المحتوى
- ما هو تعلم الآلة؟
- ما هي البرمجة التقليدية؟
- كيف التعلم الآلي هو مختلف
- أهمية التعلم الآلي
- آلة التعلم الخوارزميات والعمليات
- تأثير تعلم الآلة على الأعمال
- بعض حالات الاستخدام العملي
- خاتمة
المصدر: Stockernumber2 / Dreamstime.com
يبعد:
التعلم الآلي يزداد باطراد في الأهمية. فيما يلي الأساسيات للمساعدة في فهم ما تقوم به وكيفية استخدامه.
في السنوات الأخيرة ، ظهر مصطلح "التعلم الآلي" في مناقشات ومنتديات مختلفة ، لكن ماذا يعني بالضبط؟ يمكن تعريف التعلم الآلي باعتباره طريقة لتحليل البيانات ، بناءً على التعرف على الأنماط والتعلم الحسابي. وهي تتألف من خوارزميات مختلفة مثل الشبكات العصبية ، وأشجار القرار ، والشبكات الافتراضية ، وما إلى ذلك. يستخدم التعلم الآلي هذه الخوارزميات للتعلم من البيانات واستعادة الرؤى المخفية من البيانات. عملية التعلم تكرارية ، لذلك يتم التعامل مع البيانات الجديدة أيضًا دون أي إشراف. إن علم التعلم من البيانات السابقة واستخدامه للبيانات المستقبلية ليس بالأمر الجديد ، ولكنه يكتسب المزيد من الشعبية.
ما هو تعلم الآلة؟
في حين يعتقد بعض الناس أن التعلم الآلي ليس أفضل من الطرق التقليدية لبرمجة الكمبيوتر التي لا تزال قيد الاستخدام ، يعتبر الكثيرون أن التعلم الآلي يمثل ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). إنهم يعتقدون أنه باستخدام هذه التكنولوجيا ، ستكون الآلات قادرة على تعلم الأشياء والقيام بالأشياء بتجربتها الخاصة ، بدلاً من اتباع الإرشادات البشرية ببساطة.
لفهم المزيد حول معنى التعلم الآلي ، يمكننا مقارنته ببرمجة الكمبيوتر التقليدية. سوف تناقش الأقسام التالية المزيد عن التعلم الآلي واختلافه عن البرمجة التقليدية. (للاطلاع على بعض إيجابيات وسلبيات التعلم الآلي ، انظر الوعود والمآزق الخاصة بالتعلم الآلي.)
ما هي البرمجة التقليدية؟
عندما نبرمج جهاز كمبيوتر ، فإن ما نقوم به فعلاً هو إعطائه توجيهات بلغة يفهمها. ثم ، عندما نعطيه مدخلات ، فإنه يعطي ناتجًا بناءً على الإرشادات التي قدمناها له.
الآن ، دعونا نتخيل أنك قد قدمت مدخلاً للتقدم بطلب للحصول على بطاقة ائتمان. أثناء معالجة المدخلات الخاصة بك ، سينظر النظام في جميع الأجزاء المهمة من التطبيق الخاص بك ، يأخذ المعلومات اللازمة ويعالجها. بعد ذلك ، سينتج ناتج القبول أو الرفض استنادًا إلى البرنامج الذي تم تغذيته.
كيف التعلم الآلي هو مختلف
إذا كنت تستخدم التعلم الآلي بدلاً من أساليب البرمجة التقليدية في سيناريو بطاقة الائتمان ، فستكون النتيجة مختلفة بعض الشيء. ستستند النتيجة بالفعل إلى بيانات الإدخال وسيكتسب النظام خبرة من خلال معالجة بيانات الإدخال تلك. لن يكون هناك أي برنامج خاص لذلك. مع اكتساب المزيد والمزيد من الخبرة ، سيتحسن أدائها مع مرور الوقت.
لذا ، فإن التعلم الآلي يتعلم فعليًا عن طريق تحليل كمية كبيرة من ملفات البيانات التي يتم إجراؤها مع كل استخدام للنظام. كما يحلل البيانات ، فإنه يغير البرمجة وفقا لمتطلبات أحدث. هذا يؤدي إلى تحسين في دقتها كذلك. يمكننا أيضًا القول أن التعلم الآلي يشبه الانحدار الخطي ، حيث يتم تغيير المتغيرات والمعلمات لتتناسب بشكل أفضل مع المدخلات المقدمة.
في هذه الطريقة ، يتم تضمين الخوارزميات مع أمثلة ذات علامات ، حيث البيانات المعينة تعني أنه يتم إعطاء البيانات وصفًا. سيتلقى نظام التعلم الآلي كلاً من المدخلات والمخرجات المقابلة لها. الآن ، يمكن للنظام اكتساب المزيد من الخبرة من خلال مقارنة المخرجات الفعلية مع المخرجات الصحيحة للعثور على الأخطاء.
بعد تحليل المخرجات وتحديد الأخطاء ، سيغير النظام برمجته وفقًا لذلك. يمكن للنظام استخدام طرق مختلفة للتنبؤ بالتسمية على البيانات غير المسماة. يتم استخدام هذه الطريقة للقيام بتوقعات الأحداث المستقبلية استنادًا إلى البيانات السابقة.
