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

ما هو التعلم الآلي...؟

التعلم الآلي (ML، المعروف أيضًا بالتعلم الآلي) هو فرع من الذكاء الاصطناعي (AI)، يركز على تمكين الحواسيب من محاكاة طريقة تعلم الإنسان لأداء المهام تلقائيًا وتحسين الأداء من خلال تراكم الخبرات من البيانات. ببساطة، هو "مجال بحثي يساعد الحواسيب على التعلم الذاتي دون الحاجة إلى برمجة صريحة"، وفقًا لتعريف الخبير آرثر صموئيل منذ خمسينيات القرن الماضي. هذا التعريف لا يزال صالحًا حتى اليوم: بدلاً من برمجة كل تعليمات محددة، نوفر البيانات ليتمكن الحاسوب من استنتاج القواعد وتحسين النتائج مع مرور الوقت.

اليوم، التعلم الآلي منتشر على نطاق واسع في حياتنا. العديد من الخدمات الإلكترونية التي نستخدمها يوميًا – من أدوات البحث على الإنترنت، ومرشحات البريد المزعج، وأنظمة اقتراح الأفلام/المنتجات، إلى برامج البنوك للكشف عن المعاملات غير الاعتيادية – كلها تعمل بواسطة خوارزميات التعلم الآلي.

تظهر هذه التقنية أيضًا في العديد من تطبيقات الهواتف، مثل ميزة التعرف على الصوت التي تسمح للمساعدين الافتراضيين بفهم كلامك. بفضل القدرة على التعلم والتحسين، أصبح التعلم الآلي القاعدة الأساسية لمعظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. في الواقع، معظم التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الخمس إلى العشر الماضية مرتبط بالتعلم الآلي، حتى أن البعض يعتبر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مترادفين تقريبًا.

العلاقة بين التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مفهوم واسع يشمل جميع التقنيات التي تساعد الآلات على أداء سلوكيات "ذكية" تشبه الإنسان. التعلم الآلي هو طريقة لتحقيق الذكاء الاصطناعي من خلال السماح للآلة بالتعلم من البيانات بدلاً من البرمجة التفصيلية خطوة بخطوة. ضمن نظام الذكاء الاصطناعي البيئي، يلعب ML دورًا بارزًا لدرجة أن العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي مبنية أساسًا على نماذج التعلم الآلي.

التعلم العميق (Deep Learning) هو فرع خاص من التعلم الآلي. يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (deep neural networks) لاستخلاص الميزات من البيانات الخام مع تدخل بشري قليل جدًا. بفضل هيكل الطبقات المتعددة، يمكن لخوارزميات التعلم العميق معالجة كميات هائلة من البيانات (مثل الصور، الصوت، النصوص) وتعلم الخصائص المهمة للتصنيف أو التنبؤ دون الحاجة إلى توفير الميزات مسبقًا من قبل المبرمج. هذا يقلل من جهد "تعليم" الآلة ويستفيد من البيانات واسعة النطاق للنموذج.

على الجانب الآخر، خوارزميات ML "الكلاسيكية" (التي لا تستخدم التعلم العميق) تعتمد بشكل كبير على تصميم الميزات من قبل الإنسان وتتطلب بيانات معالجة منظمة لتحقيق نتائج جيدة. يمكن تصور الأمر هكذا: إذا كان الذكاء الاصطناعي هو مجموعة واسعة من التقنيات الذكية، فإن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تركز على نماذج الشبكات العصبية العميقة.

(ملاحظة: الروبوتات والتعلم الآلي مجالان مختلفان. الروبوتات تتعلق بالأجهزة والميكانيكا الآلية، بينما ML هو خوارزميات برمجية. مع ذلك، يمكن دمج ML في الروبوتات الحديثة لجعلها أكثر "ذكاءً"، مثل الروبوتات الذاتية التي تستخدم التعلم الآلي لتعلم كيفية التنقل.)

