ماهو Machine Learning او تعلم الآلة ؟

ماهو Machine Learning ؟

تعتبر “التعلم الآلي” أو “Machine Learning” أحد فروع الذكاء الاصطناعي والتي تهتم بتطوير النظم الذاتية القادرة على التعلم والتطور من خلال البيانات المتاحة لها.

يتم تحسين أداء هذه النظم بشكل تلقائي عبر التعلم من المعطيات المتاحة واكتساب الخبرة في التعامل معها، بدلاً من كونها تمرر عبر تعليمات برمجية واضحة.

يعتمد التعلم الآلي على العديد من الخوارزميات والنماذج المختلفة، مثل الشبكات العصبية الاصطناعي والتحليل الإحصائي والتصنيف والتجميع وغيرها، ويمكن استخدامها في تطبيقات مختلفة مثل التعرف على الصور والكلام، والتوصية، والتنبؤ، والتحكم الذاتي، وتحليل البيانات الكبيرة وغيرها.

الفرق بين الذكاء الإصطناعى وتعلم الآلة

تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي (AI) هما مصطلحان مترابطان ومتشابهان، لكن لهما أهداف وأوضاع مختلفة.

تعلم الآلة هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعلق بإنشاء نماذج وبرامج تعلمية تمكن الآلة من التعرف على النمط والتنبؤ بالنتائج واتخاذ القرارات بشكل مستند إلى البيانات المتاحة. وبشكل أساسي، يتم إعداد خوارزميات التعلم الآلي لتنفيذ مهام محددة بشكل مستقل، مثل التصنيف أو التنبؤ.

أما الذكاء الاصطناعي فيشير إلى إنشاء أنظمة ذكية تستطيع محاكاة بعض قدرات العقل البشري، مثل القدرة على التفكير والتعلم واتخاذ القرارات وحل المشكلات.

ويهدف الذكاء الاصطناعي إلى خلق آلات قادرة على التفكير بشكل مستقل وتنفيذ مهام متطورة، ويستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التعرف على الصوت والصورة واللغة الطبيعية والألعاب والروبوتات.

بشكل عام، يمكن القول إن تعلم الآلة هو جزء من الذكاء الاصطناعي، إذ أنه يستخدم التقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي لإنشاء برامج قادرة على التعلم والتنبؤ، ولكنه يركز بشكل أكبر على تعلم الآلة الأوتوماتيكي المستند إلى البيانات والخوارزميات المتاحة.

الذكاء الاصطناعى مقالة مفصلة

مقال مفصل عن الذكاء الإصطناعى

تطور Machine Learning

تطورت تقنية تعلّم الآلة بشكل كبير في السنوات الأخيرة، حيث تم تحسين الخوارزميات وزيادة قوة المعالجة والبيانات المتاحة.

وتزايد الاهتمام بتقنية التعلّم العميق (Deep Learning) والتي تستند على شبكات عصبونية (Neural Networks) لمعالجة البيانات وتحسين نتائج التنبؤ والتصنيف.

أيضًا، تزايدت أهمية تقنية تعلّم الآلة في العديد من المجالات، مثل التجارة الإلكترونية والتسويق الرقمي والصناعة والطب وغيرها، حيث يمكن استخدامها لتحليل البيانات الضخمة وتحسين أداء العمليات واتخاذ القرارات الذكية.

بينما يوجد العديد من خوارزميات التعلم الآلي منذ وقت طويل، إلا أن القدرة على تطبيق حسابات رياضية معقدة تلقائيًا على البيانات الضخمة – مرارًا وتكرارًا، بشكل أسرع وأسرع – هو تطور حديث. وفيما يلي بعض الأمثلة الواسعة الانتشار عن تطبيقات التعلم الآلي التي قد تكون على دراية بها:

السيارات الذاتية القيادة التي تم الترويج لها بشدة فى الفترة الأخيرة.
التوصية عبر الإنترنت مثل تلك المقدمة من Amazon و Netflix وغيرها من المنصات التى تستخدم هذه التقنية فى تكوين توصيات المشاهدة او الشراء.
الكشف عن الأحتيال والخدع مثلما فى البنوك ومقدمى الخدمات المالية.

فائدة تعلم الآلة او Machine Learning

تعتبر تقنية التعلم الآلي أو Machine Learning من التقنيات الحديثة التي تحظى بأهمية كبيرة في العديد من المجالات. فبفضل هذه التقنية، يمكن للحواسيب والأنظمة الذكية تعلم البيانات والمعلومات وتحليلها واستخلاص النتائج بشكل تلقائي، وهذا يسهل الكثير من الأعمال والمهام التي تتطلب تحليل كميات كبيرة من البيانات.

ومن أهم استخدامات التعلم الآلي:

التنبؤ بالأحداث المستقبلية والتنبؤ بالأخطاء والأعطال.
تحليل البيانات الكبيرة بشكل فعال وتحديد الأنماط والعلاقات بين البيانات.
3- تحسين خوارزميات المسح الضوئي والتعرف على النصوص.
4- تحسين خوارزميات البحث وتحسين نتائج البحث.
تحسين خوارزميات التوصيات والتسويق لزيادة الإيرادات.

وبشكل عام، فإن استخدام تقنية التعلم الآلي يسهل الكثير من الأعمال والمهام، ويوفر الوقت والجهد، ويساعد على اتخاذ القرارات الأفضل بناءً على التحليلات والنتائج المستنبطة من البيانات.

القطاعات التى تستخدم تعلم الآلة او Machine Learning

تستخدم تقنية تعلم الآلة في العديد من القطاعات، بما في ذلك:

الصحة: يستخدم تعلم الآلة في تحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض مثل السرطان، وكذلك في التنبؤ بنتائج العمليات الجراحية.
المالية: يستخدم تعلم الآلة في تحليل البيانات المالية والتنبؤ بالمخاطر المالية والتحقق من الاحتيال.
التسويق: يستخدم تعلم الآلة في تحليل بيانات العملاء وتوفير توصيات مخصصة وتحديد الاتجاهات والتوقعات الجديدة.
التصنيع: يستخدم تعلم الآلة في تحسين الإنتاجية وتقليل الأخطاء في الإنتاج وتحليل الأعطال.
النقل: يستخدم تعلم الآلة في النقل الذكي وتحسين أنظمة الملاحة والسلامة على الطرق.
التجارة الإلكترونية: يستخدم تعلم الآلة في تحليل بيانات المستخدمين وتوفير توصيات مخصصة للمنتجات وتحديد الاتجاهات الجديدة في السوق.
الأمن: يستخدم تعلم الآلة في التعرف على الوجوه والأصوات والأشياء غير المرغوب فيها والتحقق من الأمان في الأماكن العامة.

كيف يعمل Machine Learning

يعمل التعلم الآلي (Machine Learning) عن طريق تدريب النماذج (Models) على البيانات، حيث يتم تزويد النموذج بمجموعة من البيانات المسماة بـ “بيانات التدريب” (Training Data)، والتي تحتوي على سلسلة من المتغيرات والقيم التي يجب على النموذج تعلمها وفهمها.

يتم تدريب النموذج على البيانات التي تم جمعها وتصنيفها سلفًا، بحيث يتعلم النموذج كيفية التعرف على الأنماط والعلاقات المختلفة بين المتغيرات والقيم، ويستخدم هذا النموذج لتحليل بيانات جديدة وتوقع النتائج.

يتم تنفيذ العملية بواسطة مجموعة من الخوارزميات (Algorithms) التي تتيح للنموذج تحديد العلاقات المختلفة بين المتغيرات والقيم. تتمثل العملية في تعديل وزن الاتصالات بين مجموعة الأنواع والمتغيرات، وفقًا لمعايير محددة، وذلك بهدف تقليل الخطأ وزيادة دقة التوقعات المستقبلية.

يتم تحسين نموذج التعلم الآلي عن طريق معالجة مجموعة من البيانات الاختبارية (Testing Data)، حيث يتم تحليل وتقييم أداء النموذج على مجموعة من البيانات المختلفة، ومن ثم يتم ضبط النموذج بحيث يمكنه توقع النتائج بدقة أكبر.

انواع نماذج Machine Learning

يمكن تصنيف Machine Learning إلى ثلاثة أنواع رئيسية وفقًا لطريقة التعلم والتدريب، وهي:

التعلم الآلي الإشرافي (Supervised Learning): يتم فيه تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على مدخلات ومخرجات معينة معروفة سابقًا. يقوم النموذج بتعلم العلاقة بين المدخلات والمخرجات ويستخدمها لتوقع المخرجات الجديدة.
التعلم الآلي غير الإشرافي (Unsupervised Learning): يتم فيه تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على مدخلات فقط ولا يوجد أي مخرجات معروفة سابقًا. يقوم النموذج بتعلم هيكل البيانات والعثور على الأنماط والترابطات المخفية فيها.
التعلم الآلي النصف إشرافي (Semi-Supervised Learning): هو نوع من التعلم الآلي يستخدم مجموعة بيانات تحتوي على مدخلات معروفة ومخرجات غير معروفة ويقوم النموذج بتعلم العلاقة بين المدخلات والمخرجات الجديدة باستخدام النموذج الذي تم تدريبه.
هناك أيضًا ما يسمى بالتعلم التعاوني (Reinforcement Learning) والذي يعتمد على تعلم النموذج من خلال التفاعل مع بيئة معينة وجعل قرارات يستند إليها لتحقيق هدف معين.

تحديات تعلم الآلة او Machine Learning

هناك العديد من التحديات التي تواجه مجال تعلم الآلة (Machine Learning)، ومن بينها:

جودة البيانات: قد يؤثر جودة البيانات الواردة على دقة نتائج التعلم الآلي. يجب التأكد من جودة البيانات وتنظيفها وتحليلها بشكل جيد لتحقيق أفضل النتائج.
التحييز : غالبًا ما يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعة من البيانات التي قد تحتوي على تحيزات غير متعمدة والتي يمكن أن تؤثر على نتائج التعلم الآلي وتجعلها غير عادلة. على سبيل المثال، إذا كانت مجموعة البيانات التي تم استخدامها لتدريب نموذج التعلم الآلي تحتوي على بيانات سابقة محددة تشمل العمر أو الجنس أو العرق، فإنه يمكن أن يؤثر ذلك على قدرة النموذج على التنبؤ بالنتائج لأفراد ذوي ميزات مختلفة.
التعلم الزائف: يحدث التعلم الزائف (Overfitting) عندما يتم تعلم النموذج على البيانات التدريبية بشكل مفرط حتى يتم استنساخها، وبالتالي يتعذر على النموذج التعرف على بيانات جديدة. يجب تجنب التعلم الزائف عن طريق تطبيق تقنيات مثل التقليل من البعد واستخدام بيانات تدريبية أقل.
تحديد المتغيرات: تتضمن عملية تعلم الآلة تحديد المتغيرات التي يجب استخدامها في بناء النموذج، وهذا يعد تحدياً صعباً خاصة في حالة البيانات المعقدة والكبيرة.
قابلية التكيف: يجب أن يكون النموذج الذي تم بناؤه قابلاً للتكيف مع بيانات جديدة وتغييرات في الظروف.
الإخراجية الشاذة: تحدث الإخراجية الشاذة (Outliers) عندما تحتوي البيانات على قيم غير عادية وتعيق عملية التعلم. يجب التعامل مع هذه المشكلة عبر تنظيف ومعالجة البيانات قبل تدريب النماذج.
التعرف على الصوت والصور: تعتبر تقنيات التعرف على الصوت والصور من أصعب التحديات في مجال تعلم الآلة، حيث تتطلب معالجة كمية كبيرة من البيانات وتقنيات تحليل متقدمة.
الخصوصية والأمان: تتطلب عمليات تعلم الآلات الكثير من البيانات الحساسة والمعلومات الخاصة، ولذلك يتعين على الشركات والمنظمات العاملة في مجال التعلم الآلي أن تولي اهتمامًا كبيرًا بالخصوصية والأمان. يتعين عليهم الاستثمار في تقنيات الحماية والتشفير وتطوير السياسات والإجراءات الأمنية لحماية بيانات المستخدمين. علاوة على ذلك، يجب الالتزام بالتشريعات والقوانين المتعلقة بحماية البيانات والخصوصية، مثل قانون حماية البيانات العامة العام (GDPR) في الاتحاد الأوروبي.

متطلبات دراسة تعلم الآلة

دراسة تعلم الآلة تتطلب فهماً جيداً للرياضيات والإحصاء، فضلاً عن المعرفة الأساسية في البرمجة. بشكل عام، إذا كنت ترغب في دراسة تعلم الآلة، فإنه يجب عليك الاستعداد للتعلم الدائم وتحسين المهارات الأساسية التالية:

الرياضيات: يجب أن تكون ملمًا بالجبر والإحصاء والتفاضل والتكامل، حيث يعتمد تعلم الآلة على هذه المفاهيم بشكل كبير.
البرمجة: يجب أن تكون قادرًا على البرمجة بلغة الحاسوب المناسبة، مثل Python أو R.
التعلم الذاتي: يتطلب تعلم الآلة مهارات التعلم الذاتي، والتي تساعدك على التحديث والتعلم المستمر من خلال قراءة المقالات وحضور الدورات التدريبية ومشاركة الأفكار مع المجتمع المتخصص في التعلم الآلي.
فهم البيانات: يجب عليك أن تكون قادرًا على فهم البيانات وتحليلها، والتي تمثل المواد الخام لعمليات تعلم الآلة.
فهم تقنيات تعلم الآلة: يجب أن تتعلم المفاهيم والتقنيات الأساسية لتعلم الآلة، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم العميق والتحليل الاستكشافي والتصنيف.
الابتكار: يتطلب تطبيق تعلم الآلة الابتكار في العثور على حلول للمشاكل الحقيقية والتحديات التي يواجهها العالم اليوم.
العمل الجماعي: يجب أن تكون قادرًا على العمل كجزء من فريق والتعاون مع المتخصصين الآخرين في التعلم الآلي ومختلف المجالات المرتبطة به، مثل خبراء البيانات ومهندسي البرمجيات وعلماء الرياضيات وغيرهم.

مستقبل تعلم الآلة او Machine Learning

من المتوقع أن يشهد مجال التعلم الآلي (Machine Learning) نمواً كبيراً في المستقبل القريب والبعيد. فالتطور التقني السريع وزيادة حجم البيانات وتعزيز الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى تطبيقات جديدة ومتنوعة في العديد من الصناعات والمجالات.