ما هي أفضل خوارزمية للتعلم العميق؟

لا يمكن تحديد خوارزمية واحدة كأفضل خوارزمية للتعلم العميق، فهناك العديد من الخوارزميات المستخدمة في هذا المجال والتي تختلف في الأداء والمجالات المناسبة لها.

ومن بين هذه الخوارزميات:

1- شبكات الأعصاب العميقة (Deep Neural Networks)

2- الشبكات التكرارية العصبية (Recurrent Neural Networks)

3- الشبكات التعلم العميق المتعددة الطبقات (Multilayer Deep Learning Networks)

4- خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل تعلم العمق الشامل (Deep Reinforcement Learning)

5- الشبكات العصبية الترابطية (Convolutional Neural Networks)

6- خوارزميات الشجرة المتفجرة (Gradient Boosting Trees)

7- خوارزميات الصناديق السوداء (Black Box Algorithms) مثل شبكات العصبية العامة (General Neural Networks) والشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) وشبكات العصبية الترابطية (Convolutional Neural Networks) والشبكات التكرارية العصبية (Recurrent Neural Networks).

ويعتمد اختيار الخوارزمية المناسبة على نوع المشكلة والبيانات المستخدمة والمتطلبات المطلوبة من النتائج المرجوة.