التعلم الآلي هو شرح طريقة آلية لتحليل البيانات وبناء نموذج تحليلي. التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يقوم على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل تدخل بشري.
تعريف التعلم الآلي
التعلم الآلي هو تطبيق للذكاء الاصطناعي يوفر للأنظمة القدرة على التعلم والتحسين تلقائيًا من التجربة دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح، ويركز التعلم الآلي على تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكنها الوصول إلى البيانات واستخدامها للتعلم بأنفسهم.
تبدأ عملية التعلم الآلي بالملاحظات أو البيانات مثل الأمثلة أو الخبرة المباشرة أو التعليمات من أجل البحث عن أنماط في البيانات واتخاذ قرارات أفضل في المستقبل بناءً على الأمثلة التي نقدمها. الهدف الأساسي من التعلم الآلي هو السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم تلقائيًا دون تدخل بشري أو مساعدة وضبط. الإجراءات وفقا لذلك.
تطور التعلم الآلي
بسبب تقنيات الحوسبة الجديدة، فإن التعلم الآلي اليوم ليس مثل التعلم الآلي في الماضي، من خلال التعرف على الأنماط والنظرية التي يمكن أن تتعلمها أجهزة الكمبيوتر دون أن تكون مبرمجة لأداء مهام محددة، حيث أراد الباحثون المهتمون بالذكاء الاصطناعي معرفة ما إذا كان بإمكان أجهزة الكمبيوتر التعلم منها البيانات .
يعد الجانب التكراري للتعلم الآلي مهمًا لأنه مع تعرض النماذج لبيانات جديدة، فإنها قادرة على التكيف بشكل مستقل، حيث يتعلمون من الحسابات السابقة لإنتاج قرارات ونتائج موثوقة وقابلة للتكرار، وبالتالي فهو ليس علمًا جديدًا ولكنه يكتسب جديدًا الزخم.
في حين أن العديد من خوارزميات التعلم الآلي كانت موجودة منذ فترة طويلة، فإن القدرة على تطبيق الحسابات الرياضية المعقدة تلقائيًا على البيانات الضخمة تعد تطورًا حديثًا.
التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
في حين أن الذكاء الاصطناعي هو العلم الواسع لمحاكاة القدرات البشرية، فإن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية محددة من الذكاء الاصطناعي الذي يدرب الآلة على كيفية التعلم، وبالتالي هناك علاقة وثيقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
يرجع الاهتمام المتزايد بالتعلم الآلي إلى نفس العوامل التي جعلت استخراج البيانات وتحليل بايزي أكثر من أي وقت مضى، وأشياء مثل الكميات المتزايدة وأنواع البيانات المتاحة، والمعالجة المحاسبية الأرخص والأكثر قوة، وتخزين البيانات بأسعار معقولة. .
تعني كل هذه الأشياء أنه من الممكن إنتاج نماذج سريعة وتلقائية يمكنها تحليل البيانات الأكبر والأكثر تعقيدًا وتقديم نتائج أسرع وأكثر دقة حتى على نطاق واسع جدًا، ومن خلال بناء نماذج دقيقة تتمتع المؤسسة بفرصة أفضل لتحديدها. الفرص المربحة أو تجنب المخاطر غير المعروفة.
أهمية التعلم الآلي
لقد أدركت معظم الصناعات التي تعمل بكميات كبيرة من البيانات قيمة تقنية التعلم الآلي، ومن خلال استخلاص الرؤى من مؤسسات البيانات هذه، تكون مؤسسات البيانات قادرة على العمل بشكل أكثر كفاءة أو اكتساب ميزة على المنافسين.
التعلم الآلي في الخدمات المالية
تستخدم البنوك والشركات الأخرى في الصناعة المالية تقنية التعلم الآلي لسببين رئيسيين لتحديد الرؤى المهمة في البيانات ومنع الاحتيال، يمكن للرؤى تحديد فرص الاستثمار أو مساعدة المستثمرين على معرفة وقت حدوث التجارة، ويمكن أيضًا للتنقيب عن البيانات تحديد العملاء مع ملفات تعريف عالية المخاطر أو استخدام المراقبة الإلكترونية لتحديد علامات التحذير من الاحتيال.
التعلم الآلي في الوكالات الحكومية
تحتاج الوكالات الحكومية مثل السلامة العامة والمرافق العامة إلى الحاجة إلى التعلم الآلي نظرًا لوجود مصادر متعددة للبيانات التي يمكن استخراجها، على سبيل المثال، يحدد تحليل بيانات المستشعر طرقًا لزيادة الكفاءة وتوفير المال، ويمكن أن يساعد التعلم الآلي أيضًا في اكتشاف الاحتيال و تقليل سرقة الهوية.
التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية
يعد التعلم الآلي اتجاهًا سريع النمو في صناعة الرعاية الصحية، وذلك بفضل ظهور الأجهزة والأجهزة القابلة للارتداء التي يمكنها استخدام البيانات لتقييم صحة المريض في الوقت الفعلي، ويمكن أن تساعد التكنولوجيا أيضًا الخبراء الطبيين في تحليل البيانات لتحديد الاتجاهات أو الحمراء قد يحسن التشخيص. والعلاج.
التعلم الآلي في النقل
يعد تحليل البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات أمرًا أساسيًا في صناعة النقل، والتي تعتمد على جعل الطرق أكثر كفاءة والتنبؤ بالمشاكل المحتملة لزيادة الربحية. تعد جوانب تحليل البيانات أدوات مهمة لشركات التوصيل والنقل العام ومؤسسات النقل الأخرى.