مراجعة شاملة حول التعلم العميق الجماعي: الفرص والتحديات

في تعلم الآلة، تتفوق طريقتان على الخوارزميات التقليدية: التعلم الجماعي والتعلم العميق. تشير الأولى إلى الطرق التي تدمج نماذج أساسية متعددة في نفس الإطار للحصول على نموذج أقوى يتفوق على هذه النماذج. يعتمد نجاح طريقة التعلم الجماعي على عدة عوامل، بما في ذلك كيفية تدريب النماذج الأساسية وكيفية دمجها. في الأدبيات، توجد طرق شائعة لبناء نموذج جماعي تم تطبيقها بنجاح في عدة مجالات. من ناحية أخرى، حسنت النماذج المعتمدة على التعلم العميق من دقة التوقعات في تعلم الآلة عبر مجموعة واسعة من المجالات. على الرغم من تنوع هياكل التعلم العميق وقدرتها على التعامل مع المشكلات المعقدة وقدرتها على استخراج الميزات تلقائياً، فإن التحدي الرئيسي في التعلم العميق هو أنه يتطلب الكثير من الخبرة والتجربة لضبط المعلمات المثلى، مما يجعلها مهمة مملة تستغرق وقتاً طويلاً. تم القيام بالعديد من الجهود البحثية الحديثة لمقاربة التعلم الجماعي بالتعلم العميق لتجاوز هذا التحدي. تركز معظم هذه الجهود على طرق التعلم الجماعي البسيطة التي لها بعض القيود. وبالتالي، يقدم هذا البحث مراجعات شاملة لاستراتيجيات التعلم الجماعي المختلفة، خاصة في حالة التعلم العميق. كما يشرح بالتفصيل الميزات أو العوامل المختلفة التي تؤثر على نجاح طرق التعلم الجماعي. بالإضافة إلى ذلك، يقدم ويصنف بدقة العديد من الجهود البحثية التي استخدمت التعلم الجماعي في مجموعة واسعة من المجالات.