"الشبكة العصبية" هي بنية حاسوبية متقدمة تم تصميمها على غرار الخلايا العصبية الموجودة في الدماغ البشري. وهو يعمل عن طريق محاكاة عملية نقل المعلومات ومعالجتها من خلال العقد المترابطة التي يشار إليها عادةً باسم الخلايا العصبية الاصطناعية أو ببساطة الخلايا العصبية. في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، تعمل الشبكات العصبية كتقنية رئيسية يتم بناء نماذج التعلم العميق عليها، مما يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعرف على الأنماط، وتحليل البيانات، واتخاذ التنبؤات أو القرارات دون برمجة واضحة.
تتكون الشبكات العصبية من طبقة إدخال، وطبقة مخفية واحدة أو أكثر، وطبقة إخراج، وتحتوي كل طبقة على عدد من الخلايا العصبية. تتلقى طبقة الإدخال البيانات الأولية مثل النص أو الصور، وتقوم الطبقة (الطبقات) المخفية بمعالجة البيانات، وتوفر طبقة الإخراج النتيجة النهائية في شكل تصنيف أو تنبؤ أو قرار. ترتبط الخلايا العصبية داخل هذه الطبقات بمسارات تسمى المشابك العصبية، والتي يتم تعيين أوزان لها لتحديد أهمية مدخلات معينة. ويحدث التعلم عندما تقوم شبكة عصبية بضبط هذه الأوزان لتقليل الأخطاء، وبالتالي زيادة دقة تنبؤاتها.
واحدة من أكثر أنواع الشبكات العصبية استخدامًا هي الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)، والتي تتخصص في المهام القائمة على الصور مثل التعرف على الأشياء، وتصنيف الصور، ورؤية الكمبيوتر. نوع آخر شائع هو شبكة الذاكرة طويلة المدى (LSTM)، المصممة لمعالجة بيانات التسلسل أو بيانات السلاسل الزمنية، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات مثل التعرف على النصوص والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتنبؤ المالي.
تم تنفيذ الشبكات العصبية في مجالات مختلفة، بدءًا من الرعاية الصحية إلى التمويل، ومن المركبات المستقلة إلى أنظمة التوصية. وفي مجال الرعاية الصحية، تم استخدام الشبكات العصبية لكشف وتشخيص الأمراض من خلال التصوير الطبي؛ على سبيل المثال، الكشف الدقيق عن السرطان في تصوير الثدي بالأشعة السينية. في مجال التمويل، يمكن استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ باتجاهات السوق، وتحليل عوامل الخطر، وتقديم توصيات التداول الآلي. استفادت شركات مثل Tesla وWaymo من الشبكات العصبية في أنظمة المركبات المستقلة الخاصة بها للتعرف على الأشياء واكتشاف البيئة. تستخدم أنظمة التوصية، مثل تلك التي تستخدمها Netflix وAmazon، الشبكات العصبية لتحليل تفضيلات المستخدم وتقديم توصيات محتوى مخصصة.
في AppMaster ، وهي منصة قوية no-code لتطوير التطبيقات، يمكن دمج الشبكات العصبية في تطبيقات الواجهة الخلفية والويب وتطبيقات الهاتف المحمول. يمكن للعملاء استخدام هذه التطبيقات لمهام مثل التعرف على الصور، وتحليل النص، وأنظمة دعم القرار. باستخدام أدوات AppMaster المرئية، يمكن للمستخدمين تصميم وبناء التطبيقات التي تتضمن الشبكات العصبية بسرعة، دون الحاجة إلى خبرة برمجية واسعة النطاق.
تسمح منصة AppMaster للعملاء بإنشاء تطبيقات خلفية باستخدام Go (Golang)، وتطبيقات ويب باستخدام إطار عمل Vue3 وJS/TS، وتطبيقات الهاتف المحمول باستخدام نهج يحركه الخادم يعتمد على Kotlin و Jetpack Compose لنظام Android، بالإضافة إلى SwiftUI لنظام التشغيل iOS. يتيح ذلك التكامل السلس للشبكات العصبية في التطبيقات، مما يوفر للمستخدمين إمكانات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
علاوة على ذلك، تلتزم منصة AppMaster بأفضل الممارسات الأساسية لتطوير البرامج، مثل الإنشاء التلقائي للبرامج النصية لترحيل مخطط قاعدة البيانات، بالإضافة إلى إنشاء وثائق Swagger (OpenAPI) الشاملة والحديثة endpoints الخادم. مع كل تغيير في التطبيق، يقوم AppMaster بإعادة إنشاء التطبيق من الصفر، مما يزيل الديون الفنية ويضمن الأداء الأمثل وقابلية التوسع.
باختصار، الشبكة العصبية هي نموذج حسابي يحاكي بنية ووظيفة الخلايا العصبية البشرية، مما يتيح التعلم والتحليل واتخاذ القرار بكفاءة في مختلف التطبيقات. من خلال الاستفادة من الشبكات العصبية وغيرها من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة، تعمل منصات مثل AppMaster على تمكين الشركات والأفراد من تطوير أحدث التطبيقات التي تحل مشاكل العالم الحقيقي وتحسين تجارب المستخدم عبر مختلف الصناعات.
