التعلم المتعمق والبيانات الضخمة
البيانات هي المعلومات التي شكلت في تنسيقات خاصة ليتم تخزينها، تعديلها أو تحليلها. لكن، عندما يصبح صعبا تخزين هذه البيانات لكبر حجمها أو صعبا تعديلها بسبب تنوعها وتعقيدها أو صعبا تحليلها بسبب سرعه إنتاجها فان هذه البيانات يظلق عليها اسم “البيانات الضخمه”.
البيانات الضخمه هي واحده من أكبر إنجازات العصر في مجال تكنولوجيا المعلومات، لأنها تمثل تحديا عظيما للمستخدمين والشركات والباحثين، حيث أن الأدوات التقليديه لا تستطيع التعامل مع هذا النوع من البيانات.
في هذه المقاله سنسلط الضوء على مصطلح “البيانات الضخمه”، ونبين خصائص البيانات التي تعطيها هذا المسمى، وسنوضح اهميتها والتحديات اللتي تواجه الأشخاص الذين يتعاملون معها والطرق المتبعه للتعامل مع مشاكلها، وأهم هذه الطرق “التعلم المتعمق”.
التعلم المتعمق هو ذلك النوع من التعلم الآلي الذي يستخدم مجموعه من الخوارزميات المعقده، لاستخلاص البيانات عاليه التجريد من البيانات الخام.
وذلك عن طريق بناء هرمي من هذه الخوارزميات لترتيب هذه البيانات وتصنيفها واستخراج المفيد منها، ليتم تخزينها أو تعديلها أو تحليلها.
البيانات الضخمه تحتوي قطعا من المعلومات، التي هي الجزء المفيد من هذه البيانات، و “التعلم المتعمق” هو أكثر الحلول الواعده لاستخراج هذه الأجزاء المفيده من المحتوى الضخم. 
لذلك فإن التعلم المتعمق هو أداة مهمة جدا لجعل تحليل ال “البيانات الضخمه” أسهل، عن طريق تزويد أدوات التحليل بالتمثيل المجرد للبيانات.
وأخيرا، فإن تحليل البيانات الكبيرة بمساعدة التعلم المتعمق، يقدم مساهمة كبيرة في مجالات التطوير والابتكار في مختلف القطاعات، مثل الرعاية الصحية، والخدمات المصرفية، والتعليم، وغيرها، والتي تجعل من التعلم المتعمق واحدة من أكثر مجالات البحث رواجا في العالم.
“البيانات الضخمه” هي واحدة من أكثر المفاهيم الحديثة في مجال البحث العلمي، والتي تشكل تحديات عظيمه، لأنها تمثل أنواع البيانات التي يصعب جدا على التكنولوجيا التقليدية التعامل معها. على سبيل المثال، البيانات غير المهيكلة وغير المصنفة لا تتناسب مع قواعد البيانات التقليدية، وطرق التخزين التقليديه لا تستطيع استيعاب هذا الكم الهائل من البيانات، ولا يمكن لطرق التحليل التقليدية التعامل مع البيانات التي تتحرك بسرعة كبيرة.
حجم البيانات يتضاعف بشكل هائل (الشكل 1)، والبيانات تزداد تنوعا وتعقيدا، بدءا بالبيانات التي ينتجها الإنسان كالبيانات التي تقدمها المنظمات والمؤسسات ومواقع التواصل الاجتماعي، وانتهاءا بالبيانات التي تنتجها الآلات مثل أجهزة الاستشعار، و(الشكل 2) يلخص مصادر “البيانات الضخمه”.
ولكل مجال هناك معلومات مخبأه في داخل هذه البيانات الضخمه، مما يجعلها مصدرا قيما للعديد من القطاعات، مثل الرعاية الصحية والتعليم والبحث العلمي والصناعه، لذلك فإن استخلاص هذه المعلومات أصبح امرا في غايه الأهمية، من ناحية أخرى، فإن الطرق والتقنيات والأدوات التقليدية لا تستطيع القيام بذلك، مما جعل استرجاع المعلومات مهمة صعبة.
ومن هنا ظهر مصطلح “تحليل البيانات الضخمه” على أنه العلم الذي يختص بالتعامل مع مشاكل “البيانات الضخمه”، من خلال تصنيف وتحليل البيانات ذات الحجم الهائل و التنوع الهائل واللتي تتغير بسرعه كبيرة.
