إذا نظرنا إلى هيكل التكنولوجيا، فإن التعلم الآلي يقع بالتأكيد كمجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. يولد التعلم الآلي خوارزميات تساعد الآلات على فهم البيانات بشكل أفضل واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. على سبيل المثال، يعد اختبار البرامج مثالًا كلاسيكيًا على تطبيق التعلم الآلي في العديد من المؤسسات، بما في ذلك الشركات العملاقة مثل Google و Apple و Facebook وقريبًا.
وفقًا لبعض المحللين، فإنهم يتوقعون أن يكتسب التعلم الآلي شعبية هائلة بحلول عام 2024 ، مع أقصى قوة دفع في عامي 2022 و 2023.
لماذا تم تطوير تقنية التعلم الآلي هو شيء تقني بطبيعته، ولكن السبب الأساسي لتطوير هذه التكنولوجيا هو إنشاء طريقة تساعد المطورين ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات في إنشاء التطبيقات والحلول بسرعة. ومن ثم، تم تطوير هذه التقنية لتسهيل مهمة المختبرين الذين كانوا يعملون على كميات كبيرة من المتغيرات.، والتي ربما تكون خارج نطاق القدرة البشرية. كنتيجة لأدوات التعلم الآلي هذه، كانت إمكانية الحصول على إجابات دقيقة أعلى وتمكن المحترفون من تحليل الإجابات بشكل صحيح واستخلاص الاستنتاجات الصحيحة.
مع مراعاة هذه الأداة، يتمتع الذكاء الاصطناعي بفرصة إنشاء مجموعته الخاصة من الشبكات العصبية. هذا يعني بشكل أساسي أنه يعطي نموذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء نسخة طبق الأصل من دماغ بشري. يساعد هذا النوع من النماذج في اكتساب الخبرة ويزيل أي نوع من الغموض والأخطاء في المستقبل.
الهدف الأساسي للتعلم الآلي هو القضاء كليًا أو جزئيًا على أي نوع من الفحص البشري. يتيح هذا أيضًا للمختبرين أتمتة أي نوع من العمليات التحليلية المعقدة بالكامل. وبالتالي، يمكننا القول أن التعلم الآلي يستخدم لعمل تنبؤات دقيقة.
يغطي استخدام التعلم الآلي مجالات ومجالات وأنشطة متعددة. يمكن رؤية الحالات المستخدمة للتعلم الآلي في قطاعات مثل البنوك والمطاعم ووحدات التصنيع وحتى محطات الوقود.
دعونا نلقي نظرة على بعض اتجاهات التعلم الآلي القادمة في عام 2022 وما بعده، عندما يتعلق الأمر بتكنولوجيا التعلم الآلي.
1. إنترنت الأشياء والتعلم الآلي
اتجاهات التعلم الآلي الأولى والأهم حيث ينتظر معظم المتخصصين في مجال التكنولوجيا بفارغ الصبر هذا الاتجاه المعين. سيكون للتطور في هذا الفضاء تأثير كبير على اعتماد 5G، ليصبح أساسيًا لإنترنت الأشياء. نظرًا لأن 5G تتمتع بسرعة شبكة هائلة، ستتمكن الأجهزة من تلقي المعلومات ونقلها بمعدل أسرع. من خلال أجهزة إنترنت الأشياء، يمكن توصيل الأجهزة الأخرى على الشبكة باستخدام الإنترنت. نشهد كل عام طفرة هائلة في استخدام أجهزة إنترنت الأشياء التي يتم توصيلها بالشبكة، مما يتسبب في زيادة متناسبة في كمية المعلومات التي يتم تبادلها.
2. التعلم الآلي الآلي
من خلال تنفيذ التعلم الآلي الآلي، يمكن للمحترفين تطوير نماذج تقنية فعالة تساعد في تحسين الإنتاجية والكفاءة. نتيجة لذلك، سنرى معظم التطورات تحدث في مجال حل المهام بكفاءة. يستخدم AutoML بشكل أساسي لإنشاء نماذج مستدامة للغاية يمكن أن تساعد في اشتقاق كفاءة العمل، في مساحة التطوير، حيث يمكن للمهنيين تطوير التطبيقات دون الكثير من المعرفة البرمجية.
