ويقال إن الذكاء الاصطناعي يمكن تطبيقه في التعلم الآلي. تتيح الدراسة العلمية للنماذج والأساليب الإحصائية المعروفة باسم التعلم الآلي (ML) لأنظمة الكمبيوتر التعلم تلقائيًا من الخبرة، وتصبح أكثر كفاءة في مهمة معينة، وتنفيذها دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
ما هو التعلم الآلي؟
ويقال إن الذكاء الاصطناعي يمكن تطبيقه في التعلم الآلي.
تتيح الدراسة العلمية للنماذج والأساليب الإحصائية المعروفة باسم التعلم الآلي (ML) لأنظمة الكمبيوتر التعلم تلقائيًا من الخبرة، وتصبح أكثر كفاءة في مهمة معينة، وتنفيذها دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
ولذلك فإن التعلم الآلي هو برنامج يُظهر قدرة معرفية مشابهة جدًا لقدرة البشر. ويهدف إلى جعل أجهزة الكمبيوتر تفكر وحل المشكلات المختلفة التي تواجهها بنفس الطريقة التي يفعلها الإنسان الطبيعي، وذلك من خلال الاستفادة من النماذج الإحصائية والخوارزميات في التعلم.
الهدف من التعلم الآلي هو جعل الأنظمة قادرة على التعلم والتطور تلقائيًا، من خلال الخبرة، ودون الحاجة إلى إجراء عمليات برمجية. وبالتالي فإن التعلم الآلي يمنح برامج الكمبيوتر القدرة على الوصول إلى البيانات واستخدامها مباشرة، دون تدخل الإنسان في هذه العملية.
يتكون التعلم الآلي من ثلاثة أجزاء أساسية:
- الخوارزمية الحسابية المستخدمة لاتخاذ القرارات.
- المتغيرات والميزات التي تشكل عملية اتخاذ القرار.
- قاعدة المعرفة التي تم تحديد الإجابة عليها.
كيف يعمل التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات أو القرارات دون برمجتها بشكل صريح. الفكرة الأساسية وراء التعلم الآلي هي تمكين أجهزة الكمبيوتر من التعرف على الأنماط، وفهم البيانات، وتحسين أدائها بمرور الوقت.
فيما يلي نظرة عامة مبسطة حول كيفية عمل التعلم الآلي:
جمع البيانات: الخطوة الأولى هي جمع البيانات ذات الصلة التي سيتم استخدامها لتدريب واختبار نموذج التعلم الآلي. يجب أن تمثل هذه البيانات الأنماط والعلاقات التي يحتاج النموذج إلى تعلمها.
المعالجة المسبقة للبيانات: تحتوي البيانات غير المنظمة في كثير من الأحيان على قيم مفقودة أو معلومات غير ضرورية. لإعداد البيانات لتدريب نموذج التعلم الآلي، تتضمن المعالجة المسبقة تنظيف البيانات وترتيبها.
استخراج الميزة: الميزات هي السمات أو الخصائص المحددة للبيانات التي سيستخدمها النموذج لإجراء التنبؤات. يتضمن استخراج الميزات تحديد أو تحويل الميزات ذات الصلة من البيانات الأولية.
تدريب النموذج: في هذه المرحلة، يتم تغذية نموذج التعلم الآلي بالبيانات المعالجة مسبقًا. يتعلم النموذج التعرف على الأنماط والعلاقات داخل البيانات عن طريق ضبط معلماته الداخلية. تتضمن عملية التدريب تعديل النموذج بشكل متكرر بناءً على التعليقات التي يتلقاها، مما يقلل الفرق بين توقعاته والنتائج الفعلية.
تقييم النموذج: لتقييم أداء النموذج بعد التدريب، يتم استخدام بيانات جديدة غير مختبرة. يتم استخدام مجموعة متنوعة من المقاييس، بما في ذلك الاستدعاء والدقة والإحكام، لتقييم مدى جودة تعميم النموذج على البيانات الجديدة.
