إصابات الملاعب الشائعة وطرق التعامل معها | دليل شامل لمحبي الرياضة
الرضاعة الطبيعية حماية لك ولطفلك وللمجتمع!
الطريقة العلمية: دليلك نحو البحث الدقيق والتجربة الناجحة
كيف يعمل الدواء داخل الجسم؟ رحلة الدواء من الجرعة إلى التأثير
تأثير النوم والذاكرة، كيف يؤثر النوم العميق على عاداتك ومستقبل طفلك؟
الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة سيطر على اهتمام العالم، وأصبح الحوار الأول على طاولات النقاش حول ما يسعى الجميع إلى بلوغه من تطور رقمي وتقدم لا مثيل له، وبالفعل فقد ظهرت العديد من النماذج التي أكدت أن الذكاء الاصطناعي قد اقترب -لكن ليس بصورة مؤكدة- من منافسة الذكاء البشري، فقد شاهدنا ذلك بابتكار سيارات ذاتية القيادة والروبوت صوفيا وغيرها الكثير.
ومع تحقيق نجاح تلو الآخر فقد زاد الاهتمام أكثر بما يعرف بـ تعلم الآلة وتطويره للسير في طريق نجاحات أكبر في توظيف الذكاء الاصطناعي في حياتنا، لكن ما هو تعلم الآلة machine learning وما أهميته ومبدأ عمله؟ في هذه المقال سنتعرف على هذا وأكثر…
ماذا نقصد ب تعلم الآلة (machine learning)؟ وما هو تعريفها؟
تعلم الآلة machine learning ويشار له باختصار ML، يمكن القول في هذا المفهوم بأنه أحد الفروع الرئيسية لعلم الذكاء الاصطناعي (AL) فالهدف من الذكاء الاصطناعي هو مقدرة الآلات على التفكير بمنطق بشري لذلك لا بد من وجود علم تابع للذكاء الصناعي ومهتم بتعلم الآلة.
تعلم الآلة هو علم قائم على برمجة الحاسوب بمختلف أشكاله ليصبح قادر على أداء المهام وتنفيذ الأوامر الموكلة إليه بالاعتماد على البيانات المتوفرة والمخزنة فيه وتحليلها مع تقييد وحصر تدخلات البشر في توجيه أو تغييب الآلات لاعتمادها على البيانات التي ستدخل إليها.
إذَا تعلم الآلة (machine learning) عبارة عن تصميم وإنشاء برامج تتعلم من خبرات سابقة، وهذا معناه إضافة القدرة على التعلم لأجهزة الحاسوب، من خلال تطوير وتصميم خوارزميات تمكن الأجهزة من امتلاك خاصية (التعلم الذاتي) واستنتاج المعلومات من البيانات المخزنة مسبقًا.
وفي الكتب قد ذُكر أن مصطلح تعلم الآلة ظهر بسبب فكرة من مختص الذكاء الاصطناعي آرثر صاموئيل عام 1959م، وقال أنه يقع على عاتق الآلة في هذه الحالة مسؤولية اتخاذ القرار عند الحاجة له، وتحديد ما يجب تنفيذه من مهام ووظائف ومتى وكيف ولماذا دون أي مساعدة بشرية إطلاقًا، وهذا ما يساهم في إنجاز المهام بأسرع وقت ممكن مقارنة مع الوقت الذي يستهلكه العامل البشري لإنجاز المهام!!
ما هي أنواع تعلم الآلة (machine learning)؟
إن الأساس في نجاح عملية عمل الآلات وتعلمها هو الخوارزميات المخزنة في هذه الآلة، وبناءً على هذا تم تصنيف أنواع تعلم الآلة حسب الخوارزميات لتصبح أكثر دقة في تنفيذ مهامها.
-
تعلم خاضع للإشراف: هذا النوع تكون مدخلات ومخرجات العملية محددة مسبقًا، لذلك يقوم المبرمجون بتزويد الآلة بالخوارزميات المحددة.
-
تعلم غير خاضع للإشراف: تحتوي خوارزميات هذا النوع من تعلم الآلة على بيانات غير مسماة، وتقوم الآلة بالبحث عن صلة أو ترابط واتصال بين هذه البيانات.
-
تعلم نصف خاضع للإشراف: يتضمن النوعين السابقين من تعلم الآلة.
-
التعلم المعزز: يستخدم هذا النوع من تعلم الآلة عندما نقوم بتعلم الآلات على إكمال مهام متعدد المراحل والخطوات، وفيها تقرر الخوارزميات الخطوات الواجب عملها.
كيفية عمل الآلات عند تزويدها بخاصية التعلم الآلي؟
يبدو أن فكرة تعلم الآلة مستحيلة، لكنها ليست كما تعتقد!
الخوارزميات هي الأساس في تطبيق تعلم الآلة (machine learning)، هذه الخوارزميات عبارة عن سلسلة من الأوامر والتعليمات الضرورية لتوجيه الآلة أو الحاسوب لتنفيذ المهام على الصورة المطلوبة، يمكنني أن أبسطها لك وأقول أن الخوارزميات تؤدي دور العقل البشري في الآلات، لأنها تقوم باستقطاب وتحليل وجمع البيانات والاعتماد على النتائج لتحديد كيفية تنفيذ المهمة.
تقوم هذه الخوارزميات بمعالجة اللغات الطبيعية والشبكة العصبية الصناعية للقيام بمهمات أتمتة البيانات والمعالجة؛ مما يشجع الآلة على اتخاذ القرارات والقيام بالمهمات بسهولة. ولا بد من ذكر أن الشبكات العصبية الصناعية المستخدمة في تعلم الآلة تؤدي دور في غاية الأهمية، وانطلاقًا من الدور المعقد الذي تقوم به الخوارزميات وأدواتها فقد ظهرت الحاجة لعلم أكثر عمقًا وهو علم التعلم العميق (Deep Learning).
أهمية تعلم الآلة (machine learning)؟
يعتبر تعلم الآلة مهمًا لدوره في دعم تطوير المنتجات الجديدة، كما تجعل العديد من الشركات تعلم الآلة جزءًا مهمًا من عملياتها، حيث أنه أصبح من العوامل التنافسية للعديد من الشركات مثل فيسبوك وجوجل وغيرها من الشركات، وتعتبر التوصيات التي تظهر لك على محركات البحث أو المتاجر الالكترونية مثالًا شائعًا على التعلم الآلي!
ومن أهميته أيضًا:
-
القدرة على تخزين البيانات بأكبر قدر ممكن.
-
أقل كلفة مادية من توظيف الأيدي العاملة.
-
تحليل البيانات بمختلف مستوياتها سواء كانت بسيطة أو معقدة.
-
الدقة في النتائج والسرعة في الأداء.
-
رصد الفرص الملائمة لتحقيق الربح وتفادي الأخطار.
-
يساعد في اختيار القرار الأصوب من مجموعة خيارات.
إن تعلم الآلة machine learning من العلوم الرائجة والتي تبحث عنها الشركات ويتجه نحوها العالم لفائدتها، لذلك عند التخطيط لتعلم واستخدام تعلم الآلة ابدأ في التفكير في أفضل الاستراتيجيات والطرق للحصول على مجموعة من بيانات متنوعة،عالية الجودة لتسهل استخدامك لعلوم الآلة.
