التعلم الآلي: فهم أساسيات Machine Learning وتطبيقاته المتقدمة
التعلم الآلي أصبح ثورة تكنولوجية في مجالات عدة، هل تساءلت يومًا كيف يمكن للآليات الحاسوبية أن تتعلم وتتكيف بشكل ذكي مع البيئة المتغيرة؟ في هذا المقال، سنستكشف تقنية التعلم الآلي ونقدم نظرة عميقة على كيفية عمل هذه التقنية الرائعة والتأثير الذي تخلفه على مستوى الابتكار والتطور التكنولوجي.
ستكتسب فهمًا أعمق حول مفاهيم مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق، وكيف تمثل هذه الابتكارات نقلة نوعية في فهمنا لقدرات الحواسيب. سنلقي نظرة على تطبيقات تعلم الآلة في مختلف المجالات بما في ذلك الطب، والتسويق، والتنبؤات الاقتصادية.
إن هذا المقال ليس مجرد استكشاف علمي، بل يهدف إلى توفير دليل شامل للمبتدئين والمحترفين على حد سواء في عالم التعلم الآلي. هل أنتم مستعدون للغوص في أعماق هذه التكنولوجيا المذهلة وفهم كيف يمكن للآليات أن تكون ذكية بطرق لم نكن نحلم بها من قبل؟ انضموا إلينا في هذه الرحلة الملهمة لاستكشاف عالم التعلم الآلي وكشف الستار عن أسراره المدهشة.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي (Machine learning) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يستخدم الخوارزميات لاكتشاف الأنماط وإجراء التنبؤات في مجموعة البيانات. قد تكون هذه أرقامًا أو نصوصًا أو حتى رسومات. في ظل الظروف المثالية، يمكّن التعلم الآلي البشر من فهم البيانات بسرعة وبشكل صحيح أكبر مما يمكنهم فعله بمفردهم.
قد يستخدم تعلم الآلة البيانات المصنفة والخوارزميات والنماذج الإحصائية لاكتشاف الأنماط وتقييمها وإعادة تعلمها باستمرار لتحسين دقتها وأدائها دون الحاجة إلى تعليمات خاصة بالنظام. يتم تمييز البيانات، مثل الملفات النصية والصور ومقاطع الفيديو، بعلامات قيمة تصف السياق، مما يسمح لخوارزميات تعلم الآلة بالتعلم منها.
يزيد تعلم الآلة من المعرفة والخبرة ولكن إمكانية تطبيقه محدودة. على سبيل المثال، إذا قمت بتعليم نموذج لاكتشاف القطط والكلاب، فلن يتمكن من تعلم خبز كعكة لأن المهمة خارج نطاق معرفته.
لماذا يعد التعلم الآلي مهمًا؟
باستخدام هذه المعرفة، من الممكن إنشاء نماذج قادرة بسرعة وتلقائية على تحليل بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا وتقديم نتائج أسرع وأكثر دقة على نطاقات كبيرة جدًا، مما يمنح الشركات فرصة أفضل لتحديد الفرص المربحة أو تجنب المخاطر غير المعروفة.
يمكّن التعلم الآلي أصحاب الأعمال من أتمتة العمليات الدنيوية. كما أنه يساعد في الأتمتة والتطوير السريع لنماذج تحليل البيانات. تعتمد قطاعات مختلفة على كميات هائلة من البيانات لتحسين العمليات واتخاذ خيارات مستنيرة.
تساهم هذه التقنية في تطوير نماذج قادرة على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات المعقدة لإنتاج نتائج موثوقة. هذه النماذج دقيقة وقابلة للتطوير، وتستمر في العمل مع فترات زمنية أقصر. يتيح بناء نماذج دقيقة للتعلم الآلي لمديري الشركة الاستفادة من الإمكانيات القيمة مع تجنب المخاطر غير المتوقعة. تعمل التطبيقات العديدة لهذه الفكرة على توسيع الفرص المتاحة لمتخصصي التعلم الآلي للتفوق كمحترفين.
أهمية تعلم الآلة
أهمية تعلم الآلة تكمن في:
- تمكين الأنظمة من اكتساب المعرفة بشكل تلقائي وتحسين أدائها بدون تدخل بشري.
- زيادة كفاءة العمليات وتحسين أداء الأنظمة من خلال استخدام البيانات لتكوين النماذج الذكية.
- تحسين التفاعل بين الأنظمة الحاسوبية والبشر، مما يسهم في تحسين تجربة المستخدم.
