فهم الذكاء الاصطناعي: مقدمة إلى عالم التعلم الآلي

مفهوم الذكاء الاصطناعي ومقدمة شاملة ومفصلة إلى عالم التعلم الآلي، مما يوفر فهم شامل وعميق لهذا المجال الحيوي والمتطور.

 التعلم الآلي هو فرع مثير من الذكاء الاصطناعي، وهو في كل مكان حولنا، يبرز التعلم الآلي قوة البيانات بطرق جديدة، مثل اقتراح فيسبوك للمقالات في خلاصتك، تساعد هذه التكنولوجيا المذهلة أنظمة الكمبيوتر على التعلم والتحسين من التجربة من خلال تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكنها الوصول تلقائيا إلى البيانات واداء المهام عبر التنبؤات والكشف.


أثناء إدخال المزيد من البيانات في الجهاز، يساعد ذلك الخوارزميات على تعليم الكمبيوتر، وبالتالي تحسين النتائج المقدمة، عندما تطلب من أليكسا تشغيل محطة الموسيقى المفضلة لديك على أمازون إيكو، ستذهب إلى المحطة التي لعبتها في أغلب الأحيان، يمكنك زيادة تحسين تجربة الاستماع الخاصة بك من خلال إخبار أليكسا بتخطي الأغاني وضبط مستوى الصوت والعديد من الأوامر الممكنة، التعلم الآلي والتقدم السريع للذكاء الاصطناعي يجعل كل هذا ممكنا.


فهم الذكاء الاصطناعي: مقدمة إلى عالم التعلم الآلي
التعلم الآلي 


ما هو التعلم الآلي ؟


بالنسبة للمبتدئين، يعد التعلم الآلي مجالا فرعيا أساسيا للذكاء الاصطناعي (AI)، تتعلم تطبيقات ML من التجربة (أو لتكون دقيقة، البيانات) مثل البشر بدون برمجة مباشرة، عند تعرضها لبيانات جديدة، تتعلم هذه التطبيقات وتنمو وتغير وتطور من تلقاء نفسها، بعبارة أخرى يتضمن التعلم الآلي أجهزة الكمبيوتر التي تجد معلومات ثاقبة دون إخبارها بمكان البحث، بدلا من ذلك يفعلون ذلك من خلال الاستفادة من الخوارزميات التي تتعلم من البيانات في عملية متكررة.


كان مفهوم التعلم الآلي موجودا منذ فترة طويلة (فكر في آلة لغز الحرب العالمية الثانية، على سبيل المثال) ومع ذلك فإن فكرة أتمتة تطبيق الحسابات الرياضية المعقدة على البيانات الضخمة لم تكن موجودة إلا منذ عدة سنوات، على الرغم من أنها تكتسب الآن المزيد من الزخم.


على مستوى عال، التعلم الآلي هو القدرة على التكيف مع البيانات الجديدة بشكل مستقل ومن خلال التكرارات، تتعلم التطبيقات من الحسابات والمعاملات السابقة وتستخدم "التعرف على الأنماط" لتحقيق نتائج موثوقة ومستنيرة.


كيف يعمل التعلم الآلي؟


مما لا شك فيه أن التعلم الآلي هو واحد من أكثر المجموعات الفرعية إثارة للذكاء الاصطناعي، إنه يكمل مهمة التعلم من البيانات بمدخلات محددة للآلة، من المهم فهم ما الذي يجعل التعلم الآلي يعمل، وبالتالي كيف يمكن استخدامه في المستقبل.


تبدأ عملية التعلم الآلي بإدخال بيانات التدريب في الخوارزمية المحددة، بيانات التدريب معروفة أو غير معروفة لتطوير خوارزمية التعلم الآلي النهائية، يؤثر نوع إدخال بيانات التدريب على الخوارزمية، وسيتم تغطية هذا المفهوم بشكل أكبر للحظات.


