فهم مفهوم التعلم الآلي
يعتبر التعلم الآلي (Machine Learning) أحد فروع الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب، حيث يركز هذا العلم على استغلال البيانات (بيانات التدريب) والخوارزميات لتقليد طرق التعلم البشري والتطوير التدريجي لها.
بذلك، يُعبر التعلم الآلي عن برنامج يمتلك قدرات مشابهة للقدرات المعرفية الانسانية، يهدف إلى إكساب أجهزة الكمبيوتر القدرة على التفكير وحل المشكلات بطرق تشبه الأسلوب البشري، باستخدام نماذج إحصائية وخوارزميات تعليمية.
الغرض من التعلم الآلي هو تمكين الأنظمة من التعلم والتطور تلقائيًا من خلال التجارب، دون الحاجة إلى برمجة مباشرة. لذا، يمنح التعلم الآلي برامج الكمبيوتر القدرة على الوصول إلى البيانات واستخدامها بشكل مباشر دون تدخل بشري.
يتكون التعلم الآلي من ثلاثة مكونات أساسية، وهي:
- الخوارزمية الحسابية المستخدمة في اتخاذ القرارات.
- المتغيرات والميزات التي تعتمد عليها عملية اتخاذ القرار.
- القاعدة المعرفية التي تحدد الإجابة.
أهمية التعلم الآلي
تشكل البيانات الأساس الحقيقي لكافة الأعمال والممارسات في الحياة، والقرارات المتخذة بناءً على هذه البيانات قد تحدث فارقًا كبيرًا في التطور أو التراجع. اليوم، تعتمد معظم تطبيقات الإنترنت على التعلم الآلي بشكل أو بآخر، حيث أصبح أداة فعالة للشركات في حل العديد من المشكلات.
تساهم التطبيقات العملية للتعلم الآلي في زيادة ربحية الشركات في فترات زمنية قصيرة، لا سيما في ظل التطورات السريعة للتقنيات في هذا المجال، مما يوسع نطاق استخدامه ليشمل إمكانيات متنوعة.
في مختلف الصناعات، تتوفر كميات هائلة من البيانات والمعلومات، وغالبًا ما تحتاج إلى أنظمة متخصصة لتحليلها بدقة وكفاءة. حيث اعتمدت العديد من القطاعات على التعلم الآلي كأسلوب مثالي لبناء النماذج وضع الاستراتيجيات والتخطيط للعمليات المستقبلية.
أنواع التعلم الآلي
يشمل التعلم الآلي مجموعة متنوعة من أساليب التدريب على الخوارزميات، ولكل منها مزاياه وعيوبه. يجب الإشارة إلى أن البيانات المستخدمة في التعلم الآلي تنقسم إلى نوعين رئيسيين:
- بيانات مسماة
تشمل هذه البيانات كافة بيانات الإدخال والإخراج، المتاحة بصيغة قابلة للقراءة من قِبَل الآلة. يتطلب هذا النوع من البيانات وجود فريق عمل لتسمية البيانات بدقة.
- بيانات غير مسماة
هذا النوع يحتوي على معلومات محدودة أو غير موجودة، يمثل شكلًا يمكن قراءته آليًا. يتطلب هذا النهج حلولاً معقدة، حيث لا يعتمد على العمل البشري.
يتوزع التعلم الآلي حاليًا على ثلاثة نماذج رئيسية كما يلي:
التعلم المراقب
يعتمد التعلم المراقب على خوارزمية التعليم المبنية على البيانات المسماة. يتطلب دقة كبيرة في تسمية البيانات لتجنب الأخطاء ويعمل على توفير فكرة للخوارزمية حول المشاكل وأساليب حلها.
التعلم غير المراقب
يتعامل التعلم غير المراقب مع البيانات غير المسماة، مما يسمح بإدخال كميات أكبر من البيانات بدون الحاجة لتدخل بشري. ويتميز بأنه قابل للتكيف مع أنواع متعددة من البيانات.
التعليم المعزز
يجسد هذا النموذج أسلوب التعلم من خلال التجربة والخطأ، حيث تعمل الخوارزمية على تحسين أدائها من خلال مكافأة النتائج الإيجابية وتكرار التجربة لتحسين النتائج.
تطبيقات التعلم الآلي
تتواجد العديد من تطبيقات التعلم الآلي في حياة الإنسان اليومية، ومنها:
- التعرف على الصور
يستخدم لتحديد الأشخاص والصور الرقمية والأماكن.