- تطوير تقنيات التنبؤ والتحليل، مما يسهم في اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
- دعم التقدم في مجالات متنوعة مثل الطب، والتسويق، والتصنيع، والأمن.
- تمكين الابتكار وتطوير تطبيقات جديدة قائمة على التكنولوجيا الذكية.
- تحسين فعالية وكفاءة العمليات اليومية في العديد من الصناعات.
- توفير تكلفة في عمليات الصيانة وإدارة الأنظمة الآلية.
- مساهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي وفهم تشغيل العقل الآلي.
- تحفيز التقدم التكنولوجي والابتكار في مجالات متعددة.
كيف يعمل التعلم الآلي؟
يعد التعلم الآلي (ML) أحد تقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية. وهو يستلزم تدريب خوارزمية لتحديد الأنماط المتكررة داخل قاعدة التعلم. ينتج هذا التدريب نموذجًا حاسوبيًا يمكنه إنشاء تنبؤات (التعرف على الصوت والصورة وما إلى ذلك) أو أتمتة الإجراءات (الإجابة على سؤال، قيادة السيارة، وما إلى ذلك).
في حين أن البرنامج القياسي ينفذ التعليمات، فإن خوارزمية التعلم الآلي تزيد من أدائها ليس فقط أثناء تعلمها، ولكن أيضًا عندما يتغير السياق ويتم إعادة تدريبها. كلما زادت المعلومات التي “نطعمها” بها، أصبحت أكثر دقة.
يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات الإحصائية أو الشبكات العصبية لتطوير نموذج التعلم الخاص به. اكتسب التعلم الآلي قوة جذب في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين مع زيادة البيانات الكبيرة وقدرة الكمبيوتر (خاصة قدرة وحدات معالجة الرسومات). تعد البيانات الضخمة أمرًا بالغ الأهمية لنماذج التدريب على الكميات الهائلة من البيانات المطلوبة لمعالجة اللغة المستقلة أو التعرف على الصور.
أنواع التعلم الآلي
قد يختلف تعريف أنواع التعلم الآلي باختلاف الأنظمة، ولكن عادةً يمكن تقسيم أنواع تعلم الآلة إلى الفئات التالية وفقًا للغرض:
- التعلم تحت الإشراف (Supervised learning)
- تعليم غير مشرف عليه (Unsupervised Learning)
- التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-supervised Learning)
- التعليم المعزز (Reinforcement Learning)
التعلم الخاضع للإشراف (Supervised learning)
التعلم الخاضع للإشراف هو الأول من أربعة نماذج للتعلم الآلي. في خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف، يتعلم النظام من خلال الأمثلة. تتكون نماذج التعلم الخاضعة للإشراف من أزواج من بيانات “المدخلات” و”المخرجات”، حيث يتم تسمية المخرجات بالقيمة المستهدفة.
لنفترض أن غرض الآلة هو التمييز بين زهرة الأقحوان وزهرة التيوليب. سيشتمل زوج بيانات الإدخال الثنائي الخاص بنا على صور لأقحوانات وزهور التيوليب. نريد من الآلة أن تختار الزهرة. ولذلك سيتم تحديد صورة زهرة الأقحوان مسبقًا على أنها النتيجة المتوقعة.
يستخدم النظام خوارزمية لتجميع وربط كافة بيانات التدريب مع مرور الوقت. ثم يتعلم التعرف على أوجه التشابه والتباين والنقاط المنطقية الأخرى حتى يتمكن من الإجابة على السؤال بشكل مستقل. إنه نفس الإجراء المتمثل في إعطاء الشاب سلسلة من الأسئلة ومفتاح الحل، ثم مطالبتهم بإظهار عملهم وشرح الأساس المنطقي الذي استخدموه.
تستخدم العديد من البرامج التي نتعامل معها يوميًا نماذج التعلم الخاضعة للإشراف، مثل محركات التوصية بالمنتج أو تطبيقات مراقبة حركة المرور مثل Waze، والتي تتنبأ بأقصر طريق اعتمادًا على الوقت من اليوم.
