content_cookies111:string(1681) "{"id":62776,"content_cookies":null,"user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/technodad\/%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85-%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%B4%D8%A7%D8%A8%D9%87\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"18.232.179.37","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80e3bc1cff2b057f-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>\n","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.9","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"18.232.179.37","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":"","CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"45414","REDIRECT_URL":"\/technodad\/\u062a\u0639\u0644\u0645-\u0627\u0644\u062a\u0634\u0627\u0628\u0647\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":"","SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1695985356.52764,"REQUEST_TIME":1695985356,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"user_ip":"18.232.179.37","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"
هو فرع من فروع التعلم الآلي يحاول العثور على عناصر متماثلة في مجموعة البيانات. يتم استخدامه في أنظمة التوصية بكثرة، حيث يكون الهدف العثور على عناصر مشابهة للعناصر التي أعجب بها المستخدم بالفعل.
الطرق الشائعة لتعلم التشابه
هناك العديد من الطرق لتعلم التشابه في الذكاء الاصطناعي. إليك أبرزها:
خوارزمية كي أقرب الجيران: طريقة بسيطة وشائعة حيث تقارن نقطة بيانات جديدة بنقاط البيانات الأكثر تشابهاً في مجموعة التدريب, ويتم قياس التشابه باستخدام المسافة الإقليدية.
الشبكات العصبونية: تتعلم الشبكات العصبونية وظائف التشابه المعقدة. النهج الشائع هو استخدام شبكة سيامية، والتي تتكون من شبكتين عصبونيتين متطابقتين يتم تدريبهما لإخراج النتيجة نفسها لمدخلات مماثلة.
المرمزات التلقائية: نوع من الشبكات العصبونية التي يمكن استخدامها لتعلم التشابه. يتم تدريب المرمز التلقائي على تقليل الخطأ، ما يجبره على تعلم تمثيل مركز للبيانات.
تطبيقات تعلم التشابه
تستخدم خوارزميات تعلم التشابه لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التصنيف والتجميع والتوصية، إضافة إلى تطبيقات أمنية مثل كشف التزوير ومطابقة بصمات الأصابع وبصمات الوجوه. كما تستخدم في نظم التوصية في المتاجر الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي لتحسين تجربة المستخدم.
تحديات تعلم التشابه
تتمثل تحديات خوارزميات تعلم التشابه في عدة نقاط أساسية وهي:
مساحات عالية الأبعاد: عندما تكون معظم النقاط بعيدة عن بعضها بعضاً، يكون من الصعب تعلم علاقات التشابه المفيدة. هذه مشكلة في الشبكات العصبونية العميقة، والتي غالباً ما تعمل في مساحات عالية الأبعاد.
قلة البيانات: في العديد من التطبيقات، يصعب الحصول على بيانات محددة يمكن استخدامها لتدريب خوارزمية تعلم التشابه.
صعوبة التقييم: يكون من الصعب تقييم أداء خوارزمية تعلم التشابه. هذا لأنه لا توجد قاعدة أساسية لما يجب أن تكون عليه علاقات التشابه بين الأشياء.
مستقبل خوارزميات تعلم التشابه
فيما يلي بعض الاتجاهات المستقبلية والطرق لزيادة كفاءة خوارزميات تعلم التشابه في هذا المجال:
تطوير طرق أكثر تطوراً لقياس التشابه، مثل استخدام مزايا متعددة مثل المزايا البصرية والنصية وترجيحها وفقاً للأهمية.
دمج تعلم التشابه في مهام الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل التصنيف والتجميع، ما يسمح بإنتاج خوارزميات أكثر دقة وكفاءة.
البحث في كيفية تعلم البشر للتشابه واستخدام هذه المعرفة لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل.
دراسة كيفية الجمع بين التعلم المتشابه والطرق الأخرى مثل التعلم العميق. يمكن أن يسمح هذا بأنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة يمكنها التعلم من البيانات بشكل أكثر فعالية.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك، استمرار استخدامك للموقع يعني موافقتك على ذلك. سياسة الخصوصيةأوافقX
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.