التعلم الآلي

التعلم الآلي

التعلم الآلي ، هو برنامج يُظهر قدرة معرفية تشبه إلى حد بعيد قدرة الإنسان يهدف إلى جعل أجهزة الكمبيوتر تفكر وتحل المشكلات المختلفة التي تواجهها بالطريقة التي يتعامل بها الشخص الطبيعي ، من خلال الاستفادة من النماذج الإحصائية والخوارزميات للتعلم الهدف من التعلم الآلي هو جعل الأنظمة قادرة على التعلم والتطوير تلقائيًا ، من خلال الخبرة ، دون الحاجة إلى إجراء عمليات برمجية ، وبالتالي يمنح التعلم الآلي برامج الكمبيوتر القدرة على الوصول إلى البيانات واستخدامها مباشرة ، دون تدخل بشري في هذه العملية وعبر موقع الشهد سوف نذكر لكم جميع المعلومات المتعلقة بالتعلم الآلي بالاضافة الى تعلم الآله في الذكاء الاصطناعي PDF.

شاهد ايضا. ما هو الفرق التعليم المستمر و التعليم المستمر وتعليم الكبار

تعلم آلي PDF

ماهو التعلم الآلي

هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم والقيام بالتنبؤات أو القرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. لقد أصبحت أداة ذات أهمية متزايدة في مجموعة متنوعة من الصناعات ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتكنولوجيا ، ولديها القدرة على تغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها.

خوارزميات التعلم الآلي

أنواع التعلم الآلي

هناك عدة أنواع مختلفة من التعلم الآلي ، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم شبه الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز.

التعلم الخاضع للإشراف

يتم إعطاء الآلة مجموعة بيانات معنونة ومجموعة من القواعد أو الخوارزميات لاتباعها من أجل إجراء تنبؤات أو قرارات. على سبيل المثال ، قد يتم تدريب نموذج التعلم الآلي على تصنيف رسائل البريد الإلكتروني كرسائل غير مرغوب فيها أو ليست بريدًا عشوائيًا من خلال إعطائك مجموعة بيانات مصنفة من رسائل البريد الإلكتروني والتسميات المقابلة لها. ستتعلم الآلة بعد ذلك تصنيف رسائل البريد الإلكتروني الجديدة بناءً على الأنماط التي حددتها في بيانات التدريب.

أمثلة على التعلم الآلي

تعلم غير خاضع للإشراف

تدريب آلة على مجموعة بيانات غير مسماة ، مما يسمح لها باكتشاف الأنماط والعلاقات في البيانات بمفردها. غالبًا ما يستخدم هذا النوع من التعلم الآلي للتجميع ، حيث تقوم الآلة بتجميع نقاط البيانات في مجموعات متميزة بناءً على أوجه التشابه بينها.

مميزات التعلم الآلي

التعلم شبه الخاضع للإشراف

هو مزيج من التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف ، حيث يتم تزويد الآلة بمجموعة بيانات مصنفة جزئيًا ويجب أن تتعلم كيفية تصنيف نقاط البيانات المتبقية بناءً على الأنماط التي حددتها في البيانات المصنفة.

تعلم معزز

تدريب آلة على اتخاذ سلسلة من الإجراءات من أجل تعظيم المكافأة. غالبًا ما يتم استخدامه في الروبوتات وأنظمة التحكم ، حيث يجب أن تتعلم الآلة اتخاذ الإجراءات الأكثر كفاءة من أجل تحقيق النتيجة المرجوة.

يمتلك التعلم الآلي القدرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات وله بالفعل تأثير كبير في عدد من المجالات. في الرعاية الصحية ، على سبيل المثال ، تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط في بيانات المريض التي يمكن أن تساعد في التنبؤ باحتمالية الإصابة بأمراض معينة وإبلاغ قرارات العلاج. في مجال التمويل ، تم استخدام التعلم الآلي لتحديد المعاملات الاحتيالية واتخاذ قرارات الاستثمار. في التكنولوجيا ، يتم استخدام التعلم الآلي لتحسين معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور وأنظمة التوصية.

مخاوف التعلم الآلي

• على الرغم من الفوائد المحتملة العديدة للتعلم الآلي ، إلا أن التعلم الآلي يثير أيضًا مخاوف تتعلق بالأخلاق والخصوصية.
• هناك مخاوف من أن خوارزميات التعلم الآلي قد تديم التحيزات والصور النمطية.
• هناك أيضًا مخاوف بشأن خصوصية البيانات المستخدمة لتدريب هذه الخوارزميات.
• من المهم للباحثين والممارسين في هذا المجال أن يأخذوا في الاعتبار هذه الآثار الأخلاقية أثناء تطويرهم وتطبيق تقنيات التعلم الآلي.
• بشكل عام ، يعد التعلم الآلي أداة قوية لديها القدرة على تحويل العديد من الصناعات وتحسين حياتنا بطرق لا حصر لها. ومع ذلك ، من المهم النظر بعناية في الآثار الأخلاقية والمتعلقة بالخصوصية لهذه التقنيات أثناء استمرار تطويرها وتطبيقها.

الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تهتم بتزويد الآلات الصناعية المختلفة بالقدرة على التعلم والتصرف تلقائيًا بناءً على الخبرة السابقة ، وتتم هذه العملية من خلال تنفيذ خوارزميات من أنواع مختلفة ، بما في ذلك الشبكات العصبية ، من أجل تطوير حلول لمختلف المشاكل التي يواجهها الشخص في الحياة.

أما بالنسبة للتعلم العميق ، حيث تتخذ الشبكات العصبية مقاربة مختلفة لتصنيف الكائنات ، فهي لا تحتاج إلى بيانات صور منظمة لتتمكن من تصنيف الكائنات إلى عدة فئات ، كما هو الحال في التعلم الآلي ، حيث تتم معالجة بيانات الصورة بشكل عميق تعلُّم من خلال مجموعة طبقات مختلفة من الشبكات العصبية.

ثم يتم تعريف كل من هذه الشبكات بشكل هرمي لوضع ميزات محددة للصور ، فمثلاً بالنسبة للحيوانات ستضع صورًا محددة لهم من خلال ما يغطي أجسامهم أو للمناظر الطبيعية في حالة تدفق المياه أو الأعشاب الخضراء وما إلى ذلك ، وهو آلية مشابهة لآلية عمل الدماغ لدى الناس من حيث تصنيف الأشياء.

التعلم الآلي والتعلم العميق

شاهد ايضا. فوائد التعليم عن بعد

الى هنا عبر موقع الشهد نصل الى نهاية مقالنا الذي كات يحمل عنوان التعلم الآلي ذكرنا لكم ماهو التعلم الآلي انواع التعلم الآلي وكذلك مخاوف التعلم الآلي