ما هو التعلم الآلي؟

تم استخدام التعلم الآلي لأول مرة من قبل المنظمات متعددة الجنسيات مثل Facebook و Google و Amazon. استخدمتها Google لوضع الإعلانات بينما استخدم Facebook التعلم الآلي لعرض خلاصات المنشورات.

يعد التعلم الآلي جزءًا من مظلة التكنولوجيا المعروفة على نطاق واسع باسم الذكاء الاصطناعي (AI) التي تركز على إنشاء أنظمة تتعلم من البيانات التاريخية، وتحدد أنماط التعلم، وتتخذ قرارات منطقية تتطلب القليل من التفاعل البشري أو لا تتطلب أي تفاعل بشري. باختصار، إنها طريقة لتحليل البيانات تتضمن مجموعة متنوعة من المعلومات الرقمية، مثل الأرقام والكلمات والنقرات والصور.

يمكن لتطبيقات التعلم الآلي التعلم من إدخال البيانات والاستمرار في تحسين دقة المخرجات باستخدام طرق التحسين الآلي. تعتمد الجودة الشاملة لنموذج التعلم الآلي على ما يلي:

1. يتطلب التعلم الآلي بيانات إدخال عالية الجودة.

يتطلب نموذج التعلم الآلي بيانات عالية الجودة للحصول على أفضل النتائج، تمامًا مثل الحديقة التي تتطلب سمادًا عالي الجودة لتنمو. ستؤدي البيانات منخفضة الجودة أو غير الدقيقة إلى إنتاج ضعيف.

2.يتطلب التعلم الآلي نموذجًا عالي الجودة للتعلم الآلي.

هناك الكثير من الخوارزميات التي يمكن لعالم البيانات اختيارها لتلبية احتياجاته. من المهم اختيار الخوارزمية الأنسب لكل حالة استخدام. تحظى الشبكات العصبية الأكثر تعقيدًا بشعبية بالنسبة لبعض الخوارزميات لأنها تميل إلى أن تكون أكثر دقة وتنوعًا. ومع ذلك، غالبًا ما يكون أداء النموذج الأبسط أفضل عند استخدام كمية أقل من البيانات.

يعد البدء بنموذج تعلم آلي مجرب أمرًا ضروريًا لأنه من المرجح أن يجد الميزات والأنماط بدقة في البيانات. كلما كانت البيانات أفضل، كلما كانت القرارات والتنبