التعلم الآلي هو أسلوب لتحليل البيانات يعمل على أتمتة إنشاء النماذج التحليلية. علاوة على ذلك ، فهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يقوم على فرضية أن الأنظمة يمكن أن تتعلم من البيانات. بالإضافة إلى تحديد الأنماط وتنفيذ القرارات بتدخل بشري ضئيل أو بدون تدخل بشري. ستُظهر هذه الدراسة أساسًا ما هو التعلم الآلي والأنواع والأمثلة والدورة التدريبية.
ما أهمية التعلم الآلي؟
وبالمثل ، فإن نفس الديناميكيات التي جعلت التنقيب عن البيانات وتحليل بايزي أكثر شيوعًا من أي وقت مضى تدفع الاهتمام المتجدد بالتعلم الآلي. علاوة على ذلك ، فإن أشياء مثل زيادة حجم البيانات وتنوعها وأرخصها وأكثر قوة الحوسبة المعالجة وتخزين البيانات بتكلفة منخفضة.
كل هذا يعني أنه يمكن إنشاء النماذج بسرعة وبشكل تلقائي. يمكن لهذا حتى تقييم البيانات الأكبر والأكثر تعقيدًا وتقديم إجابات أسرع وأكثر دقة - حتى على نطاق واسع. وهكذا من خلال تطوير نماذج مفصلة ، تحسِّن الشركة فرصها في التعرف على الاحتمالات القيمة - أو تجنب المخاطر غير المتوقعة.
أنواع التعلم الآلي
فيما يلي أنواع مختلفة من التعلم الآلي
أنواع التعلم الآلي: تحت الإشراف
يتم تدريس الآلة بالقدوة في التعلم الخاضع للإشراف. وفي الوقت نفسه ، يعطي المشغل خوارزمية الآلة مجموعة بيانات معروفة مع المدخلات والمخرجات المرغوبة. ويجب على النظام معرفة كيفية الحصول على تلك المدخلات والمخرجات.
على الرغم من أن المشغل على دراية بالحلول المناسبة للمشكلة. تتعرف الخوارزمية على الأنماط في البيانات ، وتتعلم من الملاحظات ، وتولد التنبؤات. علاوة على ذلك ، تُنشئ الخوارزمية تنبؤات ، يتم تصحيحها بعد ذلك بواسطة المشغل ، وتتكرر هذه العملية حتى تصل الخوارزمية إلى درجة عالية من الفعالية.
أولاً ، التصنيف ، وثانيًا ، الانحدار ، وأخيرًا ، التنبؤ كلها مجموعات فرعية من التعلم الخاضع للإشراف.
تصنيف: تحت تصنيف المهام. يجب أن ينتهي الكمبيوتر الذي يتعلم الآلة في النهاية من البيانات التي تمت ملاحظتها ويختار ما إذا كان سيتم تنفيذ المهمة أم لا.
ما الفئة التي تدخل فيها الملاحظات الجديدة؟ عند فحص رسائل البريد الإلكتروني على أنها "بريد عشوائي أو ليست بريد عشوائي". على سبيل المثال ، يجب على البرنامج فحص بيانات المراقبة الموجودة وتصفية رسائل البريد الإلكتروني بشكل مناسب.
تراجع: يتطلب هذا التحدي خوارزمية تعلم الآلات لتقدير - وفهم - العلاقات بين المتغيرات. بالإضافة إلى ذلك ، يعد تحليل الانحدار مفيدًا بشكل خاص للتنبؤ والتنبؤ. لأنه يركز على متغير تابع واحد وسلسلة من المتغيرات المتغيرة الأخرى.
التوقع: هي ممارسة التنبؤ بالمستقبل بناءً على حقائق الماضي والحاضر ، وتستخدم على نطاق واسع لتحليل الأنماط.
أنواع التعلم الآلي: شبه خاضع للإشراف
التعلم شبه الخاضع للإشراف يشبه إلى حد بعيد التعلم الخاضع للإشراف. بمعنى أنه يستخدم كلاً من البيانات المصنفة وغير المصنفة. علاوة على ذلك ، فإن البيانات المصنفة هي المعلومات التي تحتوي على علامات ذات صلة بحيث يمكن للخوارزمية تفسيرها. في حين أن البيانات غير المسماة لا تحتوي على تلك المعلومات. من خلال الاستفادة من هذا
يمكن لخوارزميات تعلم الآلات ، عند دمجها ، أن تتعلم تصنيف البيانات غير المسماة.
