الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)

مقدمة إلى الشبكات العصبية

الشبكات العصبية هي مجموعة فرعية من خوارزميات تعلم الآلة مستوحاة من الدماغ البشري. تتكون هذه النماذج الحاسوبية من عقد مترابطة أو “عصبونات” تعمل معًا لحل المشكلات المعقدة. تُستخدم الشبكات العصبية على نطاق واسع في مجالات متنوعة، بما في ذلك التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتحليلات التنبؤية.

ما هي الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)؟

الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) هي نوع محدد من الشبكات العصبية تحاكي عمل الشبكات العصبية البيولوجية في الدماغ البشري. تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقات من العقد، تمثل كل منها عصبونًا اصطناعيًا. وتشمل هذه الطبقات:

• طبقة الإدخال: تستقبل بيانات الإدخال الخام.
• الطبقات المخفية: تقوم بالعمليات الحسابية واستخلاص الميزات.
• طبقة الإخراج: تنتج الإخراج النهائي.

تستطيع الشبكات العصبية الاصطناعية التعلم من البيانات، مما يجعلها أدوات قوية في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

كيف تعمل الشبكات العصبية الاصطناعية؟

الهيكلية والوظيفة

يمكن تصور الشبكات العصبية الاصطناعية كرسوم بيانية موجهة وذات أوزان منظمة في طبقات. كل عقدة (عصبون) في طبقة معينة ترتبط بالعقد في الطبقة التالية بوزن معين. يتم تعديل هذه الأوزان من خلال عملية تسمى التدريب، حيث تتعلم الشبكة تقليل الخطأ في تنبؤاتها.

دوال التنشيط

تطبق كل عقدة في الشبكة العصبية الاصطناعية دالة تنشيط على مدخلاتها لإنتاج مخرجاتها. تشمل دوال التنشيط الشائعة:

• دالة السيجمويد: مفيدة لمهام التصنيف الثنائي.
• ReLU (الوحدة الخطية المصححة): تُستخدم كثيرًا في نماذج التعلم العميق.
• Tanh (الظل الزائدي): تُستخدم لإنتاج مخرجات متمركزة حول الصفر.

عملية التدريب

تشمل عملية تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية تزويدها ببيانات معنونة وتعديل الأوزان باستخدام خوارزميات تحسين مثل الانحدار التدرجي. تتكرر هذه العملية حتى تحقق النموذج دقة مرضية.

أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية

الشبكات العصبية الانتشارية (Feedforward)

وهي أبسط أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية حيث لا تتكون دورات بين العقد. تنتقل المعلومات في اتجاه واحد فقط — من الإدخال إلى الإخراج.

الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)

متخصصة في معالجة بيانات الشبكة المنظمة مثل الصور. تُستخدم الشبكات العصبية الالتفافية على نطاق واسع في مهام التعرف على الصور ورؤية الحاسوب.

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

مصممة للتعامل مع البيانات التسلسلية مثل سلاسل الزمن أو النصوص. تحتوي الشبكات العصبية المتكررة على حلقات تسمح باستمرار المعلومات، مما يجعلها مناسبة لمهام مثل نمذجة اللغة والتعرف على الكلام.

البرسيبترون

أبسط أشكال الشبكات العصبية الاصطناعية، يُستخدم لمهام التصنيف الثنائي. يتكون من طبقة واحدة من العصبونات.

التاريخ والتطور

يمتد تاريخ مفهوم الشبكات العصبية إلى أربعينيات القرن الماضي. ومن أهم المحطات:

• 1943: قدم وارن مكولوتش ووالتر بيتس أول نموذج رياضي للعصبون.
• 1958: طور فرانك روزنبلات البرسيبترون، أول شبكة عصبية اصطناعية.
• الثمانينيات: شاع استخدام خوارزمية الانتشار العكسي، وهي طريقة لتدريب الشبكات العصبية متعددة الطبقات.
• الألفينات: أحدث ظهور التعلم العميق، بدعم من التطور في القدرة الحاسوبية وتوفر مجموعات البيانات الكبيرة، ثورة في هذا المجال.

تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية

تتمتع الشبكات العصبية الاصطناعية بمجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات:

• الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض، تحليل الصور الطبية.
• القطاع المالي: كشف الاحتيال، التنبؤ بسوق الأسهم.
• السيارات: القيادة الذاتية، التنبؤ بحركة المرور.
• التجزئة: أنظمة التوصية، إدارة المخزون.
• التقنية: معالجة اللغة الطبيعية، التعرف على الكلام.