networks

تم تصميم سكالا لدعم العديد من الخوارزميات والمكتبات الشائعة المستخدمة في الحوسبة العلمية والإحصائية وتعلم الآلة والتعلم العميق. من بين الخوارزميات الشائعة المستخدمة في سكالا:

1- K-Means clustering algorithm
2- Naive Bayes algorithm
3- Decision tree algorithms
4- Random forests algorithm
5- Gradient boosting algorithms
6- Support vector machines (SVM)
7- Linear regression algorithm
8- Logistic regression algorithm
9- Hidden Markov models (HMM)
10- Convolutional neural networks (CNN)
11- Recurrent neural networks (RNN)

ويقدم سكالا أيضًا مجموعة مكتبات بيانات وإحصائيات متعددة مثل Spark وHadoop و Apache Storm والتي تدعم أيضًا عددًا كبيرًا من الخوارزميات الشائعة.

علوم الحاسب (Computer Science) هي فرع من العلوم المعلوماتية يهتم بدراسة الحوسبة وتصميم وتطوير البرامج والأنظمة المختلفة. وتشمل هذه العلوم عدة مجالات، منها:

1. البرمجة وتصميم البرامج: وهي العملية التي تهتم بكتابة البرمجيات والعمل على تطوير الأنظمة المختلفة.

2. علم البيانات (Data Science): وهو المجال الذي يهتم بالبيانات والنظريات الخاصة بها، وكيفية استخدامها لصنع القرارات والتوقعات.

3. الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence): وهو المجال الذي يهتم بتطوير الأنظمة التي تكون قادرة على تحليل البيانات وتفهم اللغات الطبيعية وتعلم من البيانات.

4. أمن المعلومات (Information Security): وهو المجال الذي يهتم بتأمين البيانات المختلفة وحمايتها من الاختراق والضرر.

5. شبكات الحواسيب (Computer Networks): وهو المجال الذي يهتم بالتصميم والتحليل وتطوير الأنظمة الحاسوبية والبرمجيات والخوادم وغيرها.

6. قواعد البيانات (Database): وهو المجال الذي يهتم بإدارة البيانات المختلفة وتحليلها وتنظيمها وتخزينها واسترجاعها.

يتضمن البرنامج الرئيسي في علوم الكمبيوتر مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك:

1. الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (Machine Learning).
2. علم البيانات (Data Science) وتحليل البيانات (Data analytics).
3. تصميم وتطوير برامج الكمبيوتر وتطبيقات الويب.
4. أمن المعلومات والشبكات (Cybersecurity).
5. الحوسبة السحابية (Cloud Computing).
6. الروبوتات والنظم الذكية (Robotics and Intelligent Systems).
7. الواقع الافتراضي والواقع المعزز (Virtual and Augmented Reality).
8. نظم إدارة الأعمال والإدارة الإلكترونية (Enterprise Systems and E-Management).
9. الترميز والشبكات (Coding and Networks).
10. الألعاب والترفيه (Gaming and Entertainment).

أنظمة التحكم في الصناعة الإلكترونية هي عبارة عن أنظمة تستخدم في العمليات الصناعية لتحسين الجودة وزيادة الإنتاجية. وهي توفر القدرة على مراقبة وتحكم في العمليات الصناعية، بما في ذلك الإنتاجية والجودة والسلامة.

ويتكون نظام التحكم في الصناعة الإلكترونية من الكثير من المكونات، منها:

1- حساسات القياس الإلكترونية (Sensors).

2- المحركات (Actuators).

3- متحكّمات البرمجة (Programmable Logic Controllers).

4- أجهزة الكمبيوتر والشبكات (Computers and Networks).

5- أجهزة الاستشعار (Sensing devices).

6- الروبوتات (Robots).

تستخدم أنظمة التحكم في الصناعة الإلكترونية في مختلف الصناعات، منها الصناعات الغذائية والدوائية والكهربائية والإلكترونية والميكانيكية وغيرها. وتُستخدم عادةً في المصانع التي تعمل بشكل مستمر وتستند إلى آلات ومعدات إلكترونية مختلفة.

تقنيات الشبكات العصبية في علم الحساب هي تقنيات تعتمد على نماذج من خلايا عصبية اصطناعية مرتبطة ببعضها البعض لمعالجة المعلومات وتحليلها. وتشمل بعض تقنيات الشبكات العصبية:

1- الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks).
2- الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks).
3- الشبكات العصبية الركامية (Recurrent Neural Networks).
4- الشبكات العصبية السبارس (Sparse Neural Networks).
5- الشبكات العصبية التسلسلية (Sequential Neural Networks).

