تعلم الآلة machine learning، هو أحد فروع الذكاء الاصطناعيArtificial Intelligence (AI) التي توفر القدرة على التعلم لأجهزة الحاسوب. تهتم بتصميم وتطويرالخوارزميات والتقنيات التي تسمح للحاسوب بامتلاك خاصية “التعلم”. هناك مستويين من التعلم: الاستقرائي والاستنتاجي. يقوم التعلم الاستقرائي باستنتاج قواعد وأحكام عامة من البيانات الضخمة.
يتداخل “علم الآلة” مع علم إحصاء الحوسبة Computational Statistics. ويهتم بصنعالتنبؤات من خلال استخدام الحاسب، يرتبط علم التحسين الرياضي Mathematical Optimization، الذي يركز على اختيار البديل الأفضل من بين العديد من البدائل المتاحة،كما يوفر الكثير من الوسائل والنظريات والتطبيقات لتعلم الآلة.
أنواع المشكلات والمهام لتعلم الآلة:
▪ التعلم المراقب Supervised learning: هو إعطاء أمثلة المدخلات input والمخرجاتoutput المرغوبة للآلة من قبل المعلم. الهدف، هو ربط المدخلات بالمخرجات.
▪ التعلم غير المراقب Unsupervised learning: هو ترك خوارزمية التعلم للاعتماد علىنفسها في استكشاف هيكل مدخلاتها. الهدف، هو اكتشاف الأنماط الخفية في البيانات.
▪ التعلم التعزيزي أو التقوية Reinforcement learning: هو تفاعل البرنامج مع بيئةديناميكية. الهدف، هو تحقيق غاية معينة دون معلم ينبئه حتى باقترابه من غايته تلك.
الأهمية:
▪ ضخامة حجم البيانات وتنوعها، وزيادة قوة الحوسبة ومعالجة البيانات وزيادة القدرةالتخزينية للبيانات.
هذه العوامل تهدف أتوماتيكياً لتحليل بيانات أكبر حجمًا وأكثر تعقيداً وتوصل نتائج أسرع وأكثردقة مما يعمل على إنتاج تنبؤات ذات قيمة عالية ترشد إلي قرارات جعل تعلم الآلة محوراهتمام هام جداً حديثاً.
▪ تعلم الآلة، يستطيع إنتاج آلاف النماذج في الأسبوع الواحد.
▪ تعلم الآلة، يستطيع التنبؤ بالسلوك والتعرف علي الأنماط بكفاءة أعلى من البشر.. لنأخذ فيالاعتبار الموقع الشهير آمازون، الذي يستخدم تعلم الآلة في التنبؤ بما يريده العملاء ويقدمه لهم، مما يساعده عليى توليد أرباح طائلة من وراء هذا الأمر.
أمثلة تعلم الآلة:
▪ استخدام شجرة القرار (decision tree). تتعامل أشجار القرار مع متغير/ متحول فرديوذلك في كل دورة/ مرحلة، من تحليل القرار. فيمكن اعتبارها طريقة تعلّم آلي سهلة نوعاً ما(مع أنها بدائية).
▪ الفيسبوك، يستخدم تقنيات تعلم الآلة في ميزة التعرف على الوجوه (Face Recognition)،في الصور.
▪ سيارة جوجل، ذاتية القيادة.
*يعد تعلم الآلة أداة قوية في السنوات المقبلة، حيث ستساعدنا في حل معظم مشاكلنا الملحِّة .
—
المصادر:
- http://whatis.techtarget.com/
definition/machine-learning - http://www.cs.princeton.edu/
courses/archive/spr08/cos511/ scribe_notes/0204.pdf - https://www.toptal.com/
machine-learning/machine- learning-theory-an- introductory-primer - http://www.r2d3.us/visual-
intro-to-machine-learning- part-1
إعداد: Nora Elshwemy
مراجعة لغوية: ريما رباح
One Response