ما هو التعلم الآلي ولماذا هو مهم
نشرت: 2018-06-12الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق هي ثلاث من أهم الكلمات الطنانة في الصناعة اليوم. وغالبًا ما نميل إلى استخدام مصطلحات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) بشكل مترادف. ومع ذلك ، فإن هذين المصطلحين مختلفان تمامًا - يعد التعلم الآلي أحد الجوانب الحاسمة في مجال الذكاء الاصطناعي الأوسع بكثير.
نيدهي تشابيل ، رئيس ML في Intel يضعها على نحو ملائم :
"الذكاء الاصطناعي هو أساسًا الذكاء - كيف نجعل الآلات ذكية ، في حين أن التعلم الآلي هو تنفيذ طرق الحوسبة التي تدعمها. الطريقة التي أفكر بها هي: الذكاء الاصطناعي هو العلم ، والتعلم الآلي هو الخوارزميات التي تجعل الآلات أكثر ذكاءً ".
وبالتالي ، وبكلمات بسيطة ، فإن الذكاء الاصطناعي هو مجال يتضمن تحويل الآلات إلى وحدات "ذكية وذكية" ، في حين أن ML هو فرع تحت الذكاء الاصطناعي يتعامل في تعليم الكمبيوتر "التعلم" لأداء المهام بمفرده .
الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة!
الآن ، دعنا نتعمق في ما هو التعلم الآلي.
جدول المحتويات
ما هو التعلم الآلي؟
وفقًا لـ SAS ، "التعلم الآلي هو طريقة لتحليل البيانات تعمل على أتمتة بناء النموذج التحليلي. إنه فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل تدخل بشري ".
على الرغم من أن مصطلح التعلم الآلي لم يتم تسليط الضوء عليه إلا مؤخرًا ، إلا أن مفهوم التعلم الآلي موجود منذ فترة طويلة ، وأول مثال على ذلك هو آلة ألان تورينج إنجما التي طورها خلال الحرب العالمية الثانية. اليوم ، التعلم الآلي موجود في كل مكان حولنا تقريبًا ، بدءًا من الأشياء العادية في حياتنا إلى الحسابات الأكثر تعقيدًا التي تتضمن البيانات الضخمة. على سبيل المثال ، تعتبر سيارة Google ذاتية القيادة والتوصيات المخصصة على مواقع مثل Netflix و Amazon و Spotify ، كلها من نتائج التعلم الآلي.
كيف تتعلم الآلات؟
لفهم السؤال "ما هو التعلم الآلي" بشكل أفضل ، علينا أن نعرف التقنيات التي يمكن من خلالها للآلات أن "تتعلم" بنفسها. هناك ثلاث طرق أساسية يمكن للأجهزة من خلالها تعلم القيام بالأشياء - التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. بينما يتم الإشراف على ما يقرب من 70٪ من ML ، إلا أن حوالي 10-20٪ فقط من ML هي تعلم غير خاضع للإشراف.
التعلم الخاضع للإشراف
صفقات التعلم الخاضعة للإشراف في مدخلات ومخرجات محددة ومحددة بوضوح ويتم تدريب الخوارزميات هنا من خلال العلامات المصنفة. في التعلم الخاضع للإشراف ، تتلقى خوارزمية التعلم كلاً من مجموعة المدخلات المحددة إلى جانب مجموعة المخرجات الصحيحة. لذلك ، ستقوم الخوارزمية بعد ذلك بتعديل الهيكل وفقًا للنمط الذي تتخيله في المدخلات والمخرجات المستلمة. هذا هو نموذج التعرف على الأنماط للتعلم الذي يتضمن طرقًا مثل التصنيف والانحدار والتنبؤ وتعزيز التدرج.
عادة ما يتم تطبيق التعلم الخاضع للإشراف في الحالات التي تنطوي على بيانات تاريخية. على سبيل المثال ، باستخدام البيانات التاريخية لمعاملات بطاقات الائتمان ، يمكن للتعلم الخاضع للإشراف التنبؤ بالإمكانيات المستقبلية لمعاملات البطاقة الخاطئة أو الاحتيالية.
الشبكات العصبية: تطبيقات في العالم الحقيقي
تعليم غير مشرف عليه
على عكس التعلم الخاضع للإشراف الذي يستخدم مجموعات البيانات التاريخية ، فإن التعلم غير الخاضع للإشراف هو تطبيقات تفتقر إلى أي بيانات تاريخية على الإطلاق. في هذه الطريقة ، تتجاوز خوارزمية التعلم البيانات للتوصل إلى الهيكل المناسب - على الرغم من أن البيانات خالية من العلامات ، فإن الخوارزمية تقسم البيانات إلى أجزاء أصغر وفقًا لخصائص كل منها ، وغالبًا بمساعدة شجرة القرار. يعد التعلم غير الخاضع للإشراف مثاليًا لتطبيقات بيانات المعاملات ، مثل تحديد شرائح العملاء ومجموعاتهم بسمات محددة.
تُستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف في الغالب في إنشاء محتوى مخصص لمجموعات المستخدمين الفردية. تعتبر التوصيات عبر الإنترنت حول منصات التسوق وتحديد القيم المتطرفة للبيانات مثالين رائعين على التعلم غير الخاضع للإشراف.
