ما هو تعلم الآلة؟ وكيف يختلف عن الذكاء الاصطناعي؟

تعلم الآلة Machine Learning هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي AI ويعنى بتصميم وتطوير خوارزميات وأنظمة تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ قرارات أو التنبؤات دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح لكل مهمة.

نبذة عن تعلم الآلة: 

تعلم الآلة هو عملية تعليم الكمبيوتر كيفية التعرّف على الأنماط واستخدامها لحل مشاكل دون تدخل بشري مباشر.

الفكرة الأساسية فبدلاً من كتابة تعليمات تفصيلية، نقوم بتزويد الآلة بكمية كبيرة من البيانات، وتقوم الخوارزميات بتحليل هذه البيانات لاكتشاف العلاقات والاستفادة منها في التنبؤ أو التصنيف.

أنواع تعلم الآلة:

التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning حيث يتعلم النموذج من بيانات مُصنفة مثلاً: صور حيوانات مع اسم الحيوان.

التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning حيث يستخدم عندما لا تكون البيانات مصنفة، ويهدف إلى اكتشاف الأنماط أو التكتلات في البيانات.

وايضا التعلم التعزيزي Reinforcement Learning لذلك يعتمد على مبدأ المكافأة والعقوبة لتعليم النموذج كيفية اتخاذ قرارات من خلال التجربة والخطأ.

أمثلة على تطبيقاته:

• التوصيات في نتفليكس ويوتيوب.
• أنظمة التعرف على الوجه.
• المساعدات الصوتية مثل Siri و Google Assistant.
• السيارات ذاتية القيادة.
• الكشف عن الاحتيال في البنوك.

كيف يختلف تعلم الآلة عن الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence – AI هو المجال الأوسع الذي يشمل كل التقنيات والأساليب التي تهدف إلى جعل الآلة ذكية،

أي قادرة على محاكاة التفكير البشري مثل: الفهم، التحليل، اتخاذ القرار، أو حتى التحدث.

وتعلم الآلة Machine Learning – ML هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي.

كما يعتمد على فكرة أن الحواسيب يمكن أن تتعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح.

وتعلم الآلة جزء من الذكاء الاصطناعي حيث أن كل خوارزمية تعلم آلي تعد ذكاء اصطناعيًا، ولكن ليس كل ذكاء اصطناعي يستخدم تعلم الآلة.

كما يمكن استخدام مناهج تعتمد على القواعد Rule-Based Systems، أي برمجة صريحة لسلوك معين.

لذلك يعتمد على خوارزميات تتعلم من البيانات وتحاول التنبؤ أو التصنيف بناءً على أنماط مكتشفة.

تعلم الآلة هو برنامج يتنبأ بأسعار المنازل اعتمادًا على بيانات سابقة، وفلتر البريد العشوائي في الإيميل يتعلم من الرسائل المصنفة.

الذكاء الاصطناعي التقليدي مقابل التعلم الحديث حيث أن الذكاء الاصطناعي التقليدي رمزي وهو يعتمد على قواعد ومعرفة محددة مسبقًا.

وتعلم الآلة إحصائي لذلك يعتمد على البيانات الضخمة واستخراج الأنماط تلقائيًا.

لذلك التعلم العميق هو فرع من تعلم الآلة يعتمد على الشبكات العصبية العميقة.

اقرا ايضا/تحفيز الذات – “كيف تحفز نفسك لتحقيق أهدافك؟”

مميزات استخدام تعلم الآله: 

استخدام تعلم الآلة Machine Learning له العديد من المميزات التي جعلته أساسا في تطوير التقنيات الحديث تتمثل فى الآتى:

القدرة على التعامل مع كميات ضخمة من البيانات حيث تعلم الآلة يمكنه تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة، وهو ما يصعب على الإنسان أو الطرق التقليدية القيام به.

التعلم والتحسن المستمر فكلما زادت البيانات والتجارب، أصبح النموذج أكثر دقة وذكاء، حيث يتعلم من الأخطاء ويُحسِّن نتائجه.

التنبؤ واتخاذ القرارات بدقة حيث تستخدم خوارزميات تعلم الآلة في التنبؤ بأسعار، مبيعات، أمراض، وحتى سلوك المستخدمين، مما يساعد في اتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة.

تقليل الحاجة للتدخل البشري وذلك بعد تدريب النموذج، يمكنه أداء المهام تلقائيا بدون إشراف مستمر من الإنسان.

اقرا ايضا/كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات؟

تطبيقات واسعة في مجالات متعددة:

• الطب تشخيص الأمراض.
• المال الكشف عن الاحتيال.
• التسويق التوصيات.
• الصناعة الصيانة التنبؤية.
• السيارات القيادة الذاتية وغيرها.

كما ستطيع الخوارزميات العثور على علاقات وأنماط في البيانات لا يمكن للبشر ملاحظتها بسهولة.

تخصيص التجربة للمستخدم مثل: توصيات نتفليكس، أو المنتجات المقترحة في أمازون، حيث يتعلم النظام تفضيلاتك ويُقدم لك ما يناسبك.

الأتمتة الذكية للمهام وذلك لأن تعلم الآلة يمكنه أتمتة العمليات الروتينية مثل: الردود التلقائية، تصنيف البريد، قراءة الوثائق بذكاء وفعالية.

دمتم بخير.