يتم إدخال بيانات الإدخال الجديدة في خوارزمية التعلم الآلي لاختبار ما إذا كانت الخوارزمية تعمل بشكل صحيح، ثم يتم التحقق من التنبؤ والنتائج مقابل بعضها البعض.


إذا لم يتطابق التنبؤ والنتائج، يتم إعادة تدريب الخوارزمية عدة مرات حتى يحصل عالم البيانات على النتيجة المرجوة، يمكن هذا خوارزمية التعلم الآلي من التعلم باستمرار من تلقاء نفسها وإنتاج الإجابة المثلى، وزيادة الدقة تدريجيا مع مرور الوقت.


ما هي الأنواع المختلفة للتعلم الآلي؟


التعلم الآلي معقد، ولهذا السبب تم تقسيمه إلى مجالين أساسيين، التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف،  لكل واحد غرض وعمل محددين، مما يؤدي إلى نتائج واستخدام أشكال مختلفة من البيانات، ما يقرب من 70 في المائة من التعلم الآلي هو التعلم الخاضع للإشراف، في حين أن التعلم غير الخاضع للإشراف يمثل في أي مكان من 10 إلى 20 في المائة، يتم تناول الباقي عن طريق التعلم التعزيزي.


1. التعلم الخاضع للإشراف

في التعلم الخاضع للإشراف، نستخدم بيانات معروفة أو مصنفة لبيانات التدريب، نظرا لأن البيانات معروفة، يتم بالتالي الإشراف على التعلم، أي توجيهه إلى التنفيذ الناجح، تمر بيانات الإدخال عبر خوارزمية التعلم الآلي وتستخدم لتدريب النموذج، بمجرد تدريب النموذج استنادا إلى البيانات المعروفة، يمكنك استخدام بيانات غير معروفة في النموذج والحصول على استجابة جديدة.




في هذه الحالة، يحاول النموذج معرفة ما إذا كانت البيانات تفاحة أو فاكهة أخرى، بمجرد تدريب النموذج بشكل جيد، سيحدد أن البيانات هي تفاحة ويعطي الاستجابة المطلوبة.


فيما يلي قائمة بأفضل الخوارزميات المستخدمة حاليا للتعلم الخاضع للإشراف هي:

  • Polynomial regression
  • Naive Bayes
  • Decision trees
  • K-nearest neighbors
  • Logistic regression
  • Linear regression
  • Random forest

  • 2. التعلم غير الخاضع للإشراف

    في التعلم غير الخاضع للإشراف، تكون بيانات التدريب غير معروفة وغير مصنفة، مما يعني أنه لم ينظر أحد إلى البيانات من قبل، بدون جانب البيانات المعروفة لا يمكن توجيه المدخلات إلى الخوارزمية، حيث ينشأ المصطلح غير الخاضع للإشراف، يتم تغذية هذه البيانات إلى خوارزمية التعلم الآلي وتستخدم لتدريب النموذج، يحاول النموذج المدرب البحث عن نمط وإعطاء الاستجابة المطلوبة، في هذه الحالة غالبا ما يكون الأمر كما لو أن الخوارزمية تحاول كسر التعليمات البرمجية مثل آلة Enigma ولكن بدون العقل البشري المعني مباشرة بل آلة.




    في هذه الحالة، تتكون البيانات غير المعروفة من التفاح والكمثرى التي تبدو متشابهة مع بعضها البعض، يحاول النموذج المدرب وضعهم جميعا معا حتى تحصل على نفس الأشياء في مجموعات مماثلة.


    أفضل 7 خوارزميات تستخدم حاليا للتعلم غير الخاضع للإشراف هي:

    • المربعات الصغرى الجزئية
    • Fuzzy means
    • تحلل القيمة المفردة
    • K-means clustering
    • التجميع الهرمي
    • Apriori
    • تحليل المكون الرئيسي

    3. تعزيز التعلم

    مثل الأنواع التقليدية لتحليل البيانات، هنا تكتشف الخوارزمية البيانات من خلال عملية التجربة والخطأ ثم تقرر الإجراء الذي يؤدي إلى مكافآت أعلى، ثلاثة مكونات رئيسية تشكل تعزيز التعلم :

    1. الوكيل
    2. البيئة 
    3. الإجراءات.