يعمل التعلم الخاضع للإشراف، مثل الأشكال الأخرى للتعلم الآلي، كإطار عمل لخوارزميات ونماذج إحصائية معينة. أهم الخوارزميات المستخدمة حاليًا للتعلم الخاضع للإشراف هي:
- الانحدار متعدد الحدود (Polynomial regression)
- غابة عشوائية (Random forest)
- الانحدارالخطي (Linear regression)
- الانحدار اللوجستي (Logistic regression)
- شجرة القرار (Decision tree)
- ﺨﻭﺍﺭﺯﻤﻴﺔ ﺍﻟﺠﺎﺭ ﺍﻷﻗﺭﺏ (K-nearest neighbors)
- المصنف بايز ساذج (Naive Bayes)
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)
التعلم غير الخاضع للرقابة هو الثاني من بين أربعة نماذج مختلفة للتعلم الآلي. أساليب التعلم غير الخاضعة للرقابة لا تعطي مفتاح الإجابة. يقوم الجهاز بفحص البيانات الواردة، والتي تكون غالبيتها العظمى غير مصنفة وغير منظمة، ويبحث عن الأنماط والارتباطات باستخدام جميع المعلومات ذات الصلة والمتاحة. في العديد من الجوانب، يكون التعلم غير الخاضع للرقابة مشابهًا لكيفية رؤية الناس للبيئة. نقوم بإنشاء فئات بناءً على حدسنا وخبرتنا.
إن قدرتنا على تصنيف عنصر أو منطقة والعثور عليها تنمو بشكل أكثر دقة عندما نكتسب الإلمام بها. عندما يتعلق الأمر بالآلات، تشير “الخبرة” إلى كمية البيانات التي يمكنها الوصول إليها. تشمل تطبيقات التعلم غير الخاضعة للرقابة التعرف على الوجه، وتحليل التسلسل الجيني، وأبحاث السوق، والأمن السيبراني.
أهم 7 خوارزميات مستخدمة حاليًا للتعلم غير الخاضع للإشراف هي:
- المربعات الاقل جزئية (Partial least squares)
- صفة غامضة (Fuzzy means)
- تحليل القيمة المفردة (Singular value decomposition)
- خوارزمية تصنيفية K (K-means clustering)
- خوارزمية أبريوري Apriori
- المجموعات الهرمية (Hierarchical clustering)
- تحليل المكونات الرئيسية (Principal component analysis)
التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-supervised Learning)
التعلم شبه الخاضع للإشراف هو الثالث من خوارزميات التعلم الآلي الأربعة. في عالم مثالي، سيتم تنظيم جميع البيانات وتصنيفها قبل إدخالها في النظام. ومع ذلك، نظرًا لأن هذا لا يمكن تحقيقه بشكل واضح، فقد يكون التعلم شبه الخاضع للإشراف نهجًا قابلاً للتطبيق عند التعامل مع كميات هائلة من البيانات الأولية وغير المنظمة.
يستخدم هذا النهج كميات متواضعة من البيانات المصنفة لإثراء مجموعات البيانات غير المسماة. ونتيجة لذلك، توفر البيانات المصنفة للنظام ميزة يمكن أن تعزز بشكل كبير سرعة التعلم ودقته. يقوم أسلوب التعلم شبه الخاضع للإشراف بتوجيه الكمبيوتر لدراسة البيانات المصنفة من أجل تحديد الصفات المترابطة التي يمكن تطبيقها على البيانات غير المسماة.
ومع ذلك، كما يوضح هذا التحليل المتعمق من مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فإن هذه الاستراتيجية لا تخلو من العيوب. قد تحتوي البيانات المُصنفة على عيوب، والتي سيتعرف عليها الجهاز ويكررها. تضمن الشركات التي تستخدم التعلم شبه الخاضع للإشراف بشكل كافٍ وجود إرشادات لأفضل الممارسات. يمكن استخدام التعلم شبه الخاضع للإشراف في تحليل الصوت واللغة، والأبحاث الطبية المتطورة (على سبيل المثال، تصنيف البروتين)، واكتشاف الاحتيال على مستوى واسع.
التعليم المعزز (Reinforcement Learning)
التعلم المعزز هو النموذج الرابع في التعلم الآلي. في التعلم الخاضع للإشراف، يُعطى الكمبيوتر مفتاح الإجابة ثم يتعلم من خلال تحديد العلاقات بين جميع النتائج الصحيحة. لا يقدم نموذج التعلم المعزز مفاتيح الإجابة ولكنه يسرد السلوكيات والقواعد والنتائج المحتملة المسموح بها.
عندما تكون النتيجة المتوقعة للخوارزمية ثابتة أو ثنائية، يمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تتعلم بالقدوة. عندما قد يختلف الناتج المتوقع، يجب على النظام أن يتعلم من خلال الخبرة والمكافأة. في نماذج التعلم المعزز، تكون “المكافأة” رقمية ومدمجة في الخوارزمية كشيء تجمعه الآلة.
