في التعلم العميق، الشبكة العصبية التلافيفية (CNN / ConvNet) هي فئة من الشبكات العصبية العميقة (deep neural network)، يتم تطبيقها بشكل شائع لتحليل الصور المرئية.
الكاتب: حسن خنفري
التعلم العميق هو تقنية أساسية وراء السيارات ذاتية القيادة، مما يمكّنها من التعرف على علامة التوقف، أو تمييز المشاة عن عمود الإنارة. إنه مفتاح التحكم الصوتي في الأجهزة الاستهلاكية مثل الهواتف والأجهزة اللوحية والخ
تحليل الارتباط الكنسي (Canonical Correlation Analysis) هو أسلوب إحصائي متعدد المتغيرات يسمح لك بتحليل الارتباطات بين مجموعتي بيانات. يمكن استخدام تحليل الارتباط الكنسي لنمذجة الارتباطات بين مجموعتي بيانات.
تنتمي تقنية رسم خرائط سامون (Sammon Mapping) إلى عائلة خوارزميات القياس متعددة الأبعاد، حيث يتمثل هدفها الرئيسي في تقليل مساحة الأبعاد العالية إلى مساحة ذات أبعاد أقل، لهدف التصور.
هناك طريقتان رئيسيتان لتقليل الأبعاد: الإسقاط وتعلم منيفولد. منيفولد ثنائي الأبعاد هو أي شكل ثنائي الأبعاد يمكن تصنيعه ليلائم مساحة ذات أبعاد أعلى عن طريق لفها (twisting) أو ثنيها (bending).
تعمل الطرق الخطية على تقليل الأبعاد استنادًا إلى المسافات الإقليدية بينما تستخدم ISOMAP (رسم الخرائط متساوي القياس) نهج المسافة الجيوديسية بين نقاط البيانات متعددة المتغيرات.
فكر في الصيانة التنبؤية، حيث يكون لديك بعض الأجهزة التي ينحرف سلوكها عن الأجهزة الأخرى. إذا لم تكن مجموعة البيانات كبيرة جدًا، سيكون حساب MDS سهلًا وسريعًا للغاية.
على عكس PCA، أحد تقنيات تقليل الأبعاد الشائعة الاستخدام، فإن tSNE هي تقنية غير خطية واحتمالية. ما يعنيه هذا أن tSNE يمكنه التقاط نمط غير خطي في البيانات. نظرًا لأنه احتمالي، فقد لا تحصل على نفس النتيجة لنفس البيانات.
تستخدم تحليل العنصر الرئيسي للنواة (Kernel PCA) دالة نواه (kernel) لعرض مجموعة البيانات في مساحة ميزة ذات أبعاد أعلى، حيث يمكن فصلها خطيًا. إنه مشابه لفكرة الآله المتجهات الداعمة (Support Vector Machine).
يحتوي تحليل القيمة المنفردة (Singular Value Decomposition) أو SVD على مجموعة واسعة من التطبيقات. يتضمن ذلك تقليل الأبعاد وضغط الصورة وتقليل الضوضاء.
السلة