انواع تعلم الآلة وأهميته؟
تعلم الآلة Machine Learning (ML) هو نوع من أنواع الذكاء الإصطناعي Artificial Intelligence (AI), وهو يسمح للتطبيقات البرمجية بأن تصبح أكثر دقة في التنبؤ بالنتائج, دون الحاجة لبرمجتها بشكل صريح للقيام بذلك.
تقوم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام البيانات الموجودة، مسبقاً كمدخلات للتنبؤ بقيم المخرجات الجديدة, وتعتبر التوصيات، التي تقدمها لك محركات البحث أو المتاجر الإلكترونية. من الأمثلة الشائعة للتعلم الآلي. حيث أنها تقوم بتقديم المنتجات أو نتائج البحث المشابهة للأمور التي تبحث عنها.
ومن الأمثلة الأخرى على البرمجيات التي تستخدم التعلم الآلي، هي برمجيات اكتشاف الإحتيال الإلكتروني، وخوارزميات تصفية البريد العشوائي واكتشاف تهديدات البرامج الضارة وأتمتة الأعمال والصيانة التنبؤية.
2. أهمية تعلم الآلة:
يعتبر التعلم الآلي مهماً, وذلك لأنه يمنح المؤسسات، رؤية شاملة حول اتجاهات وسلوك العملاء، وأنماط تشغيل الأعمال. عدا عن دوره في دعم تطوير المنتجات الجديدة.
كما تقوم العديد من الشركات اليوم، بجعل التعلم الآلي جزءاً أساسياً من عملياتها, حيث أنه أصبح من العوامل التنافسية، للعديد من الشركات مثل فيسبوك وجوجل وغيرها من شركات التكنولوجيا والأعمال.
3. أنواع التعلم الآلي:
غالباً ما يتم تصنيف أنواع التعلم الآلي حسب كيفية تعلم الخوارزميات، لتصبح أكثر دقة في التنبؤ بالأحداث, ويعتمد نوع الخوارزمية التي يختار المبرمجون استخداها على نوع البيانات التي يرغبون بالتنبؤ بها.
أما بالنسبة انواع تعلم الآلة وأهميتها فهي:
التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):
في هذا النوع من التعلم الآلي, يقوم المبرمجون بتزويد الخوارزميات، ببيانات محددة ومعرفة ,ويتم تحديد المتغيرات التي يرغبون من الخوارزمية تقييمها. يعني هذا الأمر أن المدخلات والمخرجات المطلوبة محددة سلفاً.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) :
يتضمن هذا النوع من التعلم الآلي على خوارزميات، يتم تزويدها ببيانات غير معرفة أو مسماة. وتقوم الخوارزمية بمسج البيانات بحثاً عن أي اتصال أو ترابط فيما بينها. لكن مثل النوع السابق, تكون البيانات والتنبؤات محددة سلفاً.
التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-Supervised Learning):
يتضمن هذا النوع مزيجاً من النوعين السابقين, حيث يقوم المبرمجون بتغذية الخوارزميات بالبيانات, لكن تترك الحرية للخوارزميات لاستكشاف البيانات بنفسها وتطوير فهمها الخاص بهذه البيانات.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning):
عادة ما يتم استخدام التعلم المعزز لتعليم الآلية أكمال عملية متعددة الخطوات، ضمن قواعد واضحة ومحددة. حيث تقرر الخوارزميات الخطوات التي يجب اتخاذها لتحليل البيانات من تلقاء نفسها.
إقرأ أيضاً… كيف يعمل الإنترنت؟ وكيف يقوم الإنترنت بنقل البيانات؟
4. كيف يعمل؟
يمر تعلم الآلة بالعديد من المراحل المختلفة بدءاً من المدخلات (البيانات) ،وانتهاء بالمخرجات (المعلومات), قبل قرائتك لكيفية عمل تعلم الآلة, قد ترغب بمعرفة الفرق بين البيانات والمعلومات عن طريق قراءة مقالتنا التالية: ما هو الفرق بين المعلومات والبيانات؟
كيف يعمل التعلم الخاضع للإشراف؟
يتطلب تعلم الآلة الخاضع للإشراف من المبرمج تدريب الخوارزمية، على كيفية التعامل مع المدخلات الموجودة والمخرجات المرغوب بها. ويعتبر التعلم الخاضع للإشراف ملائماً للمهام التالية:
- التصنيف الثنائي: ويعني تقسيم البيانات إلى فئتين مختلفتين.
- التصنيف متعدد الفئات: يقصد به تقسيم البيانات إلى أكثر من فئتين.
- نمذجة الإنحدار: وهو التنبؤ بالقيم المستمرة.
- التجميع: الجمع بين تنبؤات نماذج التعلم الآلي المختلفة للحصول على تنبؤ دقيق.
كيف يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف؟
في النظام غير الخاضع للإشراف, لا تحتاج الخوارزميات، إلى تسمية أو تعريف البيانات. حيث أنها تقوم بفحص البيانات غير المعرفة للبحث عن الأنماط التي يمكن استخدامها لتجميع البيانات في مجموعات.
معظم أدوات التعلم العميق, بما في ذلك الشبكات العصبية, هي خوارزميات غير خاضعة للإشراف. وتعتبر الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف مناسبة للمهام التالية:
- التجميع: وهو تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية، بناء على التشابه فيما بين البيانات.