نشر النموذج: يمكن استخدام النموذج لإجراء تنبؤات بشأن بيانات جديدة وواقعية إذا كان أداؤه جيدًا أثناء التقييم. ومن أجل استخدام النموذج لاتخاذ قرارات مستنيرة، يجب نشره من خلال دمجه في الأنظمة أو التطبيقات أو الإجراءات.
حلقة التغذية الراجعة: عادةً ما يكون التحسين المستمر مفيدًا لنماذج التعلم الآلي. يمكن تحديث النموذج وإعادة تدريبه باستخدام ردود الفعل من الاستخدام الفعلي والبيانات الجديدة، مما يضمن بقاءه دقيقًا وذو صلة بمرور الوقت.
أنواع التعلم الآلي.
تتطلب الأنواع المختلفة من خوارزميات التعلم الآلي أنواعًا مختلفة من الخبراء.
بشكل عام، خوارزميات التعلم الآلي هي من نوعين:
- التعلم الآلي الخاضع للإشراف
- التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة
كيف يعمل التعلم تحت الإشراف؟
يتطلب التعلم الآلي الخاضع للإشراف من المبرمج تدريب الخوارزمية على كيفية التعامل مع المدخلات الحالية والمخرجات المطلوبة. التعلم الخاضع للإشراف مناسب للمهام التالية:
- التصنيف الثنائي: ويعني تقسيم البيانات إلى فئتين مختلفتين.
- التصنيف متعدد الفئات: ويعني تقسيم البيانات إلى أكثر من فئتين.
- نمذجة الانحدار: وهي التنبؤ بالقيم المستمرة.
- التجميع: الجمع بين تنبؤات نماذج التعلم الآلي المختلفة للحصول على تنبؤ دقيق.
كيف يعمل التعلم غير الخاضع للرقابة؟
في النظام غير الخاضع للرقابة، لا تحتاج الخوارزميات إلى تصنيف البيانات أو تعريفها. يقوم بفحص البيانات غير المحددة للبحث عن الأنماط التي يمكن استخدامها لتجميع البيانات في مجموعات.
معظم أدوات التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية، هي خوارزميات غير خاضعة للرقابة. الخوارزميات غير الخاضعة للرقابة مناسبة للمهام التالية:
- التجميع: هو تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية بناءً على التشابه بين البيانات.
- كشف الشذوذ: من خلال تحديد نقاط البيانات غير العادية في مجموعة البيانات.
- تعدين المجموعة: تحديد مجموعة العناصر التي تحدث بشكل متكرر في مجموعة البيانات.
- تقليل الأبعاد: ويعني ذلك تقليل عدد المتغيرات في مجموعة البيانات.
ما هي خوارزميات التعلم الآلي الأكثر شعبية؟
فيما يلي قائمة بأكثر 13 خوارزمية للتعلم الآلي استخدامًا:
1. الانحدار الخطي
الانحدار الخطي هو خوارزمية أساسية تستخدم للتنبؤ بنتيجة مستمرة. سواء كان التنبؤ بالمبيعات أو تحليل الاتجاهات، فإن الانحدار الخطي يثبت أنه لا يقدر بثمن في مختلف المجالات.
2. أشجار القرار
يتم تقديم تمثيل مرئي لإجراءات اتخاذ القرار من خلال أشجار القرار. يتم استخدامها على نطاق واسع في صناعات مثل الخدمات المصرفية والرعاية الصحية بسبب سهولة تفسيرها وبساطتها.
3. غابة عشوائية
تجمع Random Forest، وهي إحدى تقنيات التعلم الجماعي، بين أشجار القرار المتعددة لتعزيز الدقة وتخفيف التجاوز. إنه خيار مفضل لمختلف مهام النمذجة التنبؤية.
