كيف تعمل الشبكات العصبونية

كيف تعمل الشبكات العصبونية

الشبكات العصبونية

الشبكات العصبونية استمدت مسماها من الخلايا العصبية في الدماغ البشري، و هي تستظل بمظلة الذكاء الصناعي، و من الأمثلة عليها تقنيات التنبؤ بالطقس، و النسخ من الكلام للنص، والتعرف على أنماط الوجه، وفي هذا المقال سنتعرف أكثر على الشبكات العصبونية.

تاريخ الشبكات العصبونية

صحيح أن هذه التقنية تعد جديدة نسبياً، إلا أن جذور الفكرة تعود لعام1943م، و في
عام 1975، تم تطوير أول شبكة عصبية متعددة الطبقات، و هو ما كان يعتقد أنه ضرب
من المستحيل، قبل عقد من الزمان، مما مهد الطريق لمزيد من التطور في أبحاثها.

و بابتكار الاستاذ جون هوبفيلد للانتقال البيانات باتجاه ثنائي عام 1982، عوضاً كما كان
سائداً من قبل بانتقالها باتجاه أحادي فقط، فتجدد الاهتمام بها، مما أوصلها لما هي به
اليوم من شعبية واسعة ونمو كبير.

كيف تعمل الشبكات العصبونية

تشبه عملية المعالجة في الشبكات العصبونية المعالجة القائمة بين الأعصاب البصرية
والدماغ لدى الكائنات الحية، فهي تتكون من معالجات تعمل بطريقة متوازية، ومرتبة في مستويات متتالية، فتتلقى الطبقة الأولى المعلومات الخام، وتتبعها كل طبقة باستقبال المخرجات من الطبقة السابقة، حتى نصل للطبقة الأخيرة والتي تقوم بإخراج منتجات
معالجة النظام.

تتميز الشبكات العصبية بكونها متكفية بطبيعتها، أي أنها تعدل نفسها مستفيدة من
التدريب الأولي، سواء مما تمت برمجتها عليه، أو مما يتوافر من معلومات حول العالم.

إقرا أيضا :  التكنولوجيا المساعدة لذوي الاعاقات

فكيف تتم عملية التعلم لدى الشبكات العصبونية،

هنالك ثلاث استراتيجيات للتعلم، وهي:

  • التعلم الخاضع للاشراف

وهي الأبسط، حيث يمر الكمبيوتر بمجموعة بيانات موصوفة، وثم يتم تعديل الخوارزمية
بطريقة تجعل من الممكن معالجة البيانات للحصول على النتيجة المرجوة.

  • التعلم بدون إشراف

تستخدم هذه الحالة عند عدم توافر بيانات معلمة كأساس مرجعي، فتقوم الشبكة
العصابية بتحليل مجموعة من البيانات، لتقوم بعد ذلك دالة التكلفة بإخبار الشبكة العصابية عن المدى لبعيد للهدف، فتقوم حينها الشبكة العصابية بالتكيف، في محاولة لزيادة دقة الخوارزمية.

  • التعلم المعزز

حيث يتم تعزيز الشبكة العصابية للحصول على نتائج إيجابية، وفي حال ورد نتيجة
سلبية، فيتم عقابها، مما يجبرها على التعلم مع مرور الوقت.

أنواع الشبكات العصبية
أنواع الشبكات العصبية

أنواع الشبكات العصبونية

أحيانًا يتم وصف الشبكات العصبية من حيث عمقها، بما في ذلك عدد الطبقات الموجودة
بين المدخلات والمخرجات  أو ما يسمى بالنماذج المخفية، هذا هو السبب في أن استخدام مصطلح الشبكة العصبية مرادف تقريبًا للتعلم العميق، كما يمكن وصفها أيضًا بعدد العقد المخفية التي يمتلكها النموذج أو من حيث عدد المدخلات والمخرجات لكل عقدة.