أنواع التعلم الآلي

هناك العديد من الطرق والخوارزميات المختلفة في التعلم الآلي. بشكل أساسي، يُقسم ML إلى أربع أنواع رئيسية بناءً على كيفية تعلم النظام من البيانات:

التعلم الموجه (Supervised Learning)

التعلم الموجه هو طريقة تدريب النموذج باستخدام بيانات معنونة مسبقًا. هذا يعني أن بيانات الإدخال معروفة النتائج المتوقعة، مما يساعد الخوارزمية على التعلم من أمثلة محددة. يقوم النموذج بضبط المعلمات الداخلية لتوقع المخرجات التي تتطابق مع العلامات الموجودة. على سبيل المثال، إذا قدمنا للخوارزمية العديد من صور الكلاب/القطط المعنونة، سيتعلم النموذج التمييز بين صور الكلاب والصور غير الكلاب بدقة. التعلم الموجه هو أكثر أنواع التعلم الآلي شيوعًا ويستخدم في العديد من التطبيقات مثل التعرف على الكتابة اليدوية، تصنيف البريد المزعج، أو توقع أسعار العقارات.

التعلم غير الموجه (Unsupervised Learning)

في التعلم غير الموجه، تكون البيانات المدخلة غير معنونة. تحاول الخوارزمية اكتشاف الأنماط والهياكل الخفية في مجموعة البيانات بدون توجيه مسبق. الهدف هو أن تكتشف الآلة مجموعات بيانات أو قواعد خفية قد لا يكون الإنسان على علم بها. على سبيل المثال، يمكن لبرنامج التعلم غير الموجه تحليل بيانات الشراء عبر الإنترنت وتقسيم العملاء تلقائيًا إلى مجموعات ذات سلوكيات شراء متشابهة.

تساعد نتائج التجميع هذه الشركات على فهم شرائح العملاء المختلفة حتى دون وجود تصنيفات "نوع العميل" محددة مسبقًا. يُستخدم التعلم غير الموجه عادة في تحليل بيانات الاستكشاف، تقليل الأبعاد (dimensionality reduction)، وأنظمة التوصية.

التعلم شبه الموجه (Semi-supervised Learning)

التعلم شبه الموجه هو طريقة تجمع بين البيانات المعنونة وغير المعنونة أثناء التدريب. عادةً، يتوفر لدينا كمية صغيرة من البيانات المعنونة، بينما الجزء الأكبر من البيانات غير معنونة. تستخدم خوارزميات التعلم شبه الموجه مجموعة البيانات المعنونة الصغيرة لتوجيه التصنيف واستخراج الميزات من مجموعة بيانات أكبر غير معنونة. هذه الطريقة تستفيد من مصادر البيانات الضخمة غير المعنونة دون الحاجة إلى جهد كبير في التسمية اليدوية.

التعلم شبه الموجه مفيد بشكل خاص عندما يكون جمع البيانات المعنونة صعبًا أو مكلفًا، ويساعد على تحسين الدقة مقارنة بالتعلم غير الموجه فقط.

التعلم المعزز (Reinforcement Learning)

التعلم المعزز هو طريقة يتعلم فيها النموذج ذاتيًا من خلال نظام مكافآت وعقوبات أثناء التفاعل مع البيئة. على عكس التعلم الموجه، لا يُعطى النموذج أزواج بيانات-إجابات صحيحة مسبقًا، بل يجرب أفعالًا مختلفة ويتلقى تغذية راجعة (مكافآت أو عقوبات) بناءً على مدى نجاح هذه الأفعال.

مع مرور الوقت، يتم تعزيز سلسلة الأفعال التي تحقق نتائج جيدة، مما يساعد النموذج على تعلم استراتيجية مثلى لتحقيق الأهداف المحددة. يُستخدم التعلم المعزز عادةً لتدريب الذكاء الاصطناعي في الألعاب، التحكم في الروبوتات، أو تعليم السيارات ذاتية القيادة.

