الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) عبارة عن كلمات طنانة يتم استخدامها بشكل متزايد لمناقشة الاتجاهات القادمة في علوم البيانات والتقنيات الأخرى. ومع ذلك ، هل هذين المفهومين حقًا بازلاء في نفس الكبسولة؟
الذكاء الاصطناعي هو مفهوم أوسع للآلات الذكية التي تقوم بمهام مختلفة بمفردها. بينما يعد التعلم الآلي أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي حيث تتعلم الآلات من البيانات المقدمة لهم باستخدام أنواع مختلفة من الخوارزميات. لذلك ، يعد التعلم الآلي طريقة لتحليل البيانات تعمل على أتمتة بناء النماذج التحليلية ، مما يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالعثور على رؤى خفية دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. يبدو وكأنه حل الملعب المثالي لجميع مشاكلنا التكنولوجية ، أليس كذلك؟

تطور تعلم الآلة

صاغ آرثر صموئيل ، رائد أمريكي في مجال ألعاب الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي ، مصطلح "التعلم الآلي" في عام 1959 أثناء وجوده في شركة IBM. خلال أيامه الأولى ، نشأ التعلم الآلي من التعرف على الأنماط مع النظرية القائلة بأن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتعلم من الأنماط الموجودة في البيانات دون أن تكون مبرمجة لأداء مهام محددة. طور الباحثون المهتمون بالذكاء الاصطناعي لاحقًا خوارزميات يمكن لأجهزة الكمبيوتر أو الآلات أن تتعلم من البيانات. نتيجة لذلك ، كلما تعرضت الآلات لبيانات جديدة ، كانت قادرة على التكيف بشكل مستقل أيضًا.

إنه علم ليس جديدًا ، ولكنه علم يكتسب زخمًا جديدًا ، ويرجع الفضل في ذلك بشكل أساسي إلى تقنيات الحوسبة الجديدة التي تطورت على مدار العقود القليلة الماضية.
أدوار البيانات الضخمة والرواتب في صناعة التمويل

كانت العديد من خوارزميات التعلم الآلي موجودة منذ فترة طويلة. ولكن القدرة على تطبيق الحسابات الرياضية المعقدة تلقائيًا على مجموعات البيانات الكبيرة هو تطور جديد نشهده. فيما يلي بعض الأمثلة على تطبيقات التعلم الآلي التي قد تكون على دراية بها:

• توصيات عبر الإنترنت من Amazon و Netflix.
• يوتيوب يكتشف ويزيل محتوى الإرهاب على المنصة.
• معرفة ما يقوله العملاء عنك على تويتر

صعود التعلم الآلي

يُنظر إلى ظهور الإنترنت ، فضلاً عن الزيادة الهائلة في المعلومات الرقمية التي يتم إنشاؤها وتخزينها وإتاحتها للتحليل ، على أنهما عاملين مهمين أدىان إلى ظهور التعلم الآلي. نظرًا لضخامة جودة البيانات من الإنترنت وخيارات تخزين البيانات الاقتصادية وقدرات معالجة البيانات المحسّنة ، يُنظر إلى خوارزميات التعلم الآلي على أنها وسيلة تدفع بتطوير الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة في الآونة الأخيرة.