أنواع التعلم الآلي: التعلم بدون إشراف
في هذه الحالة ، تقوم خوارزمية التعلم الآلي بفحص البيانات لاكتشاف الأنماط. وفي الوقت نفسه ، لا يوجد مفتاح استجابة أو عامل بشري لتقديم التوجيه. بدلاً من ذلك ، من خلال تحليل البيانات التي يمكن الوصول إليها ، تحدد الآلة الارتباطات والارتباطات. علاوة على ذلك ، تُترك خوارزمية الآلة لفهم مجموعات البيانات الضخمة. وأيضًا معالجة هذه البيانات في عملية تعلم غير خاضعة للإشراف. ولكن بعد ذلك تحاول الخوارزمية تنظيم تلك البيانات لوصف هيكلها. ومع ذلك ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تجميع البيانات في مجموعات أو ترتيبها بطريقة أكثر تنظيماً.
أثناء تقييم البيانات الإضافية ، تزداد قدرتها على اتخاذ القرارات بناءً على تلك البيانات وتصبح أكثر دقة
تقع الأنشطة التالية ضمن نطاق التعلم غير الخاضع للإشراف:
التكتل هي عملية تجميع مجموعات البيانات القابلة للمقارنة (بناءً على معايير محددة). من الضروري تقسيم البيانات إلى مجموعات مختلفة وتحليل كل مجموعة بيانات للكشف عن الاتجاهات.
تقليل البعد هو عملية تقليل عدد المتغيرات في التحقيق للحصول على المعلومات الدقيقة المطلوبة.
أنواع التعلم الآلي: من خلال التعزيز
التعلم المعزز يهتم بإجراءات التعلم المنظم. حيث تكون خوارزمية الآلة عبارة عن مجموعة من الإجراءات والمعلمات والقيم النهائية التي يجب اتباعها. بعد تعريف القواعد ، تحاول خوارزمية التعلم الآلي استكشاف العديد من الخيارات والإمكانيات. وبالتالي مراقبة وتقييم كل ناتج لتحديد أيهما مثالي. بالإضافة إلى ذلك ، يوجه التعلم المعزز الآلات من خلال التجربة والخطأ. علاوة على ذلك ، تتعلم من التجارب السابقة وتبدأ في تعديل استراتيجيتها كرد فعل على الموقف لتحقيق أكبر نتيجة محتملة.
اقرأ أيضا: 5 استخدامات للتعلم الآلي في مكان العمل
أمثلة على تعلم الآلة
التعرف على الصور
في العالم الحقيقي ، يعد التعرف على الصور مثالًا معروفًا ومستخدمًا على نطاق واسع للتعلم الرقمي. علاوة على ذلك ، يمكنه التعرف على كائن كصورة رقمية اعتمادًا على كثافة البكسل في الصور الفوتوغرافية بالأبيض والأسود أو الصور الملونة.
أمثلة على التعلم الآلي للتعرف على الصور في العالم الحقيقي:
المثال الأول: صنف الأشعة السينية على أنها خبيثة أو غير سرطانية.
المثال الثاني: أعطِ اسمًا لوجه مصور (يُعرف أيضًا باسم "العلامات" على وسائل التواصل الاجتماعي).
المثال الثالث: يتم التعرف على خط اليد عن طريق تقسيم حرف واحد إلى صور أصغر.
وغالبًا ما يتم استخدامه أيضًا للتعرف على الوجه المستند إلى الصور. يمكن للتكنولوجيا اكتشاف القواسم المشتركة ومطابقتها مع الوجوه باستخدام قاعدة بيانات للأشخاص. هذا مصطلح يستخدم بشكل متكرر في تطبيق القانون.
التعرف على الكلام
التعلم الآلي قادر على تحويل الكلام إلى نص. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحويل الصوت الحي وتسجيل الكلام إلى ملفات نصية بواسطة بعض حلول البرامج. يمكن أيضًا استخدام شدة نطاقات التردد الزمني لتقسيم الكلام.
أمثلة على التعلم الآلي في التعرف على الكلام في العالم الحقيقي:
أولا ، البحث بالصوت
ثانيًا ، طلب رقم هاتف
ثالثًا ، أمر الجهاز
تعد الأجهزة مثل Google Home و Amazon Alexa أمثلة على كيفية استخدام برنامج التعرف على الكلام.
التقييم الطبي
يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تشخيص المرض. علاوة على ذلك ، يستخدم العديد من الأطباء روبوتات المحادثة مع التعرف على الكلام لتحديد أنماط الأعراض.
أمثلة على التعلم الآلي للتشخيص الطبي في العالم الحقيقي:
- المساعدة في صياغة التشخيص أو التوصية بمسار العلاج
- يتم استخدامه في علم الأورام وعلم الأمراض لتحديد الأنسجة الخبيثة.
