-
متى كانت آخر مرة تعلمت فيها شيئًا جديدًا؟
يعتبر التعلم جزءًا أساسيًا من حياتنا اليومية، ومع ذلك فإننا نادرًا ما نفكر في كيفية استيعاب أدمغتنا للمعلومات الجديدة ومعالجتها. هذا الفهم أساسي للتعلم الآلي - وهو مجال يسعى إلى محاكاة طريقة تعلم الإنسان لإنشاء آلات ذكية.
إن إعادة إنتاج عملية التعلم البشري ليست بالمهمة السهلة، ولكننا طوّرنا أجهزة كمبيوتر يمكنها أن تتعلم من البيانات بشكل ذاتي مع مرور الوقت. اليوم، يقود تعلّم الآلة العديد من التقنيات التي نستخدمها يوميًا، ليصبح جزءًا لا يتجزأ من الحياة الحديثة التي نعيشها.
استمر في القراءة لاستكشاف المزيد حول تقنية تعلّم الآلة، وكيف يختلف عن الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، وأكثر من ذلك بكثير!
ما هو تعلّم الآلة؟
تم تقديم مصطلح "تعلّم الآلة" لأول مرة في عام 1959 من قِبل آرثر صاموئيل، وهو باحث في IBM. وبينما قد يكون هناك بعض الجدل حول من قدم التعريف الأولي، إلا أن عمله بلا شك كان الأساس لهذا المجال. وقد وصف صاموئيل تعلّم الآلة بأنه:
"مجال الدراسة الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون برمجتها بشكل واضح". (المصدر)
ومنذ ذلك الحين، ظهرت العديد من التعريفات البديلة. فيما يلي بعض التفسيرات الحديثة:
"تعلّم الآلة هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر يركّز على استخدام البيانات والخوارزميات لمحاكاة عملية التعلم البشري وتحسين الدقة تدريجيًا".
"تعلّم الآلة هو تطبيق من تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتيح للأنظمة التعلم والتحسين تلقائيًا من خلال التجربة دون الحاجة إلى أي برمجة".
بغض النظر عن التعريف الذي تفضله، فإن تعلّم الآلة هو عنصر أساسي في الذكاء الاصطناعي، حيث أنه يمكّن الآلات من التعلم من البيانات من تلقاء نفسها وتحسين أدائها بمرور الوقت.
تعلّم الآلة مقابل الذكاء الاصطناعي
على الرغم من الترابط الوثيق بين تعلّم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)، إلا أنهما ليسا نفس الشيء. في الواقع، لقد تطور تعلّم الآلة من السعي نحو إنشاء الذكاء الاصطناعي. يمكنك تخيل تعلّم الآلة كأداة تدعم قدرات الذكاء الاصطناعي. إليك الصورة الكاملة:
مع مرور الوقت، أصبح تعلّم الآلة مجالًا متخصصًا بحد ذاته، حيث تحول تركيزه من إنشاء الذكاء الاصطناعي إلى حل المشكلات العملية في العالم الحقيقي. تقوم نماذج تعلّم الآلة بتحليل البيانات لتحديد الأنماط الموجودة وإجراء التنبؤات، وهذه هي إحدى الطرق التي تكتسب بها أجهزة الكمبيوتر "ذكاءها".
في حين يمكن كتابة خوارزميات تعلّم الآلة وفهمها، فإن الذكاء الاصطناعي يتطلب نظامًا لإحيائه. يمكننا ملاحظة الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه من خلال قيامه بالمهام الموجّهة له، سواء كان ذلك من خلال المساعدين الافتراضيين أو الروبوتات أو الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
خذ على سبيل المثال "Siri". يعتبر Siri مساعد ذكي يمكنه تنفيذ مهام مثل إجراء محادثة طبيعية. إحدى العوامل الأساسية التي تجعل Siri ذكيًا هي قدرته على التعلم من البيانات السابقة - وذلك يتحقق من خلال خوارزميات تعلّم الآلة.
التعلم العميق مقابل تعلّم الآلة
التعلم العميق هو فرع من فروع تعلّم الآلة يعتمد على الشبكات العصبية (NN) لحل مشاكل محددة. تأثرت هذه الشبكات العصبية من علم الأعصاب وتحاكي كيفية عمل الدماغ البشري. من خلال التعرف على الأنماط، يمكن لتقنيات التعلم العميق أداء مهام متنوعة مثل التعرف على الأشياء في الصور أو فهم الكلمات في امحدثة.
على عكس الأنواع الأخرى من تعلّم الآلة، يمكن للتعلم العميق معالجة البيانات غير المنظّمة وغير المصنّفة دون الحاجة إلى أي تدخل بشري. في المقابل، غالبًا ما تحتاج أساليب تعلّم الآلة التقليدية إلى مساعدة بشرية لتأدية مهام مثل تصنيف البيانات.
المصدر: Software Testing Help
أهمية تعلم الآلة
على الرغم من أن خوارزميات تعلّم الآلة لم تصل بعد إلى مستوى تعقيد الذكاء البشري، إلا أنها تتفوق في جوانب مثل السرعة والحجم. تستطيع الآلات معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بمعدل لا يمكن للبشر تحقيقه. كما أنها تعمل على مدار الساعة دون توقف، مما يزيد من سرعة العملية.
