El أصبح استخدام الآلات جزءًا لا يتجزأ من الحياة اليومية للجميعوفي سعي البشرية نحو حياة أسهل وأكثر إنتاجية، لقد تم ابتكار آلات قادرة على التعلم من تلقاء نفسها.
هذا هو جوهر الأمر آلة التعلم, فرع متقدم من البرمجة يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها للقيام بذلك، وذلك بهدف تقديم خدمة أكثر مثالية للناس.
في الفقرات التالية، سنتعمق أكثر في موضوع التعلم الآلي وفي جميع أنظمة التعلم التي تطبقها الآلات التي تستخدمها في حياتك اليومية.
ما هو التعلم الآلي، وما هي استخدامات هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي؟
هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي فهي تسمح للآلات بفك رموز الأنماط بهدف التنبؤ.التعلم من المستخدم بشكل أساسي مع إشراف قليل أو معدوم.
في عام 2021، تم تطبيق هذه التقنية على عدد كبير من الأجهزة اليوميةمثل التوصيات الواردة في منصات مثل نتفليكس أو سبوتيفايو إجابات ذكية من مساعدون مثل أليكسا o مساعد جوجل. بالمختصر، هي عبارة عن سلسلة من البروتوكولات التي تسمح للآلة بتطوير خوارزميات تنبؤية تتكيف مع سلوك المستخدم. والقدرة على التنبؤ بذلك من أجل تقديم خدمات أسرع وأكثر تخصيصًا.
كيف يعمل التعلم الآلي، وإلى أي مدى يؤثر على تجربتنا على الإنترنت؟
بخلاف إجراءات الحاسوب التقليدية، حيث كان من الضروري برمجة الآلة بخوارزميات محددة لكي تقوم بعمل ما، الخوارزميات المستخدمة في آلة التعلم إنهم ينفذون جزءاً كبيراً من الأعمال بمفردهم. تُجري هذه العمليات حسابات تلقائية بناءً على المعلومات التي يتم جمعها من تفاعل المستخدم مع النظام، و كلما جمعوا المزيد من البيانات، كلما كانت الحسابات أكثر دقة والتوقعات التي سيقدمونها أفضل.
اليوم، أصبح التعلم الآلي متأصلاً في معظم جوانب الحياة اليومية، أنه من المستحيل عملياً استخدام الإنترنت دون اللجوء إليه. على سبيل المثال، يتواجد التعلم الآلي في توصيات ذكية من بحث جوجلخاصية التعرف على الوجه في هاتفك الذكي، el فلتر البريد المزعج من بريدك الإلكترونيمن بين جوانب أخرى كثيرة.
تاريخ التعلم الآلي: متى نشأ وما هي البرامج الأولى التي تم تطويرها؟
على الرغم من أن استخدامها قد توسع مؤخراً، إلا أن أصول التعلم الآلي تعود إلى خمسينيات القرن الماضي. عندما ابتكر العالم الشهير آلان تورينج "اختبار تورينج". اختبارٌ، لكي تجتازه، لقد أجبر ذلك الآلة على خداع الإنسان ليعتقد أنه يواجه شخصًا آخر.ثم في عام 1952، كتب آرثر صموئيل أول خوارزمية ديناميكية قادرة على التعلممن خلال إنشاء برنامج للعب لعبة الداما يعمل على تحسين استراتيجياته مع كل لعبة يتم لعبها.
وفي وقت لاحق، في مؤتمر عُقد عام 1956، تم صياغة مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة كان هذا هو الاسم الرسمي لهذا المجال الجديد من علوم الحاسوب الذي كان قيد الدراسة. وقد شهدت فترة السبعينيات من القرن الماضي فترة عصيبة لهذا الفرع من التكنولوجيا. بسبب توقعات المستثمرين غير المنطقية، مقارنة بالاكتشافات القليلة التي تم التوصل إليها.
استمر هذا الوضع حتى تم ابتكار الخوارزمية في عام 1967. أقرب جار"، وهو شكل من أشكال التعلم الخاضع للإشراف الذي استُخدم للتنبؤ أو تصنيف العينات الجديدة. في ثمانينيات القرن العشرين، ظهرت أولى الأنظمة القائمة على القواعد، قبل فترة وجيزة من الاهتمام بـ آلة التعلم سيتم تخفيضها بشكل كبير للمرة الثانية، بدأ يفقد الدعم حتى السنوات الأولى من القرن الحادي والعشرين.