- فحص سوائل الجسم في حالات نادرة من الأمراض ، يسمح الجمع بين برامج التعرف على الوجه والتعلم الآلي بمسح صور المريض ضوئيًا. بالإضافة إلى تحديد الظواهر المرتبطة بأمراض وراثية غير شائعة.
التحوط الإحصائي
التحكيم هو أ الآلي المتعلقة بالتمويل نهج التداول المستخدم لإدارة حجم ضخم من الأوراق المالية. ومع ذلك ، يتم استخدام خوارزمية التداول في النهج لتحليل مجموعة من الأوراق المالية باستخدام البيانات الاقتصادية والارتباطات.
أمثلة على التعلم الآلي للمراجحة الإحصائية في العالم الحقيقي:
تداول حسابي يفحص البنية الدقيقة للسوق
تحليل كميات هائلة من البيانات
التعرف على فرص المراجحة في الوقت الحقيقي.
يعمل التعلم الآلي على تحسين نهج المراجحة من خلال تحسينه.
التحليلات التنبؤية
يمكن أن يصنف التعلم الآلي البيانات التي يمكن الوصول إليها إلى مجموعات ، والتي يمكن تحديدها لاحقًا من خلال القواعد التي يحددها المحللون. ومع ذلك ، بمجرد اكتمال التصنيف ، يمكن للمحللين حساب احتمال الفشل.
أمثلة على التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية قيد التنفيذ:
- تحديد ما إذا كانت المعاملة احتيالية أم قانونية
- تحسين طرق التنبؤ لحساب احتمالية حدوث مشكلة.
التحليلات التنبؤية من أكثر التطبيقات الواعدة للتعلم الآلي. يمكن استخدامه في كل شيء ، من إنشاء المنتج إلى تسعير العقارات.
استخلاص
يمكن استخراج المعلومات المنظمة من البيانات غير المهيكلة باستخدام التعلم الآلي. تجمع المنظمات كميات هائلة من البيانات من عملائها. علاوة على ذلك ، تتم أتمتة عملية إضافة تعليقات توضيحية لمجموعات البيانات الخاصة بأدوات التحليلات التنبؤية باستخدام خوارزميات تعلم الآلات.
أمثلة على التعلم الآلي للاستخراج من العالم الحقيقي:
قم بإنشاء نموذج يمكنه توقع تشوهات الأحبال الصوتية.
يضع استراتيجيات للوقاية من الأمراض وتشخيصها وعلاجها.
مساعدة الأطباء في تشخيص المشكلات وعلاجها بسرعة.
عادةً ما تستغرق هذه الإجراءات وقتًا طويلاً. من ناحية أخرى ، يمكن للتعلم الآلي تتبع المعلومات واستخراجها من مليارات عينات البيانات
مع التعلم الآلي ، يكون المستقبل أكثر إشراقًا
التعلم الآلي هو تقنية ذكاء اصطناعي رائعة. لقد أدى التعلم الآلي بالفعل إلى تغيير حياتنا اليومية والمستقبل في تطبيقاته المبكرة
تحقق من Personalization Builder إذا كنت مستعدًا لتطبيق التعلم الآلي على إستراتيجية عملك وإنشاء تجارب مخصصة. استخدم التحليلات والنمذجة التنبؤية للتعرف على تفضيلات كل عميل!
دورة تعلم الآلة
دورة تعلم الآلة: انحدار خطي متغير واحد
بناءً على قيمة الإدخال ، يتنبأ الانحدار الخطي بإخراج حقيقي القيمة. نناقش استخدام الانحدار الخطي للتنبؤ بأسعار المساكن ، ونقدم مفهوم دالة التكلفة ، ونقدم طريقة تعلم النسب المتدرجة.
دورة تعلم الآلة: مراجعة الجبر الخطي
تعمل هذه الوحدة الاختيارية على تحديث الطلاب بمفاهيم الجبر الخطي. مطلوب فهم أساسي للجبر الخطي لبقية الدورة ، خاصة عندما نبدأ في تغطية النماذج ذات المتغيرات المتعددة.
دورة تعلم الآلة: الانحدار الخطي المتغير المتعدد
ماذا لو احتوت مدخلاتك على قيم متعددة؟ توضح هذه الوحدة كيف يمكن تمديد الانحدار الخطي لمراعاة ميزات الإدخال المتعددة. نراجع أيضًا أفضل الممارسات لوضع الانحدار الخطي موضع التنفيذ.
