التعلم الآلي هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر ويعني "التعلم الآلي".
إنه جزء من مفهوم الذكاء الاصطناعي ، الذي يدرس طرقًا للآلات لأداء المهام التي يمكن أن يؤديها الناس.
هي برمجة تستخدم في أجهزة الكمبيوتر ، وتتكون من قواعد محددة مسبقًا تسمح لأجهزة الكمبيوتر باتخاذ القرارات بناءً على البيانات والبيانات السابقة التي يستخدمها المستخدم.
وفقًا للبرامج التي تم إعدادها ، فإن الكمبيوتر لديه القدرة على اتخاذ قرارات من شأنها حل المشكلات أو تعزيز النشر على الإنترنت ، على سبيل المثال.
كيف يعمل التعلم الآلي؟
أساس العملية هو الخوارزميات ، وهي عبارة عن تسلسلات محددة تتكون من معلومات وإرشادات سيتبعها الكمبيوتر.
تسمح هذه التسلسلات لأجهزة الكمبيوتر باتخاذ القرار وفقًا للموقف والمعلومات التي تم إدخالها فيه.
إنها الخوارزمية التي تحمل معلومات حول كيفية تنفيذ إجراءات وعمليات معينة أو حول كيفية تنفيذ الإجراء.
هناك عدة أنواع من لغات البرمجة والتطبيقات لاستخدام الخوارزميات. وهي تختلف حسب الحاجة التي سيتم تلبيتها أو الغرض من الخوارزمية التي تم إنشاؤها.
أنواع التعلم الآلي
هناك نوعان رئيسيان من التعلم الآلي: التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.
التعلم تحت الإشراف
في التعلم الخاضع للإشراف ، هناك مجموعة سابقة من البيانات تم إدخالها في الجهاز ويجب أن تكون الاقتراحات التي سيتم تقديمها للمستخدم مماثلة للبيانات المسجلة.
يتم استخدام المعلومات بشكل أساسي للتنبؤ بالنتيجة المتوقعة من قبل المستخدم أو لتصنيف العناصر المستخدمة.
مثال: يتم وضع صورة في متصفح الإنترنت ، والذي يبحث للعثور على معلومات حول أصل الصورة أو صور أخرى مشابهة.
تعليم غير مشرف عليه
في التعلم غير الخاضع للإشراف ، لا توجد نتيجة متوقعة محددة ، أي أنه من غير الممكن التنبؤ بنتائج عبور المعلومات.
في هذا النوع من التعلم ، يتم تجميع البيانات وتتغير النتائج وفقًا للمتغيرات.
مثال: في محرك بحث المكتبة ، من الممكن الحصول على نتائج متنوعة. يعتمد تغيير النتائج على نوع البحث الذي يتم إجراؤه والمتغيرات المستخدمة ، مثل اسم الكتاب أو اسم المؤلف أو تاريخ النشر.
انظر أيضا معنى الذكاء الاصطناعي.
ما هو التعلم الآلي؟
يمكن استخدام التعلم الآلي للعديد من الوظائف. من أكثر وسائل التواصل الاجتماعي استخدامًا في الوقت الحاضر ، البحث على الإنترنت والتسويق الرقمي.
على سبيل المثال ، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتقديم اقتراحات لمستخدم الإنترنت. يتم استخدامها في مواقع التجارة الإلكترونية والشبكات الاجتماعية والألعاب ومنصات تخزين الفيديو وتطبيقات تشغيل الموسيقى.
في هذه الحالة ، تستخدم الخوارزمية بيانات التسلسل وبيانات سجل تصفح الإنترنت لتقديم اقتراحات جديدة للمستخدم. تُستخدم تفضيلات المستخدم أثناء التصفح ومشاركة البيانات لاقتراح برامج أو خدمات متشابهة.
هذه استخدامات أكثر شيوعًا ، ولكن يمكن أيضًا تطبيق معرفة التعلم الآلي على العديد من المواقف الأخرى ، مثل:
- عمليات البحث على الإنترنت ،
- تجميع البيانات وتحليلها،
- تتبع رسائل البريد العشوائي ،
- تنظيم وتصنيف المعلومات ،
- البحث عن الاحتيال على الإنترنت.
الفرق بين التعلم الالي و تعلم عميق
يعد كل من التعلم الآلي والتعلم العميق طرقًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي. ولكن هناك فرق بينهما لأن التعلم العميق (وهو ما يعني التعلم العميق) له خصائص أكثر تشابهًا مع قدرة التعلم البشري.
يستخدم التعلم العميق أيضًا التنبؤ بالنتائج من البيانات المؤكدة. الفرق هو أن هذا يحدث بشكل أكثر دقة ، مثل ما يحدث في دماغ الشخص لأن الكمبيوتر يمكنه تكييف المعلومات بشكل أكثر مرونة.
يحدث هذا لأنه في التعلم العميق يتم إنشاء شبكة عصبية اصطناعية ، والتي تعمل بشكل مشابه لشبكة الخلايا العصبية في الدماغ البشري.
هذه الشبكة هي التي تجعل عمل الآلة له العديد من أوجه التشابه مع وظائف الدماغ وهي قادرة على تعلم وتفسير المعلومات.
انظر أيضا معاني البرمجيات و بيتكوين.
