العملات الرقمية

ماهو التعلم الآلي وماهي أهم إتجاهاته

يعد التعلم الآلي مجالًا سريع النمو في عالم التكنولوجيا ، وهو يغير الطريقة التي نؤدي بها أعمالنا ، التعلم الآلي هو أحد تطبيقات الذكاء الإصطناعي (AI) الذي يوفر للأنظمة القدرة على التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح ، يسمح للآلات بتحديد الأنماط وإتخاذ القرارات وحل المشكلات بمفردها من خلال التعرف على الإرتباطات بين مجموعات بيانات الإدخال.

ماهو التعلم الآلي وماهي أهم إتجاهاته

يمكن رؤية أحد الأمثلة على التعلم الآلي أثناء العمل في تطبيقات خدمة العملاء مثل روبوتات المحادثة أو المساعدين الإفتراضين مثل Amazon Alexa أو Google Home ، هذه الأدوات التي تعمل بالذكاء الإصطناعي قادرة على فهم إستفسارات اللغة الطبيعية من العملاء وتقديم إجابات بناءً على التفاعلات السابقة التي أجروها مع العملاء الآخرين الذين طرحوا أسئلة مماثلة من قبلهم.

يساعد هذا النوع من الأتمتة في تقليل أوقات الإنتظار لإستفسارات العملاء مع توفير إجابات أكثر دقة مما يمكن أن يقدمه الإنسان نظرًا لقدرته على معالجة كميات هائلة من المعلومات بسرعة وبدقة على نطاق واسع ، وهو أمر لا يمكن للبشر القيام به يدويًا إذا تم إعطاؤهم ما يكفي من الوقت ، هناك مجال آخر إكتسب فيه التعلم الآلي زخمًا مؤخرًا وهو التحليلات التنبؤية ، بإستخدام الخوارزميات التي تحلل الأحداث و نقاط البيانات السابقة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على ما تم تعلمه من خلال تلك التجارب السابقة.

يمكن أن يساعد ذلك الشركات على توقع إتجاهات السوق وإحتياجات و سلوكيات العملاء وما إلى ذلك بشكل أفضل ، حتى يتمكنوا من التخطيط وفقًا لذلك مسبقًا الوقت بدلاً من ذلك يكون لديك إستراتيجيات تفاعلية عندما تحدث الأشياء بشكل غير متوقع لاحقًا مما يؤدي غالبًا إلى إرتكاب أخطاء باهظة الثمن دون داع ، أخيرًا ، تتضمن حالة الإستخدام الشائعة الأخرى لتقنيات ML اليوم إمكانات التعرف على الصور وإكتشافات الوجه المستخدمة في مختلف الصناعات بدءًا من تطبيقات الأمان والمراقبة وصولاً إلى تشخيصات الرعاية الصحية.

تسمح هذه الأنواع من الحلول لأجهزة الكمبيوتر "برؤية" الكائنات داخل الصور بشكل أسرع بكثير من أي عين بشرية ، يمكن أن تأمل في تحقيقها بشكل طبيعي مما يجعلها أدوات لا تقدر بثمن تساعد على زيادة معدلات الدقة بشكل كبير مع توفير الوقت والمال في نفس الوقت ، كل ما قيل تم القيام به بغض النظر عن الطريقة التي تنظر إليها ، هناك شيء واحد واضح "التعلم الآلي" هنا ، إستمر على المدى الطويل في إحداث ثورة في الطرق التي تعمل بها الشركات بشكل جيد في المستقبل المنظور ، لذلك من الأفضل الحصول على مجلس الإدارة الآن والاستفادة من جميع الفرص المحتملة المتاحة في أقرب وقت ممكن طوال الرحلة التي تنتظرنا جميعًا.

إقرأ أيضا: ماهي الثورة الرقمية وكيف ساهمت في تغيير نمط حياتنا

    

إقرأ أيضا: ماهي لغة البايثون Python وفي أي مجال يتم إستخدامها

بعض الأمثلة عن التعلم الآلي

يعد التعلم الآلي مجالًا تكنولوجيًا مثيرًا وسريع النمو وله القدرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات ، من الرعاية الصحية إلى التمويل ، حيث تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي بعدة طرق لتحسين الكفاءة والدقة وإتخاذ القرارات ، في هذه  التدوينة ، سنلقي نظرة على بعض الأمثلة عن كيفية تطبيق التعلم الآلي في مناطق مختلفة.

الرعاية الصحية

بإستخدام بيانات من سجلات المرضى بالإضافة إلى فحوصات التصوير مثل التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب ، يمكن تدريب أنظمة الذكاء الإصطناعي على إكتشاف علامات المرض بدقة أكبر من أي وقت مضى ، يمكن أن يساعد هذا الأطباء على إتخاذ قرارات أكثر إستنارة بشأن خطط العلاج لمرضاهم مع تقليل التكاليف المرتبطة بالتشخيص الخاطئ أو الإختبارات غير الضرورية بسبب التشخيصات غير الصحيحة من قبل الممارسين البشريين وحدهم.

شركات الخدمات المالية

  تستخدمها على نطاق واسع لأغراض الكشف عن الإحتيال وإدارة المخاطر ، خوارزميات التعلم الآلي قادرة على تحليل كميات هائلة من معاملات العملاء المتعلقة بالبيانات بسرعة بحيث يمكن الإبلاغ عن أي نشاط مشبوه على الفور مما يسمح للبنوك أو المؤسسات المالية الأخرى بالاستجابة بشكل أسرع عند التعامل مع الأنشطة الإحتيالية التي يمكن أن توفر لهم الملايين كل عام من الخسائر المستحقة التي يستغلها المحتالون مثل ثغرات في تدابير الأمن التقليدية.

تقنية ML و السيارات ذاتية القيادة

  تعتمد بشكل كبير على تقنيات التعرف على الصور التي تدعمها أنظمة الذكاء الإصطناعي جنبًا إلى جنب مع مستشعرات الحركة الجانبية وما إلى ذلك ... لفهم بيئتها بدقة حتى تتمكن من التنقل بأمان حول العقبات دون الحاجة إلى الإنسان وبالتالي جعل الطرق أماكن أكثر أمانًا بشكل عام ، تُظهر كل هذه التطبيقات بعض الأمثلة فقط التي تُظهر مدى قوة تقنية التعلم الآلي التي أصبحت بالفعل اليوم في العديد من الصناعات ، مما يتيح لنا جميعًا الإستفادة من زيادة الأمان والكفاءات المحسّنة وتوفير التكاليف بمرور الوقت.

التعلم الآلي الموجه

يعد التعلم الآلي الموجه أداة قوية يمكن أن تساعد المؤسسات على إتخاذ قرارات أفضل ، وتحسين الموارد ، وتحسين دقة تنبؤاتها. يستخدم التعلم الآلي الموجه نظامًا آليًا لتوجيه المستخدمين خلال عملية إنشاء نماذج تنبؤية دون الحاجة إلى ترميزها يدويًا ، حيث يتيح ذلك للشركات إنشاء ونشر النماذج المصممة خصيصًا لتلبية إحتياجاتهم بسرعة.

يتميز النهج الموجه بالعديد من المزايا مقارنة بالطرق التقليدية مثل الترميز اليدوي أو ضبط المعلمة ، أولاً ، يلغي الحاجة إلى معرفة الخبراء من أجل بناء نماذج فعالة لأن جميع المعلمات محددة مسبقًا بواسطة نموذج أو خوارزمية مُدرَّبة مسبقًا ، بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن هذه الأنظمة تستخدم بيانات من مصادر متعددة (مثل الإتجاهات التاريخية) ، فيمكنها تقديم نتائج أكثر دقة مما يمكن أن يحققه الترميز اليدوي وحده في وقت أقل وبأخطاء أقل بسبب عوامل الخطأ البشري مثل التحيز أو نقص الخبرة مع خوارزميات معينة.

يعمل التعلم الآلي الموجه على تبسيط المهام المعقدة إلى خطوات أصغر مما يسهل على المستخدمين الذين قد لا يمتلكون مهارات برمجة واسعة النطاق ولكنهم لا يزالون يرغبون في الوصول إلى إمكانات تحليلية متقدمة ، من خلال السماح لأصحاب الأعمال والمحللين والعلماء وما إلى ذلك ، ببناء خوارزميات تنبؤية بسهولة بدلاً من الإعتماد على أقسام تكنولوجيا المعلومات ، تساعد هذه التكنولوجيا أيضًا في إضفاء الطابع الديمقراطي على علوم البيانات بحيث يمكن لأي مستخدم بغض النظر عن مستوى المهارة الإستفادة من فوائدها.

يوفر التعلم الآلي الموجه للشركات طريقة فعالة لأتمتة عمليات إتخاذ القرار مع زيادة مستويات الدقة في نفس الوقت ، وتوفر قدرتها على توفير أوقات نشر سريعة مع سهولة الإستخدام مما يجعلها حلاً مثاليًا لأولئك الذين ليس لديهم خبرة كبيرة في التعامل مع التقنيات المتعلقة بالذكاء الإصطناعي ولكنهم ما زالوا يرغبون في جني المكافآت المرتبطة بتنفيذ حلول تحليلات قوية داخل المؤسسة. 

التعلم الآلي الغير موجه

يعد التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ، أداة مهمة وقوية في عالم علم البيانات ، فقد أصبح شائعًا بشكل متزايد حيث تسعى المؤسسات جاهدة لفهم كميات كبيرة من البيانات المعقدة ، وتُستخدم خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف لتحديد الأنماط والارتباطات في مجموعات البيانات دون الإعتماد على الملصقات أو الفئات المحددة مسبقًا ، مما يسمح بتنبؤات ورأى أكثر دقة من الطرق التقليدية.

في جوهره ، يستخدم التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف نماذج رياضية تسمح لنظام الكمبيوتر بتحليل بيانات الإدخال دون أي معرفة أو إفتراضات مسبقة حول الهيكل الأساسي أو معنى المعلومات التي تتم معالجتها ، وهذا يسمح لها بإكتشاف الأنماط التي قد لا تكون واضحة عند النظر إلى الأرقام الأولية وحدها ، مثل المجموعات داخل مجموعة البيانات حيث تحدث القيم المتشابهة معًا في كثير من الأحيان أكثر مما هو متوقع بالصدفة وحدها.

من خلال الإستفادة من هذه العلاقات المخفية بين المتغيرات ، يمكن للتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف الكشف عن رؤى قيمة حتى من مجموعات البيانات التي تبدو غير ذات صلة ، وهو أمر مستحيل بإستخدام تقنيات التحليل اليدوي مثل جداول البيانات والجداول المحورية ، تطبيقات هذه التكنولوجيا واسعة ، من التنبؤ بسلوك العميل بناءً على عمليات الشراء السابقة من خلال تقنيات التجميع التجارة الإلكترونية ، والتعرف على الصور بناءً على محتواها (رؤية الكمبيوتر) ، إلى إكتشاف الإحتيال من خلال تحليل المعاملات المالية بمرور الوقت.

يتمتع ML غير الخاضع للإشراف أيضًا بإمكانيات كبيرة لمهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تحليل المشاعر لأنه يمكن أن يساعد الآلات على فهم السياق بشكل أفضل مما تفعله الأساليب الخاضعة للإشراف ، وهو أمر يعتبره البشر أمرًا مفروغًا منه ولكن أجهزة الكمبيوتر تكافح بسبب تعقيده.

 ختاما ، يمنحنا التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف قوة غير مسبوقة عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المعقدة ، مما يتيح لنا ليس فقط إتخاذ القرارات بشكل أسرع ولكن أيضًا إستخلاص النتائج التي لم نتخيلها من قبل.