التعلم الآلي هو الحل الأكثر قيادة في “تحليل البيانات الضخمه”، وهو عباره عن مجموعه من خوارزميات الذكاء الأصطناعي، التي تعتمد على تحليل البيانات والأنماط السابقه، لاتخاذ قرارات في المستقبل. 
لكن طبيعة البيانات وتركيبها لديه تأثير كبير على أداء خوارزميات التعلم الآلي، في حين أن الخوارزميات البسيطة سوف تتعامل بشكل جيد مع البيانات المنظمه، فان البيانات غير المنظمه سوف تقلل من أداء خوازميات أخرى ذات تعقيد كبير .
من هنا فان “استخراج السمات” - وهي عملية تحويل البيانات الخام إلى تمثيل مناسب استنادا إلى متطلبات المجال - مهمة صعبة، لأنه هو الجزء الأكثر أهمية من خوارزميات التعلم الآلي، وهي الجزء الذي يسلتزم التدخل البشري. وهكذا، فإن التعلم المتعمق هو واحد من الحلول الواعدة لأتمتة عملية استخراج السمات والتعامل مع البيانات غير المنظمه، وذلك باستخدام بنية هرمية ومحاكاة الدماغ البشري
يستخدم التعلم المتعمق عادة خوارزميات التعلم الجشع لتدريب طبقات الشبكة، وذلك باستخدام كميات هائلة من البيانات دون الحاجه للمساعده البشريه.من هنا، فإن بنية شبكتها، التي تقوم على أساس طبقات هرمية غير خطية يحسن نتائج التعلم فيها. هذا يظهر في تطبيقاتها للرؤيه الحاسوبيه و تمييز الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية .
البيانات هي الشكل الخام من المعلومات. حيث أن المعلومات تأخذ هذا الشكل ليصبح من الممكن تخزينها وتعديلها وتحليلها. ومع ذلك، ونظرا للزيادة في سعة التخزين وقدرة المعالجة وظهور الحوسبة السحابية، وإنترنت الأشياء وسائل الاعلام الاجتماعية، اكتسبت البيانات بعض الخصائص لتصبح “البيانات الضخمه” . من هنا فإن “البيانات الضخمه” هو مصطلح يطلق على البيانات التي يصعب انتزاع المعلومات منها، بسبب حجمها الضخم، وتمثيلها السيئ وسرعه إنتاجها، الخ
بشكل عام، إن خصائص “البيانات الضخمه” تستند إلى التعقيدات في خصائص البيانات.
خصائص البيانات الضخمه تتلخص فيما يلي:
ومن هنا، ظهر علم "تحليل البيانات الضخمه" للتعامل مع “البيانات الضخمه”. لذلك، فإن هذا العلم يختص بمعالجة المشاكل الناتجة عن خصائص “البيانات الضخمه” (على سبيل المثال، هندسة استخلاص السمات، استيعابية الخوارزميات، تكامل البيانات، وجودة البيانات، الخ) .
ومع ذلك، على الرغم من المشاكل الصعبة ل“البيانات الضخمه”، كانت خصائصه المفتاح الذي جعلها مفيدة جدا لمختلف القطاعات.
لذلك، فإن “البيانات الضخمه” مهمة جدا للابتكار والتطوير في العالم. ولكن خصائصها تحد من فوائدها. من هنا، فإن "الذكاء الاصطناعي" يعرض "التعلم الآلي" كحل للتعامل مع هذه القيود. ولكن خوارزميات التعلم الضحلة التقليدية ليست مصممة للتعامل مع مثل هذه الحالة. ونتيجة لذلك، ظهرت "التعلم المتعمق" ليكون الحل الأكثر حداثة وقوة لمشاكل “البيانات الضخمه”.