في كثير من النواحي، هذا النموذج يشبه شخصًا يتعلم لعب الشطرنج. سيكون من المستحيل أن نظهر لهذا الرجل كل خطوة ممكنة. وبدلاً من ذلك، عليك أن تشرح لها القواعد حتى تتمكن من تحسين مواهبها من خلال الممارسة. ستحصل على حوافز للفوز باللعبة وأخذ قطع خصمها. للتعلم المعزز عدة استخدامات، بما في ذلك التسعير الآلي لمشتري إعلانات الإنترنت، وإنشاء ألعاب الكمبيوتر، والتداول في سوق الأوراق المالية عالي المخاطر.
تطبيقات التعلم الآلي
تعد تطبيقات التعلم الآلي متنوعة ومستوحاة من تقنياتها الفعّالة، وتشمل:
تحليل البيانات والتنبؤ
تحليل البيانات والتنبؤ يشكلان محورًا حيويًا في مجال التعلم الآلي، حيث يتيح هذا النهج الفريد استخدام القوة الكامنة للبيانات في تحسين القرارات والتنبؤ بالأحداث المستقبلية. من خلال تحليل البيانات الكبيرة، يمكن للأنظمة الحاسوبية استخراج أنماط معقدة وفهم العلاقات بين المتغيرات. هذا يمكّن من اكتشاف الاتجاهات والتقديرات الفعّالة للمستقبل.
سواء كان ذلك في مجال التجارة الإلكترونية، حيث يُمكن من تحديد احتياجات العملاء، أو في التنبؤ بظروف الطقس للزراعة، يقدم تحليل البيانات والتنبؤ إمكانيات هائلة لتحسين القرارات والتخطيط الاستراتيجي بشكل متقدم.
تصنيف الصور والفيديو
تصنيف الصور والفيديو يمثل جزءًا أساسيًا من تطبيقات التعلم الآلي، حيث يُمكن هذا النهج الأنظمة من فهم المحتوى البصري وتصنيفه بشكل دقيق. في مجال تصنيف الصور، تُمكِّن تقنيات تعلم الآلة الأنظمة من التعرف على الأشكال، والألوان، والأنماط الموجودة في الصور، مما يُمكنها من تصنيفها بناءً على المحتوى.
أما في حالة الفيديو، يُمكن للأنظمة الحاسوبية استخدام تلك التقنيات لتحليل سلسلة من الإطارات الزمنية، وتصنيف المحتوى المرئي بشكل ديناميكي. تتيح هذه التقنيات تطوير تطبيقات متقدمة مثل نظم التصوير الذكي، ومنصات مشاركة الفيديو، وتقنيات البحث البصري المتقدمة.
معالجة اللغة الطبيعية والترجمة
معالجة اللغة الطبيعية والترجمة تُمثِّلان جانبًا حيويًا في مجال التعلم الآلي، حيث تهدف إلى تمكين الأنظمة الحاسوبية من التفاعل الذكي مع اللغة البشرية. في مجال معالجة اللغة الطبيعية، تُمكِّن تقنيات التعلم الآلي الأنظمة من فهم وتحليل اللغة البشرية بمفهومها الكامل، وهو ما يمكن استخدامه في تحليل النصوص، واستخراج المعلومات، وحتى في توليد النصوص بشكل طبيعي.
أما في إستخدامات الترجمة، التعلم الآلي مفيد في الترجمة من لغة إلى أخرى. يمكن لمواقع الويب التي تستخدم تعلم الآلة ترجمة المواد بسهولة من لغة إلى أخرى مع توفير محتوى نصي أيضًا. “الترجمة الآلية” هو الاسم الذي يطلق على تكنولوجيا أدوات الترجمة.
يمكن للناس في جميع أنحاء العالم أن يتفاعلوا بفضل هذه التكنولوجيا. تضمن الترجمة الآلية أن اللغة لم تعد عائقًا أمام السياح وشركاء الأعمال، مما يسمح لهم بزيارة البلدان الأجنبية بشكل آمن.
تحتاج إلى تعليم النموذج ما تريد أن يتعلمه. من خلال تدريب البيانات ذات الصلة، يمكنك تمكين الجهاز من رسم الأنماط والتصرف بشكل مناسب. يؤدي توفير البيانات والملفات المناسبة للتعلم الآلي إلى تحسين جودة المخرجات المطلوبة. بمعنى آخر، يتوافق محتوى البيانات المستخدمة في التعلم الآلي مع النتائج التي تم التوصل إليها.