من خلال الاستفادة من نماذج تعلّم الآلة المختلفة، يمكننا أتمتة المهام التي تستغرق وقتًا طويلًا، مما يزيد من كفاءة حياتنا اليومية والأنشطة التجارية. بالنسبة للعديد من الشركات، يوفر تبني تعلّم الآلة ميزة تنافسية كبيرة، مما يساعدها على توسيع نطاق تطوير المنتجات وخدمة العملاء والعمليات التشغيلية.
كيفية عمل تعلّم الآلة
يدرس تعلّم الآلة الخوارزميات التي يمكنها تحسين أدائه بمرور الوقت، مع التركيز في الأساليب الحديثة على انحدار البيانات وتصنيفها. لتحقيق ذلك، يجب أن تمر خوارزميات تعلّم الآلة بعملية تعلم تشبه إلى حد كبير طريقة تعلم الإنسان.
في كتابه الصادر عام 1997 بعنوان "تعلّم الآلة"، قدم توم م. ميتشل وصفًا تقنيًا لهذه العملية:
"يقال إن برنامج الكمبيوتر يتعلم من التجربة E فيما يتعلق بفئة من المهام T ومقياس الأداء P إذا تحسن أداؤه في المهام في T، وفقًا لقياس P، مع اكتساب المزيد من التجربة E."
يؤكد تعريف ميتشل على مفهوم أداء المهام، وهو ما يسعى إليه كل من تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي - مساعدتنا في المهام اليومية وتسريع وتيرة التقدم.
في هذا السياق، تسعى نماذج تعلّم الآلة إلى تقليل التدخل البشري إلى أدنى حد. بعد أن يصمم علماء البيانات خوارزميات تعلّم الآلة، ينبغي أن تتولى الآلة عملية التعلم بنفسها. وهناك عدة طرق يمكن من خلالها تحقيق هذا التعلم الذاتي.
أنواع تعلّم الآلة
يمكن تصنيف عملية تعلّم الآلة إلى أربعة أنواع رئيسية، حيث يمثل كل نوع نهجًا مختلفًا لعملية التعلم الأساسية:
-
التعلم المُوجّه
-
التعلم شبه المُوجّه
-
التعلم غير المُوجّه
-
التعلم المعزّز
المصدر: Javatpoint
التعلم المُوجّه
في التعلم المُوجّه، يتم تدريب خوارزمية الكمبيوتر باستخدام مجموعة معروفة من البيانات المصنّفة. تقوم الخوارزمية بتحليل هذه البيانات وتقديم توقعات لتحقيق هدفها، أو ما يُعرف تقنيًا بـ "المخرجات". يكون المشغل البشري على علم بالمشكلة والحل، ويحدد المتغيرات التي يجب على الخوارزمية تقييمها. وبما أن المشغل يشرف على أداء الخوارزمية خلال العملية، يُطلق على هذا النهج اسم "التعلم المُوجّه".
التعلم شبه المُوجّه
يعمل التعلم شبه المُوجّه بطريقة مشابهة للتعلم المُوجّه، ولكنه يتميز باختلاف رئيسي. ففي حين يعتمد التعلم المُوجّه على مجموعة بيانات مُصنَّفة بالكامل، فإن التعلم شبه المُوجّه يقدم مزيجًا من البيانات المُصنَّفة وغير المُصنَّفة.
عادةً ما يتم استخدام مجموعة صغيرة من البيانات المصنَّفة مقابل مجموعة أكبر من البيانات غير المُصنَّفة. تستخدم الخوارزمية البيانات المصنَّفة كدليل، بينما تقوم بتصنيف البيانات غير المصنَّفة بشكل مستقل. ونظرًا لأن تكلفة الحصول على البيانات المصنَّفة أعلى بكثير من تكلفة البيانات غير المصنَّفة، فإن التعلم شبه المُوجّه يعد طريقة تدريب أكثر فعالية من حيث التكلفة.
التعلم غير المُوجّه
التعلم غير الموجه يلغي الحاجة إلى التصنيفات تمامًا. في هذا النهج، تحدد خوارزميات تعلّم الآلة الأنماط في البيانات الخام بشكل ذاتي. يقوم النظام بتحليل البيانات المتاحة وتنظيمها من خلال التجميع - أي العثور على نقاط بيانات متشابهة وتجميعها وفقًا لذلك.
يُستخدم التعلم غير الموجه لتقسيم الجمهور، وتحديد مواضيع النصوص، وتجميع العناصر، وتقديم توصيات للمنتجات، وغير ذلك. الفائدة الرئيسية لهذه الطريقة هي أنها تتطلب تدخلًا بشريًا محدودًا.
التعلم المعزّز
يركز التعلم المعزّز على استكشاف الاحتمالات وتحديد الحل الأمثل. تعمل الخوارزمية وفقًا لمجموعة من القواعد أثناء فحص البدائل المختلفة. هذه الطريقة ضرورية لأنها تتضمن مفهوم التجربة والخطأ.
