الرئيسية / ملخصات كتب المدير / ملخص كتاب

التعلم العميق التوليدي

تعليم الآلات الرسم والكتابة والتأليف الموسيقي واللعب

العدد: 976 العدد التاسع عشر من سنة2024آذار (مارس)

المــــــــؤلـــــــــــــف : ديفيد فوستر

الموضوع الرئيسي : مهارات اتصال و تقنية المعلومات

اشترك الآن PDF النص

ملخص كتاب التعلم العميق التوليدي

كتاب التعلم العميق التوليدي: تعليم الآلات الرسم والكتابة والتأليف الموسيقي واللعب Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play يقدم من خلاله المؤلف ديفيد فوستر David Foster – المؤسس المُشارك لشركة Applied Data Science Partners – مقدمة شاملة عن مجال التعلم العميق التوليدي generative deep learning أو التعلم التوليدي العميق وتطبيقاته في تعلم الآلة وتدريب الآلة كونه أحد فروع وتطبيقات الذكاء الاصطناعي AI حيث يُركز على تعليم الآلة وتدريب الآلة كيفية إنشاء بيانات جديدة مشابهة للبيانات الحقيقية، حيث من الضروري إدخال البيانات بشكل مستمر في عملية تعلم الآلة.

النماذج التوليدية generative models عالم حديث وواسع ومن خلاله يضع المؤلف ديفيد فوستر أساس التعلم العميق deep learningالذي سيؤثر مستقبلاً في العمل العميق إذ يقدم مفهوم الشبكات العصبية neural networks، وهي نماذج بيولوجية تحاكي بنية ووظيفة الدماغ البشري لمهام التعلم، ويُعرفنا بالنمذجة التوليدية generative modelling والنمذجة التمييزية discriminative modelling والفارق بينهما.

ويركز ملخص كتاب Generative Deep Learning pdf على نوعين من الشبكات:
1- الشبكات العصبية التلافيفية Convolutional neural network (CNNs) وهي متفوقة في التعرف على الصور.

2- الشبكات العصبية المتكررة recurrent neural network (RNNs) وهي بارعة في التعامل مع البيانات المتسلسلة مثل النص أو الموسيقى.

كتاب التعلم العميق وتعلم الآلة pdf يستكشف القوة المحركة وراء تقنية التعلم العميق التوليدية. ويستعرض نماذج التعلم العميق التوليدية في تعلم الآلة من خلال نموذجين بارزين وهامين لأنه من الضروري إدخال البيانات بشكل مستمر في عملية تعلم الآلة، والنموذجان هما:

1- الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) generative adversarial networks حيث يتخيل مبتكروها وجود منافسين اثنين في لعبة تنافسية مستمرة. وتسعى شبكة واحدة، تعرف بالمولد generator، إلى إنتاج بيانات واقعية، في حين تحاول الشبكة الأخرى، وتسمى المميز discriminator، التمييز بين البيانات الحقيقية وإبداعات المولد. ويعمل هذا الصراع المستمر على تحسين كلتا الشبكتين تدريجياً، مما يسمح للمولد في النهاية بإنتاج مخرجات واقعية بشكل ملحوظ.

2- المُرمزات التلقائية التباينية (VAEs) variational autoencoders أو الترميز التلقائي التبايني أو الترميز التبايني التلقائي حيث تعمل تلك النماذج بشكل مختلف، إذ تقوم على ترميز البيانات المدخلة إلى تمثيل مضغوط ثم تتعلم إعادة بناء البيانات الأصلية من هذا الشكل المضغوط. وتسمح هذه العملية للمُشفِّرات التلقائية التباينية باحتواء البنية الأساسية للبيانات وتوليد أشكال جديدة ضمن التوزيع الذي تعلمته، مع التأكيد مرة أخرى على إنه من الضروري إدخال البيانات بشكل مستمر في عملية تعلم الآلة.

كتاب التعلم التوليدي pdf يركز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي AI في الإبداع ويعرف التطبيقات عبر مجالات متنوعة، فيعرض التطبيقات المتنوعة للتعلم العميق التوليدي وإمكاناته في إحداث ثورة في مجالات مختلفة، وعلى رأسها إنتاج الفن، إذ يمكن للشبكات التوليدية التنافسية إنشاء أعمال فنية آسرة تحاكي أعمال فنانين مشهورين أو حتى إنتاج تعبيرات فنية مبتكرة تماماً.

