التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي المتطور الذي يركز على تطوير أنظمة وبرامج حاسوبية يكون لديها القدرة على التعلم من البيانات المتواجدة وتحسين أدائها بشكل دائم بمرور الوقت دون أن تتم برمجتها بشكل صريح لأداء مهمة معينة.
لذا يعتبر أنه بدل من إعطاء الحاسوب تعليمات محددة لكل خطوة يتم تزويده بكمية كبيرة من البيانات ثم بعد ذلك يكتشف الأنماط والعلاقات المخفية داخل البيانات وبناء عليها يصبح قادر على التنبؤ أو اتخاذ القرارات أو تصنيف البيانات الجديدة التي لم يراها من قبل.
المكونات الأساسية للتعلم الآلي :
1. البيانات هي المادة الخام التي يتعلم منها النموذج ويمكن أن تكون هذه البيانات في أشكال مثل النصوص، الصور، الأصوات، الأرقام، أو أي نوع آخر من المعلومات. كلما كانت أكثر تنوع ودقة كان أداء النموذج أفضل. مثل اذا كنت تعلم طفل شئ جديد كلما قدمت له أمثلة وتجارب متنوعة يفهم بشكل أعمق وأسرع.
2. النموذج عبارة عن الدالة الرياضية التي تحاول إيجاد الأنماط والعلاقات في البيانات ومن انواع النماذج نوع التصنيف إلى فئات محددة (مثل تحديد ما إذا كانت صورة معينة تحتوي على قطة أم لا) ثم الانحدار للتنبؤ بقيمة عددية مستمرة وأيضا نموذج التجميع يجمع البيانات المتشابهة دون معرفة مسبقة بالفئات.
3. الخوارزمية مجموعة الخطوات والإرشادات عن كيفية تعديل النموذج بناء على الأخطاء التي يرتكبها أثناء عملية التعلم. كما أن الهدف هو تحسين أداء النموذج ليصبح قادر على اتخاذ قرارات دقيقة على بيانات جديدة وتسمى بالتدريب.
تطبيقاته الرئيسية :
يهتم بالرعاية الصحية من خلال تحليل الصور الطبية للكشف المبكر عن الأمراض مثل السرطان وأمراض القلب بدقة أعلى وفي وقت أقصر من الطرق التقليدية لاكتشاف أدوية جديدة من البيانات الكيميائية.
له القدرة الكبيرة في التنبؤ بتفشي الأمراض واتخاذ تدابير وقائية وتخصيص خطط العلاج بناء على الخصائص الفردية للمريض واستخدام أجهزة لمراقبة العلامات الحيوية للمرضى في المنزل وتنبيه الأطباء في حالة وجود أي مشكلة.
التجارة الإلكترونية والتسويق في اقتراح المنتجات من خلال تصفحها وشرائها وسلوك المستخدمين الآخرين المشابهين وعرض إعلانات مخصصة تركز على اهتماماتهم وسلوكهم عبر الإنترنت.
التعلم الآلي أداة قوية في تحديد الأنشطة المالية المشبوهة ومدى جدارة المقترضين للحصول على قروض من تاريخهم الائتماني وبياناتهم الأخرى وتقديم نصائح استثمارية مخصصة بتكلفة أقل.
يرتبط بأساليب النقل والمواصلات وتطوير سيارات ذاتية القيادة قادرة على التنقل دون تدخل بشري لتحسين إشارات المرور وتقليل الازدحام حتي يتم وصول الوسائل في دقائق محددة وأيضا تقليل استهلاك الوقود.
يكشف موعد تعطل الآلات الصناعية لتحديد مواعيد الصيانة قبل حدوث الأعطال وتجنب التوقفات المكلفة مع ظهور العيوب حتي تتحسن جودة الصيانه بوجود روبوتات قادرة على التكيف والتعاون مع العمال البشريين بأمان.
يستخدم التعلم الآلي أيضا في التعرف على الأشخاص في الصور ومقاطع الفيديو لأغراض أمنية لوضوح الهجمات الإلكترونية ومنعها مع اكتشاف الأنشطة المشبوهة أو الحوادث.
أهمية الصور الجوية لتحديد المناطق التي تحتاج إلى ري أو تسميد أو مبيدات حشرية بشكل محدد لتتزداد الإنتاجية وسهوله الكشف المبكر عن الأمراض والآفات مع تقدير حجم المحصول المتوقع.
