1. ما هو تعلُّم الآلات ؟
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي التي تركز على تطوير الخوارزميات التي تمكّن الحواسيب من التعلم من البيانات والقيام بتنبؤات تستند إلى البيانات.
- التعريف: ويتيح التعلم الآلي للحواسيب التعلم من التجربة دون أن تكون مبرمجة صراحة. وهو يستخدم الخوارزميات لاستخلاص البيانات، والتعلم منها، واتخاذ قرارات مستنيرة استناداً إلى الأفكار المكتسبة.
- أنواع التعلم بالآلات: وهناك ثلاثة أنواع رئيسية للتعلم الآلي: التعلم تحت الإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، كل منهما يخدم أغراضا وأساليب مختلفة.
2. تاريخ تعلّم الآلات
وتعود جذور تطوير التعلم الآلي إلى تخصصات مختلفة، تطورت إلى حد كبير على مر العقود من خوارزميات بسيطة إلى شبكات عصبية معقدة.
- المُفَجّر المُفَج: يعود تاريخ أصول التعلم الآلي إلى الخمسينات مع ظهور خوارزميات مصممة لحل المشاكل من خلال تحليل البيانات، بما في ذلك نموذج البكترون للشبكات العصبية.
- الـمـتـحـدث الـتقـد المتحـد: ومع التقدم المحرز في مجال الطاقة الحسابية وتوافر البيانات في القرن الحادي والعشرين، اكتسب تعلم الآلات قوة في مختلف المجالات مثل المالية، والرعاية الصحية، والتسويق.
3. التقنيات الرئيسية في تعلّم الآلات
ويستخدم التعلم الآلي مجموعة متنوعة من التقنيات والخوارزميات لتحليل البيانات واستخلاص رؤى ثاقبة تناسب كل منها مختلف أنواع المهام.
- التعلم المشرف: ويتم تدريب الخوارزميات في مجال التعلم تحت الإشراف على مجموعات البيانات الموسومة، مما يتيح لها التعلم والتنبؤ بالنتائج استناداً إلى بيانات جديدة غير مرئية.
- التعلم غير الخاضع للإشراف: وينطوي التعلم غير الخاضع للرقابة على خوارزميات تحدد الأنماط في البيانات دون علامات محددة مسبقاً، وهي مفيدة للتجميع ومهام الارتباط.
- :: التعليم: والتعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكلاء اتخاذ القرارات باتخاذ إجراءات في بيئة ما لزيادة المكافآت التراكمية إلى أقصى حد.
4. تطبيقات التعلم المكنية
ويحول التعلم الآلي العديد من الصناعات عن طريق تمكين التطبيقات الابتكارية التي تعزز الكفاءة وصنع القرار.
- : ويُستخدم التعلم بالآلات في الرعاية الصحية من أجل التحاليل التنبؤية، وتشخيص الأمراض من الصور الطبية، ووضع خطط علاج شخصية تستند إلى بيانات المرضى.
- 1 ف-5، 1 ف-3، 1 خ م، 1 خ ع (رأ)، 1 خ ع (رأ)، 1 خ ع (رأ)، 1 خ ع (رأ)، 1 خ ع (رأ): وفي مجال التمويل، تحلل خوارزميات التعلم الآلي اتجاهات السوق، وتؤتمت الاستراتيجيات التجارية، وتكشف الأنشطة الاحتيالية في المعاملات.
- : وتستفيد الأسواق من التعلم الآلي من أجل تجزئة الزبائن، والإعلان الشخصي، والتحليل التنبؤي لتحسين فعالية الحملات.
- المركبات المتمتعة بالحكم الذاتي: ويؤدي التعلم بالآلات دوراً حاسماً في تطوير السيارات الذاتية القيادة، مما يمكّنها من تفسير بيانات الاستشعار والإبحار بأمان.
5. التحديات في تعلّم الآلات
وعلى الرغم من فوائد التعلم الآلي، فإنه يطرح أيضا عدة تحديات يتعين التصدي لها من أجل التنفيذ الفعال.
- جودة البيانات: وتعتمد خوارزميات التعلم الآلي اعتماداً كبيراً على نوعية البيانات، إذ يمكن أن تؤدي البيانات السيئة أو المتحيزة إلى تنبؤات غير دقيقة وإلى تعزيز التحيزات القائمة.
- التسليم والتسليم: إيجاد التوازن الصحيح بين تعقيد النموذج والأداء هو أمر بالغ الأهمية. التجاوز يحدث عندما يكون النموذج معقداً جداً، في حين أن المعالجة الناقصة تحدث عندما يكون بسيطاً جداً.
- : وفهم كيفية اتخاذ نماذج التعلم الآلي للقرارات أمر أساسي للثقة والمساءلة، ولا سيما في التطبيقات الحساسة مثل الرعاية الصحية والتمويل.
