ما هو التعلم الآلي؟ – دليل نهائي

ما هو تعلم الآلة

التعلم الآلي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تطوير التطبيقات التي تزيد من دقتها والتعلم من التجربة بمرور الوقت، دون أي برمجة بشرية ترشدهم للقيام بذلك. تتعلم تطبيقات التعلم الآلي من البيانات لتعزيز دقتها التنبؤية أو اتخاذ القرار بمرور الوقت.

في ML، يتم “تعليم” الخوارزميات كيفية تحديد الميزات والأنماط في كميات هائلة من البيانات للوصول إلى تنبؤات وقرارات تستند إلى بيانات جديدة. ستحدد جودة الخوارزمية إلى أي مدى ستصبح التنبؤات والقرارات أكثر دقة لأنها تحلل البيانات الإضافية.

كيف يعمل التعلم الآلي؟

هناك 4 خطوات أساسية في تطوير نموذج أو تطبيق ML. هم انهم:

الخطوة 1: اختيار وترتيب مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك

بيانات التدريس عبارة عن مجموعة بيانات تمثل المعلومات التي سيتم استيعابها بواسطة تطبيق التعلم الآلي لحل التحدي الذي تم إنشاؤه لإصلاحه. في حالات معينة، يتم تصنيف بيانات التدريس على أنها بيانات – مصممة لتحديد التصنيفات والميزات التي سيتعين على النموذج التعرف عليها. مجموعات البيانات الأخرى غير مسماة ؛ وبالتالي فإن النموذج سيذهب لإزالة تلك الخصائص ويخصص التصنيفات من تلقاء نفسه.

ومع ذلك، يجب إعداد بيانات التدريس بشكل مناسب ومسحها ضوئيًا بحثًا عن الانحرافات أو الأخطاء التي قد تؤثر على التدريب. يجب تصنيفها إلى مجموعتين فرعيتين: مجموعة التدريس الفرعية، والتي سيتم استخدامها لتدريس النموذج، ومجموعة التحليل الفرعية المستخدمة لتقييمه وتحسينه.

الخطوة 2: حدد خوارزمية للعمل على مجموعة بيانات التدريس

يتم تحديد نوع الخوارزمية حسب النوع (سواء كانت معنونة أو غير مسماة)، وكمية البيانات في بيانات التدريس، ونوع المشكلة التي يجب إصلاحها. فيما يلي الأنواع الشائعة من خوارزميات ML لاستخدامها عند تسمية البيانات:

• خوارزميات الركود (مثل الانحدار الخطي واللوجستي، وكذلك آلة المتجه الداعمة).
• أشجار القرار
• الخوارزميات القائمة على المثيل
• تستخدم البيانات غير المصنفة الخوارزميات التالية:
• خوارزميات التجميع
• خوارزميات الرابطة
• الشبكات العصبية

الخطوة 3: تعليم الخوارزمية لبناء التطبيق

يعد تدريس الخوارزمية عملية حاسمة، تتضمن متغيرات التشغيل عبر الخوارزمية، وإجراء مقارنة بين المخرجات والنتائج التي كان ينبغي أن تنتجها، وضبط التحيزات والأوزان داخل الخوارزمية مما قد يؤدي إلى نتيجة أكثر دقة، واختبار المتغيرات مرة أخرى حتى النهاية. تقدم الخوارزمية النتيجة المرجوة في معظم الأوقات. الخوارزمية الدقيقة المدربة في نهاية المطاف هي تطبيق التعلم الآلي.

الخطوة 4: استخدام التطبيق وتحسينه

تتمثل الخطوة الأخيرة في استخدام التطبيق ببيانات جديدة حتى يتمكن من زيادة الفعالية والدقة بمرور الوقت. سيتم تحديد مصدر البيانات الجديدة من خلال المشكلة التي يتم حلها. على سبيل المثال، سوف تستوعب تطبيقات التعلم الآلي المصممة لاكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها رسائل البريد الإلكتروني، ولكن تطبيق ML الذي يدير مكنسة كهربائية روبوتية سيستخدم البيانات التي تم إنشاؤها من التفاعل في العالم الحقيقي مع كائنات جديدة أو أثاث متحرك في الغرفة

لماذا يعد التعلم الآلي مهمًا

نظرًا لعوامل مثل زيادة تنوع وأحجام البيانات المتاحة، وتخزين البيانات بأسعار معقولة، والمعالجة الحسابية الأكثر قوة وأرخص تكلفة – كان هناك اهتمام متجدد بالتعلم الآلي.

كل هذه العوامل تجعل من الممكن إنشاء تطبيقات تلقائيًا وبسرعة يمكنها معالجة بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا وتحقيق نتائج أسرع وأكثر دقة – حتى على نطاق أكبر بكثير. ومن خلال تطوير تطبيقات دقيقة، تكون الشركة في وضع أفضل لتحديد الفرص المربحة و / أو تجنب المخاطر الخفية.