على سبيل المثال، يمكن للنموذج تعلم لعب الشطرنج من خلال لعب العديد من المباريات الذاتية والحصول على نقاط مكافأة عند الفوز. مثال مشهور هو نظام IBM Watson الذي استخدم التعلم المعزز لتعلم توقيت الإجابة ومستوى الرهان الأمثل، مما مكنه من الفوز بمسابقة Jeopardy! عام 2011.

كيفية عمل التعلم الآلي

التعلم الآلي يعمل بناءً على البيانات. أولاً، يحتاج النظام إلى جمع كمية كبيرة من البيانات المتنوعة من مصادر متعددة (حساسات، أنظمة معاملات، شبكات اجتماعية، قواعد بيانات مفتوحة، إلخ). جودة البيانات مهمة جدًا: إذا كانت البيانات مشوشة أو ناقصة أو غير ممثلة، فقد يتعلم النموذج بشكل خاطئ ويعطي نتائج غير دقيقة.

على سبيل المثال، كلما كانت البيانات نظيفة وتمثل الواقع بشكل أفضل، كان التعلم أكثر فعالية، لكن يجب معالجة البيانات مسبقًا (تنظيف، توحيد، إلخ) لتكون جاهزة لعملية التدريب.

1. جمع البيانات ومعالجتها المسبقة: أولاً، تحديد بيانات الإدخال وجمعها من مصادر موثوقة. ثم تُنظف البيانات، تُزال الأخطاء، تُكمل القيم الناقصة أو تُوحّد المعلومات. هذه الخطوة تستغرق وقتًا لكنها حاسمة لدقة النموذج النهائية.
2. اختيار الخوارزمية وتدريب النموذج: بناءً على نوع البيانات والهدف (تصنيف أو توقع)، نختار الخوارزمية المناسبة (مثل الانحدار الخطي، شجرة القرار، الشبكات العصبية، إلخ). تُدخل البيانات المعالجة إلى النموذج ليبدأ التعلم من خلال تحسين دالة خسارة. خلال التدريب، يتم تعديل معلمات النموذج لتقليل خطأ التنبؤ على بيانات التدريب.
3. التقييم والنشر: بعد التدريب، يُختبر النموذج على بيانات جديدة (مجموعة الاختبار) لتقييم الجودة. المؤشرات الشائعة تشمل الدقة (accuracy)، الدقة النوعية (Precision)، الاستدعاء (Recall)، أو F1-Score، حسب نوع المهمة. إذا كانت النتائج مرضية، يُنشر النموذج في التطبيق أو الخدمة، وإلا يمكن تعديل البيانات أو الخوارزمية وإعادة التدريب.

تطبيقات التعلم الآلي في الواقع

التعلم الآلي يُستخدم بتنوع واسع في الواقع، من الخدمات اليومية المألوفة إلى مجالات التكنولوجيا المتقدمة. فيما يلي بعض الأمثلة النموذجية لتطبيقات ML:

• الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI): هذه تقنية ML تسمح بإنشاء محتوى جديد (نصوص، صور، فيديو، شفرة مصدر، إلخ) بناءً على طلب المستخدم. نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية (مثل نماذج اللغة الكبيرة) تتعلم من كميات هائلة من البيانات لفهم الطلب وإنشاء محتوى مناسب تلقائيًا. مثال: ChatGPT هو تطبيق شهير للذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنه الإجابة على الأسئلة أو صياغة النصوص حسب رغبة المستخدم.

• التعرف على الصوت: يساعد التعلم الآلي الحواسيب على فهم الكلام البشري وتحويله إلى نص. تستخدم هذه التقنية نماذج التعلم الآلي (غالبًا مع معالجة اللغة الطبيعية) لـالتعرف على الصوت ونطق الكلمات. التطبيقات العملية تشمل المساعدين الافتراضيين على الهواتف (مثل Siri، Google Assistant) لتنفيذ الأوامر الصوتية، أو ميزة الإدخال الصوتي لتسهيل التفاعل مع الأجهزة.

