كيف يعمل التعلم الآلي؟

في هذا العصر ، يعد التعلم الآلي مهمًا. إليساعد التعلم الآلي في إدارة العمليات التجارية وفهم سلوكيات العملاء. كما أنه يساعد في تطوير منتجات جديدة. يعد التعلم الآلي (ML) أحد تقنيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية.

يتكون من تدريب خوارزمية للتعرف على الأنماط المتكررة داخل قاعدة التعلم. ينتج عن هذا التدريب نموذج حاسوبي مصمم لعمل تنبؤات (التعرف على صوت ، صورة ، إلخ) أو أتمتة المهام (الإجابة على سؤال ، قيادة السيارة آليًا ، إلخ).

تتجه جميع الشركات الكبرى إلى التعلم الآلي. شركات مثل Amazon و Facebook و Google تجعل التعلم الآلي أولوية. دعونا نرى كيف يعمل التعلم الآلي.

ما هو التعلم الآلي؟

هناك العديد من التعريفات ، لكنني سأقدمها لك بكلمات بسيطة. التعلم الآلي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي. يعلم الذكاء الاصطناعي أجهزة الكمبيوتر أن تتعلم من التجارب السابقة ، كما يفعل الإنسان.

من خلال هذه العملية ، يمكن للكمبيوتر تحسين نفسه من خلال تحديد أنماطه واستكشاف البيانات. ومع ذلك ، فإنه يتطلب الحد الأدنى من المشاركة البشرية لبعض الترميز.

كان هناك الكثير من التجارب في المراحل الأولى. كانت هناك بعض النظريات حول البيانات والتعلم وكيف يتعرف الكمبيوتر عليها جميعًا.

لكن في عالم اليوم ، أصبح التعلم الآلي أكثر تعقيدًا. لكنك تحتاج أيضًا إلى معرفة هذه التجارب الأساسية.

Cكيف يعمل التعلم الآلي؟

لقد كان التعلم الآلي موجودًا منذ فترة طويلة. ومع ذلك ، فإن الخوارزمية تزداد تعقيدًا يومًا بعد يوم. التطور الأخير هو تطبيق هذه البيانات بسرعة وكفاءة أكبر.

التطبيقات صعبة. الخريج الذي يمكنه القيام بكل هذه الأشياء بطريقة معقدة هو متقدم بخطوة على المبرمجين الآخرين. تحتاج الشركات الكبرى إلى هؤلاء المبرمجين للبقاء في صدارة منافسيهم.

لا توجد مهمة لا يمكن إنجازها باستخدام التعلم الآلي. بمساعدة التعلم الآلي ، يمكن إنشاء أنماط محددة. وفي المستقبل ، ستعمل تلقائيًا بأقل قدر من التفاعل.

بعد وصول التعلم الآلي، تعمل الشركات على تحويل عملياتها، التي كان يديرها البشر في السابق. هناك بعض الأمثلة.

• حضور مكالمات العملاء
• مراجعة السيرة الذاتية
• التعرف على الصور
• التعرف على الكلام
• تشخيص طبي
• المراجحة الإحصائية
• التحليل التنبئي
• استخلاص.

يستخدم التعلم الآلي طريقتين

هناك طريقتان رئيسيتان يستخدمهما التعلم الآلي. هم كالتالي.

التعلم الخاضع للإشراف-

في هذه التقنية ، يجمع الذكاء الاصطناعي البيانات السابقة. كما أنه يساعد في جمع وإنتاج مخرجات نشر التعلم الآلي. ببساطة ، التعلم الخاضع للإشراف هو كيف نتعلم نحن البشر الأشياء.

نحن نفعل شيئًا خاطئًا ونفعل الشيء الصحيح بعد تعلمه وتحليله. إنها نفس الطريقة التي يتعلم بها الكمبيوتر أشياء مختلفة.

نحن البشر نقدم بيانات مختلفة لأجهزة الكمبيوتر. وهذا ما يسمى مجموعة التدريب.

تعليم غير مشرف عليه -

تساعد هذه التقنية في العثور على أنماط بيانات غير معروفة ، ثم تساعد في العثور على الأخطاء. تحاول الخوارزمية عمومًا فهم البنية المتأصلة بأمثلة غير مسماة. هناك مهمتان مختلفتان في التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف.

التجمع

في هذا التعلم ، يحاول البشر أولاً جمع نقاط البيانات. ثم قم بتحويلها إلى مجموعات. وأخيرًا ، تحاول جعلها متشابهة مع بعضها البعض ولكن مختلفة عن المجموعات الأخرى. إنه مفيد لتجزئة السوق.

تخفيض حجم

هذا النموذج أكثر فعالية في التدريب. تسمح هذه التقنية بتجميع السمات المتشابهة معًا للحصول على تجربة وتفسير أفضل.