تستخدم هذه التقنيات في العديد من المجالات العلمية والتطبيقية، مثل التعلم الآلي، ومعالجة الصور والصوت، واستخراج المعلومات من كميات كبيرة من البيانات، وتحليل البيانات الحيوية، وتحليل المخاطر المالية، والإنتاج الصناعي، والروبوتيات وغيرها.

هناك عدة أنواع من الشبكات العصبية التي يمكن استخدامها في تنقيب البيانات، ومنها:

1. الشبكات العصبية الرقمية (Feedforward Neural Networks) التي تستخدم لتحليل البيانات الرقمية الهيكلية، وتشمل شبكات MLP (Multilayer Perceptron) و CNN (Convolutional Neural Networks).

2. الشبكات العصبية الانعكاسية (Recurrent Neural Networks) التي تستخدم لتحليل البيانات الزمنية، مثل الصوت والنصوص، وتشمل LSTM (Long Short-term Memory) و GRU (Gated Recurrent Units).

3. الشبكات العصبية الدليلة على التعلم (Reinforcement Learning Neural Networks) التي تستخدم في تحليل البيانات التي تحتوي على توهمات ونتائج، وتستخدم في تنمية الروبوتات الذكية والذكاء الصناعي.

4. الشبكات العصبية المستندة إلى التعلم العميق (Deep Learning Neural Networks) التي تسمح بالتعاطف مع الظواهر الكبيرة والمعقدة والتي تحتوي على متغييرات مختلفة، وتشمل GAN (Generative Adversarial Networks) و DNN (Deep Neural Networks) و RNN (Recurrent Neural Networks).

إيثان كولبرج هو أستاذ في جامعة برينستون وخبير في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لقد أسهم بطريقة فعالة في هذا المجال من خلال إسهاماته العلمية والأكاديمية والتطبيقية. من أهم إسهاماته:

1- تطوير نظرية التعلم المتعدد المستويات: وهي نظرية تعالج الذاكرة وطريقة الاستفادة منها في التعلم والتعرف على الأشياء.

2- تقديم العديد من النماذج والخوارزميات الحاسوبية التي تساعد في تحليل البيانات والمعلومات واستخدامها في تقديم الأداء الأفضل.

3- تطوير نموذج Deep Belief Networks: وهو نموذج يعتمد على الشبكات العصبية العميقة ويستخدم في تحليل البيانات الكبيرة والتعلم الآلي.

4- كتابة العديد من الأوراق البحثية والمقالات العلمية في هذا المجال، بالإضافة إلى المشاركة في العديد من المؤتمرات والمناسبات العلمية المختلفة.

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.

تعد شبكات الانتشار الخلفي (بالإنجليزية: Backpropagation Networks) هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية، حيث تستخدم لتعلم عميق Deep Learning، وتعمل على استخراج المعلومات من البيانات المدخلة وتحسين النتائج.

تتكون شبكات الانتشار الخلفي من طبقات متعددة (المدخلات، الظاهرية، الخفية، والخرجية) تعمل بشكل متتالي، حيث تزود البيانات من طبقة إلى طبقة، وتستخدم لحل مشكلات البيانات غير الهيكلية، مثل التصنيف الآلي، التعرف على الصوت، والصور.

وتعتمد هذه الشبكات على خوارزمية انتشار الخطأ (Backpropagation Algorithm)، والتي تعمل على تحديث الأوزان Weight الخاصة بكل طبقة، بحيث يتم التوجيه في الخطأ إلى الطبقات السابقة وإجراء التحديثات اللازمة في الأوزان بناءً على هذا الخطأ. وبذلك، تتمكن الشبكة من تدريب نفسها على معالجة البيانات بشكل ذاتي، وتقديم نتائج أفضل بمرور الوقت.

توجد عدة تقنيات لتوصيل أجهزة الشبكات بالإنترنت، ومنها:

1- الشبكات السلكية (Wired Networks): وتشمل تقنيات الإيثرنت والفايبر أوبتيك.

2- الشبكات اللاسلكية (Wireless Networks): وتشمل تقنيات الواي فاي (Wi-Fi) والبلوتوث (Bluetooth).

3- التقنيات الساتلية (Satellite Networks): حيث يتم توصيل الأجهزة بشبكات الإنترنت باستخدام أقمار صناعية.

4- خطوط الهاتف الثابت (DSL): وهي تقنية توصيل الأجهزة بالإنترنت عبر خطوط الهاتف الثابت.

5- الخلوي (Cellular Networks): وتشمل التقنيات المستخدمة في الهواتف المحمولة، مثل الجيل الثاني (2G) والجيل الثالث (3G) والجيل الرابع (4G).