تعلم الآلة

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته 

مع تزايد الأخبار التي تتحدث عن الذكاء الاصطناعي تظهر لنا أيضًا مصطلحات جديدة كالتعلم العميق وتعلم الآلة وغيرهما، فما هو تعلم الآلة؟ في هذه المقالة سنتحدث عن ذلك.

-ما هو تعلم الآلة؟ 

 هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) ههو مجال العلوم الحسابية الذي يركز على تحليل وتفسير الأنماط والهياكل في البيانات لتمكين التعلم والاستدلال واتخاذ القرار خارج التفاعل البشري ببساطة يتيح تعلم الآلة للمستخدم تغذية خوارزمية الكمبيوتر بكمية هائلة من البيانات وجعل الكمبيوتر يحلل ويقدم توصيات وقرارات تعتمد على البيانات بناءً على بيانات الإدخال فقط وإذا تم تحديد أي تصحيحات يمكن للخوارزمية دمج تلك المعلومات لتحسين عملية صنع القرار في المستقبل.

-أهمية تعلم الآلة: 

كانت خوارزميات تعلم الآلة موجودة منذ سنوات ولكن عمليات التعلم الآلي احتلت مكانة بارزة مؤخرًا بسبب العديد من التحسينات التكنولوجية المهمة ، بما في ذلك:   

• توسيع نطاق الوصول إلى كميات كبيرة ومتنوعة من البيانات لا سيما تطوير "البيانات الضخمة" وانتشارها في كل مكان. 
• حلول تخزين البيانات ذات الأسعار المعقولة والتي ساعدت في إتاحة مجموعات البيانات الضخمة لمزيد من المؤسسات ولمجموعة متنوعة من التطبيقات.    
• زيادة قوة المعالجة التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر وتطبيقات الذكاء الاصطناعي على وجه التحديد بإكمال العمليات الحسابية بشكل أسرع من أي وقت مضى.

حيث  مهدت هذه التطورات الطريق للتعلم الآلة لتحقيق نتائج أفضل بكثير مما كان قادرًا تاريخيًا على توفيره مما يسمح لتطبيقات تعلم الآلة بتوفير قيمة لكل نشاط صناعي وتجاري تقريبًا، في أي مكان يتم فيه استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي ستكون هناك حاجة لخبراء تعلم الآلة للمساعدة في تحسين نتائج تقنية الذكاء الاصطناعي هذه.

-كيف يعمل تعلم الآلة؟ 

• عملية اتخاذ القرار: بشكل عام تُستخدم خوارزميات تعلم الآلة لعمل تنبؤ أو تصنيف استنادًا إلى بعض بيانات الإدخال والتي يمكن تسميتها أو عدم تسميتها وستنتج الخوارزمية الخاصة بك تقديرًا لنمط في البيانات.    
• دالة الخطأ: تعمل دالة الخطأ على تقييم توقع النموذج فإذا كانت هناك أمثلة معروفة يمكن لدالة الخطأ إجراء مقارنة لتقييم دقة النموذج.    
• عملية تحسين النموذج: إذا كان النموذج يمكن أن يتلاءم بشكل أفضل مع نقاط البيانات في مجموعة التدريب فسيتم تعديل الأوزان لتقليل التناقض بين المثال المعروف وتقدير النموذج وستكرر الخوارزمية هذا التقييم وتحسين العملية وتحديث الأوزان بشكل مستقل حتى يتم استيفاء حد الدقة.

-طرق تعلم الآلة:  

١-تعلم الآلة الخاضع للإشراف: 

يتم تعريف التعلم الخاضع للإشراف والمعروف أيضًا باسم تعلم الآلة الخاضع للإشراف من خلال استخدامه لمجموعات البيانات المصنفة لتدريب الخوارزميات التي تصنف البيانات أو توقع النتائج بدقة فعندما يتم إدخال بيانات الإدخال في النموذج فإنه يعدل أوزانه حتى يتم تركيب النموذج بشكل مناسب ويحدث هذا كجزء من عملية التحقق من الصحة المتقاطعة للتأكد من أن النموذج يتجنب التجهيز الزائد أو غير المناسب ويساعد التعلم الخاضع للإشراف المؤسسات في حل مجموعة متنوعة من مشكلات العالم الحقيقي على نطاق واسع، مثل تصنيف البريد العشوائي في مجلد منفصل عن علبة الوارد الخاصة بك وتتضمن بعض الأساليب المستخدمة في التعلم الخاضع للإشراف الشبكات العصبية والخلايا الساذجة ، والانحدار الخطي ، والانحدار اللوجستي ، والغابات العشوائية ، وآلة ناقلات الدعم (SVM) ، وغيرها. 

