5 تطبيقات متطورة للتعلم الآلي

التعلم الآلي هو أحدث كلمة رنانة تدور حولها ، وهي محقة في ذلك. إنه أحد الحقول الفرعية الأكثر إثارة للاهتمام والأسرع نموًا في علوم الكمبيوتر. ببساطة ، التعلم الآلي هو ما يجعل ذكاءك الاصطناعي ذكيًا. يجد معظم الناس أن الأعمال الداخلية لتعلم الآلة غامضة - لكن هذا بعيد كل البعد عن الحقيقة. إذا كنت قد بدأت للتو في فهم التعلم الآلي ، فدعنا نجعل الأمر أسهل باستخدام القياس:
أنت تحاول رمي كرة ورقية في سلة المهملات.

بعد محاولة واحدة ، ستحصل على فكرة جيدة عن مقدار القوة التي تحتاج إلى بذلها. لقد وضعت القوة المطلوبة في محاولتك الثانية ، لكن الزاوية تبدو خاطئة. ما يحدث هنا بشكل أساسي هو أنك مع كل رمية تتعلم شيئًا ما وتقرب نتيجتك من النتيجة المرجوة. هذا لأننا ، نحن البشر ، مبرمجون بطبيعتها على التعلم والنمو من تجاربنا.
افترض أنك استبدلت نفسك بآلة. الآن ، لدينا طريقتان للمضي قدمًا:

نهج التعلم غير الآلي

يتمثل نهج التعلم العام غير الآلي في قياس الزاوية والمسافة ثم استخدام صيغة لحساب القوة المثلى المطلوبة. الآن ، لنفترض أننا أضفنا متغيرًا آخر - مروحة تضيف بعض قوة الرياح. يكاد يكون من المؤكد أن برنامجنا غير ML سوف يفشل بسبب المتغير الإضافي. إذا أردنا أن نجعلها تعمل ، فنحن بحاجة إلى إعادة برمجتها مع مراعاة عامل الرياح والصيغة.

نهج التعلم الآلي

الآن ، إذا أردنا استخدام نهج قائم على التعلم الآلي لنفس المشكلة ، فسيبدأ أيضًا بصيغة قياسية - ولكن بعد كل تجربة ، سيتم تحديث / كسر الصيغة. سيتم تحسين الصيغة باستمرار باستخدام المزيد من الخبرات (المعروفة باسم "نقاط البيانات" في عالم التعلم الآلي) - سيؤدي ذلك إلى تحسين النتيجة أيضًا. تواجه هذه الأشياء على أساس يومي في شكل موجز إخباري على Facebook ، أو اقتراحات مخصصة على YouTube أو أشياء أخرى من هذا النوع - تحصل على الجوهر.
الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة!

ما هو التعلم الآلي؟

يجب أن يوضح القياس أعلاه أن التعلم الآلي يستخدم ببساطة الخوارزميات والعمليات لتدريب نظامك على تحسين التجربة. ومع ذلك ، من أجل تعريف تقني ، يقال أن النظام يتعلم من التجارب فيما يتعلق بمجموعة من المهام ، إذا تحسن أدائه في المهام المذكورة مع الوقت والخبرة.

ما يعنيه هذا بشكل أساسي هو أنه في التعلم الآلي ، يعمل النظام على تحسين أدائه من خلال الخبرة. هذا هو بالضبط ما لاحظناه في تشبيهنا أيضًا.

أنواع التعلم الآلي

اعتمادًا على بيان مشكلتك ، يمكنك استخدام أي من الأساليب الثلاثة لتدريب نظامك:

التعلم الخاضع للإشراف

يجب تطبيق التعلم الآلي الخاضع للإشراف على مجموعات البيانات حيث يُعرف تصنيف / فئة كل بيانات. دعونا نتخيل أننا نريد أن نعلم نظامنا كيفية التمييز بين صور الكلب والإنسان. لنفترض أن لدينا مجموعة من الصور التي تم تصنيفها على أنها إما بشرية أو كلاب (يتم وضع العلامات بواسطة مضيفي التعليقات البشرية لضمان جودة أفضل للبيانات). الآن ، يمكننا استخدام مجموعة البيانات هذه وفئات البيانات لتدريب خوارزميتنا على التعلم بالطريقة الصحيحة. بمجرد أن تتعلم الخوارزمية الخاصة بنا كيفية تصنيف الصور ، يمكننا استخدامها على مجموعات بيانات مختلفة - للتنبؤ بتسمية أي نقطة بيانات جديدة.
الشبكات العصبية للدمى: دليل شامل

تعليم غير مشرف عليه

كما يمكنك أن تتخيل من الاسم ، فإن التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف يخلو من أي فصول أو تصنيفات إشرافية. نحن فقط نزود نظامنا بكمية كبيرة من البيانات والخصائص لكل قطعة بيانات. على سبيل المثال ، لنفترض في مثالنا السابق أننا قمنا بتغذية عدد من الصور (للبشر والكلاب) لنظامنا مع إعطاء كل صورة خاصية مميزة. من الواضح أن خصائص البشر ستكون متشابهة ومختلفة عن الكلاب. باستخدام هذه الخصائص ، يمكننا تدريب نظامنا على تجميع البيانات في فئتين. تسمى النسخة غير الخاضعة للإشراف من "التصنيف" باسم "التجميع". في التجميع ، ليس لدينا أي تسميات. نقوم بتجميع مجموعات البيانات على أساس الخصائص المشتركة.

تعزيز التعلم

في التعلم المعزز ، لا توجد فئات أو خصائص ، هناك فقط نقطة نهاية - النجاح أو الفشل. لفهم هذا بشكل أفضل ، ضع في اعتبارك مثال تعلم لعب الشطرنج. بعد كل لعبة ، يتم إبلاغ النظام بحالة الفوز / الخسارة. في مثل هذه الحالة ، لا يحتوي نظامنا على كل حركة يتم تصنيفها على أنها "صحيحة" أو "خاطئة" ، ولكنها تحتوي فقط على النتيجة النهائية. نظرًا لأن خوارزميتنا تلعب المزيد من الألعاب أثناء التدريب ، فإنها ستستمر في إعطاء "أوزان" (أهمية) أكبر لمجموعة تلك الحركات التي أدت إلى الفوز.
الشبكات العصبية: تطبيقات في العالم الحقيقي

تطبيقات متطورة في مجال التعلم الآلي

من مناقشتنا أعلاه ، من الواضح أن التعلم الآلي يمكنه بالفعل حل الكثير من المشكلات التي لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر التقليدية القيام بها. لنلقِ نظرة على بعض تطبيقات التعلم الآلي التي غيرت العالم كما نعرفه:

1. محاربة البريد الإلكتروني العشوائي

تستخدم Google "التعلم العميق" - إنها شبكة عصبية لمحاربة البريد العشوائي سواء عبر الإنترنت أو في وضع عدم الاتصال. يستخدم التعلم العميق البيانات من المستخدمين ويطبق معالجة اللغة الطبيعية لاستنتاج رسائل البريد الإلكتروني التي واجهتها. فهو لا يساعد مستخدمي الويب فحسب ، بل يساعد أيضًا شركات تحسين محركات البحث (SEO) التي تحاول مساعدة المواقع الشرعية على الحصول على مرتبة أعلى باستخدام تقنيات القبعات البيضاء.

تعلم دورة علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

2. التعلم التقليد

التعلم بالمحاكاة مشابه جدًا للتعلم القائم على الملاحظة - وهو شيء نفعله عندما كنا أطفالًا. يستخدم هذا على نطاق واسع في مجال الروبوتات وفي صناعات مثل الزراعة والبحث والبناء والإنقاذ والجيش وغيرها. في كل هذه المواقف ، من الصعب للغاية برمجة الروبوتات يدويًا. للمساعدة في ذلك ، يتم استخدام البرمجة حسب العرض التوضيحي - المعروف أيضًا باسم الأساليب التعاونية إلى جانب التعلم الآلي. ألق نظرة على هذا الفيديو الذي نشرته ولاية أريزونا ، والذي يظهر روبوتًا بشريًا يتعلم الإمساك بأشياء مختلفة.