دورة تعلم الآلة: دروس لأوكتاف / ماتلاب
تتضمن هذه الدورة مهام البرمجة التي ستساعدك على فهم كيفية وضع خوارزميات التعلم موضع التنفيذ. ثانيًا ، ستحتاج إلى استخدام Octave أو MATLAB لإكمال مهام البرمجة. تقدم لك هذه الوحدة إلى Octave / Matlab وترشدك خلال عملية إرسال مهمة.
دورة تعلم الآلة: التنظيم
يجب أن تكون نماذج التعلم الآلي قادرة على التعميم جيدًا على الأمثلة الجديدة التي لم يسبق للنموذج رؤيتها من قبل. بالإضافة إلى ذلك ، نقدم تنظيمًا في هذه الوحدة للمساعدة في منع النماذج من التجهيز الزائد لبيانات التدريب.
تعلم الآلة: التمثيل في الشبكات العصبية
الشبكات العصبية هي نموذج يعتمد على كيفية عمل الدماغ. علاوة على ذلك ، يتم استخدامه على نطاق واسع في العديد من التطبيقات اليوم. عندما يفسر هاتفك ويفهم أوامرك الصوتية ، فمن المرجح أن تساعد الشبكة العصبية في فهم كلامك. مرة أخرى ، عندما تقوم بصرف شيك ، فإن الأجهزة التي تقرأ الأرقام تلقائيًا تستخدم أيضًا الشبكات العصبية.
ما هي اللغة الأكثر فعالية لتعلم الآلة؟
على الرغم من أن اللغات ذات المستوى المنخفض (مثل R أو C ++ أو Java) أبطأ ، إلا أنها أكثر صعوبة في إتقانها. تعد اللغات عالية المستوى (مثل Python و JavaScript) أسرع في التعلم ولكنها أبطأ في الاستخدام. لغة Python هي لغة حيوية لتحليلات البيانات والتعلم الآلي.
ما الذي يميز الذكاء الاصطناعي عن التعلم الآلي؟
تستخدم أجهزة الكمبيوتر "الذكية" الذكاء الاصطناعي لتقليد الفكر البشري والقيام بأنشطة مستقلة. تسمى العملية التي يصبح من خلالها نظام الكمبيوتر ذكيًا التعلم الآلي. يعد استخدام الشبكة العصبية ، وهي مجموعة من الخوارزميات القائمة على الدماغ البشري ، إحدى طرق تعليم الكمبيوتر لتقليد التفكير البشري.
هل الرياضيات ضرورية لتعلم الآلة؟
يعتمد التعلم الآلي بشكل كبير على الرياضيات للمساعدة في إنشاء خوارزميات يمكنها التعلم من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة.
هل التشفير مطلوب لتعلم الآلة؟
نعم ، مطلوب بعض الخبرة في الترميز إذا كنت ترغب في العمل في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
هل تعلم الآلة يمثل تحديًا؟
تعد الحاجة إلى فهم متعمق للعديد من مجالات الرياضيات وعلوم الكمبيوتر ، فضلاً عن الاهتمام الدقيق بالتفاصيل المطلوبة لاكتشاف أوجه القصور الخوارزمية ، من العوامل التي تجعل التعلم الآلي صعبًا. لتحسين الخوارزمية ، تتطلب تطبيقات التعلم الآلي أيضًا الانتباه الدقيق.
وفي الختام
التعلم الآلي ضروري للغاية كرجل أعمال أو امرأة ، حتى كطالب. من الواضح أن الدراسة أعلاه هي الدليل.
الأسئلة الشائعة حول تعلم الآلة
ما هو الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي؟
الذكاء الاصطناعي هو تقنية تمكن الآلة من محاكاة السلوك البشري. ومع ذلك ، فإن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي والتي تسمح للآلة بالتعلم تلقائيًا من البيانات السابقة دون الحاجة إلى البرمجة بشكل صريح. الهدف من الذكاء الاصطناعي هو صنع نظام كمبيوتر ذكي مثل البشر لحل المشكلات المعقدة.
ما هي الأنواع الأربعة للتعلم الآلي؟
هناك أربعة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي: أولاً ، خاضع للإشراف ، ثانيًا ، شبه خاضع للإشراف ، ثالثًا ، غير خاضع للإشراف ، وأخيراً ، التعزيز.
هل التعلم الآلي صعب؟
على الرغم من صعوبة استخدام العديد من أدوات التعلم الآلي المتقدمة. وتتطلب أيضًا قدرًا كبيرًا من المعرفة المتطورة في الرياضيات المتقدمة والإحصاء وهندسة البرمجيات. يمكن للمبتدئين أن يفعلوا الكثير باستخدام الأساسيات ، والتي يمكن الوصول إليها على نطاق واسع. لذلك ، لإتقان التعلم الآلي ، فإن بعض الرياضيات إلزامية.
