التعلم الآلي هو الكلمة الطنانة التي تم إنشاؤها وهو المستقبل القادم للعالم. يتم تعريفه على أنه أداة ذكاء اصطناعي تعمل كعقل اصطناعي للتعلم تلقائيًا دون وجود العقل البشري.
يشير إلى تطوير الأدوات والمنهجيات اللازمة للوصول إلى البيانات واستخدامها لمزيد من التعلم.
أفضل جزء من استخدام هذه الأداة هو أنها لا تنطوي على تدخل بشري أو مساعدة. سيساعد التعلم المستمر بشكل أكبر في اتخاذ القرارات المناسبة والفعالة في المستقبل بناءً على ما تم تخزينه بالفعل في ذاكرته. تذكر أنه يساعدك في اتخاذ القرارات ، لكن ليس من المؤكد أن القرارات التي يتخذها إنسان اصطناعي ستكون صحيحة ومناسبة في كل مرة.
فوائد تعلم الآلة
إنها مجرد طريقة أخرى لتحليل البيانات واستخراج التصورات المفيدة منها التي تبني النماذج التحليلية للبيانات تلقائيًا.
يساعد المنظمات في الحصول على تحليل أكثر فعالية وكفاءة لمجموعات ضخمة من البيانات في غياب المهنيين المهرة. يعمل العقل الاصطناعي بوتيرة سريعة مقارنة بالعقل البشري. وبالتالي ، فإنه ينتج عنه قرارات أسرع ودقيقة.
تؤدي القرارات الدقيقة والسريعة إلى اقتناص فرص إيرادات السوق الجديدة وتحسين رضا العملاء. يساعد في تعزيز عملية تحديد التهديدات الموجودة في السوق.
يتم تبسيط عملية تحديد الفرص وكذلك التهديدات من خلال التعلم الآلي. لكن كل هذا لا يمكن تحقيقه إلا عندما يتم تدريبه بشكل صحيح بمساعدة موارد ووقت إضافي.
كيف يمكن تحسين قدرات تعلم الآلة؟
هناك العديد من الطرق المتاحة للتعلم الآلي مثل الخوارزميات الخاضعة للإشراف ، والخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف ، والخوارزميات غير الخاضعة للإشراف.
أ) تطبق الخوارزميات الخاضعة للإشراف ما تم تعلمه جنبًا إلى جنب مع البيانات وتستخدم المخططات الموضحة جيدًا والمسمى لتحليل المستقبل والتنبؤ به.
ب) تتطلب الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف تدريبًا مُصنَّفًا وغير مُصنَّف يتضمن استخدام كمية صغيرة من البيانات المصنفة ولكن كمية كبيرة من البيانات غير المصنفة.
يتم اختياره عندما تتطلب البيانات المصنفة المكتسبة موارد إضافية ، لكن البيانات غير المسماة لا تتطلب موارد أو مهارات إضافية.
ج) يتم تطبيق الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف بشكل عام عندما تكون البيانات التي تم الحصول عليها غير مصنفة أو غير مصنفة. يستخدم هذا النظام للكشف عن الحلول المخفية من مجموعات البيانات غير المصنفة أو غير المصنفة.
يمتلك التعلم الآلي القدرة على التهام مجموعات ضخمة من البيانات في الوقت المناسب وبفعالية كبيرة. يتم استخدام أنشطة العملاء الأخيرة والتفاعلات من خلال التعلم الآلي في مراجعة وتعديل رسائلك.
لديه القدرة على تحديد المتغيرات ذات الصلة من خلال بناء نماذج تحليل البيانات من مصادر عديدة.
يساعد التعلم الآلي في تحليل وتفسير البيانات بشكل أكثر فعالية وملاءمة. إنها أفضل أداة يمكن استخدامها إذا كانت شركتك تفتقر إلى المهنيين الذين تم تجهيزهم بالمهارات المطلوبة وقاعدة المعرفة للتعامل مع مجموعات البيانات.