٢-تعلم الآلة غير الخاضع للإشراف: 

يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف والمعروف أيضًا باسم تعلم الآلة غير الخاضع للإشراف خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات غير المصنفة وتجميعها ،تكتشف هذه الخوارزميات الأنماط المخفية أو مجموعات البيانات دون الحاجة إلى تدخل بشري، قدرتها على اكتشاف أوجه التشابه والاختلاف في المعلومات تجعلها الحل الأمثل لتحليل البيانات الاستكشافية ، واستراتيجيات البيع ، وتجزئة العملاء ، والتعرف على الصور والأنماط ويتم استخدامه أيضًا لتقليل عدد المميزات في النموذج من خلال عملية تقليل الأبعاد ؛ يعد تحليل المكون الرئيسي (PCA) وتحلل القيمة الفردية (SVD) نهجين شائعين لهذا الغرض وتتضمن الخوارزميات الأخرى المستخدمة في التعلم غير الخاضع للإشراف الشبكات العصبية وتجميع الوسائل k وطرق التجميع الاحتمالية وغيرها. 

٣-تعلم الآلة شبه الخاضع للإشراف: 

يكون وسيطًا بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف فأثناء التدريب يستخدم مجموعة بيانات مصنفة أصغر لتوجيه التصنيف واستخراج الميزات من مجموعة بيانات أكبر غير مسماة ويمكن أن يحل التعلم شبه الخاضع للإشراف مشكلة عدم وجود بيانات مصنفة كافية أو عدم القدرة على تحمل تصنيف بيانات كافية لتدريب خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف.

-أين يمكن تطبيق تكنولوجيا تعلم الآلة؟

يمكن تطبيق  تعلم الآلة في العديد من المجالات وسيثبت براعته في كُل مرة لأي تطبيق يتضمن جمع مجموعات كبيرة من البيانات وتحليلها والاستجابة لها، منها:

• الرعاية الصحية: تُستخدم حلول تعلم الآلة لمساعدة المهنيين الطبيين على اكتشاف وجود الأمراض كما تُستخدم عمليات تعلم الآلة للكشف عن الحالات العاطفية عبر بيانات الهاتف الذكي.    
• البيع بالتجزئة: تدعم تقنية تعلم الآلة اقتراحات أمازون "قد تعجبك أيضًا".  
• التصنيع: يساعد تعلم الآلة الشركات المصنعة على تقليل الخسائر الناتجة عن العمليات وزيادة السعة من خلال تحسين عملية الإنتاج وتقليل التكاليف من خلال توجيه الصيانة التنبؤية.    
• الخدمات المصرفية والمالية:  تستخدم البنوك والمؤسسات المالية تعلم الآلة لاكتشاف المعاملات الاحتيالية ومنعها ولتحديد الرؤى في البيانات المالية مما يسمح لهم بالعثور على فرص استثمارية أفضل وتقديم المشورة للمستثمرين حول وقت التداول وتقديم رؤى مهمة أخرى تتعلق بالمسائل المالية .    
• النقل: يتم تشغيل كل من سيارات Google و Tesla ذاتية القيادة بواسطة تقنية تعلم الآلة بما في ذلك التعلم العميق الذي يسمح لهما بتفسير البيانات المهمة للقيادة الذاتية والتنبؤ بها والاستجابة لها. 

-ماذا تحتاج لتتعلم تعلم الألة: 

يجب أن يكون فهم لـ:

• الرياضيات.
• الإحصاء.
•  الاحتمالات.
• الجبر الخطي.
• حساب التفاضل والتكامل.
  
• لغات البرمجة.  
  
• نمذجة البيانات.

ختامًا تعلم الآلة مجال جديد ومتشعب ومليء بالتحديات والتطورات.