التعلم الآلي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي يسمح بالتعلم من البيانات المدخلة دون برمجة واضحة. ومع ذلك، فإن الأمر ليس بالسهل، حيث تتعلم الخوارزمية بواسطة البيانات. نموذج التعلم الآلي هو ما يتم إنتاجه بعد معالجة الخوارزمية لجميع البيانات.
يتم تكوينه عند تدريب الخوارزمية باستخدام البيانات. بعد التدريب، عندما ترسل نموذجًا مع إدخال، سيتم إرجاع مخرجات لك. على سبيل المثال، ستنشئ الطرق التنبؤية نموذجًا. وعند إرسال نموذج تنبؤ بالبيانات، ستتلقى تنبؤًا بناءً على البيانات التي أدخلتها.
تعريف التعلم الآلي
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي – AI – يركز على إنشاء أنظمة تعلم أو تحسن الأداء بناءً على البيانات التي تستهلكها. يحتوي الذكاء الاصطناعي على العديد من التطبيقات، بما في ذلك المساعد الذكي والمركبات ذاتية القيادة والمساعد الافتراضي والروبوتات.
غالبًا ما تتم مناقشة الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي لأنهما يعتمدان على أنظمة مماثلة. يُشار أحيانًا إلى تقنيات التعلم الآلي بالذكاء الاصطناعي، ولكن ليس كل الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي.
يوجد التعلم الآلي في كل مكان في مجال الأعمال اليوم، عندما نتفاعل مع البنوك أو نتسوق عبر الإنترنت أو نستخدم وسائل التواصل الاجتماعي، تشارك خوارزميات التعلم الآلي في جعل تجربتنا فعالة وسلسة وآمنة. ستستمر تقنية التعلم الآلي في التطور بسرعة لسنوات عدّة قادمة. إنه يفوق القدرات.
التعلم الخاضع للإشراف
خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف هي الأكثر استخدامًا. يستخدم علماء البيانات هذا النموذج لتعليم الخوارزميات الاستنتاجات التي يجب عليهم تقديمها. مثلما يتعلم الطفل كيفية التعرف على الثمار من كتاب مصور، يتم تدريب خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف باستخدام مجموعة أمثلة من النتائج المعروفة. من طريق مجموعة البيانات التي تم تصنيفها فعلًا وتحتوي على مخرجات محددة مسبقًا.
تتضمن أمثلة التعلم الآلي الخاضع للإشراف الخوارزميات مثل الانحدار الخطي واللوجستي، والتصنيف متعدد الطبقات، وآلات المتجهات الداعمة.
التعلم بدون مراقب
التعلم غير المراقب هو عملية السماح لأجهزة الحاسوب بجمع البيانات دون أي مساعدة من البشر. الهدف من التعلم بدون مراقب هو معرفة نوع البيانات التي يمثلها الجهاز وكيف يتصرف دون إشراف بشري دائم. على سبيل المثال، تحتوي تطبيقات الوسائط الاجتماعية مثل Instagram و Snapchat على كميات كبيرة من البيانات غير المحددة.
يتطلب فهم معنى هذه البيانات أساليب حسابية في النموذجات أو المجموعات التي تم العثور عليها، التعلم غير الخاضع للإشراف هو عملية تكرارية، حيث يتم تحليل البيانات دون تدخل بشري. يتم استخدامه لتطوير مرشح البريد العشوائي.
هناك العديد من المتغيرات في رسائل البريد الإلكتروني الشرعية والبريد الإلكتروني غير الهام بحيث يعمل المحلل بشكل صحيح. بدلاً من مجرد وضع علامة على الرسائل غير المرغوب فيها، يتم استخدام مصنفات التعلم الآلي لاكتشافها والتعرف عليها.
عند البَدْء في التعلم الآلي ، سيعتمد المطورون على معرفتهم بالإحصاءات والاحتمالات وحساب التفاضل والتكامل. سيسمح لهم بإنشاء أكثر النموذجات نجاحًا. يجب ألا يواجهوا صعوبة في تعلم الأدوات التي يستخدمها الكثير من المطورين الآخرين لتدريب خوارزميات التعلم الآلي الحديثة، وذلك بفضل العديد من المكتبات مفتوحة المصدر.