استخدامات التعلم الآلي

كما ذكرنا سابقًا، فإن التعلم الآلي موجود في كل مكان. فيما يلي بعض حالات الاستخدام التي قد تواجهها كل يوم:

• الخدمات المالية
  تستخدم العديد من الشركات في الصناعة المالية والمصرفية ML لغرضين رئيسيين: تحديد الأفكار الرئيسية في البيانات ومنع الأعمال الاحتيالية. تساعد هذه الأفكار المهمة في التعرف على فرص الاستثمار المربحة، أو مساعدة المستثمرين على معرفة أفضل وقت للتداول. يساعد التنقيب عن البيانات أيضًا في استخدام المراقبة الإلكترونية للإشارة إلى علامات التحذير من الاحتيال السيبراني أو تحديد العملاء ذوي المخاطر العالية.

• المؤسسات الحكومية
  الحكومية مثل المرافق والسلامة العامة لديها حاجة خاصة إلى ML لأن لديها العديد من مصادر البيانات التي يمكن استخراجها للحصول على رؤى. على سبيل المثال، يقدم تحليل بيانات المستشعر طرقًا لزيادة الكفاءة وتوفير المال. يمكن للحكومة أيضًا استخدام ML لاكتشاف الاحتيال وتقليل سرقة الهوية.

• الرعاية
  الصحية لم يتم استبعاد قطاع الرعاية الصحية في الاتجاه المتنامي بسرعة لغسيل الأموال. تستخدم الصناعة الآن أجهزة استشعار وأجهزة يمكن ارتداؤها يمكنها الاستفادة من البيانات لفحص صحة المريض في الوقت الفعلي. يمكن أن يؤدي التعلم الآلي أيضًا إلى ظهور التكنولوجيا التي ستساعد المتخصصين الطبيين على تقييم البيانات لاكتشاف العلامات الحمراء أو الأنماط التي قد تؤدي إلى علاج أو تشخيص أفضل.

• النفط والغاز
  حجم حالات استخدام غسل الأموال في هذا القطاع كبير. من اكتشاف مصادر طاقة جديدة، وفحص المعادن تحت الأرض، والتنبؤ بأعطال أجهزة استشعار المصفاة، إلى تبسيط توزيع الزيت لجعله أكثر فعالية من حيث التكلفة وأكثر كفاءة – حالات الاستخدام كثيرة وما زالت تتوسع.

تطبيقات التعلم الآلي

يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي في الحالات التي يكون فيها الحل ضروريًا لتعزيز تحسين ما بعد النشر. يعد تطبيق خوارزميات ونماذج ML متعدد الاستخدامات ويمكن استخدامه كبديل للجهود البشرية ذات المهارات المتوسطة في ظل الظروف المناسبة. على سبيل المثال، حلت لغة آلة معالجة اللغة الطبيعية المسماة chatbots بالفعل محل مسؤولي خدمة العملاء في شركات B2C الكبيرة. تتمتع روبوتات الدردشة هذه بالقدرة على تقييم استفسارات العملاء وتقديم الدعم لمسؤولي مساعدة العملاء البشرية أو التفاعل مباشرة مع العملاء.

بالإضافة إلى ذلك، يتم تطبيق خوارزميات ML للمساعدة في تحسين التخصيص وتجربة المستخدم للمنصات عبر الإنترنت. تستخدم كل من Amazon و Google و Netflix و Facebook أنظمة التوصية للتخلص من فائض المحتوى وتقديم محتوى مخصص لكل مستخدم بناءً على الأشياء التي يحبونها ولا يحبونها.

أنواع التعلم الآلي

1. خوارزميات التعلم تحت الإشراف

   يتم تدريس هذه الأنواع باستخدام الأمثلة المصنفة. يستخدم التعلم الخاضع للإشراف تقنيات تعلم الآلة، مثل التنبؤ والانحدار والتصنيف، لتحديد الأنماط التي تتنبأ بقيم التسمية على البيانات الإضافية غير المسماة. يستخدم التعلم الخاضع للإشراف عادةً في الأنظمة التي تتنبأ فيها البيانات السابقة بحالات الطوارئ المحتملة في المستقبل.

2. خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة

   يتم استخدام هذه الأنواع مقابل البيانات التي لا تحتوي على تسميات سابقة. لم يتم إعطاء التطبيق “الإجابة الصحيحة”. يجب أن تحدد ما يتم عرضه بنفسه. الهدف هو استكشاف البيانات وتحديد بعض الأنماط بداخلها. هذا النوع يعمل بشكل ممتاز على بيانات المعاملات.

3. خوارزميات التعلم المعزز

   يستخدم هذا النوع عادةً في التنقل والألعاب والروبوتات. من خلال التجربة والخطأ، يسمح للخوارزمية باكتشاف الإجراءات التي تنتج أعلى المكافآت. يتكون التعلم المعزز من 3 مكونات رئيسية: الوكيل (القرار الملايو أو المتعلم)، والبيئة (أي شيء يتواصل معه الوكيل)، والإجراءات (قدرة الوكيل – ما يمكنه القيام به).