أنواع التعلم الآلي: 3 أنواع من التعلم الآلي يجب أن تعرفها

عندما تبدأ في تعلم الذكاء الاصطناعي ، تصادف مصطلحًا بشكل متكرر - التعلم الآلي. ما هذا؟ أنواع التعلم الآلي إن وجدت؟

في هذه المقالة ، سنتعامل مع هذه الأسئلة نفسها.

هيا بنا نبدأ.

ما هو التعلم الآلي؟

هل تساءلت يومًا كيف يوصيك Facebook بأصدقائك؟

أو كيف توصي أمازون بشراء منتجاتك؟

يستخدمون جميعًا خوارزميات التعلم الآلي.

يشير التعلم الآلي إلى مجال الدراسة ، والذي يمكّن الآلات من الاستمرار في تحسين أدائها دون الحاجة إلى البرمجة.

من خلال التعلم الآلي ، يمكن لبرامجك وبرامجك الآلية تعلم أشياء جديدة دائمًا وإعطاء نتائج أفضل.

تتطلب هذه الآلات الكثير من البرمجة في البداية. ولكن بمجرد بدء العملية ، يبدأون في تعلم جوانب مختلفة من المهمة بأنفسهم. نظرًا لأن التعلم الآلي يمكن أن يساعد العديد من الصناعات ، فإن النطاق المستقبلي للتعلم الآلي سيكون مشرقًا.

يعد التعلم الآلي فرعًا أساسيًا من فروع الذكاء الاصطناعي ، ويجد استخداماته في قطاعات متعددة ، بما في ذلك:

• التجارة الإلكترونية
• الرعاية الصحية ( اقرأ : التعلم الآلي في الرعاية الصحية)
• وسائل التواصل الاجتماعي
• تمويل
• السيارات

و أكثر من ذلك بكثير.

كيف يعمل التعلم الآلي؟

في التعلم الآلي ، تقوم بوضع بعض بيانات التدريب التي تقوم بتدريب الكمبيوتر. يستخدم البيانات لإنشاء نموذج ، وعندما يحصل على مدخلات جديدة ، فإنه يستخدمها لعمل تنبؤات.

إذا تبين أن التوقع خاطئ ، يعيد الكمبيوتر بدء العملية مرة أخرى حتى يقوم بالتنبؤ الصحيح.

كما لاحظت ، يتعلم النظام متى يقوم بالتنبؤ. كان مجرد مثال بسيط.

تعد خوارزميات التعلم الآلي معقدة للغاية وتتطلب العديد من الخطوات الأخرى. تتيح لك أدوات التعلم الآلي المختلفة استكشاف أعماق مجالات علوم البيانات وتجربتها وابتكار حلول AI / ML كاملة الوظائف. تم تصميم أدوات مختلفة لتلبية الاحتياجات المختلفة. لذلك ، سيعتمد اختيار أدوات التعلم الآلي إلى حد كبير على المشروع المطروح والنتيجة المتوقعة وأحيانًا على مستوى خبرتك.

أنواع مختلفة من التعلم الآلي

فيما يلي الأنواع التالية من التعلم الآلي:

التعلم الخاضع للإشراف

التعلم الخاضع للإشراف هو عندما تزود الجهاز بالكثير من بيانات التدريب لأداء مهمة محددة.

على سبيل المثال ، لتعليم الطفل اللون الأحمر ، ستظهر له مجموعة من الأشياء الحمراء مثل تفاحة ، كرة حمراء ، أليس كذلك؟

بعد عرض نوع مجموعة الأشياء الحمراء ، ستظهر له شيئًا أحمر اللون واسأله عن اللون لمعرفة ما إذا كان الطفل قد تعلمه أم لا.

في التعلم الخاضع للإشراف ، أنت تقوم بتدريس الآلة بالمثل.

إنه أكثر أنواع ML التي يمكن الوصول إليها ، وهو أيضًا النوع الأكثر شيوعًا.

في بيانات التدريب ، ستقوم بإطعام الجهاز بالعديد من الأمثلة المماثلة ، وسيتوقع الكمبيوتر الإجابة. يمكنك بعد ذلك تقديم ملاحظات إلى الكمبيوتر حول ما إذا كان قد قام بالتنبؤ الصحيح أم لا.

مثال على التعلم الخاضع للإشراف

أنت تقدم للجهاز بالمعلومات التالية:

2،7 = 9

5،6 = 11

9،10 = 19

أنت الآن تطرح على الجهاز الأسئلة التالية:

9،1 =؟

8،9 =؟

20،4 =؟

اعتمادًا على إجابات الجهاز ، يمكنك منحه المزيد من بيانات التدريب أو إعطائه مشاكل أكثر تعقيدًا.

التعلم الخاضع للإشراف خاص بمهمة محددة ، ولهذا السبب فهو شائع جدًا.

