يعد التعلم الآلي مجالًا جديدًا يتجه هذه الأيام وهو تطبيق للذكاء الاصطناعي. يستخدم خوارزميات إحصائية معينة لجعل أجهزة الكمبيوتر تعمل بطريقة معينة دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح. تتلقى الخوارزميات قيمة إدخال وتتوقع ناتجًا عن طريق استخدام طرق إحصائية معينة. الهدف الرئيسي من التعلم الآلي هو إنشاء آلات ذكية يمكنها التفكير والعمل مثل البشر.
متطلبات إنشاء أنظمة تعلم آلي جيدة
إذن ما هو المطلوب لإنشاء مثل هذه الأنظمة الذكية؟ فيما يلي الأشياء المطلوبة لإنشاء أنظمة التعلم الآلي هذه:
بيانات – بيانات الإدخال مطلوبة للتنبؤ بالمخرجات.
الخوارزميات – يعتمد التعلم الآلي على خوارزميات إحصائية معينة لتحديد أنماط البيانات.
أتمتة – هي القدرة على جعل الأنظمة تعمل تلقائيًا.
تكرار – العملية الكاملة هي تكرارية أي تكرار العملية.
قابلية التوسع – يمكن زيادة أو تقليل سعة الآلة من حيث الحجم والمقياس.
النمذجة – يتم إنشاء النماذج حسب الطلب من خلال عملية النمذجة.
طرق تعلم الآلة
يتم تصنيف الأساليب إلى فئات معينة. هؤلاء هم:
التعلم الخاضع للإشراف – في هذه الطريقة ، يتم توفير المدخلات والمخرجات إلى الكمبيوتر مع الملاحظات أثناء التدريب. يتم أيضًا تحليل دقة التنبؤات بواسطة الكمبيوتر أثناء التدريب. الهدف الرئيسي من هذا التدريب هو جعل أجهزة الكمبيوتر تتعلم كيفية تعيين المدخلات إلى المخرجات.
تعليم غير مشرف عليه – في هذه الحالة ، لا يتم توفير مثل هذا التدريب وترك أجهزة الكمبيوتر للعثور على المخرجات من تلقاء نفسها. يتم تطبيق التعلم غير الخاضع للإشراف في الغالب على بيانات المعاملات. يتم استخدامه في مهام أكثر تعقيدًا. يستخدم نهجًا آخر للتكرار يُعرف باسم التعلم العميق للوصول إلى بعض الاستنتاجات.
تعزيز التعلم – يستخدم هذا النوع من التعلم ثلاثة مكونات هي – الوكيل ، والبيئة ، والعمل. الوكيل هو الشخص الذي يدرك محيطه ، والبيئة هي التي يتفاعل معها الوكيل ويعمل في تلك البيئة. الهدف الرئيسي في التعلم المعزز هو إيجاد أفضل سياسة ممكنة.
كيف يعمل التعلم الآلي؟
يستفيد التعلم الآلي من عمليات مشابهة لتلك الخاصة باستخراج البيانات. يتم وصف الخوارزميات من حيث الوظيفة الهدف (و) التي تعين متغير الإدخال (س) إلى متغير الإخراج (ص). يمكن تمثيل ذلك على النحو التالي:
ص = و (س)
يوجد أيضًا خطأ e وهو مستقل عن متغير الإدخال x. وبالتالي فإن الشكل الأكثر عمومية للمعادلة هو:
ص = و (س) + ه
النوع الشائع من التعلم الآلي هو تعلم تعيين x إلى y للتنبؤات. تُعرف هذه الطريقة بالنمذجة التنبؤية لعمل تنبؤات أكثر دقة. هناك افتراضات مختلفة لهذه الوظيفة.
تطبيقات التعلم الآلي
فيما يلي بعض التطبيقات:
الخدمات المعرفية
الخدمات الطبية
معالجة اللغة
ادارة اعمال
التعرف على الصور
الكشف عن الوجه
ألعاب الفيديو
فوائد التعلم الآلي
كل شيء يعتمد على هذه الأنظمة. اكتشف ما هي فوائد هذا.
اتخاذ القرار أسرع – يوفر أفضل النتائج الممكنة من خلال إعطاء الأولوية لعمليات صنع القرار الروتينية.
القدرة على التكيف – يوفر القدرة على التكيف مع البيئة الجديدة المتغيرة بسرعة. تتغير البيئة بسرعة بسبب حقيقة أن البيانات يتم تحديثها باستمرار.
التعاون – يستخدم خوارزميات متقدمة تعمل على تحسين القدرة الكلية على اتخاذ القرار. هذا يساعد في تطوير خدمات ونماذج أعمال مبتكرة.
تبصر – يساعد في فهم أنماط البيانات الفريدة ويستند إلى الإجراءات المحددة التي يمكن اتخاذها.
ازدهار العمل – مع التعلم الآلي ، ستكون عملية الأعمال وسير العمل بشكل عام أسرع ، ومن ثم فإن ذلك من شأنه أن يساهم في نمو الأعمال وتسريعها بشكل عام.
ستكون النتيجة جيدة – بهذا تتحسن جودة النتيجة مع فرص أقل للخطأ.
تعلم عميق
التعلم العميق هو جزء من مجال التعلم الآلي الأوسع نطاقًا ويستند إلى تعلم تمثيل البيانات. يعتمد على تفسير الشبكة العصبية الاصطناعية. تستخدم خوارزمية التعلم العميق طبقات عديدة من المعالجة. تستخدم كل طبقة ناتج الطبقة السابقة كمدخل لنفسها. يمكن أن تكون الخوارزمية المستخدمة خوارزمية خاضعة للإشراف أو خوارزمية غير خاضعة للإشراف.
الشبكة العصبية العميقة
الشبكة العصبية العميقة هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية ذات طبقات متعددة مخفية بين طبقة الإدخال وطبقة الإخراج. يُعرف هذا المفهوم باسم التسلسل الهرمي للميزات ويميل إلى زيادة تعقيد البيانات وتجريدها. يمنح هذا الشبكة القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة جدًا وعالية الأبعاد التي تحتوي على ملايين المعلمات.