الشبكات العصبية

تعمل الشبكة العصبية على نظام احتمالية من خلال القدرة على إصدار بيانات أو قرارات أو تنبؤات بناءً على البيانات التي يتم تغذيتها بها. علاوة على ذلك ، تتيح حلقة التغذية الراجعة مزيدًا من "التعلم" عن طريق الاستشعار ؛ كما أنه يعدل عملية التعلم بناءً على ما إذا كانت قراراته صحيحة أم خاطئة.
الشبكة العصبية الاصطناعية هي نظام كمبيوتر به شبكات عقد مستوحاة من الخلايا العصبية في دماغ الحيوان. يمكن تعليم هذه الشبكات للتعرف على الأنماط وتصنيفها من خلال مشاهدة الأمثلة بدلاً من إخبار الخوارزمية بكيفية التعرف على الأنماط وتصنيفها بالضبط. يمكن للتطبيقات المشتقة من التعلم الآلي للشبكات العصبية قراءة أجزاء من النص والتعرف على طبيعة النص - سواء كانت شكوى أو ملاحظة تهنئة. يمكنهم أيضًا الاستماع إلى مقطوعة موسيقية ، وتحديد ما إذا كان من المحتمل أن يجعل شخصًا ما سعيدًا أو حزينًا ، والعثور على مقطوعات موسيقية أخرى مماثلة. علاوة على ذلك ، يمكنهم حتى تأليف موسيقى تعبر عن نفس الحالة المزاجية أو الموضوع.
في المستقبل القريب ، بمساعدة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، يجب أن يكون من الممكن لأي شخص التواصل والتفاعل مع الأجهزة الإلكترونية والمعلومات الرقمية بفضل مجال آخر ناشئ من الذكاء الاصطناعي يسمى Natural Language Processing (NLP). لقد أصبح البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مصدرًا للابتكارات المتطورة في السنوات القليلة الماضية ، وهو مصدر يعتمد بشدة على التعلم الآلي.

تحاول تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) فهم التواصل البشري ، المكتوب وكذلك المنطوق ، والتواصل باستخدام لغات مختلفة. في هذا السياق ، يساعد التعلم الآلي الآلات على فهم الفروق الدقيقة في اللغة البشرية والاستجابة بطريقة من المحتمل أن يفهمها جمهور معين.
ما الذي تعنيه تنمية المهارات حقًا ولماذا هي مهمة لتحقيق النجاح

إذن ، من يستخدمه بالفعل؟

أدركت معظم الصناعات التي تعمل بكميات كبيرة من البيانات قيمة التعلم الآلي. تحصل الشركات الكبيرة على رؤى حيوية وقابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي من البيانات المخزنة ، وبالتالي فهي قادرة على زيادة الكفاءة أو اكتساب ميزة على منافسيها.

الخدمات المالية

تستخدم البنوك والشركات الأخرى التعلم الآلي لتحديد الرؤى المهمة في البيانات الناتجة وبالتالي منع عمليات الاحتيال. يمكن أن تحدد هذه الأفكار فرص الاستثمار أو تساعد المستثمرين على معرفة وقت التداول. يمكن للتنقيب عن البيانات أيضًا تحديد العملاء الذين لديهم ملفات تعريف عالية المخاطر أو استخدام المراقبة الإلكترونية لتحذير العملاء من الاحتيال وبالتالي تقليل سرقة الهوية.

التسويق والمبيعات

تستخدم مواقع التجارة الإلكترونية تقنية التعلم الآلي لتحليل سجل الشراء بناءً على عمليات الشراء السابقة ، للتوصية بالعناصر التي قد تعجبك والترويج لعناصر أخرى. تقوم صناعة البيع بالتجزئة بتجنيد قدرة مواقع الويب على التقاط البيانات وتحليلها واستخدامها لتخصيص تجربة التسوق أو تنفيذ الحملات التسويقية.
التلخيص ، الذكاء الاصطناعي ، وخاصة التعلم الآلي ، لديه بالتأكيد الكثير ليقدمه اليوم. مع وعدها بأتمتة المهام العادية بالإضافة إلى تقديم رؤى إبداعية ، تجني الصناعات في كل قطاع من الخدمات المصرفية إلى الرعاية الصحية والتصنيع الفوائد.

في النهاية ، يأمل العلماء في تطوير ذكاء اصطناعي شبيه بالإنسان قادر على زيادة سرعة الوظائف الآلية المختلفة ، خاصة مع ظهور روبوتات المحادثة في عالم الإنترنت . يرجع الكثير من التقدم المثير الذي شهدناه في السنوات الأخيرة إلى التغييرات التدريجية في الذكاء الاصطناعي ، والتي أحدثها التعلم الآلي. من الواضح أن هذا هو سبب استعداد التعلم الآلي لأن يصبح الشيء الكبير التالي في مجال علوم البيانات.
لذا انطلق ، ارفع مستوى نفسك للبقاء في الطليعة.