الصفحة 3 - برامج التعلم العميق - التطبيقات الأكثر شعبية

تشير برامج التعلم العميق إلى فئة من الأدوات والأطر البرمجية المصممة لتسهيل إنشاء نماذج التعلم العميق وتدريبها ونشرها. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يتضمن تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة (ومن هنا جاء مصطلح "عميق") لتعلم تمثيل البيانات. توفر برامج التعلم العميق عادةً وظائف مثل: * تصميم بنية الشبكة العصبية: أدوات لتصميم وتخصيص بنية الشبكات العصبية العميقة، بما في ذلك تحديد عدد الطبقات، وأنواع الطبقات (على سبيل المثال، التلافيفية والمتكررة)، والاتصالات بين الطبقات. * المعالجة المسبقة للبيانات وزيادتها: أدوات مساعدة لإعداد بيانات الإدخال ومعالجتها مسبقًا لتدريب نماذج التعلم العميق، بما في ذلك مهام مثل التطبيع وزيادة البيانات واستخراج الميزات. * تدريب النماذج وتحسينها: خوارزميات وتقنيات لتدريب نماذج التعلم العميق على مجموعات البيانات الكبيرة، بما في ذلك خوارزميات التحسين مثل نزول التدرج العشوائي، وطرق التعامل مع التجهيز الزائد مثل التنظيم والتسرب. * تقييم النموذج والتحقق من صحته: أدوات لتقييم أداء النماذج المدربة في التحقق من صحة واختبار مجموعات البيانات، بما في ذلك مقاييس مثل الدقة والدقة والاستدعاء ودرجة F1. * النشر والاستدلال: مرافق لنشر نماذج التعلم العميق المدربة في بيئات الإنتاج للاستدلال على البيانات الجديدة، غالبًا من خلال التكامل مع أطر ومنصات تطوير البرمجيات. تشمل أطر برامج التعلم العميق الشائعة TensorFlow وPyTorch وKeras وCaffe. توفر هذه الأطر تجريدات عالية المستوى وواجهات برمجة التطبيقات التي تسهل على المطورين والباحثين إنشاء نماذج التعلم العميق وتجربتها دون الحاجة إلى تنفيذ كل شيء من الصفر.

© 2025 WebCatalog, Inc.