Perceptron هي خوارزمية ذكاء اصطناعي تُستخدم لمعالجة البيانات وتفسيرها بطريقة ذات معنى لنظام الكمبيوتر. إنه نوع من خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف الذي يستخدم الشبكات العصبية لنمذجة بيانات الإدخال ثم تصنيفها. Perceptron هو حقل فرعي من التعلم الآلي، وهو الخوارزمية الأساسية وراء تقنيات التعلم العميق.
تم تقديم خوارزمية الإدراك الحسي بواسطة عالم الكمبيوتر الأمريكي فرانك روزنبلات في عام 1958 كمحاولة مبكرة لإنشاء شبكة عصبية اصطناعية. في ذلك الوقت، كان يُنظر إلى الشبكات العصبية على أنها تقنية واعدة، وكان مفهوم تدريب الكمبيوتر على "التعلم" رائدًا. منذ ذلك الحين، تم استخدام الخوارزمية في مجالات مختلفة، مثل الروبوتات، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور.
المفهوم الكامن وراء خوارزمية الإدراك الحسي بسيط إلى حد ما. فهو يأخذ مجموعة من قيم الإدخال ويطبق وزنًا على كل منها، ثم يستخدم دالة رياضية لحساب المخرجات. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات المدخلة عبارة عن مجموعة من الأرقام، فسيكون الناتج قيمة عددية واحدة. إذا كانت هناك فئات متعددة من البيانات، فيمكن أن يكون الإخراج نتيجة تصنيف.
لتدريب أوزان خوارزمية الإدراك الحسي، يلزم وجود مجموعة بيانات تحمل علامة. وهذا يعني أن بيانات الإدخال مرتبطة بالمخرجات المطلوبة ويمكن للخوارزمية أن تتعلم كيفية تحديد العلاقة بين المدخلات والمخرجات. أثناء التدريب، يتم تقديم أمثلة معروفة للبيانات إلى الشبكة العصبية ويتم تعديل الأوزان حتى يتم تحقيق المخرجات المطلوبة.
لا تزال خوارزمية الإدراك الحسي مستخدمة حتى يومنا هذا، على الرغم من أنها تستخدم أشكالًا أكثر تعقيدًا. تعتمد تقنيات التعلم العميق على نفس المفهوم، حيث تعمل العديد من الإدراك الحسي معًا لإنشاء مخرجات دقيقة للغاية. علاوة على ذلك، يمكن تدريب هذه الشبكات العصبية على مجموعات بيانات ضخمة تحتوي على ملايين أزواج المدخلات والمخرجات.
بشكل عام، تعد خوارزمية الإدراك الحسي جزءًا مهمًا من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إنها أداة قوية لمعالجة البيانات وهي الأساس للعديد من التطورات التي نراها في الذكاء الاصطناعي اليوم.
