في قلب تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، تأتي الشبكات العصبية كأداة أساسية، خاصة ضمن مجال التعلم العميق (Deep Learning). واحدة من أهم مزايا هذه الشبكات هي قدرتها على تحسين تنبؤاتها باستمرار مع مرور الوقت من خلال التعلم من البيانات والخطأ.
كيف تعمل الشبكات العصبية؟
الشبكة العصبية هي نظام مكون من طبقات من “العُقَد” أو “الخلايا العصبية” الاصطناعية، تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري. عندما تُعطى بيانات (مثل صور أو نصوص أو أرقام)، تمر هذه البيانات عبر طبقات متعددة، وتُعالَج تدريجيًا للوصول إلى نتيجة نهائية أو تنبؤ.
كيف تتحسن التنبؤات؟
1. التغذية الراجعة (Feedback):
بعد قيام الشبكة بتوقع معين، تتم مقارنة النتيجة بالإجابة الصحيحة (القيمة الحقيقية)، ويُحسب الخطأ.
2. خوارزمية الانتشار العكسي (Backpropagation):
تُستخدم هذه الخوارزمية لنقل الخطأ عكسيًا عبر الشبكة، لتحديد مدى مساهمة كل “وزن” أو “اتصال” في الخطأ.
3. تحديث الأوزان (Weight Update):
تُعدّل الأوزان باستخدام خوارزمية تُسمى الانحدار التدرجي (Gradient Descent) بهدف تقليل الخطأ في التنبؤات المستقبلية.
4. تكرار العملية:
مع كل دورة (تُعرف بالإيبوك – Epoch)، تتعلم الشبكة بشكل أعمق من الأخطاء السابقة، وتصبح أكثر دقة وكفاءة.
الاجابة : من خلال إجراء تخمينات أولية، وتقييم الأخطاء، وتعديل المعاملات من خلال التكرار.
النتيجة:
كلما زادت كمية البيانات التي تُدرّب عليها الشبكة، وكلما تكررت عمليات التعلم، تحسنت دقة التنبؤات، وأصبحت الشبكة أكثر قدرة على التعميم والتعامل مع حالات جديدة لم ترها من قبل.
الشبكات العصبية في التعلم العميق تشبه الإنسان في التعلم من التجربة والخطأ. ومع الوقت، ومن خلال آلاف أو ملايين التكرارات، تصبح أكثر ذكاءً ودقة، مما يجعلها أدوات قوية في تطبيقات مثل الترجمة، تشخيص الأمراض، التنبؤ المالي، وتحليل الصور.