4. دعم الآلات المتجهة (SVM)
SVM هي خوارزمية متعددة الاستخدامات تستخدم لمهام التصنيف والانحدار. إن قدرته على التعامل مع البيانات عالية الأبعاد تجعله مناسبًا لتصنيف الصور والنصوص.
5. أقرب الجيران (KNN)
تقوم KNN، وهي خوارزمية بسيطة لكنها قوية، بتصنيف نقاط البيانات بناءً على قربها. يُستخدم على نطاق واسع في أنظمة التوصية والتعرف على الأنماط.
6. ساذج بايز
Naive Bayes، بناءً على نظرية بايز، هي خوارزمية احتمالية معروفة بكفاءتها في تصنيف النص وتصفية البريد العشوائي.
7. K-يعني التجميع
تعمل تقنية K-Means Clustering على تجميع نقاط البيانات في مجموعات، مما يساعد في اكتشاف الأنماط. يجد تطبيقات في تجزئة العملاء والكشف عن الشذوذ.
8. الشبكات العصبية
تتفوق الشبكات العصبية المستوحاة من الدماغ البشري في حل المشكلات المعقدة. تعد متغيرات التعلم العميق الخاصة بها وراء الاختراقات في التعرف على الصور والكلام.
9. خوارزميات تعزيز التدرج
تُستخدم خوارزميات تعزيز التدرج، بما في ذلك XGBoost، على نطاق واسع لتعزيز أداء أشجار القرار. فهي فعالة للغاية في النمذجة التنبؤية.
10. تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
PCA هي تقنية لتقليل الأبعاد تعمل على تبسيط مجموعات البيانات المعقدة. تتراوح تطبيقاتها من ضغط الصور إلى اختيار الميزات.
11. الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
تتخصص شبكات RNN في معالجة تسلسل البيانات، مما يجعلها لا غنى عنها في معالجة اللغة الطبيعية، وتحليل السلاسل الزمنية، والتعرف على الكلام.
12. خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية (NLP).
لقد أحدثت خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية، مثل BERT وGPT، تحويلاً في المهام المتعلقة باللغة، مما مكن الآلات من فهم وإنشاء نص يشبه الإنسان.
13. التعلم الجماعي
يجمع التعلم الجماعي بين خوارزميات متعددة لتحسين الأداء العام. تعمل طرق مثل التعبئة والتعزيز على تحسين الدقة التنبؤية.
ما هي الاستخدامات العملية للتعلم الآلي؟
يحتوي التعلم الآلي على مجموعة واسعة من التطبيقات العملية في مختلف الصناعات. فيما يلي بعض الاستخدامات الشائعة:
يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل البيانات الطبية، مثل الصور أو سجلات المرضى، للمساعدة في تشخيص أمراض مثل السرطان. تساعد خوارزميات تعلم الآلة في تحديد المرشحين المحتملين للأدوية من خلال تحليل البيانات الجزيئية والوراثية.
- يمكن لخوارزميات تعلم الآلة اكتشاف الأنماط غير العادية في المعاملات المالية، مما يساعد على تحديد الأنشطة الاحتيالية ومنعها. يتم استخدام التعلم الآلي لتطوير استراتيجيات التداول من خلال تحليل بيانات السوق التاريخية.
- تستخدم منصات التجارة الإلكترونية التعلم الآلي لتقديم توصيات المنتجات المخصصة بناءً على سلوك المستخدم وتفضيلاته. يساعد تعلم الآلة على تحسين مستويات المخزون من خلال التنبؤ بأنماط الطلب وتقليل المخزون الزائد.
- تقوم خوارزميات تعلم الآلة بتحليل بيانات العملاء لتحديد الشرائح ذات السلوكيات المماثلة، مما يسمح بحملات تسويقية مستهدفة. يستخدم المسوقون التعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات وسلوك العملاء لتحسين استراتيجيات التسويق.