3. التكنولوجيا المساعدة والطبية

الروبوتات المساعدة هي روبوتات قادرة على معالجة المعلومات الحسية ، وتنفيذ الإجراءات في أوقات الحاجة. تم إنشاء الروبوت الذكي للأنسجة الذاتية (STAR) باستخدام هذا النوع من التعلم الآلي والتعاون في العالم الحقيقي. يستخدم برنامج STAR استشعار ML و 3D ويمكنه ربط أمعاء الخنازير (المستخدمة للاختبار) بشكل أفضل من أي جراح. بينما لم يتم تطوير STAR لتحل محل الجراحين ، إلا أنها تقدم حلاً تعاونيًا لخطوات دقيقة في الإجراءات الطبية.
يجد التعلم الآلي أيضًا تطبيقات في شكل تدابير تنبؤية. مثلما يمكن للزميل الاطلاع على وصفة الطبيب ومعرفة ما قد فاته ، يمكن لنظام ذكي اصطناعي أيضًا اكتشاف الروابط المفقودة في الوصفة الطبية إذا تم تدريبه جيدًا. ليس هذا فقط ، ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا البحث عن الأنماط التي تشير إلى قصور القلب المحتمل. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للغاية للأطباء حيث يمكنهم التعاون مع الروبوت الافتراضي AI لتحسين تشخيص حالة القلب المميتة قبل أن تحدث. يمكن للزوج الإضافي من العيون (والذكاء) أن يفيد أكثر من الأذى. تعد الدراسات حتى الآن أيضًا بالتطبيق المستقبلي لهذه التكنولوجيا.

4. الترجمة الآلية / الاعتراف

على الرغم من أنه يبدو مفهومًا بسيطًا ، إلا أنه يمكن أيضًا استخدام ML لترجمة النص (حتى من الصور) إلى أي لغة. سيساعد استخدام الشبكات العصبية في استخراج نص من صورة يمكن ترجمته بعد ذلك إلى اللغة المطلوبة قبل إعادته إلى الصورة. بخلاف ذلك ، يتم استخدام ML أيضًا في كل تطبيق يتعامل مع أي نوع من التعرف - الصوت والصور والنص ، سمها ما شئت!

5. تشغيل ألعاب الفيديو تلقائيًا

هذا هو أحد التطبيقات الأكثر برودة لتعلم الآلة على الرغم من أنه قد لا يحتوي على الكثير من الفوائد الاجتماعية مثل التطبيقات الأخرى المذكورة في القائمة. يمكن استخدام التعلم الآلي لتدريب الشبكات العصبية على تحليل وحدات البكسل على الشاشة وتشغيل لعبة فيديو وفقًا لذلك. كانت إحدى المحاولات الأولية في هذا الأمر هي شركة Google Deepmind.
انطلق وتحدي الذكاء العام الاصطناعي

ختاما…
بعد قولي هذا ، فإن التعلم الآلي ليس هو الحل لجميع مشاكلك. لا تحتاج إلى التعلم الآلي لمعرفة عمر الشخص من DOB الخاص به ، لكنك بالتأكيد بحاجة إلى ML لمعرفة عمر الشخص من تفضيلاته الموسيقية. على سبيل المثال ، ستجد أن معظم معجبي Johnny Cash and the Doors هم أكثر من 35 عامًا ، في حين أن معظم معجبي Selena Gomez تقل أعمارهم عن 20 عامًا. ليس صحيحا. لا تستخدم التعلم الآلي أبدًا كحل لمشاكلك دون التأكد من أنك تحتاج حقًا إلى جهازك للتعلم. بخلاف ذلك ، سيكون الأمر أشبه بقتل البعوض باستخدام المدافع الرشاشة - فقد يُقتلون ، وقد لا يُقتلون ، لكن في نهاية المطاف ، هل كان الأمر يستحق ذلك؟
إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.