تعلم الآلة
ما هو تعلم الآلة:
التعلم الآلي هو مجال علوم الكمبيوتر وهو ما يعني "التعلم الآلي".
إنه جزء من مفهوم الذكاء الاصطناعي ، الذي يدرس طرق قيام الآلات بوضع المهام التي يؤديها الأشخاص.
إنها برمجة مستخدمة في أجهزة الكمبيوتر ، يتم تشكيلها بواسطة قواعد محددة مسبقًا تتيح لأجهزة الكمبيوتر اتخاذ القرارات بناءً على البيانات السابقة وفي البيانات التي يستخدمها المستخدم.
وفقًا للجداول الزمنية التي تم إجراؤها ، يتمتع الكمبيوتر بالقدرة على اتخاذ القرارات التي يمكن أن تحل المشكلات أو تعزز المنشورات على الإنترنت ، على سبيل المثال.
كيف يعمل التعلم الآلي؟
أساس العملية هي الخوارزميات ، وهي عبارة عن تسلسلات محددة وتتألف من معلومات وتعليمات يتبعها الكمبيوتر.
تسمح هذه التسلسلات لأجهزة الكمبيوتر باتخاذ قرار وفقًا للوضع ومع المعلومات التي تم إدخالها فيه.
إنها الخوارزمية التي تحمل معلومات حول كيفية تنفيذ إجراءات وعمليات معينة أو كيفية إجراء ما.
هناك عدة أنواع من لغات التطبيق والبرمجة لاستخدام الخوارزميات. تختلف حسب الاحتياجات التي سيتم تلبيتها أو مع الغرض من الخوارزمية التي تم إنشاؤها.
أنواع التعلم الآلي
هناك نوعان رئيسيان من التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.
التعلم تحت الإشراف
في التعلم الخاضع للإشراف ، هناك مجموعة سابقة من البيانات تُدرج في الجهاز ، ويجب أن تكون الاقتراحات التي ستُقدم للمستخدم مماثلة للبيانات المسجلة.
يتم استخدام المعلومات بشكل أساسي للتنبؤ بالنتيجة المتوقعة من قبل المستخدم أو للقيام بتصنيف العناصر المستخدمة.
مثال: يتم وضع صورة في متصفح الإنترنت ، والذي يبحث للعثور على معلومات حول أصل الصورة أو صور أخرى مماثلة.
التعلم غير الخاضع للرقابة
في التعلم غير الخاضع للإشراف ، لا توجد نتائج متوقعة محددة ، أي أنه من غير الممكن التنبؤ بنتائج الإسناد الترافقي.
في هذا النوع من التعلم ، يتم تجميع البيانات وتغيير النتائج وفقًا للمتغيرات.
مثال: في محرك بحث في مكتبة ، من الممكن تحقيق نتائج متنوعة. يعتمد تغيير النتائج على نوع البحث والمتغيرات المستخدمة ، مثل اسم الكتاب أو اسم المؤلف أو تاريخ النشر.
انظر أيضا معنى الذكاء الاصطناعي.
ما هو التعلم الآلي ل؟
يمكن استخدام التعلم الآلي في العديد من الوظائف. واحدة من الأكثر استخداما اليوم في وسائل الإعلام الاجتماعية ، والبحث على الإنترنت والتسويق الرقمي.
على سبيل المثال ، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتقديم اقتراحات لمستخدم الإنترنت. يتم استخدامها في مواقع التجارة الافتراضية والشبكات الاجتماعية والألعاب ومنصات تخزين الفيديو وتطبيقات تشغيل الموسيقى.
في هذه الحالة ، تستخدم الخوارزمية بيانات تسلسلها وبيانات محفوظات التنقل في الإنترنت لتقديم اقتراحات جديدة للمستخدم. تستخدم تفضيلات المستخدم أثناء التصفح ومشاركة البيانات لاقتراح برامج أو خدمات مماثلة.
هذه استخدامات أكثر شيوعًا ، ولكن يمكن أيضًا تطبيق المعرفة بالتعلم الآلي على العديد من المواقف الأخرى ، مثل:
- البحث على شبكة الإنترنت ،
- جمع وتحليل البيانات ،
- تتبع رسائل البريد المزعج ،
- تنظيم وتصنيف المعلومات ،
- البحث عن الاحتيال على شبكة الإنترنت.
الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق
كل من التعلم الآلي والتعلم العميق هي طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي. ولكن هناك فرق بينهما لأن التعلم العميق (الذي يعني التعلم العميق) له خصائص أكثر تشابهًا مع القدرة على التعلم لدى الإنسان.
التعلم العميق يستخدم أيضًا نتائج التنبؤ من البيانات الثابتة. الفرق هو أنه يحدث بشكل أكثر دقة ، أشبه بما يحدث في دماغ الشخص لأن الكمبيوتر يمكنه تكييف المعلومات بشكل أكثر مرونة.
هذا لأنه في التعلم العميق يتم إنشاء شبكة عصبية اصطناعية تعمل مثل شبكة الخلايا العصبية في الدماغ البشري.
هذه الشبكة هي التي تجعل تشغيل الآلة يشبه العديد من أوجه تشغيل الدماغ وقادر على تعلم وتفسير المعلومات.
انظر أيضا معاني البرمجيات و Bitcoin.
