مفهوم التعلم الآلي

إليكم مفهوم التعلم الآلي، وما هي أنواع التعلم الآلي، وتعريف التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي. وإليكم تفاصيل المقال في السطور التالية.

مفهوم التعلم الآلي

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يركز على إنشاء أنظمة تتعلم – أو تحسن الأداء – بناءً على البيانات التي تستهلكها. الذكاء الاصطناعي هو مصطلح واسع يشير إلى الأنظمة أو الأجهزة التي تحاكي الذكاء البشري. غالبًا ما تتم مناقشة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي معًا، ويتم استخدام المصطلحين أحيانًا بالتبادل، لكنهما لا يعنيان نفس الشيء. من المهم ملاحظة أنه على الرغم من أن جميع تقنيات التعلم الآلي تعتبر ذكاءً اصطناعيًا، إلا أنه ليس كل الذكاء الاصطناعي هو تعلم آلي.
اليوم، التعلم الآلي في مجال الأعمال موجود في كل مكان حولنا. عندما نتفاعل مع البنوك، أو نتسوق عبر الإنترنت، أو نستخدم وسائل التواصل الاجتماعي، تلعب خوارزميات التعلم الآلي دورًا مهمًا في جعل تجربتنا فعالة وسلسة وآمنة. يتطور التعلم الآلي والتقنيات المحيطة به بسرعة، وقد بدأنا للتو في اكتشاف قدراته.

أنواع التعلم الآلي

• التعلم الآلي الخاضع للإشراف

  خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف هي الأكثر استخدامًا. باستخدام هذا النموذج، يعمل علماء البيانات كمرشدين ويبدأون في تعليم الخوارزميات ما هي الاستنتاجات التي يجب التوصل إليها. وكما يتعلم الطفل كيفية التعرف على الفواكه عن طريق حفظها من كتاب مصور، في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزميات من خلال مجموعة بيانات تم تصنيفها بالفعل وتحتوي على مخرجات محددة مسبقًا.
  تتضمن أمثلة التعلم الآلي الخاضع للإشراف خوارزميات مثل الانحدار الخطي واللوجستي، والتصنيف متعدد الفئات، وآلات المتجهات الداعمة.

• التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة

  يستخدم التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة نهجًا أكثر استقلالية، حيث تتعلم أجهزة الكمبيوتر تحديد العمليات والأنماط المعقدة دون أن يقدم لها الإنسان أي توجيه وثيق أو مستمر. تتضمن عملية التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة التدريب بناءً على البيانات التي لا تحتوي على تسميات أو مخرجات محددة أو محددة.
  لمواصلة القياس على تعليم الأطفال، فإن التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف يشبه تعلم الطفل التعرف على الفاكهة من خلال ملاحظة الألوان والأنماط، بدلاً من حفظ الأسماء بمساعدة المعلم. سيبحث الطفل عن أوجه التشابه بين الصور، ويقسمها إلى مجموعات، ثم يخصص لكل مجموعة تصنيفها الجديد. تتضمن أمثلة خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للرقابة خوارزمية التصنيف، وتحليل المكونات الرئيسية والمستقلة، وقواعد الارتباط.

• اختر النهج

  ما هو النهج الأفضل لاحتياجاتك؟ عادةً ما يعتمد اختيار خوارزمية التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف على العوامل المتعلقة ببنية البيانات وحجمها، وحالة الاستخدام التي تريد تطبيقها عليها. ازدهر التعلم الآلي عبر مجموعة واسعة من قطاعات الأعمال، حيث دعم مجموعة متنوعة من أهداف الأعمال وحالات الاستخدام بما في ذلك:
  – قيمة الاحتفاظ بالعملاء
  – كشف العيوب
  – التسعير الديناميكي
  – الصيانة التنبؤية
  – تصنيف الصور
  – محركات التوصية

خوارزميات التعلم الآلي

الخوارزميات هي المحركات التي تقود التعلم الآلي. بشكل عام، يتم استخدام نوعين رئيسيين من خوارزميات التعلم الآلي اليوم: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. يتم تحديد الفرق بينهما من خلال كيفية تعلم كل نوع من البيانات لإنشاء التنبؤات.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