يقوم مبدأ التعلم المتعمق على استخراج سمات البيانات، وذلك باستخدام نموذج التعلم الهرمي. من هنا، فإن بنية التعلم المتعمق التي تتكون من عدد من طبقات التعلم ذات التحويلات غير الخطية، تقوم باستخراج السمات الأكثر تجريدا من سمات أخرى أقل تجريدا منها، وبالنتيجه، فإن هذه السمات المجرده تمثل مصادر التباين في البيانات. لذلك، فهي أفضل تمثيل منظم للبيانات. وعلاوة على ذلك، يستخدم التعلم المتعمق بيانات ضخمه لم تخضع لأي تنسيق بشري مسبق وهذا الامر يصنع منها حلا للحد من التدخل اليدوي البشري المباشر في عملية التوجيه والتعليم. ونتيجة لذلك، مخرجات التعلم المتعمق تمثل مصدرا قيما للتطبيقات المختلفة (على سبيل المثال، خوارزميات التعلم الأخرى، التصنيف والفهرسة، الخ)
خوارزميات التعلم عميقة تشترك في نفس البنية، والتي تعتمد على طبقات هرمية يتم تعليمها باستخدام خوارزميات التعلم الجشع. حيث أن الطبقة الأولى تأخذ مدخلات النظام، ثم تستخدم مخرجاتها كمدخلات للطبقة التي تليهاوهلم جرا، وأخيرا فإن مخرجات الطبقة الأخيرة تمثل مخرجات النظام. مكدسة Autoencoders هي واحدة من خوارزميات التعلم المتعمق.
إذا كنا نستطيع إعادة بناء البيانات باستخدام عدد أقل من الميزات، فأن هذه الميزات تشكل تمثيلا مجردا جيدا للبيانات. وهذه هي الطريقة التي تعمل بها ال "Autoencoders". عموما، Autoencoders تتكون من ثلاث طبقات: طبقة المدخلات، وطبقة المخرجات وطبقة مخفية. أيضا، عدد العقد في الطبقة المخفية يجب أن يكون أقل من طبقتي المدخلات والمخرجات. والهدف الرئيسي للطبقة المخفية هو تقليل نسبة الخطأ بين المدخلات والمخرجات. حيث عملية التعليم تهدف الي تقليل نسبة هذا الخطأ إلى أدنى حدودها. ونتيجة لذلك، تصبح الطبقة المخفية قادره على إعادة إنتاج البيانات المدخله مرة أخرى، لتصبح هذه الطبقة المخفية تمثل سمات البيانات. (الشكل 4) يوضح بنية Autoencoders.
من ناحية أخرى، فإن الهدف من التعلم المتعمق ليس فقط إعادة تمثيل البيانات، ولكن أيضا لمعرفة أهم السمات المجردة من السمات أقل تجريدا. لذلك، من خلال تكديس ال Autoencoders، فإن التعلم المتعمق يستخلص أهم السمات المجردة للبيانات. لأنه في كل طبقة يزداد مستوى التجريد، من خلال تجريد الناتج من التجريد السابق
التعلم المعمق يبسيط البيانات المعقدة، عن طريق تمثيلها في نماذج أكثر بساطة وتجريدا. أيضا، إن التعلم المتعمق يقوم بأتمتة عملية استخراج السمات. وهذا يجعل منه موردا قيماً ل"تحليل البيانات الضخمه". حيث أنه يطوع خصائص "البيانات الكبيرة"، لتصبح مادة جاهزة للاستخدام في "تحليل البيانات الضخمه".
وبعبارة أخرى، فإن التعلم المتعمق يأخذ البيانات الكبيرة كمدخلات. ومخرجات "التعلم المتعمق" تستخدم كمدخلات في "تحليل البيانات الضخمه" لاتخاذ القرارات، والتنبؤ بالفشل، واسترجاع المعلومات، إلخ.
حيث أن التعامل مع البيانات الضخمة والمعقدة يتجاوز مقدرة البشر، حتى مع مساعدة خوارزميات التعلم التي تحتاج للإشراف.
من هنا، فإن استخدام خوارزميات "التعلم المتعمق" للبنية الهرمية التي يتم تعليمها عادة باستخدام بيانات غير خاضعه للاشراف البشري. تجعلها مناسبة للتعامل مع هذا النوع من البيانات.
نتيجة لذلك، فإن "التعلم المتعمق" يفتح الفرص لإنجاز مهام أكثر تعقيداً. على سبيل المثال، فهرسة البيانات ذات الاتواع والاشكال المتعددة
كما ذكرنا من قبل، التعلم المتعمق يساعد "تحليل البيانات الضخمه" في مهمة استرجاع المعلومات.
من هنا، فإن الفهرسة تستخدم للعثور على البيانات بسرعة، عن طريق ربط البيانات الخام بتمثيل اصغر لها للمساعده في تصنيفها أو البحث عنها.