- تعمل نماذج التعلم الآلي على تحليل بيانات مستشعرات المعدات للتنبؤ بالوقت المحتمل لتعطل الآلات، مما يتيح إجراء صيانة استباقية. يُستخدم التعلم الآلي لتحديد العيوب في المنتجات من خلال تحليل الصور وبيانات المستشعر.
- يعد التعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية لتحديد وتتبع الكائنات في البيئة، مما يسمح للمركبات ذاتية القيادة بالتنقل بأمان. يساعد التعلم الآلي المركبات على تخطيط الطرق المثلى بناءً على حركة المرور وظروف الطريق في الوقت الفعلي.
- تمكن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) من تطوير واجهات المحادثة، وتحسين دعم العملاء وتفاعلات المستخدم. يُستخدم التعلم الآلي للترجمة التلقائية للغة، وكسر حواجز اللغة.
- يساعد التعلم الآلي في تحديد الأنماط غير المعتادة في حركة مرور الشبكة، مما يشير إلى التهديدات الأمنية المحتملة. يمكن لنماذج التعلم الآلي اكتشاف البرامج الضارة وتصنيفها بناءً على سلوكها.
- تقوم خوارزميات تعلم الآلة بتحليل بيانات أداء الطلاب لتخصيص المحتوى التعليمي والتوصيات بما يتناسب مع الاحتياجات الفردية. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في أتمتة عملية تحديد الدرجات للواجبات والتقييمات.
- يساعد تعلم الآلة في فرز السير الذاتية وتحديد المرشحين المناسبين بناءً على معايير محددة. يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية المؤسسات على تحديد العوامل التي تؤثر على الاحتفاظ بالموظفين واتخاذ التدابير الوقائية.
الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بتزويد الآلات الصناعية المختلفة بالقدرة على التعلم والتصرف تلقائيًا بناءً على الخبرة السابقة. يتم تنفيذ هذه العملية من خلال تنفيذ أنواع مختلفة من الخوارزميات، بما في ذلك الشبكات العصبية، من أجل تطوير حلول لمختلف المشاكل التي تنشأ. تقابل شخصًا في الحياة.
أما بالنسبة للتعلم العميق، والذي ستتخذ فيه الشبكات العصبية نهجا مختلفا في تصنيف الكائنات، فهي لا تحتاج إلى بيانات صور منظمة لتتمكن من تصنيف الكائنات إلى عدة فئات، كما هو الحال في التعلم الآلي، حيث تعالج بيانات الصور في التعلم العميق ويتم ذلك من خلال مجموعة من طبقات مختلفة من الشبكات العصبية.
ثم يتم تعريف كل شبكة من هذه الشبكات بطريقة هرمية لوضع ميزات محددة للصور. فمثلاً بالنسبة للحيوانات سيتم وضع صور محددة لها بناءً على ما يغطي أجسامها، أو للمناظر الطبيعية في حالة المياه الجارية أو العشب الأخضر، وهكذا. وهذه آلية مشابهة لآلية عمل العقل. الإنسان من حيث تصنيف الأشياء.
دور البيانات
البيانات هي شريان الحياة للتعلم الآلي. يؤثر توفر البيانات وجودتها بشكل مباشر على فعالية نماذج تعلم الآلة، مما يؤكد الحاجة إلى ممارسات مسؤولة في التعامل مع البيانات. إن التطورات المستمرة في التعلم الآلي، بما في ذلك الحوسبة الكمومية والتعلم الموحد والذكاء الاصطناعي الحافة، تستعد لتشكيل المشهد المستقبلي للأنظمة الذكية.
خاتمة
في الختام، التعلم الآلي ليس مجرد اتجاه تكنولوجي ولكنه قوة تحويلية تعيد تشكيل الطريقة التي نتفاعل بها مع المعلومات ونتخذ القرارات. وتستمر تطبيقاتها في الانتشار، مما يعد بمستقبل تساهم فيه الأنظمة الذكية في حل التحديات المعقدة.