تعلم الآلة – الأتمتة ضمن التعلم

التعلم الآلي والحاجة إليه الى

التعلم الآلي هو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي ، حيث يتم تغذية نظام الكمبيوتر بخوارزميات مصممة لتحليل وتفسير أنواع مختلفة من البيانات بمفردها. تحصل خوارزميات التعلم هذه على القدرة على التحليل عندما يتم تدريبها على نفس الشيء باستخدام بيانات العينة.

يكون مفيدًا عندما تكون كمية البيانات المراد تحليلها كبيرة جدًا وخارج الحدود البشرية. يمكن استخدامه للوصول إلى استنتاجات مهمة واتخاذ قرارات مهمة.

بعض المجالات المهمة التي يتم تنفيذها فيها:

1. معالجة السرطان-

العلاج الكيميائي ، الذي يستخدم في قتل الخلايا السرطانية ، يشكل خطر قتل حتى الخلايا السليمة في جسم الإنسان. العلاج الإشعاعي هو بديل فعال للعلاج الكيميائي ، حيث يستخدم خوارزميات التعلم الآلي للتمييز الصحيح بين الخلايا.

2. الجراحة الروبوتية-

باستخدام هذه التقنية ، يمكن إجراء عمليات خالية من المخاطر في أجزاء من جسم الإنسان حيث تكون المساحات ضيقة ويكون خطر قيام الطبيب بإفساد الجراحة مرتفعًا. يتم تدريب الجراحة الروبوتية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.

3. تمويل-

يتم استخدامه للكشف عن المعاملات المصرفية الاحتيالية في غضون ثوانٍ والتي قد يستغرق الإنسان ساعات لتحقيقها.

فائدة التعلم الآلي لا حصر لها ويمكن استخدامها في مجالات متعددة.

ماذا يتعلم المرء في التعلم الآلي؟

1. الخوارزميات الخاضعة للإشراف-

التعلم الخاضع للإشراف هو نوع التعلم الذي يُعرف فيه المدخلات والمخرجات ، وتكتب خوارزمية لتعلم عملية التعيين أو العلاقة بينهما.

تعتمد معظم الخوارزميات على التعلم الخاضع للإشراف.

2. خوارزميات غير خاضعة للرقابة-

في التعلم غير الخاضع للإشراف ، الناتج غير معروف ويجب كتابة الخوارزميات بطريقة تجعلها مكتفية ذاتيًا في تحديد هيكل وتوزيع البيانات.

المتطلبات الأساسية

يجد طلاب علوم الكمبيوتر وغيرهم من الطلاب الذين لديهم خلفية هندسية أنه من الأسهل تعلم التعلم الآلي. ومع ذلك ، يمكن لأي شخص لديه معرفة جيدة أو على الأقل معرفة أساسية في المجالات التالية إتقان الموضوع على مستوى المبتدئين: –

1. أساسيات البرمجة-

تشمل أساسيات البرمجة السيطرة الجيدة على البرمجة الأساسية وهياكل البيانات وخوارزمياتها.

2. الاحتمالات والإحصاءات-

يجب معرفة موضوعات الاحتمال الرئيسية مثل البديهيات والقواعد ، نظرية باي ، الانحدار وما إلى ذلك.

مطلوب معرفة مواضيع إحصائية مثل المتوسط ​​والوسيط والوضع والتباين والتوزيعات مثل العادي ، بواسون ، ذي الحدين وما إلى ذلك.

3. الجبر الخطي-

الجبر الخطي هو تمثيل التعبيرات الخطية في شكل مصفوفات ومسافات متجهة. لهذا ، يجب أن يكون المرء على دراية جيدة بموضوعات مثل المصفوفات والأرقام المركبة والمعادلات متعددة الحدود.

ملاحظة: هذه المتطلبات الأساسية للمبتدئين.

فرص العمل في التعلم الآلي الى

نظرًا لتطبيقاتها غير المحدودة واستخدامها في التكنولوجيا الحديثة والارتجالية ، يتزايد الطلب على المتخصصين فيها يومًا بعد يوم ، ولن يخرج أبدًا عن الاتجاه.

يمكن للمهني أن يجد وظائف في المجالات التالية: –

• مهندس تعلم الآلة

• مهندس بيانات

• محلل بيانات

• عالم البيانات