    الوكيل هو المتعلم أو صانع القرار، وتشمل البيئة كل ما يتفاعل معه الوكيل، والإجراءات هي ما يفعله الوكيل.


    يحدث تعلم التعزيز عندما يختار الوكيل الإجراءات التي تزيد من المكافأة المتوقعة خلال وقت معين، هذا أسهل لتحقيقه عندما يعمل الوكيل ضمن إطار سياسة سليمة.


    لماذا التعلم الآلي مهم؟


    للإجابة على السؤال بشكل أفضل: ما هو التعلم الآلي "وفهم استخدامات التعلم الآلي، ضع في اعتبارك بعض تطبيقات التعلم الآلي: سيارة Google ذاتية القيادة، واكتشاف الاحتيال الإلكتروني، ومحركات التوصية عبر الإنترنت من Facebook و Netflix و Amazon، تجعل الآلات كل هذه الأشياء ممكنة من خلال تصفية أجزاء مفيدة من المعلومات وتجميعها معا استنادا إلى الأنماط للحصول على نتائج دقيقة.


    يمثل تدفق العملية المصور هنا كيفية عمل التعلم الآلي:






    تسبب التطور السريع في التعلم الآلي (ML) في ارتفاع لاحق في حالات الاستخدام والمطالب والأهمية القصوى ل ML في الحياة الحديثة، أصبحت البيانات الضخمة أيضا كلمة طنانة مستخدمة جيدا في السنوات القليلة الماضية، ويرجع ذلك جزئيا إلى زيادة تطور التعلم الآلي، الذي يتيح تحليل أجزاء كبيرة من البيانات الضخمة، كما غير التعلم الآلي الطريقة التي يتم بها استخراج البيانات وتفسيرها من خلال أتمتة الطرق أو الخوارزميات العامة، وبالتالي استبدال التقنيات الإحصائية التقليدية.


    الاستخدامات الرئيسية للتعلم الآلي


    عادة ما تتضمن النتائج النموذجية من تطبيقات التعلم الآلي نتائج البحث على الويب والإعلانات في الوقت الفعلي على صفحات الويب والأجهزة المحمولة وتصفية البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه واكتشاف اختراق الشبكة والتعرف على الأنماط والصور،  كل هذه هي المنتجات الثانوية لاستخدام التعلم الآلي لتحليل كميات هائلة من البيانات.


    تقليديا، كان تحليل البيانات تجريبيا وقائما على الأخطاء، وهو نهج أصبح غير عملي بشكل متزايد بفضل ظهور مجموعات بيانات كبيرة وغير متجانسة، يوفر التعلم الآلي بدائل ذكية لتحليل البيانات على نطاق واسع، يمكن أن ينتج عن التعلم الآلي نتائج وتحليلات دقيقة من خلال تطوير خوارزميات سريعة وفعالة ونماذج تعتمد على البيانات لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.


    نصيحة للمحترفين: لمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة وكيف تحدث ثورة في الصناعات على مستوى العالم، تحقق من  مقال "ما هي البيانات الضخمة؟".


    وفقا ل Marketwatch، من المتوقع أن ينمو سوق التعلم الآلي العالمي بمعدل صحي يزيد عن 45.9 في المائة خلال الفترة من 2017-2025، إذا استمر هذا الاتجاه فسنرى استخداما أكبر للتعلم الآلي عبر مجموعة واسعة من الصناعات في جميع أنحاء العالم.