وهي بارعة أيضاً في تأليف الموسيقى، إذ يمكن للنماذج التوليدية تأليف مقطوعات موسيقية عبر أنواع مختلفة، فتحاكي الأنماط الموجودة أو تخوض في مجالات صوتية غير مستكشفة بعد. فضلاً عن ذلك، تستطيع النماذج التوليدية معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، إذ يمكن لها إنشاء نص واقعي وصحيح لغوياً، مما يتيح تطبيقات مثل الترجمة الآلية machine translation والمساعدة على الكتابة الإبداعية creative writing وتطوير برامج المحادثة الآلية chatbots. وحيث من الضروري إدخال البيانات بشكل مستمر في عملية تعلم الآلة فإنه يعرض: تعلم الآلة الرسم و تعلم الآلة الكتاب تعلم الآلة التأليف و تعلم الآلة التأليف الموسيقى و تعلم الآلة اللعب !

وهناك تطبيق آخر لتقنية التعلم التوليدي و تعلم الآلة يستعرضه المؤلف ويتمثل في تطبيقات تعلم الآلة في تكنولوجيا اكتشاف الأدوية. فمن خلال تعلم العلاقات المعقدة بين الجزيئات، يمكن للنماذج التوليدية تسريع عملية اكتشاف الأدوية باقتراح عقاقير جديدة لها خصائص منشودة في الدواء الذي يتم تعلم الآلة اكتشافه. وهنا أيضاً من الضروري إدخال البيانات بشكل مستمر في عملية تعلم الآلة .

ثم يستعرض كتاب التعلم العميق التوليدي وتعلم الآلة كأحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي ِAI التحديات والعقبات التي تواجه النماذج التوليدية والاعتبارات التي يجب أن نبحثها في تطبيقات تعلم الآلة pdf. وعلى الرغم من أن التعلم العميق التوليدي يحمل في طياته إمكانات هائلة، يورد David Foster التحديات التالية التي يمكن أن تقف عقبة في مواجهة النماذج التوليدية في تطور تعلم الآلة وهي:

- انهيار الأنماط Mode Collapse: تحدث هذه الظاهرة عندما يَعْلَق المولد في حلقة مفرغة، حيث ينتج مراراً وتكراراً نفس النوع من المخرجات بدلاً من استكشاف النطاق الكامل للإمكانات المتاحة.

- عدم استقرار التدريب: من الممكن أن يكون تدريب الشبكات التوليدية التنافسية غير مستقر بشكل ملحوظ، مما يتطلب ضبطاً دقيقاً لمعاملات الضبط hyperparameters لمنع انحراف عملية التدريب.

- الاعتبارات الأخلاقية: تستدعي إساءة الاستخدام المحتملة للنماذج التوليدية لإنشاء مقاطع فيديو مزيفة deepfakes أو محتوى متحيز النظر بعناية في الآثار الأخلاقية.

يعد كتاب التعلم العميق التوليدي pdf تعليم الآلات الرسم والكتابة والتأليف الموسيقي واللعب Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play pdf استكشافاً شاملاً لهذا المجال الناشئ. ولا يكتفي المؤلف ديفيد فوستر بتزويد القراء بالمعرفة الأساسية فحسب، بل يعرض الإمكانات الهائلة والتحديات المرتبطة بهذه التقنية. وبالإقرار بكل من الإمكانات والصعوبات، يشجع مؤلف David Foster على إجراء مناقشات مدروسة حول التطوير والتنفيذ المسؤول للتعلم العميق التوليدي في السنوات القادمة.

وللمزيد من ملخصات الكتب التي تتناول مواضيع الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والشبكات العصبية والعمل العميق وتعلم الآلة وتدريب الآلة وتعليم الآلة وتطبيقاتها العملية وتحدياتها وآفاقها المستقبلية في ظل حقيقة أنه من الضروري إدخال البيانات بشكل مستمر في عملية تعلم الآلة كتلك الأمثلة التي يتناولها كتاب التعلم العميق التوليدي: تعليم الآلات الرسم والكتابة والتأليف الموسيقي واللعب pdf Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play pdf على منصة إدارة. كوم Edara.com: