LoginTechs
لوجن تيكس منصة متخصصة بمتابعة ونقل آخر الأخبار والمقالات التقنية وكل ما يخص التكنولوجيا الحديثة والأحداث التقنية والخدمات الرقمية.

تطبيقات تعلم الآلة

تعلم الآلة Machine Learning

35

- Advertisement -

التعلم الآلي “Machine Learning”

تعلم الآلة “Machine Learning”

يُعد تعلم الآلة أحد أكثر التقنيات إثارة التي قد يصادفها المرء على الإطلاق كما يتضح من الاسم، فإنه يعطي الحاسوب ما يجعله أكثر تشبُها بالبشر، يتم استخدام التعلم الآلي اليوم بنشاط، ربما في العديد من الأماكن أكثر مما يتوقع المرء ربما نحن نستخدم خوارزمية التعلم عشرات المرات من دون أن نعرفها وتشمل تطبيقات تعلم الآلة ما يلي:

  • محرك بحث الويب: أحد أسباب عمل محركات البحث مثل Google وBing بشكل جيد هو أن النظام تعلم كيفية ترتيب الصفحات من خلال خوارزمية تعلم معقدة.
  • تطبيقات وضع علامات على الصور: سواء كان ذلك في الفيسبوك أو في أي تطبيق آخر لوضع العلامات على الصور، فإن القدرة على وضع علامة على الأصدقاء تجعله يحدث بشكل أكبر وكل هذا ممكن بسبب خوارزمية التعرف على الوجه التي تعمل خلف التطبيق.
  • كاشف البريد المزعج: يقوم وكيل البريد مثل Gmail أو Hotmail بالكثير من العمل الشاق بالنسبة لنا في تصنيف الرسائل ونقل رسائل البريد العشوائي إلى مجلد الرسائل غير المرغوب فيها ويتم تحقيق ذلك مرة أخرى من خلال مُصنف البريد العشوائي الذي يعمل في النهاية الخلفية لتطبيق البريد.
تطبيقات تعلم الآلة

أمثلة على تعلم الآلة

أمثلة على تعلم الآلة

اليوم، تستخدم الشركات تعلم الآلة لتحسين قرارات العمل، وزيادة الإنتاجية، واكتشاف الأمراض، والتنبؤ بالطقس، والقيام بأشياء أخرى كثيرة مع النمو الهائل للتكنولوجيا، لا نحتاج فقط إلى أدوات أفضل لفهم البيانات الموجودة لدينا حالياً، ولكننا نحتاج أيضاً إلى إعداد أنفسنا للبيانات التي لدينا ولتحقيق هذا الهدف نحتاج إلى بناء آلات ذكية ويُمكننا كتابة برنامج للقيام بأشياء بسيطة، إن أفضل طريقة للقيام بذلك هي الحصول على طريقة ما للآلات لتعلم الأشياء بأنفسهم وهنا يأتي دور تعلم الآلة وفيما يلي بعض الأمثلة على تعلم الآلة:

  • تأسيس قاعدة البيانات لنمو الأتمتة: تتضمن التطبيقات النموذجية بيانات النقر على الويب لتحسين تجربة المستخدم (UX Experience) وكذلك السجلات الطبية لأتمتة أفضل في الرعاية الصحية، والبيانات البيولوجية وغيرها الكثير.
  • التطبيقات التي لا يمكن برمجتها: هنالك بعض المهام التي لا يمكن برمجتها لأن أجهزة الحاسوب التي نستخدمها ليست مصممة على هذا النحو وتشمل الأمثلة القيادة الذاتية، مهام التعرف من البيانات غير المرتبة (التعرف على الوجه / التعرف على الكتابة اليدوية)، معالجة اللغات الطبيعية، رؤية الحاسوب وما إلى ذلك.
  • فهم التعلم البشري: هذا هو الأقرب الذي فهمناه ومحاكاة دماغ الإنسان إنها بداية لثورة جديدة، الذكاء الاصطناعي الحقيقي الآن، وبعد رؤية مختصرة، جعلنا نتوصل إلى تعريف أكثر من مثالي لتعلم الآلة.
  • آرثر صموئيل (1959): التعلم الآلي هو مجال دراسة يمنح أجهزة الحاسوب القدرة على التعلم دون أن تتم برمجته بشكل صريح كتب “صموئيل” برنامج تشغيل Checker والذي يمكنه التعلم بمرور الوقت في البداية يمكن الفوز بها بسهولة ولكن مع مرور الوقت، قد تعلم البرنامج كل وضع الـ Board الذي سيقوده في النهاية إلى النصر أو الخسارة وبالتالي أصبح لاعب شطرنج أفضل من صموئيل نفسه كانت هذه واحدة من أولى المحاولات المبكرة لتحديد التعلم الآلي وهي أقل رسمية إلى حد ما.
  • توم ميشيل (1999): يُقال أن برنامج الحاسوب يتعلم من التجربة E فيما يتعلق ببعض فئات المهام T ومقاييس الأداءP ، إذا كان أدائه في المهام فيT ، كما تم قياسه بواسطةP ، يتحسن مع الخبرة E وهذا تعريف أكثر رسمية ورياضية لبرنامج الشطرنج السابق، حيث:
  1. E هو عدد الألعاب.
  2. T يلعب الشطرنج ضد الحاسوب.
  3. P هو الفوز / الخسارة بواسطة الحاسوب.
تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning)

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.