"/> ما هو التعلم الآلي ولماذا هو مهم جدًا؟

ما هو التعلم الآلي ولماذا هو مهم جدًا؟

ما هو التعلم الآلي ولماذا هو مهم جدًا؟

لتعلم إحدى المهارات ، نكتسب أولاً المعرفة المطلوبة ، ونمارسها بعناية ، ونراقب أدائنا أثناء العملية. أخيرًا ، من خلال القيام بهذه الأشياء ، سوف نتحسن في العمل المطلوب. يعد التعلم الآلي أحد أهم فروع الذكاء الاصطناعي ، والذي يجعل مثل هذه العملية ممكنة لأجهزة الكمبيوتر. فيما يلي سنناقش هذه التقنية وأهميتها.

هل يمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تتعلم؟

تحديد الذكاء هو عمل شاق. نعلم جميعًا ما نعنيه بالذكاء ، لكن ليس من السهل وصفه بدقة. بغض النظر عن العاطفة والوعي الذاتي ، يمكن أن يكون الوصف الدقيق للذكاء هو القدرة على تعلم مهارات جديدة ، واستيعاب المعرفة ، وتطبيقها على مواقف جديدة لتحقيق النتيجة المرجوة.

التعلم الالي

نظرًا لصعوبة تعريف الذكاء ، فإن التعريف الدقيق للذكاء الاصطناعي لن يكون سهلاً. ببساطة ، إذا كان جهاز الكمبيوتر قادرًا على القيام بشيء يتطلب عادةً تفكيرًا وذكاءً بشريًا ، فنحن نقول إنه يستخدم الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال ، يمكن للمتحدثين الأذكياء مثل Amazon Echo و Google Nest سماع أوامرنا اللفظية ، وتفسير الأصوات على أنها كلمات ، واستخراج معنى الكلمات ، وفي النهاية محاولة إرضاء رغباتنا. يتضمن ذلك طلبات تشغيل الموسيقى أو الإجابة على سؤال أو إطفاء الأنوار.

في جميع التفاعلات ، باستثناء التفاعلات البسيطة جدًا ، يتم إرسال هذه الطلبات إلى أجهزة الكمبيوتر في الفضاء السحابي ، والتي تقوم بمعالجة المهام الشاقة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. يتحلل الأمر الصوتي ، ويتم استخلاص المعنى ، ويتم إعداد الإجابة ، وأخيراً تجد هذه المعلومات طريقها إلى السماعة الذكية.

التعلم الالي

التعلم الآلي هو أساس معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي نتفاعل معها. بعض هذه الأنظمة في شكل أدوات ذكية في المنزل ، والبعض الآخر جزء من الخدمات التي نستخدمها عبر الإنترنت. تعتمد الاقتراحات التي يقدمها YouTube لتشغيل مقاطع الفيديو الجديدة وقوائم التشغيل التي يتم إنشاؤها تلقائيًا على Spotify على التعلم الآلي. تستخدم محركات البحث التعلم الآلي ، وتستخدم المتاجر عبر الإنترنت التكنولوجيا لتقديم مشتريات جديدة بناءً على نشاط المستخدم.

اقرأ
5 مخاطر كبيرة للذكاء الاصطناعي قريبة جدًا منا

يمكن لأجهزة الكمبيوتر الوصول إلى مجموعة كبيرة من البيانات. يمكنهم القيام بأشياء صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً جدًا للإنسان بسرعة كبيرة وفي كثير من الأحيان. لذلك إذا كان التعلم يتطلب المعرفة والممارسة وردود الفعل على الأداء ، فيجب أن يكون الكمبيوتر مرشحًا مثاليًا.

بالطبع ، هذا لا يعني أن الكمبيوتر يمكنه حقًا التفكير بالمعنى الإنساني أو أن لديه نفس الفهم والتفكير مثل البشر. لكنه يستطيع التعلم ويتحسن بالممارسة. بشكل عام ، ما هي التحديات التي يتعين على المهندسين التغلب عليها حتى يتمكنوا من تعليم مفاهيم جديدة لأجهزة الكمبيوتر؟

الشبكات العصبية

التعلم الالي

تحتوي أدمغة الحيوانات على شبكة من الخلايا العصبية. يمكن للخلايا العصبية نقل الإشارات إلى الخلايا العصبية الأخرى عبر المشابك. هذا العمل الصغير – يتكرر ملايين المرات – يخلق عمليات تفكيرنا وذكرياتنا.

مستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية ، تم إنشاء شبكات عصبية اصطناعية لتقليد بعض خصائص نظيراتها العضوية. تم تطوير الأجهزة والبرامج منذ الأربعينيات من القرن الماضي والتي تتضمن آلاف أو ملايين “العقد”. تستقبل هذه العقد ، مثل الخلايا العصبية ، إشارات من العقد الأخرى. يمكنهم أيضًا إنشاء إشارات لتقديمها إلى العقد الأخرى. هذه العقد قادرة على إرسال واستقبال إشارات من عدة عقد في وقت واحد.

إذا استنتج حيوان أن الحشرات الطائرة الصفراء والسوداء تعض دائمًا بشكل مؤلم ، فسيتجنب الحيوان جميع الحشرات الصفراء والسوداء الطائرة. يستخدم ذباب الزهرة (نوع من النحل) هذا الخوف. هذه الحشرة تشبه نحل العسل الأصفر والأسود ولكن ليس لها لدغات. الحيوانات التي تعرضت للنحل وتعلمت درسًا مؤلمًا لم يعد لها أي علاقة بذباب الزهور. يرون حشرة صفراء وسوداء ويقررون أن الوقت قد حان للتراجع. لكن حقيقة أن ذبابة الزهرة يمكن أن تظل واقفة على قدميها في منطقة معينة في الهواء – لكن النحلة لا تستطيع – لا يتم النظر فيها حتى.

