Home > Posts > Artificial Intelligence > اهمية تعلم الالة Machine Learning

اهمية تعلم الالة Machine Learning

تعلم الالة Machine Learning هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، يستند إلى فكرة أن الأنظمة يمكن أن تتعلم من البيانات، وتحديد الأنماط ، وبناءا عليه تتخذ قرارات بأقل تدخل بشري ممكن، وتعلم الالة يجعل أجهزة الكمبيوتر تدخل في وضع التعلم الذاتي دون الحاجة إلى برمجة واضحة،عند تغذيتها ببيانات جديدة.

اهمية تعلم الالة

يساعد تعلم الالة  كتقنية على تحليل أجزاء كبيرة من البيانات ، مما يسهل مهمة علماء البيانات في عملية تلقائية ويكتسب الكثير من الأهمية والاعتراف، كما يفيد تعلم الالة في التنبؤات عالية القيمة التي يمكن أن توجه قرارات أفضل وإجراءات ذكية في الوقت الفعلي دون تدخل الإنسان، ومثال على ذلك استخدام موقع امازون تعلم الالة في  في التنبؤ بما يريده العملاء ويقدمه لهم، مما يساعده عليى توليد أرباح طائلة من وراء هذا الأمر.

يقدم تعلم الالة رؤى ذكية من خلال الاستخدام المتطور لخوارزميات التعلم، كما يتم تدريب الالة على تعلم الأنماط من البيانات، ومن ثم يمكن المضي قدمًا بشكل مستقل في البيانات الجديدة والمتغيرة، ومن ثم إنشاء حلقة تغذية راجعة ديناميكية، تسمح لها بتوليد المزيد من النماذج بكفاءة للحصول على مزيد من الأفكار ، حتى بشكل أكثر دقة ، دون الحاجة إلى موارد إضافية أو تفاعل بشري.

أصبحت الآلات تتعافى بشكل متزايد ذاتي التنظيم الذاتي ، والهندسة الذاتية ، مما يؤدي إلى إنتاج قيمة أكبر للشركات، كما يساعد تعلم الالة على حل الكثير من المشاكل في تطبيقات الرؤى الحاسوبية، مثل تقنية التعرف على الوجوه والتعرف على الكلام.

أنواع خوارزميات تعلم الآلة

1- التعلم تحت الإشراف او شبه اشراف

تعتمد خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف نموذجًا رياضيًا لمجموعة من البيانات تحتوي على كل من المدخلات و المخرجات المرغوبة، وتُعرف البيانات باسم بيانات التدريب، وتتكون من مجموعة من الأمثلة التدريبية، ويحتوي كل مثال على  تدريب واحد أو أكثر من المدخلات والمخرجات المرغوبة، وتتعلم خوارزميات التعلم تحت الإشراف وظيفة يمكن استخدامها للتنبؤ بالمخرجات المرتبطة بالمدخلات الجديدة.

وتتضمن خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف التصنيف والانحدار، يتم استخدام خوارزميات التصنيف عندما تكون النواتج مقتصرة على مجموعة محدودة من القيم ، وتستخدم خوارزميات الانحدار عندما تكون للمخرجات أي قيمة عددية ضمن نطاق معين.

2- التعلم بدون اشراف

تأخذ خوارزميات التعلم بدون اشراف  مجموعة من البيانات التي تحتوي على مدخلات فقط ، وتجد بنية في البيانات، مثل تجميع أو تجميع نقاط البيانات، وبالتالي  تتعلم الخوارزميات من بيانات الاختبار التي لم يتم تصنيفها أو تصنيفها بدلاً من الرد على الملاحظات.

تحدد خوارزميات التعلم غير الخاضعة لإشراف أوجه التشابه في البيانات وتتفاعل بناءً على وجود أو عدم وجود مثل هذه القواسم المشتركة في كل جزء جديد من البيانات.

3- تعزيز التعلم

يعتبر تعزيز التعلم مجالًا من مجالات تعلم الالة، ويرتبط هذا المجال بكيفية قيام عملاء البرامج باتخاذ إجراءات في بيئة معينة لتحقيق أقصى قدر من مفهوم المكافأة التراكمية.

يتم استخدام تعزيز التعلم في العديد من التخصصات الأخرى ، مثل نظرية الألعاب ونظرية التحكم وأبحاث العمليات ونظرية المعلومات والتحسين القائم على المحاكاة والأنظمة متعددة العوامل وذكاء السرب والإحصاءات والخوارزميات الجينية.

error: Content is protected !!