التعلم الآلي.. ما هي أنواعه وأهم فوائده؟ : في جوهره مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI)، الذي يتضمن إنشاء خوارزميات ونماذج إحصائية تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح.
وهذا يعني أنه بدلاً من إخبار الكمبيوتر بما يجب عليه فعله بالضبط، فإننا نزوده بالبيانات ونسمح له بالتعلم من تلقاء نفسه.
ما هي أنواع التعلم الآلي ؟
الخاضع للإشراف:
يتضمن التعلم الخاضع للإشراف تدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام البيانات المصنفة. وهذا يعني أنه تم منح كل جزء من البيانات تسمية أو فئة محددة يمكن للنموذج استخدامها للتعلم.
على سبيل المثال، إذا أردنا تدريب نموذج للتعرف على أنواع مختلفة من الفاكهة، فقد نزوده بمجموعة بيانات من الصور المصنفة بنوع الفاكهة التي تظهرها (التفاح، الموز، البرتقال، إلخ). سيستخدم النموذج بعد ذلك هذه البيانات المصنفة لمعرفة كيفية التعرف على أنواع مختلفة من الفاكهة.
غير الخاضع للرقابة
يتضمن التعلم غير الخاضع للرقابة تدريب نموذجه على البيانات غير المسماة. وهذا يعني أن البيانات لم يتم تصنيفها أو تصنيفها مسبقًا، ويجب أن يجد النموذج أنماطًا أو علاقات من تلقاء نفسه.
على سبيل المثال، إذا أردنا تجميع أنواع الموسيقى المتشابهة معًا، فقد نقدم نموذجًا يحتوي على مجموعة بيانات من الملفات الصوتية ونسمح له بتحديد الأنماط أو أوجه التشابه بينها.
تعزيز التعلم الآلي
يتضمن التعلم المعزز تدريب نموذجه على اتخاذ القرارات بناءً على التعليقات الواردة من بيئته. يتم إعطاء النموذج مهمة أو هدفًا لتحقيقه ويتعلم كيفية القيام بذلك من خلال التجربة والخطأ. على سبيل المثال، إذا أردنا تدريب نموذج على لعب لعبة الشطرنج، فقد نزوده بمجموعة من القواعد ونسمح له باللعب ضد نفسه. سيتعلم النموذج من كل خطوة يقوم بها ويتلقى تعليقات حول ما إذا كانت خطوة جيدة أم سيئة. وبمرور الوقت، سيتعلم النموذج القيام بحركات أفضل ويصبح في النهاية لاعب شطرنج ماهرًا.
كيف يعمل فعليًا من الناحية العملية؟
على مستوى عالٍ.. يتضمن إدخال البيانات في النموذج، والذي يستخدم بعد ذلك تلك البيانات لإجراء تنبؤات أو قرارات. يتم تدريب النموذج باستخدام خوارزمية، وهي عبارة عن مجموعة من القواعد التي تحكم كيفية تعلم النموذج من البيانات.
عندما ندرب نموذجًا، فإننا عادةً ما نقسم بياناتنا إلى مجموعتين: مجموعات التدريب والاختبار. يتم استخدام مجموعة التدريب لتعليم النموذج كيفية عمل تنبؤات أو قرارات بناءً على البيانات. بينما يتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم مدى جودة أداء النموذج على البيانات الجديدة غير المرئية.
بمجرد تدريب النموذج، يمكننا استخدامه لإجراء تنبؤات أو قرارات بشأن البيانات الجديدة. على سبيل المثال، إذا قمنا بتدريب نموذج للتعرف على أنواع مختلفة من الفاكهة، فيمكننا استخدامه للتعرف على الفواكه في صور جديدة لم يراها من قبل.
متى يتم استخدامه؟
أصبح ذا أهمية متزايدة في العديد من المجالات، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والنقل. في مجال التمويل، يتم استخدام التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال واتخاذ قرارات الاستثمار. في مجال الرعاية الصحية، يتم استخدام التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية وتطوير علاجات جديدة. وفي مجال النقل، يُستخدم التعلم الآلي لتطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين الخدمات اللوجستية.
ما هي فوائد ؟
إحدى الفوائد الرئيسية هي قدرته على أتمتة المهام المعقدة التي قد يكون من الصعب أو المستحيل على البشر القيام بها يدويًا. على سبيل المثال، تخيل أنك تحاول تحليل ملايين المعاملات المالية للكشف عن عمليات الاحتيال. قد تكون هذه مهمة شاقة بالنسبة للبشر، ولكن نموذج التعلم الآلي يمكنه القيام بذلك بسرعة ودقة.
التعرف على الأنماط:
هناك فائدة أخرى وهي قدرته على العثور على أنماط أو علاقات في البيانات التي قد لا تكون واضحة للبشر على الفور. على سبيل المثال، تم استخدام نماذج التعلم الآلي لتحديد أنواع جديدة من السرطان من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات الطبية.
القدرة على التكيف :
قادر على التعلم والتحسين المستمر بمرور الوقت، ومع توفر بيانات جديدة، يمكن استنزاف نموذج التعلم الآلي على تلك البيانات لتحسين دقتها وفعاليتها. وهذا يعني أن نماذج التعلم الآلي يمكنها التكيف مع الظروف المتغيرة وتقديم نتائج أفضل مع استمرارها في التعلم والنمو.