اقرأ
طقم الإنذار الإلكتروني للمصنع الهندسي ؛ ترفيه عملي للمراهقين

التعلم الالي

أهمية الطيران والمدرج الأسود تلقي بظلالها على كل شيء آخر. تسمى أهمية هذه الإشارات بـ “ترجيح” المعلومات. يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية أيضًا استخدام الترجيح. يجب ألا تأخذ العقدة في الاعتبار جميع مدخلاتها بالتساوي ويجب أن تفضل بعض الإشارات على الأخرى.

يستخدم التعلم الآلي الإحصائيات للعثور على أنماط في مجموعات البيانات التي يتم التدريب عليها. قد تتضمن مجموعة البيانات كلمات أو أرقامًا أو صورًا أو تفاعلات المستخدم مثل نقرات موقع الويب أو أي شيء آخر يمكن تخزينه وتخزينه رقميًا. يجب أن يحدد النظام الأجزاء الأساسية للمعلومات الواردة ثم يطابقها مع الأنماط التي يحددها في مجموعة البيانات.

إذا أراد النظام التعرف على زهرة ، فيجب أن يحدد طول الجذع ، وحجم الورقة وشكلها ، واللون ، وعدد البتلات ، وما إلى ذلك. بالطبع ، في الواقع ، يحتاج النظام إلى الكثير من المعلومات. بمجرد حصول النظام على تفاصيل العينة ، يبدأ عملية اتخاذ القرار ، وبالتالي يستنتج من البيانات المتاحة.

التعلم الالي

يتعلم نظام التعلم الآلي من الأخطاء التي ارتكبت عن طريق تحديث خوارزمياته ليتمكن من تصحيح المشكلات باستخدام منطقه. أكثر أنواع الشبكات العصبية تعقيدًا هي الشبكات العصبية العميقة. من الناحية المفاهيمية ، تتكون هذه الأنظمة من عدد كبير من الشبكات العصبية المكدسة فوق بعضها البعض. تعطي نفس العملية النظام القدرة على تحديد واستخدام حتى الأنماط الصغيرة في عمليات صنع القرار.

تستخدم هذه الطبقات بشكل شائع لوزن المعلومات. يمكن أن تعمل الطبقات المخفية المزعومة كطبقات “خبيرة”. أنها توفر إشارات مرجحة حول ميزة واحدة لموضوع الاختبار. في حالة الأزهار ، على سبيل المثال ، يمكن استخدام الطبقات المخفية لتحديد شكل الأوراق أو حجم البراعم.

أنواع التعلم المختلفة

هناك ثلاث تقنيات رئيسية لتدريس أنظمة التعلم الآلي: التعلم تحت الإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز.

اقرأ
يستخدم باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا موجات الراديو لاكتشاف حالة الجسم أثناء النوم

التعلم تحت الإشراف

الذكاء الاصطناعي

التعلم الخاضع للإشراف هو الطريقة الأكثر شيوعًا لتعليم الأنظمة. في التعلم الخاضع للإشراف ، يتم تصنيف البيانات وتنظيمها قبل عرضها على النظام لتحديد المعايير المستخدمة في عملية صنع القرار لنظام التعلم الآلي. على سبيل المثال ، يستخدم YouTube هذه الطريقة لاقتراح مقاطع فيديو جديدة للمستخدمين.

التعلم بدون إشراف

الذكاء الاصطناعي

التعلم بدون إشراف لا يتطلب إعداد البيانات. هذا يعني أن البيانات لم يتم تمييزها مسبقًا. يقوم النظام بمسح البيانات وتحديد الأنماط. تم استخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف لضمان نجاح الفضاء الإلكتروني. يمكن لأنظمة الكشف عن التسلل المعزز آليًا اكتشاف نشاط الشبكات غير المصرح بها لأنها لا تتوافق مع أنماط السلوك التي يلاحظها المستخدمون المرخص لهم.

تعزيز التعلم

الذكاء الاصطناعي

التعلم المعزز أصغر من الطريقتين الأخريين. ببساطة ، تستخدم خوارزمية التعلم المعزز التجربة والخطأ وردود الفعل لتحقيق نموذج السلوك الأمثل من أجل تحقيق هدف معين. وهذا يتطلب ردود فعل من الأفراد الذين يقيمون جهود النظام للأثر الإيجابي أو السلبي لسلوكه على تحقيق الهدف.

الجانب العملي للذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي

بسبب العديد من التطبيقات التي وجدها التعلم الآلي في مختلف المجالات ، يشار إليه باسم “الجانب التطبيقي للذكاء الاصطناعي”. تعد أنظمة التعلم المعتمدة على الآلة ذات قيمة كبيرة ، وقد تم تطوير العديد من الأطر التجارية للاستفادة من هذه التقنية.

إذا لم تكن بحاجة ماسة إلى هذه التقنية وتريد معرفة المزيد عن التعلم الآلي باستخدام لغات البرمجة مثل Python ، فهناك بعض الموارد المجانية الرائعة المتاحة. على سبيل المثال ، يمكننا الانتقال إلى إطار عمل المصدر المفتوح شعلة ومجموعة من الأدوات المتوفرة في الموقع سكيكيت ليرن لاحظ أنها متوافقة مع لغة برمجة بايثون. يمكنك استخدام الإطار لمعالجة الصور كافيه استخدم و كيراس إنه إطار عمل آخر للتعلم الآلي قائم على Python.

مصدر: كيف المهوس

إرسال تعليق

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *