ما هو التعلم الآلة؟ خوارزمياته؟ و ما مدى أهميتة؟

الوقت المقدر للقراءة: 3 دقائق

بسم الله الرحمن الرحيم

السلام عليكم و رحمة الله و بركاتة

في هذه المقالة راح استعرض معكم تعلم الآلة و اهميتة و بعض الامثلة على مشاريع تستخدم تعلم الآلة

و بعض الكتب و الدورات الي راح تفيدك إذا حاب تخوض في هذا المجال

ماهو تعلم الآلة

عرف العالِم آرثر صامويل تعلم الآلة على انه فرع علمي من فروع الذكاء الاصطناعي وهو الذي يعطي الحاسوب القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح، إذاً تعليم الآلة هو إعطائها مجموعة من التعليمات و التقارير بالإضافة إلى تمكينها مسائل البحث لكي تعطي أفضل النواتح الممكنة، أي إمتلاك الحاسوب أو الآلة خصائص التعلم، و ينقسم مصطلح التعلم إلى قسمين هما : الإستقرائي و الإستنتاجي؛ الإستقراء هو تلقي المعلومة و قرائتها و تحليلها جيداً و البحث عن الحل المناسب أما الإستنتاجي هو الخروج بنتيجة عامة و مرضية سوىللمستخدم أو المالك، و يُبنى تعلم الآلة على خوارزميات قادرة على التعلم من البيانات و تقديم الإحتمالات و التنبؤات التي تساعدها مرة أخرى أيضاً على إعطاء نتيجة أفضل من السابقة و الإستمرار في التطور.

مبدأ تعلم الآلة

تعتمد الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة على مجموعةٍ من النماذج الرسومية وأدوات القرار كشجرة القرار ومعالجة اللغات الطبيعية والشبكات العصبية الاصطناعية للقيام بمهمة أتمته البيانات المُحللة والمعالجة؛ وبالتالي تحفيز الآلة على اتخاذ القرار والقيام بالمهام الموكولة لها بكل سهولةٍ. ولا بد من الإشارة إلى أن الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في تعلم الآلة تؤدي دورًا في غاية الأهمية يضاهي دور الأعصاب وشبكاتها في جسم الإنسان البشري ودماغه، وانطلاقًا من الدور المعقد الذي تقوم به الخوارزميات وأدواتها فقد ظهرت الحاجة الملحة للإتيان بما يُعرف بالتعلم المتعمق (Deep Learning).

اهمية تعلم الآلة

تمكن فرع تعلم الآلة من اكتساب أهمية بالغة في العصر الحديث، وتحديدًا بعد التطورات الهائلة التي طرأت على الذكاء الاصطناعي وخوارزمياته، وتتمثل أهميته فيما يلي:

  • توفير كمٍ أكبر من البيانات الضرورية لاتخاذ القرار.
  • القدرة على تخزين البيانات بأكبر قدرٍ ممكنٍ.
  • معالجة البيانات حاسوبيًا يعتبر أقل تكلفةٍ ماديةٍ من توظيف الأيدي البشرية.
  • تحليل أكبر قدر من البيانات بمختلف مستوياتها سواءً كانت بسيطةً أو معقدةً.
  • ضمان الحصول على نتائجٍ وقراراتٍ أكثر دقةً وبأسرع وقتٍ.
  • تمكين المنشآت والمنظمات من رصد الفرص الملائمة لتحقيق الأرباح وتفادي المخاطر المجهولة لها.
  • المساعدة في اختيار القرار الأمثل من بين مجموعةٍ من البدائل المتاحة.

خوارزميات تعلم الآلة

تطبيقات تعلم الآلة

توجد العديد من التطبيقات التي تُعتبر مثالًا عن هذه التقنية الحديثة بعض الامثلة المعروفة:

  • فلترات Snapchat: تطبيق سنابشات الشهير اتخذ من تقنيات تعلم الآلة ميزاتٍ رئيسية منذ شراء شركة Looksery مقابل 150 مليون دولار، ويستخدم التطبيقات التقنيات الذكية هذه للتعرف من تلقاء نفسه حسب البيانات التي يجمعها، على وجه المستخدم في الصور التي يلتقطها كي يضيف مؤثرات مثل النظارات والقبعات الغريبة وأذان كلب وما إلى ذلك
  • Dango: يستخدم هذا التطبيق تقنيات التعلم العميق (صيغة مختلفة من تعلم الآلة) لمحاولة فهم قصدك من الكلمات التي تكتبها ثم تقديرالصورة المتحركة أو الرمز التعبيري المناسب لتعليقك أو رسالتك، هذا ويقوم التطبيق بالتعلم عبر الإطلاع على ملايين التعليقات والرسائل التي تتضمن رموزًا تعبيرية، وهو ما ساعدها أيضًا على فهم المشاعر والمزاح في الكلمات.
  • Swiftkey Neural: يهدف التطبيق إلى جعل عملية الكتابة في الهواتف الذكية أسهل، ويختلف عن غيره من تطبيقات اقتراح الكلمات أثناء الكتابة، بأنه يعتمد على تقنيات تعلم الآلة وما يدعى شبكات عصبية، وهي ما تساعد التطبيق على التعلم بشكل عميق ومعرفة معنى الكتابة والحوار الدائر في الدردشة وثم تأمين اقتراحات أفضل وأكثر دقة.

مراجع و دورات

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

728x90 Explore Twitch Services
300x250 Got an Idea?