Machine Learning

Machine Learning هو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أنظمة الكمبيوتر من التعلم والتحسين من التجربة دون برمجة صريحة. ويتضمن استخدام تقنيات رياضية وإحصائية معقدة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتفسيرها، وتحديد الأنماط، واتخاذ تنبؤات أو قرارات بناءً على البيانات.

يتمثل الهدف من Machine Learning في إنشاء أنظمة ذكية يمكنها التعلم والتحسين تلقائيًا من التجربة، دون تدخل بشري. ويتحقق ذلك من خلال تدريب النظام على كميات كبيرة من البيانات، مما يسمح له بتحديد الأنماط والعلاقات، ثم استخدام هذه المعرفة لوضع تنبؤات أو قرارات بشأن البيانات الجديدة.

Machine Learning يمكن تصنيفها بشكل عام إلى ثلاث فئات:

التعلّم تحت الإشراف: ويتضمن ذلك استخدام البيانات المصنفة لتدريب نموذج لاتخاذ تنبؤات أو قرارات. حيث يتم تزويد النظام ببيانات المدخلات وبيانات المخرجات المقابلة، ويتعلم النظام كيفية ربط المدخلات بالمخرجات من خلال تحديد الأنماط والعلاقات في البيانات. تتضمن أمثلة التعلم تحت الإشراف التعرف على الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.
التعلّم غير الخاضع للإشراف: يتضمن ذلك استخدام بيانات غير موسومة لتدريب نموذج لتحديد الأنماط والعلاقات في البيانات. يتم تزويد النظام ببيانات المدخلات، ويتعلم تجميع البيانات وتصنيفها بناءً على أوجه التشابه والاختلاف. تتضمن أمثلة التعلم غير الخاضع للإشراف التجميع واكتشاف الشذوذ وتقليل الأبعاد.
التعلّم المعزز: يتضمن ذلك استخدام نظام قائم على المكافأة لتدريب نموذج لاتخاذ القرارات واتخاذ الإجراءات. يتم تزويد النظام بمجموعة من الإجراءات الممكنة ودالة المكافأة، ويتعلم النظام تعظيم المكافأة من خلال اتخاذ أفضل الإجراءات الممكنة في موقف معين. ومن أمثلة التعلّم المعزز اللعب والروبوتات والمركبات ذاتية القيادة.

Machine Learning لديها مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة والتصنيع. يتم استخدامه لتحسين تجربة العملاء، وتحسين العمليات التجارية، واتخاذ تنبؤات وقرارات أكثر دقة.

بشكل عام، تُعد تقنية Machine Learning أداة قوية لديها القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نعيش ونعمل بها. ومع استمرار نمو كمية البيانات التي يتم توليدها، ستزداد أهمية Machine Learning في إطلاق إمكاناتها.