التعلم الآلي هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يتضمن تدريب أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات والتنبؤ. في السنوات الأخيرة ، أصبحت كلمة طنانة شائعة في صناعة التكنولوجيا نظرًا لتطبيقاتها العديدة في مختلف المجالات. تهدف هذه المقالة إلى تقديم نظرة عامة شاملة على التعلم الآلي وأنواعه، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.
التعلم الخاضع للإشراف
التعلم الخاضع للإشراف هو نوع من التعلم الآلي الذي يتضمن تدريب نموذج لعمل تنبؤات بناءً على البيانات المصنفة. هذا يعني أن البيانات المستخدمة لتدريب النموذج لها نتائج أو تسميات محددة مسبقًا. على سبيل المثال ، إذا أردنا إنشاء نموذج يمكنه تصنيف رسائل البريد الإلكتروني كرسائل غير مرغوب فيها أم لا، فسنحتاج إلى مجموعة بيانات مصنفة تحتوي على رسائل بريد إلكتروني تم تصنيفها بالفعل على أنها بريد عشوائي أم لا. تشمل خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف أشجار القرار، والانحدار اللوجستي، وآلات المتجهات الداعمة.
تعليم غير مشرف عليه
التعلم غير الخاضع للإشراف هو نوع من التعلم الآلي الذي يتضمن تدريب نموذج لتحديد الأنماط في البيانات غير المسماة. هذا يعني أن البيانات المستخدمة لتدريب النموذج ليس لها نتائج أو تسميات محددة مسبقًا. يشيع استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف للتجميع وتقليل الأبعاد واكتشاف الشذوذ. تتضمن خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف مجموعات k-mean ، والمركب الرئيسي
التعلم المعزز
التعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي الذي يتضمن تدريب نموذج لاتخاذ القرارات بناءً على التجربة والخطأ. في التعلم المعزز ، يتفاعل النموذج مع البيئة ويتلقى التعليقات في شكل مكافآت أو عقوبات. الهدف من النموذج هو تعلم سياسة تزيد المكافأة التراكمية بمرور الوقت. تتضمن خوارزميات التعلم المعزز Q-Learning ، وتدرج السياسة، والتعلم المعزز العميق.
اقرأ أيضاً: طرق استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم
تطبيقات التعلم الآلي
يحتوي التعلم الآلي على العديد من التطبيقات في مختلف المجالات، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتسويق والروبوتات. في مجال التمويل، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال وتسجيل الائتمان وتحسين المحفظة. في الرعاية الصحية ، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتشخيص الأمراض واكتشاف الأدوية والطب الشخصي. في التسويق ، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتجزئة العملاء، وأنظمة التوصية. في الروبوتات، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي للتنقل المستقل والتعرف على الاشياء وتخطيط المسار.
في الختام، يعد التعلم الآلي مجالًا سريع النمو مع العديد من التطبيقات في مختلف المجالات. قدمت هذه المقالة نظرة عامة شاملة على التعلم الآلي وأنواعه، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. لقد ناقشنا أيضًا بعض تطبيقات التعلم الآلي في التمويل والرعاية الصحية والتسويق والروبوتات. من خلال فهم أساسيات التعلم الآلي وتطبيقاته، يمكن للشركات والأفراد اتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية الاستفادة من هذه التكنولوجيا لحل مشاكل العالم الحقيقي.
