ما هو التعلم الآلي؟ ما هو مبدأ عمل وتطبيقات طريقة التعلم الآلي؟ دعونا نبحث عن الإجابة مع INVIAI في المحتوى أدناه!

في العصر الرقمي، تُعد البيانات مورداً ثميناً، ويُعتبر التعلم الآلي أداةً رئيسية تساعد الإنسان على استغلال هذا المورد بشكل كامل.

التعلم الآلي (ML) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI)، يسمح لأجهزة الحاسوب بالتعلم من البيانات وتحسين قدراتها على المعالجة مع مرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة تفصيلية. بمعنى آخر، يساعد ML الحاسوب على "التعلم الذاتي" من التجارب لزيادة دقة التنبؤات تدريجياً، تماماً كما يتعلم الإنسان من الواقع.

كيفية عمل التعلم الآلي

التعلم الآلي يعمل بناءً على البيانات. أولاً، يحتاج النظام إلى جمع كمية كبيرة من البيانات المتنوعة من مصادر متعددة (مثل الحساسات، أنظمة المعاملات، الشبكات الاجتماعية، قواعد البيانات المفتوحة...). جودة البيانات مهمة جداً: إذا كانت البيانات مشوشة أو ناقصة أو غير ممثلة، فقد يتعلم نموذج ML بشكل خاطئ ويعطي نتائج غير دقيقة.

على سبيل المثال، كلما كانت البيانات نظيفة وتمثل الواقع بشكل أفضل، كان النموذج أكثر فعالية في التعلم، لكن يجب معالجة البيانات مسبقاً (تنظيفها، توحيدها...) لتكون جاهزة لعملية التدريب.

1. جمع البيانات ومعالجتها المسبقة: أولاً، يجب تحديد البيانات المطلوبة وجمعها من مصادر موثوقة. بعد ذلك، تُجرى عملية تنظيف البيانات لإزالة الأخطاء، واستكمال القيم الناقصة، وتوحيد المعلومات المدخلة. هذه الخطوة تستغرق وقتاً لكنها حاسمة في تحديد دقة النموذج النهائية.
2. اختيار الخوارزمية وتدريب النموذج: بناءً على نوع البيانات والهدف (تصنيف أو تنبؤ)، نختار الخوارزمية المناسبة (مثل الانحدار الخطي، شجرة القرار، الشبكات العصبية...). تُدخل البيانات المعالجة إلى النموذج ليبدأ التعلم من خلال تحسين دالة خسارة. خلال التدريب، يتم تعديل معلمات النموذج لتقليل خطأ التنبؤ على مجموعة البيانات التدريبية.
3. التقييم والنشر: بعد التدريب، يُختبر النموذج على بيانات جديدة (مجموعة الاختبار) لتقييم جودته. المؤشرات الشائعة تشمل الدقة (accuracy)، الدقة النوعية (Precision)، الاستدعاء (Recall)، أو مقياس F1، حسب نوع المسألة. إذا كانت النتائج مرضية، يُنشر النموذج في التطبيق أو الخدمة، وإلا يمكن تعديل البيانات أو الخوارزمية وإعادة التدريب.

طرق التعلم الآلي

عادةً ما يُقسم التعلم الآلي إلى ثلاث طرق رئيسية بناءً على كيفية التعلم من البيانات:

• التعلم الموجه (Supervised Learning): يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات موسومة. كل مثال تدريبي يحتوي على مدخلات ونتيجة (وسم) مقابلة، مما يساعد النموذج على تعلم العلاقة بينهما. بعد التعلم، يمكن للنموذج التنبؤ بالوسم للبيانات الجديدة. هذه الطريقة شائعة في مسائل التصنيف (مثل التعرف على الكتابة اليدوية، تصنيف البريد المزعج) أو الانحدار (تنبؤ أسعار المنازل، الأسهم...).
• التعلم غير الموجه (Unsupervised Learning): يُقدم للنموذج بيانات غير موسومة، أي فقط المدخلات دون معرفة النتائج الصحيحة. هدف النموذج هو اكتشاف الأنماط الخفية أو البنية في البيانات، مثل التجميع (clustering) أو تقليل الأبعاد. على سبيل المثال، خوارزمية التجميع مثل K-Means تقسم العملاء إلى مجموعات بناءً على سلوك الشراء دون معرفة مسبقة عن صحة المجموعات.
• التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يتعلم النموذج (الوكيل) كيفية التفاعل مع البيئة والحصول على مكافآت أو عقوبات بناءً على أفعاله. من خلال التجربة والخطأ، يحسن النموذج استراتيجيته لتحقيق أعلى مكافأة ممكنة. تُستخدم هذه الطريقة في الألعاب (مثل AlphaGo) أو الروبوتات وأنظمة التحكم الآلي، حيث يجب على النموذج اتخاذ أفضل قرار لتحقيق الهدف.

التطبيقات الشائعة للتعلم الآلي

لقد أثبت التعلم الآلي قيمته في العديد من المجالات المختلفة. من التطبيقات النموذجية:

• معالجة المعلومات والتواصل: التعرف على الصور (مثل التعرف على الوجوه، تصنيف الصور)، التعرف على الصوت ومعالجة اللغة الطبيعية (الترجمة الآلية، المساعدين الافتراضيين مثل Siri وGoogle Assistant).
• التوصية والأمن: أنظمة التوصية الشخصية (مثل اقتراح الأفلام أو المنتجات على Netflix وShopee)، تصفية الرسائل المزعجة واكتشاف الاحتيال عبر الإنترنت (مثل اكتشاف المعاملات غير الاعتيادية).
• الأتمتة والتحليل: السيارات ذاتية القيادة (مثل تكنولوجيا Tesla)، التشخيص الطبي الآلي (فحص الصور الطبية، التنبؤ بالأمراض)، تحليل الأسواق المالية والرأي العام (تحليل الاتجاهات، تحليل مشاعر المستخدمين)...

بفضل قدرته على التعلم من البيانات، أصبح التعلم الآلي الأساس للعديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، محولاً الأفكار المتعلقة بالأتمتة والذكاء إلى واقع ملموس.

>>> اضغط لمعرفة المزيد:

ما هو الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام؟

الفرق بين: الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق

باختصار، التعلم الآلي هو تقنية رئيسية في عصر البيانات الضخمة. يسمح لأجهزة الحاسوب بالتعلم الذاتي وتحسين قدرات التنبؤ مع مرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة تفصيلية لكل خطوة. بفضل ذلك، يُستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في الحياة اليومية والصناعة، من المساعدين الافتراضيين الذكيين إلى أنظمة الأتمتة المتقدمة.

كما ذُكر، "التعلم الآلي هو الأداة التي تساعد الإنسان على استغلال القيمة الكاملة للبيانات في العصر الرقمي، مما يفتح العديد من الفرص لتطبيقات التكنولوجيا الذكية في المستقبل."