اليكم مفهوم التعلم الآلي و ما هي أنواع التعلم الآلي وتعريف التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي اليكم تفاصيل المقال في هذه السطور التالية.
مفهوم التعلم الآلي
يُعد التعلّم الآلي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على إنشاء الأنظمة التي تتعلّم – أو تحسن الأداء – بناءً على البيانات التي تستهلكها. الذكاء الاصطناعي هو مصطلح واسع النطاق يشير إلى الأنظمة أو الأجهزة التي تحاكي الذكاء البشري. غالبًا ما تتم مناقشة التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي معًا، ويتم استخدام المصطلحين أحيانًا بالتبادل، لكنهما لا يعنيان نفس الشيء. ومن المهم هنا أن نذكر أنه على الرغم من أن جميع تقنيات التعلم الآلي تُعد ذكاءً اصطناعيًا، إلا أنه ليس كل ذكاء اصطناعي يمثل تعلمًا آليًا.
اليوم، يوجد التعلم الآلي في مجالات الأعمال في كل مكان حولنا. فعندما نتفاعل مع البنوك أو نتسوق عبر الإنترنت أو نستخدم وسائل التواصل الاجتماعي، تلعب خوارزميات التعلم الآلي دورًا مهمًا لجعل تجربتنا فعّالة وسلسة وآمنة. إن التعلم الآلي والتكنولوجيات الموجودة حوله تتطور بشكل سريع، ونحن نبدأ للتو في سبر أغوار قدراته.
أنواع التعلم الآلي
- التعلم الآلي الخاضع للإشراف
تُعد خوارزميات التعلم الآلي الخاضع للإشراف هو الأكثر استخدامًا. فباستخدام هذا النموذج، يعمل علماء البيانات كمرشدين ويبدأون في تعليم الخوارزميات الاستنتاجيات التي يجب أن تقدمها. تمامًا، كما يتعلم طفل كيفية تحديد الثمار عن طريق حفظها من كتاب مصور، ففي التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزميات بواسطة مجموعة بيانات تم تصنيفها بالفعل وتحتوي على مخرجات محددة مسبقًا.
وتشمل أمثلة التعلم الآلي الخاضع للإشراف الخوارزميات مثل الانحدار الخطي واللوجستي، والتصنيف متعدد الطبقات، والأجهزة الناقلة للدعم. - التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف
يستخدم التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف نهجًا أكثر استقلالية، حيث تتعلم أجهزة الكمبيوتر كيفية تحديد العمليات والأنماط المعقدة دون أن يقدم الإنسان لها أي توجيه وثيق أو مستمر. وتتضمن عملية التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف التدريب القائم على البيانات التي لا تحتوي على تصنيفات أو مخرجات مُحددة أو معينة.
للاستمرار في التشبيه بتعليم الأطفال، يشبه التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف تعلم الطفل للتعرف على الفاكهة من خلال ملاحظة الألوان والأنماط، بدلاً من حفظ الأسماء بمساعدة المعلم. سيبحث الطفل عن أوجه التشابه بين الصور ويقوم بفصلها في مجموعات، ومن ثم تعيين كل مجموعة حسب تصنيفها الجديد. تتضمن أمثلة خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف الخوارزمية التصنيفية، وتحليل المكونات الأساسية والمستقلة وقواعد الارتباط. - اختيار النهج
ما هو النهج الأفضل لاحتياجاتك؟ يعتمد اختيار خوارزمية التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف عادة على العوامل المتعلقة بهيكل البيانات وحجمها، وحالة الاستخدام التي تريد تطبيقها عليها. ازدهر التعلّم الآلي عبر مجموعة واسعة من قطاعات الأعمال، مما يدعم مجموعة متنوعة من أهداف العمل وحالات الاستخدام بما في ذلك:
– قيمة بقاء العميل
– الكشف عن أوجه الخلل
– التسعير الديناميكي
– الصيانة التنبؤية
– تصنيف الصور
– محركات التوصية
خوارزميات التعلم الآلي
تُعد الخوارزميات هي المحركات التي تُحرِك التعلم الآلي. بشكل عام ، يتم استخدام نوعين رئيسيين من خوارزميات التعلّم الآلي اليوم: التعلّم الخاضع للإشراف والتعلّم غير الخاضع للإشراف. ويتم تحديد الفرق بينهما من خلال كيفية تعلم كل نوع منهما من البيانات لإنشاء التوقعات.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي و التعلم الالي؟