القيادة الذاتية للمركبات
تُعد القيادة الذاتية للمركبات من الابتكارات الرئيسية في عالم التكنولوجيا، حيث يقوم نهج تعلم الآلة بأداء دور حيوي في تحقيق هذه التطورات. يتيح هذا النهج للمركبات أن تكون قادرة على التحرك بشكل آلي دون حاجة لتدخل بشري، مستندة إلى تحليل البيانات البيئية واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.
يتضمن هذا النظام الذكي استخدام أجهزة الاستشعار، والرؤية الحاسوبية، وتقنيات الرادار لتحليل المحيط وتفاعل المركبة.
يسهم هذا التطور في تعزيز سلامة الطرق وتقليل حوادث السير، بالإضافة إلى زيادة كفاءة استخدام الوقود وتحسين تجربة الركاب. تشكل القيادة الذاتية للمركبات مستقبلاً مبهراً يُعدل من طريقة نظرنا إلى وسائل النقل ويعزز الاستدامة والابتكار في هذا المجال.
الرعاية الصحية
تشكل تلك التقنية إسهامًا كبيرًا في تحسين قطاع الرعاية الصحية، حيث تقدم حلاولاً متقدمة وفعّالة. يُمكن تطبيق التعلم الآلي في تحسين التشخيص الطبي، حيث يتيح تحليل البيانات الطبية الكبيرة اكتشاف الأنماط والتحذير من أمراض محتملة. كما يُسهم في تحسين إدارة المرضى من خلال تطبيقات مثل تتبع الأدوية وتنظيم الجداول الزمنية للعلاج.
في تخصص الصحة النفسية، يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل سلوكيات المريض وتقديم رعاية فردية تناسب احتياجاته. تقدم الروبوتات والتطبيقات الذكية الدعم في تقديم الخدمات الطبية عن بُعد، مما يُسهم في توفير رعاية شاملة ومُحسَّنة. تلعب تكنولوجيا التعلم الآلي دورًا حاسمًا في تعزيز كفاءة الرعاية الصحية وتحسين جودة الخدمات المقدمة للمرضى.
التسويق الرقمي
يعتبر التسويق الرقمي مجالًا حيويًا وحديثًا في عالم الأعمال، حيث يستند إلى تكنولوجيا التعلم الآلي لتحسين فعالية الحملات التسويقية والتفاعل مع الجمهور. يُمكن لتقنيات تعلم الآلة تحليل البيانات الكبيرة لفهم سلوك المستهلكين وتوجيه العروض التسويقية بشكل دقيق.
تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحليل نماذج التصفح والتفاعل عبر وسائل التواصل الاجتماعي، مما يُمكن من تكييف الحملات بشكل فوري.
يُسهم التسويق الرقمي في تحسين تجربة العملاء من خلال تقديم محتوى مستهدف وتفاعلي. كما يتيح التعلم الآلي تحليل فعالية الحملات وتحديد الاستراتيجيات الأكثر نجاحًا. يُعَدّ التسويق الرقمي اليوم أحد أهم وسائل التسويق في عصرنا الرقمي، ويشكل ركيزة أساسية للشركات الراغبة في الابتكار والتفاعل الفعّال مع جمهورها.
الألعاب الإلكترونية
تشكل الألعاب الإلكترونية جزءًا أساسيًا من ثقافة الترفيه الحديثة، حيث تحتل مكانة بارزة في حياة الأفراد وتعزز التواصل والتفاعل الاجتماعي. تقدم الألعاب الإلكترونية تجربة تفاعلية فريدة، حيث يشارك اللاعبون في عوالم افتراضية مليئة بالتحديات والمغامرات.
يعتمد تطور هذا القطاع على تكنولوجيا التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، حيث يُستخدم لتحسين تصميم اللعبة، وتكامل الذكاء الاصطناعي في الشخصيات الافتراضية، وتعزيز تجربة اللاعب من خلال تكنولوجيا الواقع الافتراضي والواقع المعزز.
يُعتبر قطاع الألعاب الإلكترونية بيئة حيوية للابتكار التقني، ويسهم في تطوير مهارات التفكير الاستراتيجي والتعاون بين اللاعبين. تشكل هذه الصناعة جزءًا أساسيًا من ثقافة التكنولوجيا والترفيه في العصر الحالي.
الأمان السيبراني
يُعَدّ الأمان السيبراني أحد التحديات الرئيسية في عصر التكنولوجيا الحديث، حيث تتطور التهديدات الإلكترونية بسرعة متزايدة. يُشكّل الأمان السيبراني مجموعة من السياسات والتقنيات التي تهدف إلى حماية الأنظمة الحاسوبية والبيانات من التهديدات الإلكترونية. يُسهم التعلم الآلي في مكافحة التهديدات من خلال تحليل نماذج السلوك الشبكي واكتشاف الأنماط غير المعتادة التي قد تشير إلى هجمات سيبرانية.
يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين قدرة الأنظمة على التعامل مع التحديات المتزايدة، مثل الهجمات الهجينة والاختراقات الذكية. تتوفر تقنيات تعلم الآلة أيضًا لتعزيز التحقق من الهوية وتعزيز الأمان في التطبيقات الإلكترونية. يعتبر الاستثمار في الأمان السيبراني واستخدام التعلم الآلي جزءًا أساسيًا من استراتيجيات الحماية لضمان سلامة البيانات والأنظمة الحاسوبية في هذه الحقبة التكنولوجية.
ما هي مراحل التعلم الآلي؟
قد يبدو نقل المعلومات إلى الأجهزة أمرًا صعبًا وبعيد المنال، لكنه بسيط للغاية. يمكن تقسيم نقل المعلومات إلى الأجهزة إلى 7 خطوات رئيسية:
1. جمع البيانات
كما تعلمون، يتم تعليم الآلات في البداية باستخدام البيانات المقدمة لها. ونتيجة لذلك، فمن الأهمية بمكان الحصول على بيانات دقيقة لنموذج التعلم الآلي الذي يمكنه تحديد الأنماط المناسبة. تؤثر جودة البيانات المقدمة للجهاز على دقة النموذج. إذا قمت بإدخال بيانات خاطئة أو قديمة في نموذج تعلم الآلة، فسوف تحصل على نتائج أو تنبؤات غير دقيقة أو غير ذات صلة.
احرص على استخدام البيانات من مصدر موثوق به لأن لها تأثيرًا مباشرًا على نتائج نموذجك. البيانات الجيدة مفيدة، وتحتوي على القليل من البيانات المفقودة أو المكررة، وتمثل بدقة العديد من المجموعات الفرعية أو الفئات التي يمكن الوصول إليها.
2. إعداد البيانات
يجب عليك إعداد البيانات اللازمة بعد جمعها أو إعدادها. يتم استخدام المراحل التالية أثناء إعداد البيانات:
- قم بتجميع كافة البيانات الخاصة بك وتقديمها بترتيب عشوائي. ونتيجة لذلك، فإن توزيع البيانات ليس موحدًا، ولا تتأثر عملية التعلم بترتيب البيانات.
- تنظيف البيانات هو عملية إزالة المعلومات الدخيلة، والقيم المفقودة، والقيم المكررة، وأنواع البيانات المتغيرة، والصفوف والأعمدة، وما إلى ذلك. وقد يكون من الضروري إعادة بناء مجموعة البيانات وتعديل الصفوف أو الأعمدة أو قائمة الصفوف والأعمدة.
- لفهم بنية البيانات والروابط بين المتغيرات المختلفة والفئات الموجودة بالفعل، ضع البيانات على الرسم البياني.
- تقسيم البيانات المطهرة إلى مجموعتين: التدريب والاختبار. يتم استخدام مجموعة بيانات التدريب لتدريب النموذج. تقوم مجموعة بيانات الاختبار بتقييم صحة النموذج بعد التدريب.
3. اختيار النموذج
يتم تحديد الإخراج بواسطة نموذج التعلم الآلي بعد تطبيق خوارزمية تعلم الآلة على البيانات التي تم الحصول عليها. يجب أن يكون النموذج الذي تختاره مناسبًا للوظيفة المطلوبة.
في السنوات الأخيرة، أنشأ العلماء والمهندسون نماذج لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الكلام، وتحديد الصورة، والتنبؤ. يجب عليك أيضًا التأكد من أن النموذج الخاص بك مناسب لنوع البيانات الرقمية أو الفئوية واتخاذ القرار الصحيح.
4. تدريب النموذج
التدريب هو المرحلة الأكثر أهمية في التعلم الآلي. أثناء مرحلة التدريب، يمكنك إدخال البيانات المعدة في نموذج التعلم الآلي لتحديد الأنماط وإنشاء التنبؤات. ينتج التدريب نموذجًا يتعلم من البيانات لتنفيذ مجموعة من المهام. ومع مرور الوقت أثناء تدريب النموذج، تتحسن التوقعات.