- التعرف على الكلام
تحويل التعليمات الصوتية إلى نصوص مكتوبة، مثل خاصية البحث الصوتي على محرك جوجل.
- معرفة طرق المرور والتنبؤ بحركة السير
تساعد مستخدمي السيارات على معرفة الطريق الأفضل والتنبؤ بحركة المرور، كما هو الحال في برنامج خرائط جوجل.
- التوصيات التجارية
تستخدم بكثرة في شركات التجارة الإلكترونية بهدف زيادة المبيعات.
- السيارات ذاتية القيادة
تعد من التطبيقات المتقدمة التي تعتمد عليها شركات تصنيع السيارات مثل تسلا.
- تطبيقات تنظيف البريد الإلكتروني العشوائي
تساعد في تصفية الرسائل الإلكترونية الضارة.
- المساعدون الافتراضيون
مثل مساعد جوجل وأليكسا، الذين يوفرون الدعم في البحث عن المعلومات المتعلقة بالمستخدم.
- كشف عمليات الاحتيال
تساعد في الكشف عن عمليات النصب أثناء المعاملات المصرفية عبر الإنترنت.
- عمليات التداول في سوق الأوراق المالية
تستخدم للتنبؤ بأسعار الأسهم والاتجاهات السوقية.
- التشخيص الطبي
تستخدم لمساعدة الأطباء في عمليات تشخيص الأمراض.
- الترجمة الآلية
تسهل التواصل عبر لغات متعددة، مثل خدمة الترجمة من جوجل.
تحديات التعلم الآلي
مع تنامي استخدام التعلم الآلي، تواجه مجموعة من التحديات تشمل:
- تدني جودة البيانات
فجودة البيانات تلعب دورًا محوريًا في دقة خوارزميات التعلم الآلي.
- سوء تجهيز البيانات
يؤدي إلى صعوبة إنشاء علاقات دقيقة بين المتغيرات.
- الإفراط في تجهيز بيانات التدريب
يؤدي إلى انخفاض كفاءة الأداء.
- التعلم الآلي عملية معقدة
تتطلب مزيد من التجارب والدقة.
- البطء في تنفيذ العمليات
قد تستغرق النماذج وقتًا طويلًا لتحقيق النتائج.
- نمو البيانات
تتطلب استمرار الترقيات والصيانة للحفاظ على فعالية الخوارزمية.
نشأة التعلم الآلي
استند التعلم الآلي جزئيًا إلى نموذج تفاعل خلايا الدماغ الذي قام بتطويره العالم دونالد هب في عام 1949. حيث أوجد هذا النموذج الأساس لشبكات عصبية اصطناعية.
في الخمسينيات، طور صموئيل في IBM برنامجًا لألعاب الداما، مستخدمًا خوارزمية تقليل الاحتمالات. وبفضلها أنشأ استراتيجية (minimax) التي أسفرت عن استخدام مصطلح “التعلم الآلي” لأول مرة عام 1952.
خوارزميات التعلم الآلي
لا توجد خوارزمية واحدة مثالية لكل الحالات، مما يستلزم تجربة عدة خوارزميات لتقييم الأداء. يحتاج المبدأ الأساسي للخوارزمية إلى تعلم وظيفة مستهدفة (F) لتقديم تنبؤات مستقبلية استنادًا إلى المتغيرات (X)، مما يمكن أن يتم التعبير عنه كالتالي: Y = f(X).
أهم خوارزميات التعلم الآلي تشمل:
الانحدار الخطي
تعتبر واحدة من أسس التعلم الآلي لفهم التجارب الإحصائية.
الانحدار اللوجستي
تستخدم في تحديد التصنيفات الثنائية.
تحليل التمييز الخطي
أداة فعالة لتصنيف البيانات وتقليل الأبعاد.
شجرة القرار
تستخدم لتحديد الفئات بدقة عالية.
المصنف البايزي الساذج
خوارزمية بسيطة وقوية للتنبؤ.
كي – أقرب جار
تعتمد على فكرة القرب بين النقاط.
الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق
التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي يعطي الآلات القدرة على التعلم من الخبرات السابقة، باستخدام أنواع متعددة من الخوارزميات.
بينما التعلم العميق يُعتمد على الشبكات العصبية ذي الطبقات العديدة، والذي لا يحتاج إلى بيانات منظمة لتصنيف العناصر، بل يتعلم عبر معالجة متتالية للبيانات.