6. اتجاهات المستقبل في التعلم بالآلات
ومستقبل التعلم الآلي مشرق، حيث يؤدي البحث والتطوير المستمران إلى اتباع نُهج وتطبيقات مبتكرة.
- المعيل: وهناك طلب متزايد على النماذج التي لا تؤدي أداءً جيداً فحسب بل يمكن تفسيرها أيضاً.
- التعلّم الآلي (التلقّي عن طريق الاتصال): ويشير نظام AutoML إلى أتمتة عملية تطبيق التعلم الآلي من البداية إلى النهاية على مشاكل العالم الحقيقي، وجعله في متناول غير الخبراء.
- التعلّم المتعدّي: ويمكّن التعلم الموحد النماذج من التعلم من البيانات عبر الأجهزة اللامركزية المتعددة مع الحفاظ في الوقت نفسه على خصوصية البيانات، مما يجعلها مثالية بالنسبة للتطبيقات الحساسة.
7. أدوات وأطر التعلم
وهناك مجموعة متنوعة من الأدوات والأطر المتاحة للممارسين من أجل وضع نماذج للتعلم الآلي بكفاءة.
- Tensor Flow: TensorFlow، الذي وضعته شركة غوغل، هو إطار مفتوح المصدر يستخدم على نطاق واسع لبناء نماذج التعلم الآلي، وخاصة تطبيقات التعلم العميق.
- PyTorch: PyTorch هو إطار آخر للتعلم بالآلات المفتوحة المصدر، يفضَّل على رسمه البياني الحسابي الدينامي وسهولة استخدامه في البحث والتطوير.
- Scicitt- learle: Scikit-learn هي مكتبة شعبية في بايثون لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي الأساسية وتقنيات تجهيز البيانات.
8. الأخلاقيات في مجال التعلم بالآلات
ومع تزايد انتشار نظم التعلم الآلي، أصبحت الاعتبارات الأخلاقية المحيطة باستخدامها أكثر أهمية من أي وقت مضى.
- بـاء - العذرية والإنصاف: والتصدي للتحيز في نماذج التعلم الآلي أمر بالغ الأهمية لضمان الإنصاف والإنصاف، لأن الخوارزميات المتحيزة يمكن أن تديم أوجه التفاوت الاجتماعي.
- المساءلة المساءلة: ومن الضروري تحديد الجهة المسؤولة عن القرارات التي تتخذها نظم التعلم الآلي، ولا سيما في المجالات الحاسمة مثل الرعاية الصحية والعدالة الجنائية.
- 4 - دواعي القلق: وبما أن التعلم الآلي كثيرا ما ينطوي على بيانات حساسة، فإن ضمان الخصوصية وحماية البيانات يعتبر اعتبارا أخلاقيا رئيسيا.
9. دور البيانات في التعلم الآلي
ففهم أنواع البيانات وكيفية إدارتها أمر حيوي لنجاح التدريب على النماذج.
- جمع البيانات: ويمثل جمع البيانات ذات الصلة والنوعية العالية الخطوة الأولى في بناء نموذج للتعلم الآلي، ويمكن أن يشمل ذلك أساليب مختلفة، بما في ذلك الدراسات الاستقصائية، أو الخردة الشبكية، أو استخدام قواعد البيانات القائمة.
- : ويعد تجهيز البيانات المسبقة أمرا بالغ الأهمية للتنظيف وإعداد البيانات للتدريب النموذجي، بما في ذلك معالجة القيم المفقودة، والتطبيع، ومتغيرات الترميز القطعي.
- الهندسة الزهرية: وتنطوي هندسة الميزات على اختيار المتغيرات وتحويلها لتحسين أداء النموذج، مما يمكن أن يؤثر تأثيرا كبيرا على نجاح مشروع التعلم الآلي.
10. الجماعة الإنمائية والثروات
ويوفر مجتمع التعلم الآلي موارد عديدة للتعلم وتبادل المعارف، مما يسهل على الوافدين الجدد البدء في العمل.
- الدورات التدريبية على الإنترنت: وتوفر منصات من قبيل Courdera و edX و Udacity العديد من الدورات على الإنترنت تغطي مختلف جوانب التعلم الآلي، وتخدم جميع مستويات المهارات.
- المنتديات والمجتمعات المحلية: ومنتديات الإنترنت مثل Reddit، وstack overflow، ومجتمعات التعلم بالآلات المتخصصة هي أماكن ممتازة لطرح الأسئلة، وتبادل الخبرات، وإقامة الشبكات.
- : والمشاركة في المسابقات على منصات مثل Kaggle يمكن أن تساعد الأفراد على تطبيق معارفهم، واكتساب الخبرة، والتعلم من المجتمع المحلي.