مبرمجين موهوبين يتمتعون بقدر كبير من الخبرة في هذه المجالات. يمكن للمطورين أيضًا اتخاذ قرارات بشأن ما إذا كانت الخوارزميات الخاصة بهم سيتم الإشراف عليها أم لا. من المحتمل أن يتم اتخاذ القرارات من قبل المطور، ووضع النموذجات الأولية في وقت مبكر من المشروع، ثم السماح للنموذج بالتعلم دون مشاركة كبيرة من المبرمج.
في بعض الأحيان، يعمل مطور وعالم البيانات معًا لجعل مشروعات التعلم الآلي أكثر قيمة وفائدة، يمكن للمطورين وعلماء البيانات إنشاء أنظمة تقدم رؤية ونصائح للمستخدم النهائي.
ماذا يقدم التعلم الآلي
يتطلب التعلم الآلي تطبيق المجموعة الصحيحة من البيانات على عملية التعلم. لا يتعين على المؤسسة امتلاك بيانات ضخمة لاستخدام تقنيات التعلم الآلي؛ ومع ذلك، يمكن أن تساعد البيانات الضخمة في تحسين دِقَّة نماذج التعلم الآلي.
أصبح من الممكن الآن التمثيل الافتراضي للبيانات بحيث يمكن تخزينها وإدارتها بأكثر الطرق كفاءة وفعالية من حيث التكلفة، سواء كانت محلية أو عن طريق الخدمة السحابية.
بالإضافة إلى ذلك، أدت التحسينات التي تم إجراؤها على سرعات الشبكة والموثوقية إلى إزالة القيود المادية الأخرى المرتبطة بإدارة كميات كبيرة من البيانات بمعدل مقبول. أضف إلى ذلك تأثير التغيرات في الأسعار. وتطوير ذاكرة الحاسوب، حيث أصبح من الممكن الآن تخيل كيف يمكن للشركات الاستفادة من البيانات بطرق لم يكن من الممكن تصورها قبل سنوات.
يقدم التعلم الآلي قيمة محتملة للشركات التي تحاول الاستفادة من البيانات الضخمة. حيث يساعدهم على فهم التغييرات الطفيفة في السلوك أو التفضيلات أو رضا العملاء. بدأ قادة الأعمال يدركون أنهم لا يستطيعون فهم أشياء كثيرة تحدث داخل مؤسساتهم وصناعاتهم بواسطة الاستفسار.
إن قيمة التعلم الآلي ليست الأسئلة التي تعرفها؛ إنها الأسئلة التي لا تفعلها الأنماط الخفية وأوجه القصور في البيانات التي يمكن أن تساعدك أو تؤذيك.
مزية التعلم الآلي
ميزة التعلم الآلي هي أنه من الممكن استخدام الأساليب الرياضية والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالنتائج. الحيلة هي التأكد من أن علماء البيانات يستخدمون الأساليب الحسابية، واستيعاب البيانات ذات الصلة واستخدام النماذج الأفضل أداءً. إذا اجتمعت كل هذه العناصر معًا، فمن سيقول إن التعلم الآلي مستحيل.
تجعل عمليات التعلم الآلي فعالة ومن الممكن تدريب النموذج باستمرار والتعلم من النتائج من خلال التعلم من البيانات. هذا الموضوع يجعل من الممكن دعم تغيير الأعمال بتنبؤات دقيقة.
الخلاصة
أذن تعرفنا على أن التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الحاسوب من التعلم من البيانات. ومفيد في العديد من الأشياء، مثل التعرف على الوجوه وقراءة نص غير منظم. تتمثل مزيّة الأساسية في أنه يسمح للحاسوب بالتعلم من خلال تحليل سلوك أجهزة الحاسوب الأخرى.
بهذه الطريقة، تتعلم الآلة التعرف على احتمال وجود شخص معين من الممكن نمذجة عملية التغيير وتدريب النموذج بواسطة التعلم من البيانات. وتؤدي أتمته خطوات النمذجة والتدريب والاختبار إلى تنبؤات دقيقة لدعم إدارة التغيير.
