كيف يعمل الـ Deep Learning (التعلم العميق) في التعرف على الصور؟

 أصبح التعرف على الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي واقعًا ملموسًا، تُستخدم تقنياته في الهواتف، السيارات، وحتى في الأمن والمراقبة.

لكن السؤال الجوهري: كيف يستطيع الحاسوب "رؤية" الصور وفهم محتواها؟
الإجابة تكمن في تقنية تُعرف بـ التعلم العميق (Deep Learning). في هذا المقال، سنكشف كيف تعمل هذه التقنية في تحليل الصور والتعرف عليها بدقة مذهلة.

ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟

التعلم العميق هو فرع من تعلم الآلة (Machine Learning) يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات، والتي تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري في تحليل المعلومات.

كلما زاد عمق الشبكة (عدد الطبقات)، زادت قدرتها على استخراج أنماط معقدة من البيانات، وخاصة الصور.

لماذا يُستخدم Deep Learning في التعرف على الصور؟

• الصور تحتوي على بيانات ضخمة وغير منظمة.

• النماذج التقليدية تجد صعوبة في استخراج ميزات دقيقة منها.

• الشبكات العصبية العميقة قادرة على اكتشاف الميزات تلقائيًا، دون الحاجة إلى تدخل بشري مباشر في التهيئة.

كيف يعالج Deep Learning الصور؟

1. تمثيل الصورة رقميًا

الصورة في الأصل عبارة عن مصفوفة من الأرقام (بيكسلات).
كل بيكسل يحتوي على معلومات عن اللون (RGB).
مثلاً، صورة 100×100 بكسل تحتوي على 10,000 نقطة بيانات.

2. تمرير الصورة عبر شبكة عصبية

يتم تمرير مصفوفة الصورة إلى شبكة عصبية تُعرف بـ CNN (Convolutional Neural Network)، وهي الأكثر شيوعًا في معالجة الصور.

ما هي CNN (الشبكة العصبية الالتفافية)؟

المكون	وظيفته
طبقة الالتفاف (Convolutional Layer)	تكتشف الأنماط الأساسية في الصورة مثل الحواف والخطوط.
طبقة التجميع (Pooling Layer)	تقلل من حجم البيانات مع الاحتفاظ بالمعلومات المهمة.
الطبقات العميقة (Hidden Layers)	تتعلم الأنماط الأكثر تعقيدًا تدريجيًا (مثل أشكال العيون أو العجلات).
طبقة التصنيف (Fully Connected Layer)	تُنتج النتيجة النهائية، مثل "قطة" أو "كلب".

مثال عملي: كيف تميز الشبكة صورة "قطة"؟

• الصورة تدخل إلى الشبكة.
• طبقة الالتفاف تكتشف الميزات البسيطة: آذان، عيون، فرو.
• طبقات أعمق تجمع هذه الميزات لتكوين شكل القطة.
• طبقة التصنيف تُعطي احتمالًا:

قطة: 95%
كلب: 3%
أرنب: 2%

الشبكة تختار أعلى احتمال: "قطة".

تدريب النموذج على التعرف على الصور

الخطوات الأساسية:

1. تجهيز قاعدة بيانات ضخمة من الصور المصنفة مسبقًا.
   (مثلاً: 10,000 صورة لكل فئة).

2. تمرير الصور خلال النموذج مرارًا وتكرارًا.

3. يتم حساب الخطأ بين توقع النموذج والنتيجة الحقيقية.

4. يُعدّل النموذج نفسه (عن طريق backpropagation) لتقليل الخطأ.

5. تتكرر العملية حتى يصل إلى دقة عالية في التنبؤ.

تطبيقات Deep Learning في التعرف على الصور

المجال	الاستخدام
الأمن	التعرف على الوجوه في أنظمة المراقبة.
الطب	تحليل الأشعة الطبية والتشخيص المبكر.
السيارات	أنظمة القيادة الذاتية لرؤية العلامات والأشخاص.
التجارة	البحث عن المنتجات بالصور.
الهواتف	فتح القفل عبر التعرف على الوجه.

تحديات Deep Learning في الصور

• يتطلب بيانات ضخمة جدًا للتدريب.

• يحتاج إلى طاقة حسابية عالية (GPU).

• قد يخطئ في الحالات غير المألوفة أو الصور الغامضة.

• "الصندوق الأسود": صعوبة فهم كيف اتخذ القرار أحيانًا.

مستقبل التعلم العميق في الرؤية الحاسوبية

مع تطور الذكاء الاصطناعي، يُتوقع أن يصبح Deep Learning أكثر كفاءة في معالجة الصور، حتى في البيئات المعقدة والصور غير الواضحة.

ظهور تقنيات مثل Vision Transformers وSelf-supervised Learning قد يدفع الدقة لمستويات غير مسبوقة.

التعلم العميق في كلمة

التعلم العميق أحدث ثورة في قدرة الحواسيب على "رؤية" العالم.
من مجرد مصفوفات بكسلات إلى فهم وجوه البشر، وتمييز أنواع الأمراض، وحتى قيادة السيارات، أصبح كل ذلك ممكنًا بفضل شبكات CNN والخوارزميات العميقة.

وفي السنوات القادمة، قد تتخطى هذه الأنظمة القدرات البشرية في الرؤية الدقيقة، لتفتح لنا آفاقًا جديدة في الطب، والأمن، والتكنولوجيا.