استخدام التعلم الآلي

هناك آلاف تطبيقات التعلم الآلي هذه الأيام. من إدخال البيانات إلى تقييمات المخاطر المعقدة ، يقوم التعلم الآلي بكل شيء. يتجه العالم نحو الأشياء الآلية. مثلا، نحن نحب الطيار الآلي في السيارات.

هناك العديد من وظائف خدمة العملاء وخدمة العملاء التي يقوم بها الجهاز

التلمذة الصناعية تساعد على إدارة وإنشاء مسار وظيفي جيد.

التعرف على الصوت من Google و Amazon هو أيضًا تطبيق للتعلم الآلي. هناك عدد كبير من التطبيقات الداخلية التي تسمح للمؤسسة بتعزيز عملياتها ، مما يساعد أيضًا في تقليل عبء العمل اليدوي.

من أكثر الأشياء المفيدة التي يقوم بها التعلم الآلي العثور على الأخطاء. في بعض الأحيان عند النظر إلى الأنماط المعقدة أو التحليلات ، لا تستطيع العين البشرية اكتشاف الأخطاء ، ولكن يمكن للكمبيوتر اكتشافها.

يتيح التعلم الآلي أيضًا إمكانية تقديم جودة خدمة مثالية وخدمات فعالة ومنتجات مبتكرة. إنه يحرر العاملين البشريين للقيام بذلك. هذه التقنيات هي معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي.

يمكن للإنسان أن يكون جيدًا في تنظيم جداول البيانات أو تحديد الأنماط. لكنها لا تستطيع تحليل وفحص مجموعات البيانات الكبيرة.

يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي تحديد البيانات الضخمة وفحصها وتحليلها بسرعة. بدون تعلم الآلة ، هذا غير ممكن.

ما الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

يهدف الذكاء الاصطناعي إلى محاكاة العقل البشري. من هناك ، يعد التعلم الآلي أحد الأدوات فقط لتحقيق هذا الهدف.

يسمح للآلة باستيعاب الأمثلة وفقًا للأهداف المراد تحقيقها ، على سبيل المثال الصور أو مقاطع الفيديو للتعرف على معبر المشاة في حالة السيارة ذاتية القيادة.

لكن هذه التقنية لها حدودها. لا يسمح بتنفيذ المنطق المعقد. لذلك من الضروري إقرانها بطرق أخرى للتحرك نحو ذكاء اصطناعي جدير بهذا الاسم.

بالتأكيد قوية للغاية من حيث التعلم ، ومع ذلك ، فإن الشبكات العصبية ليست مكملات موثوقة ويمكن أن تؤدي في بعض الحالات إلى نتائج متحيزة أو غير منطقية (على سبيل المثال: سيارة ذاتية القيادة تسير في اتجاه خاطئ).

ومن هنا كان الاهتمام بدمج التعلم العميق مع الأساليب الأخرى ، مثل الذكاء الاصطناعي الرمزي على سبيل المثال بناءً على قواعد العمل المحددة مسبقًا ، رمز الطريق السريع في مثالنا ، والذي سيتم حقنه في الشبكة لتحسين منطقها.

أفضل لغة برمجة للتعلم الآلي

لغات البرمجة الأكثر فاعلية للتعلم الآلي هي Python و R. علماء البيانات على دراية بهاتين اللغتين. ولكن هناك أيضًا لغات أخرى للتعلم الآلي.

تتطلب المشاريع المختلفة لغات مختلفة. أدوات الذكاء الاصطناعي هي مكتبات برمجية لأداء المهام. وفقًا لـ GitHub ، فإن أفضل لغة برمجة للتعلم الآلي هي Python.

يمكن استخدام بايثون لتحليل البيانات والتعدين. كما يسمح لك بتطوير نماذج وخوارزميات مختلفة للتعلم الآلي. تسمح لغة Python بالتجميع والتصنيف والانحدار وتقليل الأبعاد. المجتمع بايثون مهمة، وهو سهل التعلم نسبيًا بيثون.

أخيرا

يعد التعلم الآلي مهمًا لأنه يمنح الشركات نظرة ثاقبة للاتجاهات في سلوك العملاء ونماذج تشغيل الأعمال ، مع دعم تطوير المنتجات الجديدة.

العديد من الشركات الرائدة اليوم ، مثل Facebook و Google و Uber ، تجعل التعلم الآلي مركزيًا لعملياتها. أصبح التعلم الآلي عاملاً تنافسيًا مهمًا في العديد من الشركات.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن التعلم الآلي. ابدأ في تعلم Python ، وبمرور الوقت ستصبح محترفًا. لا تتردد في التعليق إذا كان هناك أي شيء لا تفهمه.