معلومات عن التعلم الألي
يعد التعلم الآلي وسيلة أوتوماتيكية لتحليل البيانات وبناء النماذج التحليلية، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستند إلى فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري .
تعريف التعلم الآلي
يتمثل التعلم الآلي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تسمح للأنظمة بالتعلم والتحسين تلقائيًا من الخبرات السابقة دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح، ويتمحور التعلم الآلي حول تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكنها الوصول إلى البيانات واستخدامها للتعلم بشكل ذاتي .
يبدأ عملية التعلم الآلي بالملاحظات أو البيانات، مثل الأمثلة أو الخبرة المباشرة أو التعليمات، وذلك للبحث عن أنماط في البيانات واتخاذ قرارات أفضل في المستقبل استنادا إلى الأمثلة التي نقدمها. والهدف الأساسي للتعلم الآلي هو السماح للأجهزة الكمبيوتر بالتعلم تلقائيا بدون تدخل بشري أو مساعدة، وضبط الإجراءات وفقا لذلك .
تطور التعلم الآلي
بسبب تقنيات الحوسبة الجديدة فإن التعلم الآلي اليوم لا يشبه التعلم الآلي للماضي ، وذلك عن طريق التعرف على أنماط ونظرية أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتعلم دون أن تكون مبرمجة لأداء مهام محددة ، حيث أراد الباحثون المهتمون بالذكاء الاصطناعي معرفة ما إذا كان يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعلم من البيانات .
يعتبر الجانب التكراري للتعلم الآلي مهمًا، حيث يمكن للنماذج المتعلمة التكيف بشكل مستقل مع البيانات الجديدة، وذلك عن طريق تعلمها من الحسابات السابقة لإنتاج نتائج موثوقة وقابلة للتكرار. وبالتالي، فإنه ليس شيئًا جديدًا في العلم، ولكنه اكتسب قوة دفع جديدة .
على الرغم من وجود العديد من خوارزميات التعلم الآلي لفترة طويلة، فإن القدرة على تطبيق الحسابات الرياضية المعقدة تلقائيًا على البيانات الضخمة تعتبر تطورًا حديثًا .
التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي هو العلم الواسع الذي يحاكي قدرات الإنسان، فإن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية متخصصة من الذكاء الاصطناعي تدرب الآلة على كيفية التعلم، وبالتالي فهناك علاقة وثيقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي .
يعود الاهتمام المتزايد بالتعلم الآلي إلى نفس العوامل التي جعلت تعدين البيانات وتحليل النظرية الافتراضية أكثر شيوعًا من أي وقت مضى، مثل زيادة كميات البيانات المتاحة وتنوعها، وتحسن القدرات الحسابية وتخزين البيانات بأسعار معقولة .
يمكن إنتاج نماذج سريعة وتحليل البيانات الأكبر والأكثر تعقيدًا بصورة تلقائية، وتقديم نتائج أسرع وأكثر دقة حتى على نطاق واسع جدًا. ومن خلال بناء نماذج دقيقة، يمكن للمؤسسات تحديد الفرص المربحة بشكل أفضل أو تجنب المخاطر غير المعروفة .
أهمية التعلم الآلي
لقد أدركت معظم الصناعات التي تعمل بكميات كبيرة من البيانات قيمة تقنية التعلم الآلي، حيث يتمكن المؤسسات من العمل بشكل أكثر كفاءة أو الحصول على ميزة تنافسية عند استخلاص الرؤى من هذه البيانات .
التعلم الآلي في الخدمات المالية
تستخدم البنوك والشركات الأخرى في الصناعة المالية تقنية التعلم الآلي لسببين رئيسيين هما تحديد الرؤى المهمة في البيانات ومنع الاحتيال ، ويمكن أن تحدد الأفكار فرص الاستثمار أو تساعد المستثمرين في معرفة متى يتم التداول ، ويمكن أيضًا لتعدين البيانات تحديد العملاء الذين لديهم ملفات تعريف عالية الخطورة أو استخدام المراقبة الإلكترونية لتحديد علامات التحذير من الاحتيال .
التعلم الآلي في الوكالات الحكومية
تحتاج الوكالات الحكومية مثل السلامة العامة والمرافق العامة إلى الحاجة إلى التعلم الآلي نظرًا لوجود مصادر متعددة للبيانات يمكن التنقيب عنها ، على سبيل المثال تحليل بيانات المستشعر يحدد طرق زيادة الكفاءة وتوفير الأموال ، ويمكن أن يساعد التعلم الآلي أيضًا في اكتشاف الاحتيال وتقليل سرقة الهوية .
التعلم الآلي في الرعاية الصحية
التعلم الآلي هو اتجاه سريع النمو في صناعة الرعاية الصحية ، وذلك بفضل ظهور أجهزة وأجهزة يمكن ارتداؤها يمكن أن تستخدم البيانات لتقييم صحة المريض في الوقت الحقيقي ، ويمكن أن تساعد التقنية أيضًا الخبراء الطبيين في تحليل البيانات لتحديد الاتجاهات أو العلامات الحمراء التي قد تؤدي إلى تحسين التشخيص والعلاج .
التعلم الآلي في وسائل النقل
يعد تحليل البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات مفتاحًا في صناعة النقل، حيث تعتمد هذه الصناعة على جعل الطرق أكثر كفاءة والتنبؤ بالمشاكل المحتملة لزيادة الربحية، وتعد جوانب تحليل البيانات أدوات مهمة لشركات التوصيل ووسائل النقل العام ومنظمات النقل الأخرى .