Maloook's Neural Insights

ال transfer learning هو طريقة بيتم فيها تكييف pre trained model متدرب على Task ل Task تاني جديد بس بيكون ذو صلة بالتاسك الاولاني بدل ما تبدأ training تاني من الصفر هو بيستخدم المعلومات اللي اتعلمها قبل كده عشان يحسن ال performance وكمان يقلل وقت ال training وفيه منه طريقتين : Feature extraction ودي بيتم فيها اعادة استخدام ال layers القديمة لل pre trained model وبتعمل training بس لل final layer على التاسك الجديدة Fine tune وده بتعمل فيه update لكل ال layers بس ب learning rate اقل

ال Neural Networks هي جوهر كتير من أنظمة ال AI الحديثة، من ال face recognition في الصور لل languages translation. ولكن يا ترى عمرك فكرت ايه سبب قوتها دي؟🤔 عشان تفهم ده، تعالى نرجع شوية لورا ==> ونشوف ايه السر ورا ال Neural networks الإجابة هي الدماغ البشرية . How the Human Brain Processes Information?🤔 أدمغتنا معقدة بشكل كبير جداً، بتعمل من خلال شبكة من مليارات الخلايا العصبية. من الاخر كده الخلايا العصبية هي اللبنات الأساسية للدماغ، وبتتواصل مع بعضها من خلال اتصالات اسمها synapses .  ال process اللي بتحصل دي هي اللي بتدينا القدرة على التفكير والمشي واي حاجة احنا عايزين نعملها عموماً. ولما بنتعلم حاجة جديدة، زي مثلاً ركوب العجل، خلايانا العصبية بتنشئ اتصالات جديدة، وبتتعزز بمرور الوقت بالممارسة. Neural Networks: A Digital Brain تم تصميم ال neural network في ال AI لمحاكاة العملية دي، وإن كان بطريقة أبسط بكتير.  فبدل الخلايا العصبية البيولوجية، بتتكون الشبكة ال neural network من خلايا عصبية اصطناعية. وبيتم تنظيمها في layers: 1. An Input layer: ودي اللي بتتلقى الداتا. 2. One...