كيف تعمل الشبكات العصبية

 الشبكات العصبية هي نوع من تقنيات الذكاء الاصطناعي المستوحاة من كيفية عمل الدماغ البشري. تستخدم الشبكات العصبية في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الصور والكلام وصولاً إلى التنبؤات وتحليل البيانات. إليك كيف تعمل الشبكات العصبية بشكل مبسط:

### **1. الهيكل الأساسي**

الشبكات العصبية تتكون من مجموعة من العناصر المترابطة تُسمى "الخلايا العصبية" أو "العقد"، والتي تشبه إلى حد ما خلايا الدماغ. هذه الخلايا العصبية تكون منظمة في ثلاث طبقات رئيسية:

- **الطبقة المدخلة (Input Layer):** تستقبل البيانات الأولية وتقوم بتمريرها إلى الطبقات التالية. كل خلية عصبية في هذه الطبقة تمثل ميزة أو خاصية من البيانات.

- **الطبقات المخفية (Hidden Layers):** تكون بين الطبقة المدخلة وطبقة الإخراج. تقوم هذه الطبقات بمعالجة البيانات الواردة من الطبقة المدخلة عبر مجموعة من العمليات الحسابية والتفاعلات. قد تحتوي الشبكة على واحدة أو أكثر من هذه الطبقات.

- **طبقة الإخراج (Output Layer):** تعطي النتيجة النهائية للنموذج، سواء كان تصنيفًا أو قيمة عددية.

### **2. عملية العمل**

**أ. إدخال البيانات:**

البيانات تُدخل إلى الطبقة المدخلة. كل خلية عصبية في هذه الطبقة تستقبل قيمة تمثل جزءًا من البيانات.

**ب. الوزن والانحياز:**

كل اتصال بين الخلايا العصبية يحتوي على قيمة تُسمى "الوزن". الوزن يحدد مدى تأثير الإشارة من خلية عصبية واحدة إلى الأخرى. بالإضافة إلى الوزن، كل خلية عصبية تمتلك قيمة تُسمى "الانحياز" الذي يُضاف إلى الإشارة.

**ج. الحساب والتفعيل:**

كل خلية عصبية في الطبقات المخفية وطبقة الإخراج تقوم بحساب مجموع الأوزان المربوطة بالقيم المدخلة وإضافة الانحياز. ثم يتم تمرير النتيجة من خلال دالة تفعيل (Activation Function). دالة التفعيل تحدد ما إذا كان يجب تنشيط الخلية العصبية أم لا، وتساعد في إدخال غير الخطية في النموذج، مما يجعله قادرًا على التعامل مع مشكلات أكثر تعقيدًا.

**د. إخراج النتيجة:**

بعد معالجة البيانات عبر الشبكة العصبية، تصل النتيجة النهائية إلى طبقة الإخراج، التي تقوم بإعطاء النتيجة النهائية مثل التصنيف أو التنبؤ.

### **3. التدريب والتعلم**

لجعل الشبكة العصبية تتعلم وتصبح دقيقة، يتم استخدامها في عملية تُسمى "التدريب" التي تشمل:

**أ. التحسين (Optimization):**

أثناء التدريب، يتم تعديل الأوزان والانحيازات داخل الشبكة العصبية بناءً على الأخطاء التي ترتكبها. يتم ذلك باستخدام خوارزميات تحسين مثل خوارزمية "الهبوط بالتدرج" (Gradient Descent). 

**ب. الخسارة (Loss):**

يتم حساب الفرق بين النتيجة المتوقعة والنتيجة الفعلية باستخدام دالة خسارة (Loss Function). الهدف هو تقليل قيمة دالة الخسارة قدر الإمكان.

**ج. التعديل (Backpropagation):**

هذه تقنية تستخدم لتحديث الأوزان والانحيازات. يتم حساب المشتقات (Gradients) لدالة الخسارة بالنسبة للأوزان والانحيازات، ثم يتم استخدام هذه المشتقات لتحديث القيم بحيث يتم تقليل الخسارة تدريجيًا.

### **4. التطبيق والتقييم**

بعد تدريب الشبكة العصبية، يتم استخدامها لتصنيف أو توقع بيانات جديدة. يتم تقييم أدائها باستخدام بيانات اختبار لم تُستخدم أثناء التدريب. يتم تقييم دقة النموذج وكيفية تعامله مع البيانات الجديدة.

### **5. أنواع الشبكات العصبية**

هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية التي تُستخدم في تطبيقات محددة:

- **الشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLP):** تستخدم بشكل شائع في مشكلات التصنيف والتنبؤ.

- **الشبكات العصبية التلافيفية (CNN):** تُستخدم بشكل رئيسي في معالجة الصور والرؤية الحاسوبية.

- **الشبكات العصبية التكرارية (RNN):** تُستخدم في تحليل التسلسلات والبيانات الزمنية.

### **الخاتمة**

الشبكات العصبية تعتبر أداة قوية في الذكاء الاصطناعي بسبب قدرتها على التعلم من البيانات والتكيف مع المشكلات المعقدة. من خلال محاكاة كيفية عمل الدماغ البشري، تستطيع هذه الشبكات التعامل مع مجموعة متنوعة من التطبيقات من خلال معالجة البيانات وتحسين الأداء عبر التدريب المستمر.