أولاً باختصار: التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية العميقة، ويهدف إلى تمكين الآلة من تعلم أنماط وميزات معقدة من كميات كبيرة من البيانات، محاكياً طريقة تفكير الدماغ البشري إلى حد بعيد. وهو يتكامل مع أنواع تعلم الآلة الأخرى ويُطبَّق عبر سياقات متعددة مثل التصنيف، التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، والتحكم الذاتي، مع اختلافات في القدرات والمتطلبات من حيث البيانات والتعقيد الحاسوبي.

كيف يوصف التعلم العميق وعلاقته بأنواع تعلم الآلة الأخرى

• التعلم العميق هو شكل متقدّم من التعلم الآلي. يعمل عبر بنى شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات تسمح باستخراج ميزات عميقة من البيانات دون الحاجة إلى مهام تقليل يدوي للميزات. وهو ما يمكّنه من تحقيق أداء فائق في مهام معقدة مقارنة بتقنيات التعلم الآلة التقليدية التي تعتمد عادةً على ميزات مصممة يدوياً.

• مقارنة مع التعلم الآلي التقليدي: التعلم الآلي يشمل مجموعة أوسع من الأساليب مثل التعلم الخاضع للإشراف، غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، ويستخدم مجموعة متنوعة من النماذج والميزات قد لا تكون عميقة بنفس درجة التعلم العميق. أما التعلم العميق فهو فرع مركّز داخل التعلم الآلي يعتمد بشكل أساسي على الشبكات العصبية العميقة ويستخدم كميات بيانات كبيرة ونطاقات تدريبية واسعة.

• أنواع التعلم ضمن إطار التعلم العميق: التعلم العميق يعتمد عادةً على ثلاثة أساليب رئيسية في التعلم الآلي نفسه: التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، وغالباً ما تُدمج هذه الأساليب في تدريب نماذج عميقة لتوليد تمثيلات البيانات وتطوير الأداء.

• أمثلة التطبيقات: التعلم العميق يمكّن من مهام مثل التعرف على الصور والفيديو، ترجمة اللغة، تحليل الصوت، ونظم التوصية، وذلك بفضل قدرته على تعلم التمثيلات المنتقاة تلقائياً من كميات ضخمة من البيانات.

نقاط مهمة لفهم الفروق والإطار المفاهيمي

• التعلم العميق يركز على التعلم من البيانات عبر طبقات شبكية، حيث كل طبقة تستخلص ميزات أكثر تعقيداً من السابقة. هذا يتيح نماذج قادرة على فهم أنماط معقدة في البيانات الكبيرة.

• يمكن للتعلم العميق أن يقلل الاعتماد على التحديثات اليدوية للميزات، لكنه يحتاج عادةً إلى كميات كبيرة من البيانات وموارد حوسبة عالية (مثل وحدات GPUs/TPUs) وتكوينات مناسبة من المعمارية (عدد الطبقات، نوع الخلايا العصبية) لتحقيق الأداء الأمثل.

• العلاقة مع التعلّم الآلي بشكل عام: التعلم العميق هو جزء من التعلم الآلي، والتعلم الآلي نفسه فرع من الذكاء الاصطناعي. الفرق الأساسي هو الاعتماد على الشبكات العصبية العميقة في التعلم العميق مقابل تنويعات أكثر تقليدية من النماذج والتقنيات في التعلم الآلي العام.

ماذا يعني ذلك عند اختيار الأسلوب؟

• إذا كان الهدف مهمة معقدة تتطلب استخراج ميزات غير خطّية من كميات ضخمة من البيانات (مثل التعرف على الصور أو تحويل الكلام إلى نص)، فإن التعلم العميق غالباً ما يكون الخيار الأفضل.

• إذا كانت البيانات محدودة نسبياً أو الموارد الحاسوبية محدودة، قد يكون التعلم الآلي التقليدي أكثر ملاءمة، مع الاعتماد على مهام تقليل الميزات وتخصيص طرازات أبسط.

• في الواقع، كثير من الأنظمة تستخدم مزيجاً: نموذج تعلُّم عميق للتمثيلات ثم نموذج بسيط أعلى مستوى للقرارات النهائية حسب السياق.

إذا أردت، يمكنني توسيع الشرح بمثال عملي في مجال محدد (مثلاً رؤية حاسوبية أو معالجة لغة طبيعية) أو إعداد مقارنة تفصيلية بين التعلم العميق وبقية أساليب التعلم الآلي في شكل جدولي.