بالطبع قد سمعت عن مصطلح تعليم الالة في الاواني الاخيرة. خصوصا مع ازدياد الطلب على مهندسي تعليم الالة في العالم، وادراك الشركات لاحتياجها الشديد لمهندسي تعليم الالة. كنا قد تحدثنا من قبل عن مصادر لتعلم تعليم الالة في مقالة سابقة، ستجدها مفيدة في حالة كونك مبتدئ في مجال البرمجة بشكل عام. يمكنك زيارتها من هنا.
سنناقش في هذا المقال مفهوم تعليم الالة و وانواعها المختلفة وفيم تفيدنا بشكل عام.
محتوي المقال
ما هو تعليم الالة؟
باختصار، هو استخدام البيانات وتعليمها للحاسب الالي باستخدام بعض الخوارزميات، لتحاكي الالة فهم الانسان وطريقة تعلمه. تتكر هذه العملية اكثر من مرة لتزداد دقة تعليم الالة باستمرار اثناء تدريب الموديول.
تخيل معي الاتي، روبوت معه قوس وملايين من الاسهم، وعلمته استخدام القوس والسهم. ثم وضعت له الهدف على بعد 200 متر من مكانه، واخبرته انه عليه اصابة الهدف. بطبيعة الحال، هو يعلم انه عليه اصابة الهدف، لكنه لا يعرف الطريقة المثلى لفعل ذلك، فأخذ السهم والقوس وظل يحاول حتى مرة ما اصاب الهدف الصحيح. في كل مرة يقترب فيها من الهدف، تزداد دقته في التوقع، حتى يصيب الهدف اخيرا، ليصبح قادرا على الرماية بشكل مستقل. ومن ثم، كل مرة سيستخدم فيها الروبوت القوس والسهم سيصيب الهدف بنسبة مؤكدة.
القوس والسهم هنا يعبران عن البيانات المدخلة للالة، اما تعليمه ما هي الرماية وكيفية استخدام القوس والسهم هم الخوارزميات الخاصة بتعليم الالة، واخرا، تعليم الالة هي محاولتها مئات الالف من المرات لاصابة الهدف بدون تدخل انساني.
انواع تعليم الالة
التعليم المراقب – Supervised learning
التعليم المراقب – supervised learning هو ابسط انواع تعليم الالة، والذي يعتمد بشكل عام على البيانات المصنفة – labeled data – اي ان البيانات تم تصنيفها ووضعها تحت مسميات معينة. في هذه الحالة يتم اعطاء الالة جزء من قاعدة البيانات – dataset- حتى يتعلم من البيانات المصنفة. الهدف من ذلك هو ان تكون الالة قادرة على فهم العلاقات بين المتغيرات والمؤثرات الخاصة بقاعدة البيانات، فيستطيع تطبيق تلك العلاقة على الجزء الاكبر من البيانات. في حالة استخدام التعليم المراقب، يجب على مهندس تعليم الالة تنضيف وتصنيف البيانات قبل استخدامها كمدخل للالة.
التعليم الغير مراقب – unsupervised learning
وهو على عكس التعليم المراقب، هو اعطاء البيانات للالة كمدخل، بدون تصنيفها، لتصبح الالة قادرة على ايجاد العلاقة الاصلية بين البيانات وبعضها، لكل منهما حالته الخاصة في الاستخدام.
التعليم المدعم – Reinforcement learning
وهو نوع مختلف من انواع تعليم الالة، لانه قائم بالاساس على تعليم الالة بالطريقة مستوحاة من طريقة تعلم البشر للاشياء. هي مبنية على التجربة والخطأ – trial and error – بشكل عام، تستخدم فيها نفس الاساليب التي نستخدمها كبشر كأسلوب الثواب والعقاب.
فيم يفيدنا تعليم الالة؟
يفيدنا مجال تعليم الالة في العديد من العمليات المعقدة، كالتجميع -clustring – فمجال تعليم الالة هو معني في الاساس باكتشاف الانماط في البيانات العشوائية الغير مرتبة، مثل الاحتياج لتصنيف العملاء من المنتجات.
كما يفيدنا في التصنيفات، او بمعنى ادق التمييز – classification – على سبيل المثال، هل لاحظت من قبل ان حساب gmail الخاص بك قادر على التمييز بين الايميلات المفيدة والرسائل الالكتترونية المزعجة – spam – وغيرهم؟ هذا النوع من التصنيفات قائم بشكل اساسي على عملية التصنيف في مجال تعليم الالة.
احد اهم مميزات تعليم الالة هي القدرة على التنبؤ، فهو يستطيع التنبؤ بالبيانات الرقمية – prediction – بناءا على البيانات المدخلة له. على سبيل المثال يستطيع تعليم الالة التنبؤ باسعار العقارات في المستقبل او اسعار الاسهم في البورصة وغيرهم من العمليات الرقمية.