أقرأ أيضا : ما هو الذكاء الإصطناعي؟ وكيف يغير العالم من حولنا؟
أنواع التعلم الآلي :
1. التعلم الخاضع للإشراف يدرب على بيانات مصنفة أو معلمة بيعني أن كل مثال في بيانات التدريب يأتي مع “إجابة” صحيحة أو تسمية (label) محددة وهدفه الأساسي تعلم العلاقة بين المدخلات والمخرجات ليكون قادر على التنبؤ بالمخرجات الجديدة الغير مرئية.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف يتعلم النموذج من بيانات غير مصنفة أو غير معلمة. لا توجد إجابات صحيحة مصاحبة للبيانات وهذه الأساسي هو اكتشاف الأنماط المخفية، الهياكل الداخلية، أو العلاقات في البيانات بنفسه.
3. أيضا التعلم المعزز يختلف هذا النوع عن النوعين السابقين لأنه يتعلم وكيل كيفية اتخاذ القرارات في بيئة لتحقيق هدف معين حتي يتم التفاعل مع البيئة وتلقي مكافآت أو عقوبات بناء على أفعاله وهدفه هو تحديد الإجراء الأمثل الذي يجب على الوكيل اتخاذه في كل حالة لتعظيم المكافأة التراكمية على المدى الطويل.
اختلاف الذكاء الاصطناعي عن التعلم الآلي :
1. الذكاء الاصطناعي هو الهدف الأسمى في بناء آلات قادرة على التفكير والتصرف بذكاء مشابه للبشر. وذلك الأمر يشمل مجموعة واسعة من القدرات مثل الفهم، والإدراك، وحل المشكلات، واتخاذ القرارات، والتعلم.
وأنه عبارة عن علم واسع مجال بحثي يدرس نظريات وأساليب بناء أنظمة ذكية يتضمن مفاهيم مجردة واستكشاف إمكانيات جعل الآلات تفكر مثل اذا كنت تحاول تعليم شخص كيفية ركوب الدراجة بسبب الذكاء الاصطناعي يصبح قادر بمهارة واتخاذ قرارت سريعه.
2. التعلم الآلي هو إحدى الوسائل الرئيسية لتحقيق هذا الهدف لأنه عبارة عن تقنيات توضح كيفية القيام بمهام ذكية من خلال تزويدها بالبيانات بدل من برمجتها بشكل صريح لكل خطوة بطريقه شرح وتوضيح.
يتمثل في شكل تطبيق عملي للمفاهيم الإحصائية والحسابية لبناء أنظمة تتعلم من البيانات ويهتم بتصميم وتطوير خوارزميات تحسن أدائها تلقائيًا. لذلك عند تعلم ركوب الدراجه فإنك تسمح بالتجربة والخطأ أنت تقدم له بعض التوجيهات الأولية ثم تتركه يتعلم من سقوطه ونجاحه مع مرور الوقت يصبح أفضل بشكل تدريجي.
إرشادات التعامل مع التعلم الآلي :
1. قبل البدء في أي مشروع تعلم آلي لابد من تفهم المشكلة التي تحاول حلها . وما هو السؤال الذي تحاول الإجابة عليه؟
2. فهم طبيعة البيانات لديك من حيث حجمها، أنواعها، وجودة البيانات هل هي كافية وذات صلة بالمشكلة؟
3. دراسه طريقة قياس نجاح التعلم الآلي الخاص بك هل الدقة أم الاستدعاء أم مقياس F1، أم مقاييس أخرى؟
4. من المعروف أن البيانات الأولية تكون غير منظمة وتحتوي على أخطاء وقيم مفقودة لذا استثمر وقت كافي في تنظيفها.
5. قسّم بياناتك إلى مجموعات تدريب واختبار بشكل مناسب لتجنب التحيز وتقييم أداء النموذج بشكل واقعي على بيانات جديدة.
6. ابدأ بنماذج أبسط وحاول تحسينها تدريجيا لأن النماذج المعقدة ليست دائما أفضل ومن الضروري تجنب التحيز الناتج عن تقسيم البيانات.
7. فهم كيفية اتخاذ النموذج للقرارات الصحيحة خاصة في التطبيقات الحساسة مثل الرعاية الصحية أو العدالة الجنائية.
8. لابد من تحمل المسؤليه الكامله في استخدام نماذج التعلم الآلي وتأكد من وجود درجة من الشفافية في كيفية عملها وتأثيرها.
Comments are closed.