- إكتشاف الإنحراف: عبر تحديد نقاط البيانات غير الإعتيادية في مجموعة البيانات.
- التعدين الجماعي: وهو تحديد مجموعة العناصر، التي تحدث بشكل متكرر في مجموعة البيانات.
- تقليل الأبعاد: يعني هذا الأمر تقليل عدد المتغيرات في مجموعة البيانات.
كيف يعمل التعلم شبه الخاضع للإشراف؟
يعمل هذا النوع من التعلم عن طريق تزويد الخوارزميات بمجموعة صغيرة من بيانات التدريب, حيث أن هذه البيانات تكون معرفة.
عن طريق هذا الأمر, تتعلم الخوارزمية الأبعاد المتعلقة بهذه البيانات, وتتمكن بعد ذلك من تطبيقها على البيانات الجديدة غير المعرفة التي تحصل عليها.
كما عادة ما يتحسن أداء الخوارزميات عندما يتم تدريبها على مجموعات متعددة من البيانات، المعرفة والمصنفة. لكن قد يكون تصنيف البيانات مكلفاً من ناحية مادية ويحتاج وقتاً طويلاً.
ويمكن استخدام هذا النوع من التعلم في المجالات التالية:
- الترجمة الآلية: حيث يتم تعليم الخوارزميات، الترجمة بناء على أقل من قاموس كامل من الكلمات.
- كشف الإحتيال: عن طريق تحليل حركات المرور والبيانات، ومقارنتها مع تجارب سابقة.
كيف يعمل التعلم المعزز؟
يعمل التعلم المعزز عن طريق برمجة خوارزميات ذات هدف مميز ومجموعة محددة من القواعد لتحقيق هذا الهدف.
حيث يتم برمجة الخوارزمية للحصول على مكافآت إيجابية عند تحقيق أمر مفيد متعلق بالهدف النهائي. وتتلقى العقوبات عند اتخاذ إجراء بعيد عن الهدف المطلوب تحقيقه. وعادة ما يستخدم هذه التعلم في:
- الروبوتات: حيث يمكن للروبوتات أن تتعلم أداء المهام باستخدام هذا النوع من التعلم.
- ألعاب الفيديو: يتم استخدام التعلم المعزز لتعليم الروبوتات لعب ألعاب الفيديو.
- إدارة الموارد: يمكن لهذا النوع من التعلم المساعدة على التخطيط في عمليات إدارة الموارد.
إقرأ أيضاً… التعلم الآلي.. ما هي أنواعه وأهم فوائده؟
5. التطبيقات العملية:
يتم في أيامنا هذه استخدام تعلم الآلة في مجموعة واسعة من التطبيقات. ومن أشهر الأمثلة على هذا الأمر هو محرك التوصية (Recommendation Engine)، الذي يدعم صفحة أخبار الفيسبوك (News Feed).
حيث أن الفيسبوك يستخدم التعلم الآلي لتخصيص كيفية عرض محتوى خاص من المنشورات لكل مستخدم على حدى. وفي حال توقف أحد الأعضاء عن قراءة المنشورات في مجموعة معينة على سبيل المثال, سيبدأ محرك التوصيات بعرض المزيد من نشاط هذه المجموعة في الأوقات السابقة على صفحة (News Feed) الخاصة بك.
كما سيراقب التعلم الآلي، نشاط هذا المستخدم, ففي حال لم يقم بقراءة المنشورات التي تم عرضها من تلك المجموعة, سيتم التقليل من ظهور هذا النوع من المنشورات على حسابك على الفيسبوك.
ومن الأمثلة الأخرى التي تستخدم تطبيقات التعلم الآلي:
إدارة علاقات العملاء CRM :
يمكن للبرامج المتخصصة في إدارة علاقات العملاء Customer Relationship Management (CRM)، استخدام نماذج تعلم الآلة لتحليل البريد الإلكتروني، ومطالبة أعضاء فريق المبيعات. بالرد على الرسائل الأكثر أهمية أولاً. كما يمكن للأنظمة الأكثر تقدماً تقديم توصيات قد تكون فعالة بشكل أكبر.
ذكاء الأعمال :
يستخدم موردو ذكاء الأعمال والتحليلات التعلم الآلي في برامجهم لتحديد نقاط البيانات الهامة المحتملة وأنماط البيانات المتكررة والحالات الشاذة.
نظم معلومات الموارد البشرية HRIS :
يمكن للأنظمة المتعلقة بالموارد البشرية استخدام تعلم الآلة لتصفية عدد ضخم من السير الذاتية, كما يمكنها تحديد أفضل المرشحين لوظيفة معينة عن طريق الشروط المطلوبة لهذه الوظيفة.
السيارات ذاتية القيادة :
يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تجعل السيارة شبه مستقلة أثناء القيادة على الطريق, كما تمكن السيارة من التعرف على جميع الأجسام المرئية وتنبيه السائق في حال وجود حادث وشيك.
المساعدين الإفتراضيين :
عادة ما يجمع المساعدون الإفتراضيون الأذكياء ما بين نماذج التعلم الآلي، الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف لتفسير الكلام الطبيعي وسياق عرض الكلام.
