الشبكات العصبية الاصطناعية: معلومات هامة يجب على الجميع إدراكها

تدريب الذكاء الاصطناعي للأعمال والمنظمات في لندن

نُشِر في Jan 06, 2023 at 10:01 PM

تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية واحدةٌ من أكثر التقنيات شيوعاً في العالم حالياً، وتُستخدم في كثير من الصناعات وفي كثير من الشركات، تسمى الخلايا العصبية الاصطناعية لأنَّ عملها مشابه لعمل الخلايا العصبية الإنسانية في الدماغ.

كثيراً ما يُطرح السؤال العميق التالي في مجال الذكاء الاصطناعي، هل يمكنُ للشبكات العصبية الاصطناعية تحقيق الفائدة للمجالات الأخرى؟ الجواب بالتأكيد تستطيع تقديم فائدة كبيرة الآن، وفي المستقبل ستكون الفائدة أكبر.

سيقدم لك هذا المقال شرحاً واضحاً عن الشبكات العصبية الاصطناعية وكيفية عملها، وبعضاً من أشهر تطبيقاتها العملية في الواقع الحديث، تابع القراءة.

ما هي الشبكات العصبية الاصطناعية؟

الشبكات العصبية NNS هي واحدة من تقنيات الذكاء الاصطناعي الكثيرة، تتكون من عدد كبير من العناصر (الشبكات) تُسمى العقد أو الخلايا العصبية، تحاكي هذه الخلايا في عملها إلى حد كبير عمل الخلايا العصبونية الموجودة ضمن الدماغ البشري، تعتمد على معادلات وصيغ رياضية شديدة التعقيد.

يمكنُ للشبكات العصبية الاصطناعية التعلم بطريقة مشابهة لطريقة تعلم دماغ الإنسان؛ ويتم ذلك باستخدام الكثير من الخوارزميات المختلفة والمعقدة ومن ثم دمجها معاً، كما يمكنها التعلم عن طريق مقارنة السلوكيات أو الأفعال التي تحدث مع السلوكيات المختزنة فيها.

يتم تصنيع الشبكات العصبية الاصطناعية بطريقةٍ مستوحاة من تركيب الخلايا العصبونية في الدماغ، حيثُ يتم ربط العديد من أجهزة الكمبيوتر مع عناصر معالجة على شكل عدة طبقات، مُشكِّلَةً ما يدعى بالشبكات العصبية.

بعد أن تعرَّفنا على مفهوم الشبكات العصبية الاصطناعية، لنلقي نظرة على مبدأ عمل أي شبكة عصبية اصطناعية بشكل مختصر.

ما هو مبدأ عمل الشبكات العصبية الاصطناعية؟

صُنعت الشبكات العصبية الاصطناعية أساساً لكي تقلِّد عمل الخلايا العصبونية للدماغ البشري، وبالتالي طريقة العمل لكليهما متشابهة، حيثُ تحتوي الشبكات العصبية غالباً على ثلاث وحدات -قد تحوي أكثر- وهي المدخلات، الوحدات المخفية، والمخرجات، مترابطة ومرتبة بالتوازي، وكل وحدة تحوي على خلايا عصبية، يمكن تلخيص عمل كل وحدة كما يلي:

وحدة (طبقة) المدخلات:

يمكن تشبيهها بتلافيف أو تشعبات الدماغ البشري، وهي عبارة عن مجموعة معلومات وبيانات مخزنة ضمن الشبكة العصبية لكي تستطيع التنبؤ بما عليها فعله.

الوحدة المخفية:

يمكننا تشبيه هذه الوحدة بالخلية في جسم الإنسان، تُعتبر مرحلة وسطية بين المدخلات والمخرجات، وتمثل وحدة المعالجة المركزية في الشبكة العصبية، حيثُ يتمُّ فيها معالجة البيانات والمعلومات التي تستقبلها من وحدة المدخلات بناءً على مقدار قوة اتصال العقد بين بعضها البعض (ولكن إلى الآن لا أحد يعرف كيف تتم المعالجة بالضبط!).

وحدة المخرجات:

يمكن تشبيهها بالشاشة التي تعرض نتائج العمليات السابقة، حيثُ يمكن رؤية النتائج وتقييمها لمعرفة فيما إذا تطابقت مع التنبؤات أم لا، نظراً لعدم القدرة على معرفة كيفية معالجة البيانات.

كما يتعلَّم الطفل الصغير باستخدام حواسه ويحسّنها مع مرور الوقت والفترات الزمنية الكافية، هكذا أيضاً نظام الشبكة العصبية ann، فيُخطئ في البداية ومن ثمَّ يحسّن من عمله ومع التدريب المستمر يصل إلى الدقة المطلوبة، لذلك عند بداية تطبيق أي تقنية اصطناعية أو نظام شبكات اصطناعي ستظهر العديد من المشاكل.