يتم استخدام طريقة التعلم الآلي هذه في أماكن مثل الألعاب والملاحة الآلية والروبوتات. في هذه الطريقة ، يتعلم النظام بطريقة التجربة والخطأ. الهدف الرئيسي في هذه الطريقة هو تحديد المخرجات في أقل قدر من الوقت ، والذي يمكن القيام به باتباع سياسة مناسبة.
أهمية التعلم الآلي
تتزايد أهمية التعلم الآلي يومًا بعد يوم بسبب نفس الأسباب التي جعلت مفهوم استخراج البيانات مهمًا للغاية. تتضمن هذه الأسباب الطاقة الحسابية الرخيصة والقوية ، والكميات الكبيرة من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم وطرق تخزين البيانات غير مكلفة وعالية السعة. تضمن هذه العوامل إمكانية إنتاج نماذج قوية ودقيقة بسرعة كبيرة ، والتي يمكن استخدامها في تحليل احتياطيات البيانات الضخمة بكميات كبيرة ، من أجل الحصول على مخرجات أفضل ودقيقة للغاية. هذا يعني أنه يمكن استخدام نماذج أفضل لاتخاذ قرارات أفضل للشركات والأعمال في وقت أقل ، ودون أي جهد بشري.
طريقة صنع مثل هذه النماذج الدقيقة بسرعة هي صناعة النماذج الآلية. يجب أن يكون هذا النموذج ديناميكيًا بما يكفي لمواكبة الأوقات المتغيرة. بينما يمكن للبشر إنشاء نموذجين بشكل عام في الأسبوع ، يمكن للتعلم الآلي إنشاء الآلاف من النماذج الدقيقة من خلال تحليل البيانات بسرعة. هذا هو السبب في أن التعلم الآلي مهم للغاية بالنسبة للشركات وغيرها من المجالات.
آلة التعلم الخوارزميات والعمليات
تساعد خوارزميات التعلم الآلي في الحصول على أقصى استفادة من البيانات الضخمة ، من خلال مساعدة النظام على تحليل البيانات بسرعة وتحقيق نتائج دقيقة. تساعد هذه الخوارزميات في إنشاء نموذج يمكن استخدامه لاتخاذ القرارات التجارية. بعض أنواع الخوارزميات هي شبكات عصبية ، غابات عشوائية ، تجميعات k-الوسائل ، خرائط ذاتية التنظيم ورسم خرائط أقرب الجيران.
ومع ذلك ، فإن استخدام الخوارزميات ليس كل شيء. لا يمكن صنع أفضل طراز إلا باتباع عملية مناسبة. بعض الأمثلة على هذه العمليات هي الإدارة الشاملة للبيانات ، والاستكشاف التفاعلي للبيانات وتصور النتائج التي توصل إليها النموذج.
تأثير تعلم الآلة على الأعمال
تأثير التعلم الآلي على العمل هائل. لقد فتح التعلم الآلي إمكانيات جديدة للشركات. وقد ساعد في صنع نموذج دقيق ، والذي ساعد بدوره في اتخاذ قرارات أفضل وأكثر ذكاءً بسرعة.
بعض حالات الاستخدام العملي
التعلم الآلي يستخدم في العديد من الأماكن. تستخدم أنظمة التوصية التعلم الآلي لتقديم توصيات للمستخدمين في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلاتهم وأنماط السوق الحالية.
بروميداس ، وهو برنامج طبي أو "طبيب سطح المكتب" ، هو برنامج قائم على التعلم الآلي ويستخدم مئات السنين من المعرفة الطبية لمساعدة الأطباء في اكتشاف وتشخيص المرض. فإنه يستخدم البيانات التي تم جمعها من السجلات السابقة لأنماط المرض لتحديد المرض في المرضى. هذا يساعد في تحديد وعلاج الأمراض بسرعة أكبر.
قامت أمازون تلقائيًا بمنح حق وصول الموظفين وإلغائه من خلال خوارزمية كمبيوتر يمكنها توقع وصول الموارد لكل موظف. لهذا ، تستخدم خوارزمية الكمبيوتر السجلات لتحليل المخاطر وكيف يمكن أن يكون الموظف جدير بالثقة بشكل عام.
تستخدم جامعة كورنيل أيضًا خوارزميات للتعلم الآلي للكشف عن الحيتان في المحيط من خلال تسجيلات صوتية حتى تتمكن السفن من تجنب الحيتان. تقوم الخوارزمية بتحليل بيانات الترحيل الخاصة بالحيتان (أينما ذهبت ومتى) لتحديد المسار الذي يجب أن تسلكه السفينة لتجنب الحيتان. (لمعرفة المزيد حول الاستخدامات العملية للتعلم الآلي ، انظر "التعلم الآلي و Hadoop في الكشف عن الاحتيال من الجيل التالي.)
خاتمة
مع نمو البيانات يوما بعد يوم ، تزداد أهمية المعالجة الفعالة. لهذا الغرض ، تم تطوير أساليب التعلم الآلي ، مما يساعد النظام في اتخاذ القرارات الذكية ، مع الحد الأدنى من مشاركة البشر. كان التأثير الحالي لهذه التكنولوجيا على قطاع تكنولوجيا المعلومات هائلاً ، لذلك من السهل أن نتخيل أن أهميتها ستستمر في النمو في المستقبل.