في السنوات الأولى 2000 وبالتحديد في عام 2003، أنشأت جوجل نظام ملفات يسمى "نظام ملفات جوجل" وفي عام 2004 أكملت نظام معالجة الملفات الخاص بها، والذي يسمى "الرسم والاختزال". ثم، في عام 2006، أنجز مهندسون من جامعة أبالاتشيان نموذج معالجة البيانات الخاص بجوجل. مع أول منصة للبيانات الضخمة المصدر المفتوح، ويسمى هادوب.
حاليا، el آلة التعلم يشكل جزءًا لا يتجزأ من عالم الأعمالبوجودها في تطبيقات عبر جميع القطاعات، بدءًا من الشركات الصغيرة والناشئة حديثًا، حتى الشركات الكبيرة التي تقوم بتحديث إجراءاتها.
خوارزميات التعلم الآلي: ما هي وما هي أنواعها الموجودة حتى الآن؟
El يتكون التعلم الآلي من مجموعة واسعة من الخوارزميات والتي توفر سرعات وإجراءات تعليمية مختلفة إلى الآلات التي تستخدمها.
ومن بين أكثرها استخدامًا ما يلي:
تحت الإشراف
El التعلم الآلي الخاضع للإشراف هو نوع من التعلم التلقائي مما يسمح للباحثين بفهم كيفية تعلم الخوارزميات تفسير المعلومات التي يدخلها المستخدمون.
تشمل الخصائص الرئيسية لهذا النوع من التعلم الآلي ما يلي:
- إدخال البيانات التي تعالجها الخوارزمية، ووضع العلامات عليها، وتصنيفها. إنهم يحتاجون إلى تدخل بشري.
- البيانات الناتجة من الخوارزميات متوقعة، لأن بيانات الإدخال قد تم تصنيفها من قبل الشخص الذي قام بإدخالها.
- تسمح هذه الخوارزمية بإدخال بيانات التصنيف، التي تسمح بتصنيف الكائن إلى فئات مختلفة؛ وبيانات الانحدار، مما يسمح لك بتوقع قيمة عددية.
هذا يُسهّل هذا النوع من التعلم الآلي التنبؤ بنقاط بيانات محددة. ومحددة لتحقيق النتائج المرجوة.
ومن بين التطبيقات العملية لهذا النوع من التعلم، يمكننا تسليط الضوء على ما يلي:
- شركات التأمين: يستخدمونها لتحديد تكاليف المطالبة.
- الجهات المصرفية: فهي تتيح لهم إجراء تقييمات وكشف عمليات الاحتيال.
- الشركات بشكل عام: فهو يسمح بالتنبؤ بأعطال الآلات.
غير خاضعة للرقابة
بخلاف النموذج الخاضع للإشراف، لا تتطلب هذه الأنواع من الخوارزميات تدخلاً بشرياً.تحتوي البيانات المدخلة على عناصر غير مصنفة، وتقوم الخوارزمية تلقائيًا بالبحث عن أنماط بينها.
ومن أبرز خصائصه:
- البيانات المدخلة إنها غير مصنفة أو موسومة.
- لا يتطلب الأمر تدخلاً بشرياً. للعمل.
- يتضمن خوارزميات لـ التجميع، والتي تصنف بيانات الإخراج إلى مجموعات، و جمعية تقوم بفك رموز القواعد والأنماط الموجودة داخل البيانات المدخلة.
تستجيب التطبيقات العملية للتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف لأنواع أخرى من المتطلبات:
- الكيانات الخدمات المصرفية: يُستخدم لتصنيف عملاء البنوك حسب النوع.
- المراكز الصحية: يصنف المرضى وفقًا لمعايير مختلفة.
- منصات البث: يشكل هذا النظام نظام التوصيات لمنصات البث المباشر للمسلسلات أو الموسيقى.
عززت
هل منهجية علم النفس السلوكي تم نقلها إلى مجال التعلم الآلي، حيث تتعلم الآلات من تلقاء نفسها اتباع مجموعة من القواعد والسلوكيات القائمة على المكافآت والعقوبات.
تتمثل السمات الرئيسية للحنجرة الآلية المقواة فيما يلي:
- يعتمد ذلك على التعلم المعزز لـ علم النفس السلوكي.
- يمنح ذلك الآلة القدرة على اتخاذ القرارات بناءً على الخبرة.
