المحتوى
المصدر: Agsandrew / Dreamstime.com
يبعد:
التعلم الآلي له إمكانات هائلة ، ولكن يجب تنفيذه بشكل صحيح حتى يكون مفيدًا.
التعلم الآلي عبارة عن نوع خاص من الخوارزميات يمكنه التعلم من البيانات وإجراء تنبؤات. نظرًا لأننا نجمع المزيد من البيانات من مصادر مختلفة ، يمكن للتعلم الآلي أن يجعل التنبؤات أكثر ملاءمة. ومع ذلك ، هناك مطبات التي تحتاج أيضا إلى فحصها بعناية.
ما هو تعلم الآلة؟
قبل التعمق في الموضوع ، من المهم للغاية معرفة ماهية التعلم الآلي بالفعل. إنه فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يركز على التعلم من خلال الحساب والتعرف على أنماط البيانات المقدمة. يستخدم الآن لإنشاء آلات يمكنها اتخاذ القرارات من تلقاء نفسها بمساعدة العديد من الخوارزميات المتطورة.
باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ، ستكون الآلات قادرة على اكتساب المعرفة ومعرفة أشياء مختلفة من خلال استكشاف العالم الحقيقي وطرح الأسئلة المتعلقة بالمعرفة التي اكتسبوها وأكثر من ذلك بكثير. تساعد هذه القدرات الآلة على التفكير ، والفهم ، وبالمثل ، حتى التعلم من المناطق المحيطة بها ، والعثور على المنطق وراء كل مفهوم ، والتنبؤ ، ثم عمل التنبؤ وفقًا لذلك.
كيف يعمل التعلم الآلي
هذا المفهوم ليس في الواقع جديدًا جدًا. التعلم الآلي ليس سوى مجموعة من الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من مجموعة معينة من البيانات وتضع تنبؤات بناءً عليها. تسير البيانات ودقة التنبؤ جنبًا إلى جنب ، لذلك مع مزيد من البيانات ، نحصل على تنبؤ أكثر دقة.
على هذا النحو ، فهي لا تتطلب أي قواعد محددة مسبقًا تحكم عملها. هذا المفهوم يعمل بطريقة مستمرة. يتم تطبيق العديد من أنواع الخوارزميات المتطورة تلقائيًا على مجموعة من البيانات للحصول على نتائج أفضل. تساعد هذه الدورة المستمرة والتكرارية في تحليل المناطق المحيطة بعناية ، والتنبؤ بالحل المناسب لمشكلة معينة وفي النهاية اتخاذ القرار الصحيح.
لماذا التعلم الآلي مهم جدا
تكمن الإجابة على هذا في عدد قليل من العوامل ، والتي هي الأسباب الرئيسية لإنجاح هذا المفهوم. دعنا نلقي نظرة على هذه العوامل:
كما أن تقنيات الحساب تتقدم تدريجياً وفقًا لقانون مور. تقوم شركات مختلفة مثل IBM و NVIDIA وغيرها بتطوير العديد من الابتكارات لتحسين طرق الحساب. تساعد هذه التطورات على إنشاء تقنيات حسابية لمعالجة البيانات بطريقة أفضل.
تسمى بعض الطرق للخوارزميات بأنها صناديق سوداء ، اعتمادًا على نقاط البيانات الفردية وفهم العملية. عادةً ما يكون الصندوق الأسود عبارة عن نظام أو خوارزمية لا يمكن عرضها إلا من حيث المدخلات التي تم الحصول عليها والإخراج المقدم. لا تقدم هذه الخوارزميات أو الأنظمة طريقة عرض للأعمال الداخلية أو المنطق الذي تقف وراءها ، وبالتالي لا تقدم سوى التعتيم (الأسود). هذه معروفة لخلق مشاكل فنية وثقافية لمنظمة.
إذا كان نهج الصندوق الأسود ينقصه الأداء عندما تمر البيانات بتغيير كبير ، فبسبب قلة الفهم ، قد يكون النظام في خطر. من الصعب للغاية شرح سبب فشل النموذج ، ويمكن أن يعيد نمو المؤسسات إلى حد كبير.
تشير الديون الفنية ، فيما يتعلق بالبرمجة ، إلى الحالات التي يتم فيها اختيار الشفرة التي يسهل تنفيذها على المدى القصير ، بدلاً من أفضل الحلول الكلية. عادةً ما يكون هذا النهج ضعيفًا جدًا في البرمجة ، وبالتالي يمكن لهذه الكود أن تستمر في تطوير مشكلات أعمق لاحقًا ، والتي تسمى الديون.
يمكن أن تتراكم هذه الأنظمة دينًا تقنيًا بمرور الوقت لأنها لا تعمل على تحسين ذاتها بطبيعتها. يمكن أن تظهر الديون الفنية نفسها بعدة طرق مختلفة ، مثل أدغال خطوط الأنابيب ، والتشابك ، والعملاء غير المعلنين ، وحلقات التعليقات المخفية ، واعتمادات البيانات غير المستغلة ، وما إلى ذلك. يمكن حل ذلك عن طريق تعيين علماء رياضيات ومهندسين بشكل متوازن لتخطيط الخوارزمية بطريقة لتقليل هذه الديون. (لمعرفة المزيد عن المحترفين الذين ينفذون التعلم الآلي ، راجع علماء البيانات: نجوم موسيقى الروك الجدد في عالم التكنولوجيا.)
التحيزات البشرية
يتم اختيار الخوارزميات من قبل البشر ، وبالتالي ، يمكن أن تكون منحازة. هذا يمكن أن يؤدي إلى موقف حيث يتم تحديد خوارزمية غير صحيحة.
على سبيل المثال ، سيكون لدى الفريق الذي تخرج جميع أعضائه من نفس المدرسة ميل إلى اختيار نفس مجموعة الخوارزميات. لذلك من الأفضل حقن فريقك بأنواع مختلفة من مجموعة متنوعة من الخوارزميات أو توظيف العديد من الخوارزميات المختلفة معًا.
ما هو المستقبل؟
عالمنا يتحول ببطء مع مساعدة من التقنيات الجديدة والمتطورة. يساعد التعلم الآلي في توجيه محرك الأقراص إلى وجهتك من خلال توفير المساعدات الكافية في عملية صنع القرار. لن يساعد فقط في تقليل تكاليف الشركة ، ولكن أيضًا إظهار الطريقة الصحيحة لتحسين جودة العمل من خلال أخذ جميع الاستبيانات والبيانات في الاعتبار. إنه يظهر سمات واعدة لتوفير حل أفضل في المستقبل.
ملخص
التعلم الآلي هو مفهوم استحوذ على الكثير من الاهتمام وسيزداد على الأرجح إلى مستوى الضجيج. إنه تحويلي للغاية ، لذلك لديه القدرة على العمل على أي سير عمل لأي عمل تجاري. أي مؤسسة تدمج هذه الخدمة بالطريقة الصحيحة ستشهد فوائد كبيرة. ومع ذلك ، من المهم أيضًا معرفة جوانب وجهي العملة من أجل دمجها بشكل صحيح.