يتم ضبط الخوارزمية لإكمال مهمة معينة أثناء تلقّي إشارات إيجابية أو سلبية. تعزز هذه الإشارات عملية التعلم الخاصة بها وتوجهها نحو إجراءات معينة يجب عليها اتخاذها. يُستخدم التعلم المعزز في مجالات مثل الروبوتات، والألعاب، والقيادة الآلية.
تطبيقات تعلّم الآلة
يتم تطبيق تقنية تعلم الآلة في عدد من المجالات التي تؤثر بشكل كبير على حياتنا اليومية. على سبيل المثال، يلعب تعلّم الآلة دورًا في تقنيات التعرف على الكلام، والسيارات ذاتية القيادة، وخدمات الترجمة الآلية وما إلى ذلك.
دعونا نستكشف معًا بعض المجالات الأخرى التي يتم فيها استخدام التعلم الآلي.
خدمة دعم العملاء الآلية
مع استمرار ارتفاع توقعات المستهلكين، تسعى الشركات إلى إيجاد طرق جديدة وفعّالة لتحسين خدمة دعم العملاء. يساعد تعلّم الآلة (ML) الشركات على أتمتة عملية الدعم مع الحفاظ على جودة الخدمة.
يتيح تعلم الآلة للمساعدين الافتراضيين التواصل مع المستخدمين بطريقة طبيعية قدر الإمكان. من خلال دمج تعلم الآلة، تقلل الشركات من أوقات الرد وتخدم المزيد من العملاء وتقلل من التكاليف المرتبطة بوجود عدد كبير من وكلاء الدعم. بالإضافة إلى ذلك، يوفر تعلّم الآلة رؤى قيمة حول سلوك العملاء من خلال تحليل بيانات المستخدم وإجراء التوقعات.
الشؤون المالية
في مجالات الشؤون المالية والمصرفية، يزداد استخدام تقنية تعلّم الآلة كإجراء أمني لمراقبة وتحليل البيانات المالية.
يمكن لنماذج تعلّم الآلة التي تم تدريبها باستخدام قاعدة بيانات، تحديد الأنماط الأساسية في الأنشطة المالية، وبالتالي اكتشاف المعاملات غير القانونية ومحاولات تسجيل الدخول المشبوهة وغيرها الكثير.
قطاع المرور والنقل
لتعلم الآلة أيضًا تطبيقات عملية في مجال النقل. تُستخدم آليات تعلم الآلة لتسهيل التنقل وإيجاد طرق فعالة للحد من الازدحام المروري وحل مشكلات النقل الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، تعد هذه التكنولوجيا ضرورية أيضًا للسيارات ذاتية القيادة، والتي تستخدم الرؤية الحاسوبية للتعرف على الأجسام المختلفة وتخطيط المسارات.
اختصارًا لما سبق
أحدث تعلّم الآلة ثورة في الطريقة التي نتعامل بها مع البيانات ونستفيد منها. ببساطة، يتعلق الأمر بتدريب الآلات على التعلم من البيانات وتحسين أدائها تدريجيًا دون الحاجة إلى أي برمجة.
تتطلب طرق تعلّم الآلة المختلفة مستويات مختلفة من الإشراف البشري. الأنواع الأربعة الرئيسية من تعلّم الآلة هي التعلم الموجّه، التعلم شبه الموجّه، التعلم غير الموجّه والتعلم المعزّز.
على الرغم من الجوانب التي ما تزال تحتاج إلى التطوير، فقد فتح تعلّم الآلة الطريق لتحقيق تقدم كبير في الحياة الحديثة. حيث تستفيد مجموعة واسعة من المجالات من قوة تعلّم الآلة، بما في ذلك خدمة دعم العملاء والشؤون المالية وقطاع النقل والرعاية الصحية.
الأسئلة الشائعة
لماذا يتم استخدام تعلّم الآلة؟
يتيح تعلّم الآلة (ML) استخراج الأنماط، والرؤى والتوقعات القائمة على كميات هائلة من البيانات. فهو يقلل من الحاجة إلى التدخل البشري من خلال تدريب أنظمة الكمبيوتر على التعلم بشكل ذاتي.
ما هي المجالات التي يتم فيها استخدام تقنية تعلّم الآلة؟
من برامج الملاحة إلى محركات البحث والتوصيات، تتضمن أغلب التكنولوجيا التي نستخدمها يوميًا تقنية تعلم الآلة. وبجانب الاستخدام الشخصي، يتواجد التعلم الآلي أيضًا في العديد من الأنشطة التجارية، مثل المعاملات المالية وخدمة دعم العملاء والتسويق الآلي.
لماذا يُعتبر تعلم الآلة تقنية المستقبل؟
لقد شهد كل من تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي نموًا سريعًا في السنوات الأخيرة، مع استمرار هذا الاتجاه في التقدم. لقد أثبت تعلّم الآلة قدرته على خفض التكاليف وتبسيط العمليات وتحسين مراقبة الجودة في العديد من المجالات، مما يدفع الشركات وعلماء البيانات للاستثمار في تقدم هذه التكنولوجيا.