مفهوم تعلم الآلة يعني أن النظام الحاسوبي: يتبع التعليمات المبرمجة مسبقا فقط. يحتاج إلى تدخل بشري في كل خطوة. يطور أداءه تلقائيًا من خلال تحليل البيانات والخبرة. لا يمكنه ارتكاب أي أخطاء ؟؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
يطور أداءه تلقائيًا من خلال تحليل البيانات والخبرة
تعلم الآلة (Machine Learning) يعني أن الحاسوب لا يكتفي بتنفيذ الأوامر التي يبرمجها المبرمجون فقط، بل يتعلم ويتحسن من تلقاء نفسه. الإجابة الصحيحة هي: يطور أداءه تلقائيًا من خلال تحليل البيانات والخبرة.
دعونا نفصل هذه الفكرة:
- تحليل البيانات: تخيل أنك تعلم طفلاً ما هو "القط". أنت لا تعطيه تعريفاً معقداً، بل تعرض عليه صوراً لقطط مختلفة (بألوان وأحجام مختلفة). الطفل يبدأ في ملاحظة الصفات المشتركة بين هذه الصور (مثل الأذنين المدببتين، والفرو، والعيون). تعلم الآلة يفعل شيئاً مشابهاً، ولكنه يتعامل مع كميات هائلة من البيانات بدلاً من الصور.
- الخبرة: كلما رأى الحاسوب المزيد من البيانات (المزيد من صور القطط في مثالنا)، كلما أصبح أفضل في التعرف على القطط. هذه العملية تشبه اكتساب الخبرة. فكلما تدربت أكثر على شيء ما، كلما أصبحت أفضل فيه.
- تطوير الأداء تلقائيًا: بناءً على تحليل البيانات والخبرة، يقوم الحاسوب بتعديل طريقة عمله لتحسين نتائجه. على سبيل المثال، قد يبدأ الحاسوب في إعطاء وزن أكبر لبعض الصفات (مثل شكل الأذنين) عند محاولة تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على قطة أم لا. هذا التحسين يحدث *تلقائيًا* دون الحاجة إلى تدخل المبرمج في كل مرة.
لماذا الخيارات الأخرى غير صحيحة؟- يتبع التعليمات المبرمجة مسبقاً فقط: هذا يصف البرمجة التقليدية، وليس تعلم الآلة.
- يحتاج إلى تدخل بشري في كل خطوة: تعلم الآلة يهدف إلى تقليل الحاجة إلى التدخل البشري.
- لا يمكنه ارتكاب أي أخطاء: تعلم الآلة ليس مثالياً. يمكنه ارتكاب أخطاء، خاصة في البداية، ولكن مع المزيد من البيانات والخبرة، تقل الأخطاء بشكل كبير.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال مفهوم تعلم الآلة يعني أن النظام الحاسوبي: يتبع التعليمات المبرمجة مسبقا فقط. يحتاج إلى تدخل بشري في كل خطوة. يطور أداءه تلقائيًا من خلال تحليل البيانات والخبرة. لا يمكنه ارتكاب أي أخطاء ؟ اترك تعليق فورآ.