    كيف تقرر خوارزمية التعلم الآلي التي ستستخدمها؟


    هناك العشرات من الخوارزميات المختلفة للاختيار من بينها، ولكن لا يوجد خيار أفضل أو خيار يناسب كل موقف، في كثير من الحالات يجب أن تلجأ إلى التجربة والخطأ، ولكن هناك بعض الأسئلة التي يمكنك طرحها والتي يمكن أن تساعد في تضييق نطاق اختياراتك.


    • ما هو حجم البيانات التي ستعمل بها؟
    • ما نوع البيانات التي ستعمل بها؟
    • ما هي أنواع الأفكار التي تبحث عنها من البيانات؟
    • كيف سيتم استخدام هذه الأفكار؟

    ما هي أفضل لغة برمجة للتعلم الآلي؟


    إذا كنت تنظر إلى الخيارات القائمة على الشعبية البحتة، فإن بايثون تحصل على الإيماءة، وذلك بفضل العديد من المكتبات المتاحة بالإضافة إلى الدعم الواسع النطاق، بايثون مثالية لتحليل البيانات واستخراج البيانات وتدعم العديد من الخوارزميات (للتصنيف والتجميع والانحدار والحد من الأبعاد)، ونماذج التعلم الآلي.


    التعلم الآلي للمؤسسات و MLOps


    يمنح التعلم الآلي للمؤسسات الشركات رؤى مهمة حول ولاء العملاء وسلوكهم، بالإضافة إلى بيئة الأعمال التنافسية يمكن أيضا استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالمبيعات أو الطلب في الوقت الفعلي.


    عمليات التعلم الآلي (MLOps) هي تخصص تسليم نموذج الذكاء الاصطناعي، إنه يساعد المنظمات على توسيع نطاق الطاقة الإنتاجية لتحقيق نتائج أسرع، وبالتالي توليد قيمة تجارية حيوية


    نظرة على بعض خوارزميات وعمليات التعلم الآلي


    إذا كنت تدرس ما هو التعلم الآلي، فيجب أن تتعرف على خوارزميات وعمليات التعلم الآلي القياسية، وتشمل neural networks و decision tree و random forests و associations و sequence discovery و gradient boosting and bagging و support vector machines و self-organizing maps و K-means clustering و Bayesian networks و Gaussian mixture models ، والمزيد .


    هناك أدوات وعمليات تعلم آلي أخرى تستفيد من الخوارزميات المختلفة للحصول على أكبر قيمة من البيانات الضخمة، تشمل هذه:

    • جودة البيانات الشاملة وإدارتها
    • واجهة المستخدم الرسومية لبناء النماذج وتدفقات العمليات
    • استكشاف البيانات التفاعلية وتصور نتائج النموذج
    • مقارنات بين نماذج التعلم الآلي المختلفة لتحديد أفضلها بسرعة
    • تقييم نموذج الفرقة الآلي لتحديد أفضل أداء
    • نشر نموذج سهل حتى تتمكن من الحصول على نتائج قابلة للتكرار وموثوقة بسرعة
    • منصة متكاملة من البداية إلى النهاية لأتمتة عملية البيانات إلى القرار


    المتطلبات الأساسية للتعلم الآلي (ML)


    بالنسبة للمهتمين بالتعلم بما يتجاوز ما هو التعلم الآلي، يجب تلبية بعض المتطلبات للنجاح في متابعة هذا المجال، تتضمن هذه المتطلبات ما يلي:


    • المعرفة الأساسية بلغات البرمجة مثل Python و R و Java و JavaScript وما إلى ذلك
    • معرفة متوسطة بالإحصاءات والاحتمالات
    • المعرفة الأساسية بالجبر الخطي في نموذج الانحدار الخطي، يتم رسم خط من خلال جميع نقاط البيانات، ويستخدم هذا الخط لحساب قيم جديدة.
    • فهم حساب التفاضل والتكامل
    • معرفة كيفية تنظيف البيانات الأولية وهيكلتها إلى الشكل المطلوب لتقليل الوقت المستغرق في صنع القرار.



    إرسال تعليق