تعليم غير مشرف عليه

كما يوحي الاسم ، فإن التعلم غير الخاضع للإشراف هو عكس التعلم الخاضع للإشراف. في هذه الحالة ، لن تزود الجهاز بأي بيانات تدريب.

يجب أن تصل الآلة إلى استنتاجات دون أي بيانات مصنفة. إنه صعب التنفيذ قليلاً من التعلم الخاضع للإشراف.

يتم استخدامه لتجميع البيانات ولإيجاد الحالات الشاذة.

باتباع المثال الذي ناقشناه أعلاه ، لنفترض أنك لم تُظهر للطفل أشياء مختلفة باللون الأحمر في البداية.

بدلاً من ذلك ، تضع مجموعة من الأشياء ذات اللون الأحمر والأخضر أمامه وتطلب منه الفصل بينها.

التعلم غير الخاضع للإشراف مشابه لهذا المثال.

مثال على التعلم غير الخاضع للإشراف

لنفترض أن لديك مقالات إخبارية مختلفة ، وتريد تصنيفها في فئات مختلفة. ستعطي المقالات للجهاز ، وستكتشف القواسم المشتركة بينها.

ستقوم بعد ذلك بتقسيم المقالات إلى فئات مختلفة وفقًا للبيانات التي تجدها.

الآن ، عند تقديم مقال جديد إلى الجهاز ، فإنه سيصنفه تلقائيًا.

تمامًا مثل أنواع التعلم الآلي الأخرى ، فهو أيضًا شائع جدًا لأنه يعتمد على البيانات.

تعزيز التعلم

يختلف التعلم المعزز تمامًا عن الأنواع الأخرى من التعلم الآلي (الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف).

العلاقة بين البيانات والآلة مختلفة تمامًا عن أنواع التعلم الآلي الأخرى أيضًا.

في التعلم المعزز ، تتعلم الآلة من أخطائها. أنت تمنح الجهاز بيئة معينة يمكنه من خلالها أداء مجموعة معينة من الإجراءات. الآن ، سوف يتعلم عن طريق التجربة والخطأ.

في المثال الذي ناقشناه أعلاه ، افترض أنك أظهرت للطفل تفاحة وموزة ثم اسأله أيهما أحمر.

إذا أجاب الطفل بشكل صحيح ، فأنت تقدم له حلوى (أو شوكولاتة) ، وإذا أعطى الطفل إجابة خاطئة ، فأنت لا تعطيه نفس الشيء.

في التعلم المعزز ، تتعلم الآلة بالمثل.

مثال على التعلم المعزز

أنت تعطي الآلة متاهة لحلها. ستحاول الآلة فك رموز المتاهة وارتكاب الأخطاء. عندما تفشل في حل المتاهة ، ستحاول مرة أخرى. ومع كل خطأ ، ستتعلم الآلة ما يجب تجنبه.

من خلال تكرار هذا النشاط ، ستستمر الآلة في تعلم المزيد من المعلومات حول المتاهة. باستخدام هذه المعلومات ، ستحل المتاهة في بعض الوقت أيضًا.

على الرغم من أن التعلم المعزز يمثل تحديًا كبيرًا في التنفيذ ، إلا أنه يجد تطبيقات في العديد من الصناعات.

تطبيقات لأنواع مختلفة من التعلم الآلي

أنت تعلم الآن أن هناك ثلاثة أنواع من التعلم الآلي ، ولكن أين يتم استخدامها؟ حسنًا ، توضح النقاط التالية الأمر نفسه:

التعلم الخاضع للإشراف

• التعرف على الوجوه - التعرف على الوجوه في الصور (Facebook و Google Photos)
• عامل تصفية البريد العشوائي - تحديد رسائل البريد الإلكتروني العشوائية عن طريق التحقق من محتواها

تعليم غير مشرف عليه

• أنظمة التوصية - التوصية بالمنتجات للمشترين (مثل أمازون)
• تصنيف البيانات - تصنيف البيانات من أجل تنظيم أفضل
• تقسيم العملاء - تصنيف العملاء إلى فئات مختلفة وفقًا لصفات مختلفة

تعزيز التعلم

• الصناعة التحويلية - تبسيط عملية التصنيع الآلي
• الروبوتات - قم بتعليم الآلات كيفية تجنب الأخطاء
• ألعاب الفيديو - ذكاء اصطناعي أفضل لشخصيات ألعاب الفيديو والشخصيات غير القابلة للعب

هل تريد استخدام التعلم الآلي؟

يعد التعلم الآلي من أكثر التقنيات تأثيرًا في العالم. هذا سبب كبير لشعبية كبيرة في الوقت الحاضر.

تستخدم العديد من الصناعات التعلم الآلي لأغراض مختلفة ، وبالتالي يزداد الطلب يومًا بعد يوم. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن الوظائف في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، تحقق من IIIT-B و upGrad's دبلوم PG في برنامج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.