تعزيز التعلم
التعلم المعزز مشابه تمامًا لطريقة تحليل البيانات التقليدية حيث تتعلم الخوارزميات من خلال طريقة التجربة والخطأ ، وبعد ذلك تعلن النتائج مع أفضل النتائج الممكنة. يتكون التعلم المعزز من ثلاثة مكونات أساسية - الوكيل ، والبيئة ، والإجراءات. يشير الوكيل هنا إلى المتعلم / صانع القرار ؛ تتكون البيئة من كل ما يتفاعل معه الوكيل ، وتشير الإجراءات إلى الأشياء التي يمكن أن يؤديها الوكيل.
يساعد هذا النوع من التعلم في تحسين الخوارزمية بمرور الوقت لأنه يستمر في ضبط الخوارزمية عندما تكتشف أخطاء فيها. تعد مسارات خرائط Google واحدة من أفضل الأمثلة على التعلم المعزز.
الآن بعد أن أصبحت على دراية بما هو التعلم الآلي ، بما في ذلك الأنواع التي يمكنك من خلالها جعل الآلات تتعلم ، دعنا الآن نلقي نظرة على التطبيقات المختلفة للتعلم الآلي في العالم اليوم.
تعمل تقنيات التعلم الآلي الست هذه على تحسين الرعاية الصحية
لماذا يعد التعلم الآلي مهمًا في عالم اليوم؟
بعد ما هو التعلم الآلي ، يأتي السؤال المهم التالي - "ما أهمية التعلم الآلي؟"
ينصب التركيز الرئيسي للتعلم الآلي على مساعدة المؤسسات على تعزيز الأداء العام ، والإنتاجية ، وعملية صنع القرار من خلال الخوض في الكميات الهائلة من احتياطيات البيانات. عندما تبدأ الآلات في التعلم من خلال الخوارزميات ، فإنها ستساعد الشركات على كشف مثل هذه الأنماط داخل البيانات التي يمكن أن تساعدهم في اتخاذ قرارات أفضل دون الحاجة إلى تدخل بشري. بصرف النظر عن هذه الميزة المسبقة ، يتمتع التعلم الآلي بالمزايا التالية:
التحليل والتقييم في الوقت المناسب
من خلال غربلة كميات هائلة من البيانات مثل ملاحظات العملاء والتفاعل ، يمكن أن تساعدك خوارزميات ML في إجراء تحليل وتقييم في الوقت المناسب لاستراتيجياتك التنظيمية. عند إنشاء نموذج عمل من خلال استعراض مصادر متعددة للبيانات ، تحصل على فرصة لرؤية المتغيرات ذات الصلة. بهذه الطريقة ، يمكن أن يساعدك التعلم الآلي على فهم سلوك العميل ، مما يسمح لك بتبسيط استراتيجيات اكتساب العملاء والتسويق الرقمي وفقًا لذلك.
أصبحت التنبؤات في الوقت الفعلي ممكنة من خلال المعالجة السريعة
واحدة من أكثر الميزات إثارة للإعجاب لخوارزميات ML هي أنها سريعة للغاية ، ونتيجة لذلك تتم معالجة البيانات من مصادر متعددة بسرعة. وهذا بدوره يساعد في عمل تنبؤات في الوقت الفعلي يمكن أن تكون مفيدة جدًا للشركات. على سبيل المثال،
- تحليل الزبدة - يتضمن تحديد شرائح العملاء التي من المحتمل أن تترك علامتك التجارية.
- العملاء المحتملين والتحويل - توفر خوارزميات ML رؤى حول أنماط الشراء والإنفاق لقطاعات العملاء المختلفة ، مما يسمح للشركات بوضع استراتيجيات يمكنها تقليل الخسائر وتقوية الأرباح.
- الاحتفاظ بالعملاء - يمكن أن تساعد خوارزميات ML في تحديد الأعمال المتراكمة في سياسات اكتساب العملاء وحملات التسويق. باستخدام هذه الأفكار ، يمكنك تعديل استراتيجيات عملك وتحسين تجربة العملاء الشاملة للاحتفاظ بقاعدة عملائك.
تحويل الصناعات
بدأ التعلم الآلي بالفعل في تحويل الصناعات من خلال قدرته على تقديم رؤى قيمة في الوقت الفعلي. تستفيد شركات التمويل والتأمين من تقنيات ML لتحديد أنماط ذات مغزى ضمن مجموعات البيانات الكبيرة ، لمنع الاحتيال ، ولتوفير خطط مالية مخصصة لمختلف شرائح العملاء. في مجال الرعاية الصحية ، تسمح الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة استشعار اللياقة البدنية التي تعمل بتقنية ML للأفراد بتولي مسؤولية صحتهم ، وبالتالي تقليل الضغط على المهنيين الصحيين. تستخدم صناعة النفط والغاز التعلم الآلي أيضًا لاكتشاف مصادر طاقة جديدة ، وتحليل المعادن في الأرض ، والتنبؤ بفشل النظام ، وما إلى ذلك.
تعلم دورة ML من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.
مهندسو التعلم الآلي: الخرافات مقابل الحقائق
بالطبع ، كل هذا مجرد غيض من فيض. إذا كنت مهتمًا بفهم ما هو التعلم الآلي في العمق ، فمن الأفضل أن تبحث بشكل أعمق في التكنولوجيا. نأمل أن نتمكن من مساعدتك في فهم ما هو التعلم الآلي ، على الأقل ظاهريًا. هناك دائمًا الكثير مما يجب فعله والتعلم ، فمجرد طرح السؤال "ما هو التعلم الآلي" لن يساعد إلا قليلاً. حان الوقت لتتعمق وتتعمق في التكنولوجيا!