التغذية العصبية المباشرة هي أبسط أنواع الشبكات العصبية، و لدى هذا النوع خوارزمية خاصة ، تسمح بمرور المعلومات مباشرة من الإدخال إلى عقد المعالجة إلى النتائج، و قد لا تحتوي طبقات مخفية، مما يجعلها الأكثر قابلية للتفسير و على النقيض فإن الشبكات العصبية المتكررة هي الأكثر تعقيداً،حيث يحظى هذا النوع بالتعلم الذاتي، وذلك عبر خوارزميات التعلم العميق بحفظ مخرجات عقد المعالجة، ومن ثم إدخال النتيجة في النموذج

إقرا أيضا :  مفهوم مصطلح التخاطر

تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية

لم يقتصر استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية بالتعرف على الصور فقط، بل تعداه للعديد من المجالات، ومن أمثلتها

التطبيقات التجارية

  •  اكتشاف الاحتيال باستخدام بطاقات الائتمان: يعاني العديد من المصارف في العالم مشكلة الاستخدام غير المشروع لبطاقات الائتمان،  وذلك لما يترتب عليها من خسائر مالية فادحة و تهديد لثقة العملاء بالمصرف، ولذلك فقد كان الدافع الأكبر لاتجاه البنوك لاستخدام أنظمة الشبكات العصابية، حيث تقوم هذه الأنظمة بتحليل لطرق استخدام بطاقات الائتمان و الظروف المرهونة بها، في محاولة لكشف الحالات التي يحتمل أن تكةن غير مشروعة، و قد أثبتت هذه الطريقة نجاعها.
  • تميز الرموزالمطبوعة: يعد أهم تطبيق للشبكات العصبية ،و لا يمكن حصر فوائد هذا النظام، فبداية هنالك فرز آلي ببرسائل و الشيكات المصرفية، وقراءة الكتب والمجلات لمن لديه ضعف أو خسارة كاملة في البصر، وترجمة الكتب من لغة لأخرى، و تحويلها لنصوص يمكن أن تخزن و تعالج في الكمبيوتر.
  •  التحكم بجودة تصنيع المنتوجات: عملية مراقبة المنتوجات وحتى العهد القريب كانت تتم بصورة يدوية، ولكنها باتت الآن تتم بصورة آلية و الفضل يعود للشبكات العصبية وقابليتها للتعلم، وكمثال عملي لذلك فهي تراقب مستويات الملوثات الناتجة عن بعض مراحل التصنيع في الصناعات الكيميائية، وغيرها.
إقرا أيضا :  ما هي تطبيقات الهندسة الوراثية

 تطبيقات طبية وعسكربة

  • تطبيقات طبية: أكثر المجالات استفادة من الشبكات العصبية هو المجال الطبي،
    وأهم ما استفاد بها هذا المجال، هو الدراسات المتعلقة بتسلسل الأحماض الأمينية، وتحليل المخططات الكهربائية الطبية مثل مخططات عمل القلب، وموجات الدماغ، وغيرها.
  •  صناعة السيارات: تحاول شركات صناعة السيارات إدخال الشبكات العصبية في
    عملها، وذلك لزيادة أرباحهاا و جعل السيارات المصنعة أكثر أماناً جرت في الآونة
    الأخيرة بعض شركات صناعة السيارات، دراسات وتجارب حول إدخال الشبكات العصبية في مجال السيارات التي تنتجها،وهو مجال آخر أثبتت فيه الشبكات العصابية مكانتها فيه.
  • تطبيقات عسكرية: ما يساهم في استغلالها في المجال العسكري هو السرعة
    الكبيرة التي تتميز بها عند اتخاذها للقرارات، وقد استعملت في أنظمة التوجيه الآلي للصواريخ و القذائف و تفجيرها، وهنالك توجه حول استخدامها في أنظمة القيادة الآلية للطائرات الحربية عند الاشتباك مع طائرات الخصم ، حيث تقوم بتحليل حركات الخصم، وتوقع ردود أفعاله والاستعداد لها.

المصادر و المراجع

  1. Theory and applications of neural networks for industrial control systems
  2. Industrial application of neural networks — an investigation