5. تقييم النموذج
بعد تدريب النموذج، قم بتقييم أدائه. ويتم ذلك عن طريق تقييم أداء النموذج على البيانات غير المدربة. البيانات غير المدربة مطابقة لمجموعة بيانات الاختبار المجزأة مسبقًا. إذا قمت بتقييم البيانات المستخدمة للتدريب، فلن تحصل على إجابة دقيقة حيث يتم تدريب النموذج على البيانات ويحدد نفس الأنماط السابقة. ومن خلال تحليل البيانات، يمكنك الحصول على إشارة دقيقة لمدى جودة أداء النموذج ومدى سرعة تشغيله.
6. تحديد المعلمات Hyperparameter
بعد إنشاء النموذج واختباره، حدد ما إذا كانت دقته قد تحسنت بأي طريقة. يؤدي ضبط معلمات النموذج إلى تحسين دقته. المعلمات هي متغيرات نموذجية يحددها المبرمجون. تعطي قيمة معلمة معينة أقصى قدر من الدقة. الهدف من إعداد المعلمة هو اكتشاف القيم الصحيحة.
7. التنبؤ
وأخيرًا، يتم استخدام البيانات غير المدربة لتقييم النموذج وإجراء التنبؤات الصحيحة. التنبؤ هو مخرجات الخوارزمية بعد تدريبها على مجموعة بيانات سابقة وتطبيقها على البيانات الجديدة للتنبؤ باحتمالية الحصول على نتيجة محددة. ستوفر النتيجة قيمًا لمتغير غير معروف لكل سجل في البيانات الجديدة، مما يتيح لمنشئ النموذج التنبؤ بالقيمة الأكثر احتمالية.
أفضل اللغات للتعلم الآلي
تصف لغات التعلم التلقائي كيفية كتابة التعليمات حتى يتمكن النظام من التعلم. تحتوي كل لغة على مجتمع من المستخدمين المخصصين لمساعدة الآخرين وتعلمهم وتوجيههم. يمكن للتعلم الآلي الاستفادة من المكتبات المضمنة مع كل لغة.
فيما يلي أهم 10 وفقًا لدراسة GitHub:
- Python
C++
JavaScript
Java
C#
Julia
Shell
R
TypeScript - Scala – اللغة المستخدمة للتفاعل مع البيانات الضخمة
الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
الذكاء الاصطناعي هو فكرة واسعة. يشير الذكاء الاصطناعي إلى أي تقنية تحل المشكلات المعقدة بنفس الطريقة التي يفعلها العقل البشري. تعمل مبادرات الذكاء الاصطناعي على تكرار وإلهام عمليات العقل والجسم البشري لإنتاج أدوات تكنولوجية، مما ينتج عنه روبوتات تتفوق على البشر.
في الواقع، يقع كل من التعلم الآلي والتعلم العميق ضمن فئة الذكاء الاصطناعي.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يعمل بنفس الطريقة. ومع ذلك، هذين ليسا متطابقين. يهدف تعلم الآلة إلى تحسين كل وظيفة بمرور الوقت، لكنه لا يزال بحاجة إلى الإشراف.
إذا أنتجت الخوارزمية توقعات غير دقيقة، فيجب على المهندسين التدخل وإجراء التغييرات مرة أخرى. ومع ذلك، مع التعلم العميق، يمكن للخوارزمية أن تقرر بشكل مستقل ما إذا كانت التوقعات صحيحة وإجراء التعديلات المناسبة.
لنأخذ مثالا:
فكر في استخدام مصباح يدوي ذكي يستجيب للأصوات المحيطة به. يمكن ضبط هذا المصباح ليعمل عندما تسمع كلمة “مظلم”. عندما يتعلم المصباح اليدوي، فإنه قد يضيء في النهاية عند سماع أي جملة تحتوي على كلمة داكنة. إذا كان المصباح اليدوي يحتوي على نموذج للتعلم العميق، فسوف يتعرف على أنه يجب تشغيله عندما يسمع عبارة “لا أستطيع الرؤية” أو “الضوء لا يعمل”.
لماذا يجب علينا الإهتمام بمهنة التعلم الآلي؟
على الرغم من التقدم الكبير في التعلم الآلي (Machine Learning)، فإن هذا التخصص يعاني من ندرة المتخصصين. إذا تمكنت من تلبية متطلبات الشركات الكبرى من خلال إتقان قدرات التعلم الآلي المناسبة، فستكون لديك مهنة واعدة في هذا المجال سريع التطور. يتمتع تعلم الآلة بالقدرة على مواجهة تحديات الأعمال في العالم الحقيقي.
