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

Machine Learning مفهوم تعلم الالة

مع تطور التكنولوجيا وتقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة، تم استخدامها في مجالات تعلم الالة ، حيث تم ابتكار برامج معتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الأشخاص واستخدامها في المجالات المختلفة، لتلبية رغبات الأشخاص وفقًا لمتطلباتهم من خلال بياناتهم والتنبؤ بما يريدونه، فأصبحت من أهم الوسائل لفهم سلوكيات العملاء.

مفهوم تعلم الالة Machine Learning

هو عبارة عن فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يوفر القدرة على التعلم لأجهزة الكمبيوتر، حيث يقوم بتصميم وتطوير الخوارزميات والتقنيات التي تسمج للكمبيوتر بامتلاك خاصية التعلم، سواء كان التعلم الاستقرائي من خلال استنتاج قواعد وأحكام عامة من البيانات الضخمة، أوالتعلم الاستنتاجي المباشر.

مهام تعلم الالة Machine Learning

تعتبر المهمة الرئيسية لتعلم الآلة هي استخراج المعلومات القيمة من البيانات، فيشبه إلى حد كبير التنقيب في البيانات والإحصاء والمعلوماتية النظرية، لذا يتداخل تعلم الالة مع علم إحصاء الحوسبة.

كما يقوم بتحليل البيانات الضخمة والأكثر تعقيدًا، كما يقوم بزيادة قوة الحوسبة ومعالجة البيانات وزيادة القدرة التخزينية للبيانات، مما يؤدي إلى الوصول إلى نتائج أسرع وأكثر دقة، كما أنه يقوم بإنتاج آلاف النماذج خلال أسبوع واحد، وبالتالي يقوم بالتنبؤ وتوقع التعرف على الأنماط بشكل أكثر كفاءة من البشر.

من أهم أمثلة تعلم الآلة :

1- موقع أمازون الذي يستخدم تعلم الآلة في التنبؤ بما يريده العملاء ثم تقوم بتقديمه للعملاء، وبالتالي زاد من أرباحها بشكل كبير.

2- تقنية تعلم الالة في التعرف على الوجوه في الصور والمتبعة في الفيسبوك.

3- سيارة جوجل ذاتية القيادة.

أنواع التعلم في مجال تعلم الالة Machine Learning

1- التعلم المراقب ” Supervised Learning”

هو عبارة عن التعلم في وجود إشراف عليه وذلك من خلال إعطاء الأمثلة من المدخلات والمخرجات من قبل المُعلم إلى الآلة، مع زيادة دقة التنبؤات أثناء تدريب خوارزمية تعلم الآلةمن خلال ربط المدخلات بالمخرجات، والحصول على نتيجة منها على هيئة بيانات جديدة.

2- التعلم غير المراقب ” Unsupervised Learning “

هو عبارة عن التعلم دون وجود إشراف عليه، حيث يتم  ترك خوارزمية التعلم للاعتماد على نفسها في تحليل واستكشاف هيكل مدخلاتها، من أجل اكتشاف الأنماط الخفية في البيانات، وتستخدم الخوارزمية نهج تكراري يسمى بالتعلم العميق وذلك من أجل مراجعة البيانات والاستنتاج منها، ويتم استخدام هذا النوع من التعلم غير المراقب في المهام الأكثر تعقيدًا من التعلم المراقب.

3- التعلم المعزز ” Reinforcement Learning “

هو عبارة عن تفاعل البرنامج مع بيئة ديناميكية من أجل تحقيق غاية محددة، دون وجود معلم يساعده في التنبؤ للوصول إلى غايته.

تطبيقات على تعلم الآلة Machine Learning

1- التسويق التخصصي من خلال الانترنت 

حيث يتم استخدام تقنيات تعلم الآلة في عملية التنقيب في البيانات لاستخرام الأنماط من العملاء المستهدفين، وذلك من خلال الإعلانات التي يتم عرضها أثناء شراءهم للمنتجات، وذلك وفقًا لرغباتهم ومتطلباتهم المختلفة، حيث أن محركات التوصية تستخدم تعلم الآلة لتخصيص الإعلانات المعرضة من خلال الانترن بشكل لحظي تقريبًا.

2- الكشف عن الاحتيال والتهديدات

حيث يتم تصفية رسائل البريد الإلكتروني الغير مرغوب فيها من خلال المسمى ” Spam Filtering، كما تستخدم تقنيات تعلم الآلة في الكشف عن التهديدات الأمنية في الشبكة وفي الصيانة التنبؤية “Predictive maintenance”.

3- بناء نشرات الأخبار الجديدة

من أهم أمثلة بناء الأخبار الجديدة هي نشرة أخبار الفيسبوك حيث تخصص الأخبار وفقًا لطبيعة الأشخاص، فينشر لهما ما يرغبون به من خلال التنبؤات المستخدمة من البيانات، فيتم استخدام البرنامج في التحليل الإحصائي  والتحليلات التنبؤية للتعرف على أنماط المستخدم من خلال بياناته، وبالتالي استخدامها في تعبئة نشرة الأخبار التي تُعرض عليه، وعند توقف المستخدم عن متابعة شخص ما، يدخل إدخال هذه البيانات الجديدة وتعديل صفحة الأخبار “news feed” التي تظهر له وفقًا لهذه البيانات.

 

error: Content is protected !!