ما هو التعلم الآلي؟

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي (ML، المعروف أيضًا بالتعلم الآلي) هو فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من محاكاة التعلم البشري لأداء المهام تلقائيًا وتحسين الأداء من خلال تراكم الخبرة من البيانات. ببساطة، هو "مجال الدراسة الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح"، وفقًا للتعريف الكلاسيكي للخبير آرثر صموئيل من خمسينيات القرن الماضي. هذا التعريف لا يزال صالحًا اليوم: بدلاً من برمجة كل تعليمات محددة، نحن نوفر البيانات للآلة لاستنتاج القواعد وتحسين النتائج تدريجيًا مع مرور الوقت.

مجال الدراسة الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

— آرثر صموئيل، عالم الحاسوب (خمسينيات القرن الماضي)

اليوم، التعلم الآلي حاضر على نطاق واسع في الحياة اليومية. العديد من الخدمات عبر الإنترنت التي نستخدمها يوميًا – من محركات البحث على الإنترنت، وفلاتر البريد المزعج، وأنظمة التوصية بالأفلام/المنتجات، إلى برامج البنوك التي تكشف المعاملات غير العادية – تعتمد على خوارزميات التعلم الآلي.

تظهر هذه التقنية أيضًا في العديد من تطبيقات الهواتف المحمولة، مثل ميزات التعرف على الصوت التي تسمح للمساعدين الافتراضيين بفهم كلامك. بفضل قدرتها على التعلم والتحسين، أصبح التعلم الآلي أساس معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. في الواقع، معظم التطورات في الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الخمس إلى العشر الماضية مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالتعلم الآلي، إلى درجة أن الكثيرين يعتبرون الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مترادفين تقريبًا.

تصور مفهوم التعلم الآلي

العلاقة بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مفهوم واسع يشمل جميع التقنيات التي تمكن الآلات من أداء سلوكيات "ذكية" مثل البشر. التعلم الآلي هو طريقة لتحقيق الذكاء الاصطناعي من خلال السماح للآلات بالتعلم من البيانات بدلاً من البرمجة الصريحة خطوة بخطوة. ضمن نظام الذكاء الاصطناعي، يلعب التعلم الآلي دورًا بارزًا لدرجة أن العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي مبنية أساسًا على نماذج التعلم الآلي.

التعلم العميق هو فرع خاص من التعلم الآلي. يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات (الشبكات العصبية العميقة) لاستخراج الميزات تلقائيًا من البيانات الخام بأقل تدخل بشري. بفضل هيكله متعدد الطبقات، يمكن لخوارزميات التعلم العميق معالجة كميات هائلة من البيانات (مثل الصور، الصوت، النص) وتعلم الميزات المهمة للتصنيف أو التنبؤ دون الحاجة إلى توفير هذه الميزات مسبقًا من قبل المبرمجين. هذا يقلل من جهد "تعليم" الآلة ويستفيد من البيانات واسعة النطاق للنموذج.

على العكس، غالبًا ما تعتمد خوارزميات التعلم الآلي "الكلاسيكية" (التي لا تستخدم التعلم العميق) بشكل كبير على ميزات الإدخال المصممة من قبل البشر وتتطلب معالجة بيانات أكثر تنظيمًا لتحقيق نتائج جيدة. يمكنك تخيل الذكاء الاصطناعي كمجموعة واسعة من التقنيات الذكية، والتعلم الآلي كفرع من الذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق كفرع من التعلم الآلي – يركز على نماذج الشبكات العصبية العميقة.

العلاقة الهرمية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

أنواع التعلم الآلي

هناك العديد من الطرق والخوارزميات المختلفة في التعلم الآلي. أساسًا، يُقسم التعلم الآلي إلى أربعة أنواع رئيسية بناءً على كيفية تعلم النظام من البيانات:

الأربعة أنواع الرئيسية لنهج التعلم الآلي

كيف يعمل التعلم الآلي

يعمل التعلم الآلي بناءً على البيانات. أولاً، يحتاج النظام إلى جمع مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة من مصادر مختلفة (أجهزة الاستشعار، أنظمة المعاملات، الشبكات الاجتماعية، قواعد البيانات المفتوحة، إلخ). جودة البيانات أمر حاسم: إذا كانت البيانات مشوشة أو ناقصة أو غير ممثلة، قد يتعلم نموذج التعلم الآلي بشكل خاطئ وينتج نتائج غير دقيقة.

عملية سير العمل الكاملة للتعلم الآلي

التطبيقات العملية للتعلم الآلي

يُطبق التعلم الآلي على نطاق واسع في الحياة الواقعية، من التسهيلات اليومية إلى المجالات التقنية المتقدمة. فيما يلي بعض الأمثلة النموذجية لتطبيقات التعلم الآلي:

تطبيقات التعلم الآلي في العالم الحقيقي عبر الصناعات

مزايا وقيود التعلم الآلي

مثل غيرها من التقنيات، يمتلك التعلم الآلي مزايا ملحوظة ولكنه يواجه أيضًا قيودًا معينة. فهم هذه يساعدنا على تطبيق التعلم الآلي بفعالية وتجنب المخاطر المحتملة.

موازنة المزايا والقيود في التعلم الآلي

الخلاصة

باختصار، التعلم الآلي هو تقنية رئيسية في عصر البيانات الضخمة. يتيح لأجهزة الكمبيوتر التعلم وتحسين قدرات التنبؤ مع مرور الوقت دون برمجة مفصلة خطوة بخطوة. نتيجة لذلك، تم تطبيق التعلم الآلي على نطاق واسع ويستمر في ذلك في الحياة والصناعة، من المساعدين الافتراضيين الأذكياء إلى الأنظمة الآلية المتقدمة.

التعلم الآلي هو الأداة التي تساعد البشر على استغلال قيمة البيانات بالكامل في العصر الرقمي، ويفتح العديد من الفرص لتطبيقات التكنولوجيا الذكية في المستقبل.

— رؤية INVIAI