ما هو التعلم الآلي؟ إليك ما تحتاج لمعرفته حول فرع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته الشائعة

التعلم الآلي هو فرع سريع النمو وناجح من فروع الذكاء الاصطناعي. في جوهره ، التعلم الآلي هو عملية السماح لنظام الكمبيوتر بتعليم نفسه كيفية أداء المهام المعقدة من خلال تحليل مجموعات كبيرة من البيانات ، بدلاً من أن تتم برمجتها بشكل صريح باستخدام خوارزمية أو حل معين.

بهذه الطريقة ، يمكّن التعلم الآلي الكمبيوتر من تعلم كيفية أداء مهمة بمفرده ومواصلة تحسين منهجه بمرور الوقت ، دون تدخل بشري مباشر. أي أن الكمبيوتر هو من يصنع الخوارزمية ، وليس المبرمجين.

وغالبًا ما تكون هذه الخوارزميات معقدة بدرجة كافية بحيث لا يستطيع المبرمجون شرح كيفية حل الكمبيوتر للمشكلة. لا يستطيع البشر تتبع منطق الكمبيوتر من البداية إلى النهاية ؛ يمكنهم فقط تحديد ما إذا كان يتم العثور على الحل الصحيح للمشكلة المعينة ، والتي يتم إخراجها على أنها “توقع”.

أنواع التعلم الآلي

هناك العديد من الأساليب المختلفة لتدريب الأنظمة الخبيرة التي تعتمد على التعلم الآلي ، وبالتحديد التعلم “العميق” الذي يعمل من خلال معالجة العقد الحسابية. فيما يلي الأشكال الأكثر شيوعًا:

  • التعلم تحت الإشراف

التعلم الخاضع للإشراف هو نموذج يتم فيه إعطاء أجهزة الكمبيوتر البيانات التي تم هيكلتها بالفعل من قبل البشر. على سبيل المثال ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعلم من قواعد البيانات وجداول البيانات التي تم تنظيم البيانات فيها بالفعل ، مثل البيانات المالية أو الملاحظات الجغرافية المسجلة بواسطة الأقمار الصناعية.

  • تعليم غير مشرف عليه

يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف قواعد بيانات غير مهيكلة في الغالب أو كليًا. هذا شائع في المواقف التي يتم فيها جمع البيانات بطريقة لا يستطيع البشر تنظيمها أو هيكلها بسهولة. من الأمثلة الشائعة على التعلم غير المنظم اكتشاف البريد العشوائي ، حيث يُمنح الكمبيوتر إمكانية الوصول إلى كميات هائلة من رسائل البريد الإلكتروني ويتعلم من تلقاء نفسه التمييز بين البريد المطلوب وغير المرغوب فيه.

  • تعزيز التعلم

التعلم المعزز هو عندما يراقب البشر مخرجات نظام الكمبيوتر ويساعدون في توجيهه نحو الحل الأمثل من خلال التجربة والخطأ. تتمثل إحدى طرق تصور التعلم المعزز في النظر إلى الخوارزمية على أنها “تكافأ” لتحقيق أفضل نتيجة ، مما يساعدها على تحديد كيفية تفسير بياناتها بشكل أكثر دقة.

  • تطبيقات لتعلم الآلة

مجال التعلم الآلي نشط للغاية في الوقت الحالي ، مع العديد من التطبيقات الشائعة في الأعمال التجارية والأوساط الأكاديمية والصناعة. فيما يلي بعض الأمثلة التمثيلية:

  • محركات التوصية

تستخدم محركات التوصيات التعلم الآلي للتعلم من الخيارات السابقة التي اتخذها الأشخاص. على سبيل المثال ، يشيع استخدام التعلم الآلي في برامج مثل خدمات بث الفيديو لاقتراح الأفلام أو البرامج التلفزيونية التي قد يرغب المستخدمون في مشاهدتها بناءً على اختيارات المشاهدة السابقة ، بالإضافة إلى توصيات “قد تعجبك أيضًا” على مواقع البيع بالتجزئة.

  • البنوك وشركات التأمين

تعتمد البنوك وشركات التأمين على التعلم الآلي لاكتشاف ومنع الاحتيال من خلال إشارات خفية لسلوك غريب ومعاملات غير متوقعة. عادة ما تكون الطرق التقليدية للإبلاغ عن الأنشطة المشبوهة صارمة للغاية وقائمة على القواعد ، والتي يمكن أن تفقد أنماطًا جديدة وغير متوقعة ، بينما ترهق المحققين بإيجابيات كاذبة. يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي باستخدام بيانات الاحتيال في العالم الحقيقي ، مما يسمح للنظام بتصنيف حالات الاحتيال المشبوهة بشكل أكثر دقة.

  • تحسين المخزون

يتم تنفيذ تحسين المخزون – وهو جزء من سير عمل البيع بالتجزئة – بشكل متزايد بواسطة أنظمة مدربة على التعلم الآلي. يمكن لأنظمة التعلم الآلي تحليل كميات هائلة من بيانات المبيعات والمخزون للعثور على الأنماط التي تستعصي على مخططي المخزون البشري. يمكن لأنظمة الكمبيوتر هذه أن تقدم تنبؤات احتمالية أكثر دقة لطلب العملاء.

  • أتمتة الآلة

تعتمد أتمتة الآلة بشكل متزايد على التعلم الآلي. على سبيل المثال ، تعتبر تقنية السيارات ذاتية القيادة مدينة بعمق لخوارزميات التعلم الآلي للقدرة على اكتشاف الأشياء على الطريق ، وتصنيف تلك الكائنات ، ووضع تنبؤات دقيقة حول حركتها وسلوكها المحتمل.