- ويركز على تطوير نظام يسمى "عامل"، والتي تسعى إلى تحسين كفاءتها من خلال التفاعل مع بيئتها واستخدام المكافآت لتعديل سلوكها.
من التطبيقات العملية لخوارزميات التعلم المعزز ما يلي:
- أنظمة الملاحة: يُستخدم في أنظمة الملاحة للمركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار وحتى الروبوتات.
- تحسين التصميم: يُستخدم في تصنيع الأجزاء واختيار المواد لتقليل التكاليف أو زيادة الجودة.
- إدارة الموارد: يتيح لك ذلك إدارة سجلات المخزون أو جداول مناوبات الموظفين.
التعلم شبه الموجه
إنها منهجية تعلم الآلة التي يستخدم مدخلات البيانات المصنفة وغير المصنفة..
بشكل عام، يمكن لجزء صغير من الأول مع كمية أكبر من الثاني أن يحسن دقة التعلم بشكل كبير:
- كل ما يحتاجونه إشراف بشري جزئي.
- الكثير تمثل البيانات المصنفة جزءًا صغيرًا من بين جميع بيانات التدريب المدخلة.
- خوارزمياتهم إنها تحقق نفس أهداف التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.
ال التطبيقات العملية لهذا النوع آلة التعلم وهي تشبه تلك الخاصة بالتعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.الفرق هو أنه يمكن أن يكون أكثر دقة وأرخص من الطريقتين الأخريين.
التحويل
هو نظام تعليمي مشابه للتعلم الخاضع للإشراف، ولكن مع اختلاف يتمثل في معايير التعلم الخاصة به، أي بيانات الإدخال. تُستخدم هذه البيانات للتنبؤ بالبيانات المستقبلية بناءً على فئاتها ومقارنتها ببيانات الإدخال الجديدة. يُعدّ تطبيقها العملي الأكثر شيوعًا في النصوص التنبؤية لبعض لوحات المفاتيح الذكيةبالإضافة إلى التوقعات من محركات البحث مثل جوجل.
تعدد المهام
إنها طريقة تعليمية يركز هذا النهج على استخدام البيانات التي تم الحصول عليها مسبقًا لحل المشكلات ذات الطبيعة المماثلة لتلك التي تمت رؤيتها بالفعل. باختصار، يقوم بحل مهام التعلم المتعددة في وقت واحد مع البحث عن أوجه التشابه بينها لتحسين كفاءته عند حل المهام المستقبلية. تُعد هذه الطريقة من أسرع الطرق في مجال التعلم الآلي ويوفر تحسيناً في كفاءة التعلم ودقة التنبؤات.
تقنيات التعلم الآلي: ما هي الاستراتيجيات الرئيسية المستخدمة لتعليم الآلات؟
في آلة التعلم يتم استخدام عدد كبير من التقنيات لدخول معلومات للخوارزمياتوذلك لتمكينهم من إجراء حساباتهم الخاصة، بغض النظر عن تصنيف المعلومات المدخلة.
لنلقِ نظرة على ما يلي:
تراجع
هذا تتوافق هذه الطريقة مع التعلم الآلي الخاضع للإشرافويتضمن التنبؤ بقيمة عددية أو تفسيرها باستخدام البيانات أو المجموعات المدخلة مسبقًا كأساس. على سبيل المثال، يمكن لخوارزمية تطبق أسلوب التعلم بالانحدار أن تحسب قيمة خاصية ما بناءً على بيانات الإدخال التي هذه تمثل الأسعار السابقة للعقارات ذات الخصائص المماثلة.
شجرة القرارات
استخدم شجرة القرار كنموذج تنبؤي لرسم خرائط الملاحظات بناءً على البيانات المدخلة بهدف التوصل إلى استنتاج نهائي بشأن هذه البيانات. إنها إحدى أكثر الطرق فعالية لتتبع تقدم التعلم الآلي. لأنه يسمح لك بتصور القرارات السابقة ومقارنتها بالمشاكل المستقبلية.
مجموعة
يندرج هذا ضمن فئة التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف، هدفها هو جعل الآلة تقوم بتجميع أو تصنيف مجموعات البيانات ذات الخصائص المتشابهة. يسمح ذلك للخوارزمية بإجراء هذا التصنيف تلقائيًا. ولأنها عملية تلقائية تُنفذها الخوارزمية، فإن الطريقة الوحيدة لتقييم جودة حلول المشكلات هي من خلال عرض جزئي للبيانات التي تنتجها الخوارزمية.
