م.م نبأ علي خليل





تعد التقنيات المتقدمة في مجال التعلم الآلي، وبالأخص الشبكات العصبونية العميقة، من أبرز التطورات التي شهدها علم الحاسوب في السنوات الأخيرة. يُعَتَبَر تحليل الصور والتعرف عليها أحد المجالات الحيوية التي تستفيد بشكل كبير من هذه التقنيات. تهدف هذه المقالة إلى استعراض تطور التعلم الآلي وتطبيقاته في تعرف الصور، مع تحليل حالة للشبكات العصبونية العميقة ودورها في تحليل الصور.

التطور التاريخي للتعلم الآلي
يعود تاريخ التعلم الآلي إلى عقود، ولكن مع تطور التقنيات وزيادة قدرة الحواسيب، أصبحت الشبكات العصبونية العميقة وتعلم الآلة من بين أبرز النماذج في هذا المجال. بدأ التعلم الآلي بتطبيقات بسيطة مثل تصنيف البريد الإلكتروني كـ "سبام" أو "غير سبام"، وتطور إلى تطبيقات أكثر تعقيدًا مثل تعرف الصور والموسيقى.

تعرف الصور باستخدام الشبكات العصبونية العميقة
مبادئ عمل الشبكات العصبونية العميقة
الشبكات العصبونية العميقة هي نماذج تعلم آلي تستند إلى تقليد الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري. تتألف الشبكات العصبونية العميقة من عدة طبقات (مخفية) تقوم بتحليل البيانات المدخلة بشكل تدريجي وتعقيدها لاستخراج المعلومات الأساسية والمميزات الهامة.

تطبيقات الشبكات العصبونية العميقة في تعرف الصور
التصنيف
تستخدم الشبكات العصبونية العميقة لتصنيف الصور بناءً على محتواها، مثل تصنيف الحيوانات أو المركبات أو الأشخاص.

الكشف عن الأشياء (Object Detection)
تستخدم هذه التقنية للكشف عن وجود أشياء معينة في الصور وتحديد موقعها، مما يسمح بتطبيقات مثل التعرف على الوجوه وسيارات الأمان.

التحقق من الهوية (Face Recognition)
تعتمد على الشبكات العصبونية العميقة لتحديد وتمييز الوجوه البشرية، وتستخدم في تطبيقات التعرف على الوجوه وإدارة الهوية.

التحليل السلوكي (Behavioral Analysis)
تستخدم لتحليل السلوك البشري في الصور، مما يمكن من تطبيقات مثل الاكتشاف التلقائي للتجمعات الكبيرة أو تحليل حركة المرور.

دراسة حالة: تحليل الصور باستخدام الشبكات العصبونية العميقة
سنقوم الآن بدراسة حالة عملية لتحليل الصور باستخدام الشبكات العصبونية العميقة. سنستخدم مجموعة بيانات معروفة مثل MNIST لتصنيف الأرقام اليدوية باستخدام شبكة عصبية عميقة.

الختام
تعتبر الشبكات العصبونية العميقة وتعلم الآلة من أهم التطورات في مجال تعرف الصور، حيث تسهم في تطوير تطبيقات عديدة في مختلف المجالات مثل الطب، والأمن، والتجزئة، وغيرها. تظل هذه التقنيات موضوع بحث مستمر، ومجالًا للابتكار والتطور المستمر.