3. تحسين الأمن السيبراني
مع ظهور التكنولوجيا، أصبحت معظم التطبيقات والأجهزة ذكية، مع تقدم كبير في التكنولوجيا. ومع ذلك، نظرًا لأن هذه الأجهزة الذكية متصلة باستمرار بالإنترنت، فهناك حاجة ذات صلة لزيادة الأمان لهذه الأجهزة. باستخدام التعلم الآلي، يمكن لمتخصصي التكنولوجيا تطوير نماذج لمكافحة الفيروسات يمكنها إيقاف أي هجمات إلكترونية محتملة وتقليل التهديدات.
4. أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
مع تطور التقنيات الجديدة، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، هناك قلق كبير يتمثل في تحديد بعض الأخلاقيات حول هذه التقنيات. أكثر التكنولوجيا حداثة، يجب أن تكون الأخلاق حديثة أيضًا. سيؤدي غياب هذه الأخلاقيات إلى عدم قدرة الآلات على العمل بكفاءة ويؤدي في النهاية إلى قرارات خاطئة. هذا واضح تمامًا في السيارات ذاتية القيادة التي نراها في السوق اليوم. يعود فشل السيارة ذاتية القيادة إلى فشل الذكاء الاصطناعي الذي يحمل في ثناياه عوامل، وهو جوهر السيارة. إذا قمت بتحليل السبب الجذري، فهناك سببان رئيسيان لهذا الفشل
- المطورون منحازون للغاية عندما يتعلق الأمر باختيار البيانات. على سبيل المثال، يستخدمون البيانات حيث تفضل معظم العوامل.
- تفشل معظم نماذج التعلم الآلي بسبب ندرة تقنيات تعديل البيانات
5. أتمتة عملية فهم الكلام الطبيعي
نحن نشهد مشاركة الكثير من المعلومات حول تقنية المنزل الذكي، والتي تعمل تقنيًا على مكبرات الصوت الذكية. نظرًا لاستخدام المساعدين الصوتيين الأذكياء مثل Google و Siri و Alexa، فإن العملية مبسطة نسبيًا، وتؤسس اتصالًا بالأجهزة الذكية من خلال عنصر تحكم غير متصل. تتمتع هذه البرامج بالفعل بدقة عالية من حيث التعرف على الأصوات البشرية.
لقد ولت الأيام التي تم فيها تنفيذ العملية المذكورة أعلاه من خلال سلسلة من الأوامر وإطار صياغة صارم. اليوم، يعد التعلم الآلي هو الإجابة على هذا المطلب وينفذ العملية بشكل أسرع نسبيًا.
6. شبكات الخصومة العامة
تعتبر شبكات الخصومة العامة، والمعروفة أيضًا باسم GAN، بمثابة اتجاهات التعلم الآلي القادمة التي تولد عينات يجب التحقق منها بواسطة الشبكات ذات الطبيعة التمييزية، والتي يمكنها القضاء على أي نوع من المحتوى غير المرغوب فيه. تمامًا مثل الحكومة لديها فروع متعددة، تساعد GAN في الدقة والموثوقية من خلال توفير الضوابط والتوازنات.
الابتكار هو مفتاح الشركات لتحقيق أهدافها ويجب أن تجد طرقًا جديدة وفريدة للاستفادة من التكنولوجيا لنفسها. التعلم الآلي هو المستقبل، وتقوم كل مؤسسة بتكييف هذا النوع الجديد من التكنولوجيا.
افكار اخيرة
كان الهدف من تصميم التعلم الآلي هو المساعدة في أشياء مثل عمل تنبؤات دقيقة. تساعد التكنولوجيا العديد من الأشخاص مثل المسوقين وموظفي تكنولوجيا المعلومات وأصحاب الأعمال. بمساعدة تقنية التعلم الآلي، يمكن لهؤلاء الأشخاص اتخاذ قرارات مستنيرة وإنشاء حلول أو منتجات جديدة. منذ أن تم استخدام الذكاء الاصطناعي، أصبح للجهاز القدرة على التعلم والحفظ وتوليد نتائج دقيقة. مع ذكر اتجاهات التعلم الآلي هذه، والتي هي بالطبع متوقعة، سيتحرك التعلم الآلي دائمًا في مسار تصاعدي.