الشبكات العصبية الاصطناعية
هذا نموذج تعليمي استنادًا إلى تكوين وترتيب الخلايا العصبية في الجهاز العصبي للكائنات الحيةباختصار، هي شبكة من الخلايا العصبية التي تتعاون لتقديم حلول للمشاكل المطروحة. لكل اتصال قيمة عددية متغيرة تتكيف مع المحفزات المعروضة. واسمح لهم بالتعلم من التجربة. في السنة 2000 أدى إدخال التعلم العميق إلى إعطاء أهمية جديدة للشبكات العصبية الاصطناعية.
الخوارزميات الجينية
هذه الطريقة التعليمية هي وهو قائم على الانتقاء الطبيعي. هذه عمليات لحل المشكلات تستخدم تجميعات البيانات لمحاكاة هذه العملية. وهي تستخدم أساليب تحويل البيانات والمعلومات وتفسيرها. والتي يمكن مقارنتها بالطفرة والعبور في الانتقاء الطبيعي، لتوليد بيانات جديدة قد تمثل حلاً جيداً للمشكلة المطروحة.
تطبيقات التعلم الآلي: في أي القطاعات والشركات يمكن استخدام هذه التقنية الجديدة؟
حالياً، مع التوزيع الجماعي لخدمات البث المباشر والآليات المستقلة، el آلة التعلم لقد أصبح جزءًا لا يتجزأ من الحياة اليومية للجميع.
للتعلم الآلي مجموعة واسعة من التطبيقات العملية، ومن أبرزها ما يلي:
التشخيصات الطبية
أنظمة التعلم الآلي تُستخدم هذه التقنيات في القطاع الطبي كمكمل لتحليل الصور الطبية من أجل تطوير التشخيصات.استنادًا إلى تقارير علم الأمراض، تم تسجيل دراسة تمكن فيها جهاز من اكتشاف نسبة عالية من السرطان في مجموعة من المرضى قبل تشخيصهم رسميًا، وتستمر دقة نتائج التحليل بمساعدة الآلة في التحسن.
عمليات البحث على الإنترنت
تعتمد محركات البحث في تصنيفاتها على معاييرها الخاصة. التوصيات والنتائج الشخصية في أنظمة التعلم الآلي التي تجمع بيانات فردية من كل مستخدم لتحسين نتائج البحث. يعتمد ذلك على تفسير عمليات البحث الأخيرة التي أجريتها لتقديم نتائج دقيقة قدر الإمكان.بغض النظر عن المصطلحات المستخدمة كمعايير للبحث.
المركبات ذاتية القيادة
تستخدم هذه الأنظمة هذه التقنية في مجموعة واسعة من الوظائف. فهي لا تقتصر على تحليل البيئة للقيادة الآلية فحسب، بدلاً من ذلك، يقومون بتحليل تفضيلات المستخدمين للتكيف وفقًا لذلك. تساعد تقنيات التعلم الآلي هذه الآلات على توفير بيئة مريحة للمستخدم.
التعرف على الكلام
يُعد هذا أحد أكثر تطبيقات التعلم الآلي شيوعًا، ويمكن رؤية هذه النتيجة في الهواتف المحمولة المزودة بمساعدين يعملون بناءً على التعرف على الصوت. تستطيع الأنظمة الأكثر تطوراً فهم اللغة البشرية والاستجابة للمستخدمين بنفس اللغة.تقديم إجابات ذات معنى وسياق. على سبيل المثال ، مساعدو سيري و اليكسا إنهم قادرون على فهم محاوريهم والاستجابة لطلباتهم وفقاً لذلك وبشكل متسق.
خدمات الترفيه
تستخدم مواقع وتطبيقات بث الفيديو والصوت تقنيات التعلم الآلي المرتبطة بحساب كل مستخدم. لإدارة التوصيات الشخصية للموسيقى والمسلسلات والأفلاموذلك حسب الخدمة التي تستخدمها. منصات مثل سبوتيفاي يستخدمون التعلم الآلي لتحسين تجربة المستخدم، من خلال تزويدك بتوصيات شخصية بناءً على الفنانين والأنواع الموسيقية وفئات الموسيقى التي قمت بتشغيلها مؤخرًا.
