أي من الخيارات التالية يصف كيف يختلف التعلم الآلي عن الأنظمة التقليدية في تنظيم البيانات غير المنظمة؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
3. يقدم التعلم الآلي بيانات احتمالية بدلاً من القرارات الثنائية.
الإجابة الصحيحة هي: "يقدم التعلم الآلي بيانات احتمالية بدلاً من القرارات الثنائية."
هذا يعني أن التعلم الآلي يتعامل مع البيانات بطريقة مختلفة تماماً عن الأنظمة التقليدية التي تعتمد على قواعد محددة مسبقاً. دعونا نفصل هذا:
- الأنظمة التقليدية (القواعد المبرمجة): هذه الأنظمة تعمل بناءً على قواعد واضحة كتبها المبرمج. على سبيل المثال، إذا أردنا نظاماً لتحديد ما إذا كانت رسالة بريد إلكتروني هي رسالة مزعجة (Spam) أم لا، سنكتب قواعد مثل: "إذا احتوت الرسالة على كلمات مثل 'عرض خاص' أو 'كسب مجاني'، فصنفها كرسالة مزعجة." هذه القواعد تعطي قرارات ثنائية بسيطة: نعم (Spam) أو لا (ليست Spam). إما أن تكون الرسالة مزعجة، أو ليست كذلك.
- التعلم الآلي: بدلاً من كتابة قواعد محددة، نعطي نظام التعلم الآلي كمية كبيرة من البيانات (مثل آلاف رسائل البريد الإلكتروني المصنفة مسبقاً على أنها Spam أو ليست Spam). يقوم النظام بتحليل هذه البيانات بنفسه، ويتعلم الأنماط التي تميز رسائل Spam. بدلاً من أن يقول "هذه الرسالة مزعجة بنسبة 100%"، يقول "هذه الرسالة مزعجة باحتمال 90%".
لماذا هذا مهم؟- التعامل مع الغموض: البيانات غير المنظمة (مثل النصوص والصور) غالباً ما تكون غامضة. التعلم الآلي يمكنه التعامل مع هذا الغموض من خلال إعطاء احتمالات.
- التكيف: التعلم الآلي يمكنه التكيف مع البيانات الجديدة. إذا بدأت رسائل Spam تستخدم كلمات جديدة، يمكن للنظام أن يتعلم هذه الأنماط الجديدة ويحسن دقته. الأنظمة التقليدية تحتاج إلى تحديث القواعد يدوياً.
- الدقة: في كثير من الحالات، إعطاء احتمال (مثل 90%) أكثر فائدة من إعطاء قرار قاطع (نعم/لا). يمكننا استخدام هذا الاحتمال لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
باختصار، الأنظمة التقليدية تعطي إجابات محددة، بينما التعلم الآلي يعطي تقديرات احتمالية، مما يجعله أكثر فعالية في التعامل مع البيانات غير المنظمة والمعقدة.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال أي من الخيارات التالية يصف كيف يختلف التعلم الآلي عن الأنظمة التقليدية في تنظيم البيانات غير المنظمة اترك تعليق فورآ.