• الدردشة الآلية ودعم العملاء: العديد من الدردشات الآلية على المواقع والشبكات الاجتماعية مزودة بتقنيات التعلم الآلي للرد التلقائي على الأسئلة المتكررة (FAQ)، تقديم المشورة حول المنتجات، والتفاعل مع العملاء على مدار الساعة. بفضل ML، يمكن للدردشة الآلية فهم نية المستخدم وتقديم إجابات مناسبة، بل التعلم من كل محادثة لتحسين الخدمة. هذا يساعد الشركات على توفير القوى العاملة وتحسين تجربة العملاء (مثل المساعدين الافتراضيين، ودردشات التجارة الإلكترونية التي تقترح المنتجات وتجيب على الاستفسارات فورًا).

• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): مجال ML يساعد الحواسيب على "رؤية" وفهم محتوى الصور أو الفيديو. تستخدم خوارزميات الرؤية الحاسوبية عادة الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لاستخلاص ميزات الصور، مما يمكنها من اكتشاف الأجسام، التصنيف، أو التعرف على الأنماط في البيانات البصرية. تطبيقات الرؤية الحاسوبية متنوعة: من الوسم التلقائي للصور على الشبكات الاجتماعية، التعرف على الوجه في الهواتف، إلى تشخيص الصور الطبية (مثل اكتشاف الأورام في صور الأشعة السينية) والسيارات ذاتية القيادة (التعرف على المشاة، إشارات المرور، إلخ).

• أنظمة التوصية (Recommender System): هي خوارزميات ML تحلل سلوك المستخدمين لتقديم اقتراحات مناسبة حسب تفضيلات كل فرد. على سبيل المثال، بناءً على سجل مشاهدة الأفلام أو التسوق، تقترح أنظمة التوصية أفلامًا أو منتجات قد تهمك. تستخدم شركات التجارة الإلكترونية وخدمات البث (مثل Netflix، Spotify) ML لـتخصيص المحتوى المعروض للمستخدمين، مما يعزز التجربة ويدفع المبيعات.

• كشف الاحتيال: في القطاع المالي والمصرفي، يُستخدم التعلم الآلي لـالكشف السريع عن المعاملات الاحتيالية أو غير الاعتيادية. يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي على بيانات معاملات معروفة الاحتيال (تعلم موجه) للتعرف على العلامات المميزة للمعاملات الاحتيالية. بالإضافة إلى ذلك، باستخدام تقنيات كشف الشذوذ (anomaly detection)، يمكن للنظام تنبيه المعاملات "غير الطبيعية" مقارنة بالعادات المعتادة للمراجعة. بفضل ML، تتمكن البنوك وشركات بطاقات الائتمان من الكشف المبكر عن الاحتيال وتقليل الخسائر والمخاطر على العملاء.

(بالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من التطبيقات الأخرى مثل: التحكم الآلي في المصانع (الروبوتات)، تحليل سلسلة التوريد، التنبؤ بالطقس، تحليل البيانات الجينية في علم الأحياء، وغيرها. تطور ML يفتح آفاقًا جديدة في معظم المجالات.)

مزايا وعيوب التعلم الآلي

مثل غيره من التقنيات، يمتلك التعلم الآلي مزايا بارزة لكنه يأتي أيضًا مع قيود معينة. فهم هذه النقاط يساعدنا على استخدام ML بفعالية وتجنب المخاطر المحتملة.

المزايا

• القدرة على اكتشاف الأنماط في البيانات الكبيرة: يمكن لـ ML اكتشاف الأنماط والاتجاهات الخفية في كميات ضخمة من البيانات التي يصعب على البشر ملاحظتها. بفضل ذلك، يمكن للشركات استخلاص معلومات من "البيانات الضخمة" لاتخاذ قرارات أكثر دقة.