باعتبارك مهندسًا للتعلم الآلي، ستواجه العديد من العقبات وستدير الوظائف التي تؤثر بشكل كبير على نجاح الشركات والأفراد. وظيفة تسمح لك بالعمل ومواجهة عقبات مختلفة. كل يوم يجلب فرصة جديدة للتعلم والتحسين في هذه الصناعة.
لا يزال التعلم الآلي في مراحله الأولى، ومع تقدم الابتكار، ستمتلك المعرفة والقدرات التي تحتاجها لبدء مهنة ناجحة وتشكيل مستقبلك. يعد متوسط دخل مهندس التعلم الآلي أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل تعلم الآلة مسارًا وظيفيًا قابلاً للتطبيق. تتيح لك مهارات التعلم الآلي توسيع فرص العمل لديك.
يمكنك أيضًا أن تبدأ حياتك المهنية كعالم بيانات إذا كانت لديك خبرة في التعلم الآلي. اكتسب المواهب في هذين المجالين لتصبح رصيدًا مفيدًا وتمضي في طريق مذهل مليء بالتحديات والفرص اللامحدودة والمعلومات الجديدة. إذا اخترت مهنة في مجال تعلم الآلة، فلن تضطر إلى القلق بشأن سوق العمل أو دخلك أو فرص العمل المستقبلية.
ما هو مستقبل لتعلم الآلي؟
وفقآ للمصدر، يعد التعلم الآلي مجالًا سريع التطور، تغذيه كميات كبيرة من الأبحاث التي تجريها الشركات والجامعات والحكومات في جميع أنحاء العالم. ويبدو أن الإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحدث بشكل منتظم، مما يجعل الأساليب التقليدية قديمة بمجرد اعتمادها. هناك شيء واحد مؤكد بشأن مستقبل التعلم الآلي: وهو أنه سيستمر في لعب دور مهم في القرن الحادي والعشرين، وإحداث ثورة في كيفية عملنا وحياتنا.
ستؤدي الخوارزميات والبنية التحتية المحسنة في البرمجة اللغوية العصبية إلى زيادة طلاقة الذكاء الاصطناعي للمحادثة، ونماذج التعلم الآلي الأكثر قدرة على التكيف والقادرة على التكيف مع المهام الجديدة، ونماذج اللغة المخصصة المصممة خصيصًا لمتطلبات العمل.
من المتوقع أن يكون لمجال رؤية الكمبيوتر سريع التطور تأثير عميق على مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية، حيث سيلعب دورًا متزايد الأهمية في التشخيص والمراقبة مع تقدم التكنولوجيا، والعلوم البيئية، حيث يمكن استخدامه للتحليل. ومراقبة الموائل وهندسة البرمجيات، حيث تعد عنصرًا أساسيًا في الواقع المعزز والافتراضي.
في المستقبل القريب، ستكون منصات التعلم الآلي واحدة من أكثر المجالات تنافسية في مجال تكنولوجيا الشركات. تتنافس كل من Amazon وGoogle وMicrosoft وIBM وOpenAI لتسجيل العملاء للحصول على خدمات منصة تعلم الآلة التي تغطي نطاقًا كاملاً من أنشطة تعلم الآلة، مثل جمع البيانات وإعداد البيانات وتصنيف البيانات وبناء النماذج والتدريب والتطبيق. تعيين.
وفي خضم هذه الإثارة، ستواجه الشركات العديد من المشكلات نفسها التي واجهتها التكنولوجيا المتطورة سريعة التوسع في الماضي. وتشمل المشاكل الجديدة تحويل البنية التحتية القديمة إلى أنظمة التعلم الآلي، وتقليل تحيز التعلم الآلي، وتحديد كيفية الاستفادة بشكل فعال من مهارات الذكاء الاصطناعي الجديدة المذهلة هذه لتحقيق أرباح للمؤسسات، بغض النظر عن التكاليف.
خاتمة
نشأ التعلم الآلي من التقنيات التقليدية لجمع البيانات، ونما بفضل جهود الشركات الضخمة مثل جوجل، ومايكروسوفت، وفيسبوك، وأمازون، وأصبح حاليًا أحد أهم المواضيع في عالم التكنولوجيا خلال العقد الماضي. وفي السنوات المقبلة، سيتم الحصول على المزيد من البيانات من خلال العمليات التجارية، مما يوفر فرصة لتطوير نماذج متقدمة تلقائيًا وتنشيط تعلم الآلة.
يمثل الفضاء السيبراني وديناميكياته السلوكيات البشرية في بيئة مجردة ذات أبعاد تتجاوز التصور. هناك مغامرات في الطريق لم تُحفر بعد في نصوص الأفلام الخيالية.
