يُعرف المجال في الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بتطوير خوارزميات ليقوم الحاسب بالقيام بالتنبؤات أو اتخاذ القرارات باسم التعلم الآلي (Machine Learning). وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات يمكنها تعلم وتحسين أدائها من خلال البيانات.
يمكن استخدام التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:
- التنبؤ بالأحداث المستقبلية، مثل الطقس أو أسعار الأسهم أو سلوك العملاء.
- اتخاذ القرارات، مثل تحديد ما إذا كان الشخص مؤهلاً للحصول على قرض أو ما هي أفضل طريقة لتوزيع الموارد.
- أتمتة المهام، مثل التعرف على الصور أو ترجمة اللغات.
تستخدم خوارزميات التعلم الآلي مجموعة متنوعة من الأساليب لتعلم البيانات وتحسين أدائها. بعض الأساليب الشائعة تشمل:
- التعلم الخاضع للإشراف: يتم تدريب هذه الخوارزميات على مجموعة بيانات تحتوي على أمثلة من المدخلات والمخرجات المطابقة. على سبيل المثال، يمكن تدريب خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف على مجموعة بيانات من الصور والعلامات لتعلم كيفية التعرف على أنواع مختلفة من الكائنات.
- التعلم غير الخاضع للإشراف: لا يتم توفير أمثلة من المدخلات والمخرجات المطابقة لهذه الخوارزميات. بدلاً من ذلك، يتعين عليهم اكتشاف الأنماط في البيانات بأنفسهم. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزمية التعلم غير الخاضع للإشراف لاكتشاف المجموعات في مجموعة بيانات من البيانات الاجتماعية.
- التعلم المعزز: تتعلم هذه الخوارزميات من خلال تجربة وخطأ. يتم منحهم نقاطًا أو مكافآت مقابل اتخاذ قرارات جيدة، ويتم معاقبتهم مقابل اتخاذ قرارات سيئة. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزمية التعلم المعزز لتدريب روبوت على اللعبة.
يُعد التعلم الآلي مجالًا ناشئًا سريع التطور. مع استمرار التقدم في أجهزة الكمبيوتر وتقنيات البيانات، من المتوقع أن تستمر خوارزميات التعلم الآلي في أن تصبح أكثر قوة ودقة.
فيما يلي بعض الأمثلة المحددة لتطبيقات التعلم الآلي في مجال التنبؤ واتخاذ القرار:
- التنبؤ بالأحداث المستقبلية: يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، مثل الطقس أو أسعار الأسهم أو سلوك العملاء. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزمية التعلم الآلي لتحليل بيانات الطقس التاريخية لتنبؤ بدرجات الحرارة في المستقبل.
- اتخاذ القرارات: يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لاتخاذ القرارات، مثل تحديد ما إذا كان الشخص مؤهلاً للحصول على قرض أو ما هي أفضل طريقة لتوزيع الموارد. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزمية التعلم الآلي لتحليل بيانات القروض السابقة لتحديد ما إذا كان الشخص لديه احتمالية عالية لسداد القرض.
- أتمتة المهام: يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لأتمتة المهام، مثل التعرف على الصور أو ترجمة اللغات. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزمية التعلم الآلي لتحليل صور المستندات لتحديد محتوياتها.
تُستخدم تقنيات التعلم الآلي على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك الأعمال التجارية والحكومة والعلوم والتكنولوجيا. مع استمرار التقدم في هذا المجال، من المتوقع أن تصبح تقنيات التعلم الآلي أكثر أهمية في حياتنا اليومية.