• الأتمتة وتقليل الاعتماد على البشر: يمكن لأنظمة ML التعلم وتحسين خوارزميات التحليل مع تدخل بشري محدود جدًا. بمجرد توفير البيانات المدخلة، يقوم النموذج بتركيب وضبط المعلمات الداخلية تلقائيًا لتحقيق أفضل النتائج. هذا يسمح بأتمتة المهام المعقدة (مثل التصنيف والتنبؤ) بشكل مستمر دون الحاجة إلى برمجة يدوية لكل حالة.

• التحسن مع الوقت وتخصيص التجربة: على عكس البرامج التقليدية ذات الأداء الثابت، يزداد دقة نموذج التعلم الآلي مع زيادة البيانات. مع كل تدريب إضافي، يكتسب النموذج خبرة ويتنبأ بشكل أفضل. بفضل ذلك، يمكن لأنظمة ML التكيف مع كل مستخدم – مثل تقديم محتوى يتناسب مع ذوق المشاهد – وتحسين تجربة المستخدم مع مرور الوقت.

العيوب

• الاعتماد على جودة البيانات: يتطلب نموذج ML كمية كبيرة من بيانات التدريب ويجب أن تكون هذه البيانات دقيقة، متنوعة، وغير متحيزة. إذا كانت البيانات ذات جودة منخفضة، ستكون النتائج ضعيفة (مبدأ "المدخلات السيئة تنتج مخرجات سيئة"). بالإضافة إلى ذلك، جمع ومعالجة كميات ضخمة من البيانات يتطلب بنية تحتية تخزينية وحوسبية قوية، مما قد يستهلك موارد وتكاليف تشغيلية كبيرة.

• مخاطر التعلم الخاطئ أو النتائج المضللة: قد يرتكب نموذج التعلم الآلي أخطاء جسيمة إذا كانت بيانات التدريب غير كافية أو غير ممثلة. في بعض الحالات، قد يجد النموذج قاعدة تبدو "منطقية رياضيًا لكنها خاطئة عمليًا". هذا يؤدي إلى توقعات مضللة أو خاطئة تؤثر سلبًا على القرارات المبنية عليها. لذلك، يجب توخي الحذر في التحقق من موثوقية نتائج ML، خاصة عند وجود قيود في البيانات.

• نقص الشفافية: العديد من نماذج ML المعقدة (خاصة نماذج التعلم العميق) تعمل كـ "صندوق أسود" – من الصعب شرح سبب اتخاذ النموذج قرارًا معينًا. على سبيل المثال، قد تعطي شبكة عصبية عميقة ذات ملايين المعلمات دقة عالية، لكن من الصعب معرفة الميزات التي أدت إلى القرار. هذا النقص في الشرح يمثل تحديًا في المجالات التي تتطلب تفسير النتائج (مثل المالية أو الطب). بالمقابل، بعض النماذج الأبسط (مثل شجرة القرار) أسهل في الفحص والتحقق، حيث يمكن تتبع منطق القرار – ميزة لا توفرها شبكات "الصندوق الأسود".

>>> انقر لمعرفة المزيد:

ما هو الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام؟

الفرق بين: الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق

باختصار، التعلم الآلي (Machine Learning) هو تقنية أساسية في عصر البيانات الضخمة. يسمح للحواسيب بالتعلم الذاتي وتحسين التنبؤات مع مرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة تفصيلية لكل خطوة. بفضل ذلك، تم تطبيق ML على نطاق واسع في الحياة والصناعة، من المساعدين الافتراضيين الذكيين إلى أنظمة الأتمتة المتقدمة.

كما ذُكر، "التعلم الآلي هو الأداة التي تساعد البشر على الاستفادة القصوى من قيمة البيانات في العصر الرقمي"، ويفتح آفاقًا واسعة لتطبيقات التكنولوجيا الذكية في المستقبل.