لا بدَّ أنَّك تتساءل الآن ما هي استخدامات الشبكة العصبية، هذا ما ستجيب عليه الفقرة التالية.

أشهر تطبيقات نظام الشبكات العصبية الاصطناعية:

كما أنَّ أنواع الذكاء الاصطناعي واستخداماته كثيرة، فإنَّ أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية واستخداماتها كثيرة أيضاً، وفي شتىّ الأعمال والمجالات، وفيما يلي سنستعرض لك أمثلة عن أهم وأشهر هذه الاستخدامات:

التسويق والتجارة الإلكترونية:

تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لأهداف مختلفة ضمن التسويق أو التجارة الإلكترونيين، فمثلاً تستخدمُ العديد من منصات التجارة الإلكترونية العالمية مثل أمازون Amazon الشبكات العصبية لكي تعرض منتجاتها ذات الصلة بالعملاء الحاليين أو العملاء المحتملين، كما يمكن للشبكات العصبية تذكر سلوك المستخدم لتحديد أفضل المنتجات التي قد يشتريها.

يمكن بواسطة الشّبكات العصبيّة أيضاً التنبؤ بأسعار صرف العملات العالمية كالدولار واليورو، وكذلك سعر صرف العملات الرقمية المشفرة مثل بيتكوين وإيثريوم.

في التسويق، يساعد نظام الشبكات العصبية المسوقين على إيجاد عملاء جدد وزيادة الوصول إليهم، كما يساعدهم في إنشاء المحتوى وتوقع الاتجاه الذي سيسلكه السوق، وإيجاد استراتيجية التسويق الأفضل لهم.

زيادة المبيعات:

تساعد الشبكات العصبية كُلّاً من شركات البيع بالتجزئة والبيع بالجملة في زيادة مبيعاتهم، وذلك عن طريق التنبؤ بطلب العملاء المستقبلي، وما المنتج أو الخدمة التي يفضل العميل شرائها مستقبلاً، وكذلك تساعدهم على تحديد كمية المنتجات التي يجب تخزينها في المستودعات.

بناء الآلات والمركبات والمعدات:

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي ونظام الشبكات العصبية الاصطناعية في صناعة الآلات والمعدات الثقيلة والخفيفة، وأشهر مثال على ذلك هو شركة تسلا، التي تستخدمُ الشبكات العصبية في صناعة السيارات الكهربائية، وفي بناء السائق الآلي ضمن سياراتها أو طائراتها، حيثُ يقوم السائق الآلي بتحديد أفضل الطرق وأقلها ازدحاماً.

الأمن والحماية:

تُستخدم الشبكات العصبية الصناعية لأهداف أمنية، مثل كشف الاحتيال، وتحديد رسائل البريد الإلكترونية المزعجة أو غير المرغوب بها، وحماية بيانات المستخدمين، بالإضافة إلى فحص واكتشاف وجود الفيروسات العميقة أو مجموعة البرامج الضارة.

التأمين:

يستخدم نظام الشبكات العصبية أيضاً في التأمين، حيثُ يمكن بواسطة الشبكات العصبية التنبؤ بمدى احتمالية خسارة الموظفين أو عدم الخسارة، وبالتالي القدرة على ضبط وتعديل الأقساط في المستقبل.

المصارف والأموال:

تستخدم البنوك الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية الاصطناعية بشكل كبير لكي يتم أتمتة عمليات التحويل بينها، وكذلك عمليات تمويل المشاريع الاقتصادية.

استخدامات أخرى:

يمكن بواسطة الشبكة العصبية القيام بأمور أخرى متعددة، على سبيل المثال:

التنبؤ بفشل أو نجاح الأعمال، اكتشاف عمليات الغش، خدمات الرعاية الصحية (من أصعب الاستخدامات)، تقييم المخاطر.

كانت هذه أهم وأشهر استخدامات نظام الشبكات العصبية الاصطناعية، للتعرف على مزيد من المعلومات لا تتردد في حضور تدريب الذكاء الاصطناعي للأعمال والمنظمات في لندن الذي سيساعدك على تعلم الشبكة العصبية الاصطناعية عن كثب وإتقان استراتيجيات تطبيقها بدقة.

وختاماً، كما يرى الجميع، فإنَّ الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية الاصطناعية هم المستقبل لمعظم الأعمال والمجالات، باستمرار، لذلك كل الذين لن يتعلّموا استخدامها سيبقون في الخلف.