حيث أن العثور على المعلومات المطلوبة داخل تلك الكمية الهائلة من البيانات قد يكون مستحيلا بدون استخدام الفهرسة
من ناحية أخرى، ومع الزيادة الهائلة في حجم وتنوع البيانات، بدأت فهرسة البيانات الخام تفقد كفاءتها.
لأن هذا الحجم والتنوع يزيد من حجم الفهرس، وبعد وقت، قد نصبح بحاجة إلى فهرسة الفهرس.
لذلك، بدلا من فهرسة البيانات الخام، يوفر التعلم المتعمق التمثيل المبسط والمجرد لهذه البيانات ليتم فهرستها.
حيث أن خوارزميات التعلم المتعمق يتم تدريبها لاستخراج السمات الدلالية من البيانات. ثم بعد ذلك تبدأ خوارزميات فهرسة الدلالات باستخدام الناتج من خوارزميات التعلم المتعمق كمدخل، بدلا من البيانات الخام.
من هنا، فإن فهرسة الدلالات يستخدم لتصنيف وتنظيم وتمثيل أنواع مختلفة من المستندات.
لكن مع قدرة التعلم المتعمق على تمثيل أنواع مختلفة من الملفات، فإن فهرسة الدلالات يمكن استخدامها للتعامل مع مثل هذه الأنواع من الملفات
على الرغم من أن “البيانات الضخمه” ذات الخصائص المتمثلة في التنوع والحجم والسرعة والتعقيد والمصداقيه،هي مشكلة حقيقية لتحليل البيانات وتخزينها، وتعديلها وفهرستها وتمثيلها، إلا أن لها تطبيقات هائلة للحكومة، والأعمال المصرفية، والرعاية الصحية، والتصنيع والتعليم والقطاعات الأخرى، وبعض هذه التطبيقات ممثلة في الكشف عن الغش والازدحام المروري ومراقبة وتحليل احتياجات العملاء وما إلى ذلك. وللتغلب على مشاكلها وتطبيق تطبيقاتها، فإن “البيانات الضخمه” تحتاج إلى حل غير اعتيادي مثل "التعلم المتعمق".
التعلم المتعمق هي أحد فروع الذكاء الاصطناعي. حيث أن بنية خوارزمياتها، والتي تقوم على نموذج هرمي متعدد الطبقات، تساعدها على استخراج السمات الأكثر تجريدا من سمات أخرى أقل تجريدا منها. بالاضافه إلى ذلك،فإن طبقاتها يمكن تدريبها باستخدام مجموعات البيانات التي لا تحتاج لمساعدة البشر. وهذا يقلل من الجهد المستخدم لاستخراج السمات في خوارزميات التعلم التقليدية، ويزيد من قدرتها على التعامل مع أنواع متباينة من البيانات بدقة عالية وكفاءة.
مكدسة Autoencoders هي أحد خوارزميات التعلم المتعمق، والتي تتكون من طبقات من Autoencoders، لزيادة مستوى التجريد في كل طبقة جديدة. وبعبارة أخرى، فإنها تستخراج التجريد من التجريد. خوارزميات Autoencoders يتم تعليمها باستخدام بيانات غير خاضعة للاشراف البشري، من خلال محاولة مطابقة نتائج المخرجات مع البيانات المدخلة وإجبار الطبقة المخفية لبناء سمات البيانات.
إن قدره خوارزميات التعلم المتعمق على استخراج السمات وتبسيط تمثيل البيانات، يجعلها أفضل مرشح لمرحله ما قبل التحليل في "تحليل البيانات الضخمه". لذلك، التعلم المتعمق تفتح آفاقا جديدة ل"تحليل البيانات الضخمه" للتعامل مع أكثر المهام تعقيدا (مثل فهرسة الدلالات).
تستخدم خوارزميه فهرسة الدلالات التعليم المتعمق لاستخراج السمات الدلاليه من البيانات، لتقوم بفهرسة هذه السمات بدلا من البيانات الخام. مما يؤدي إلى أداء ودقة أفضل.
وأخيرا، كأي مجال جديد من مجالات البحث العلمي، فإن التعلم المتعمق في تحليل البيانات الضخمه يواجه عددا من التحديات, مما يجعله واحدا من أهم الموضوعات البحثية في هذه الأيام.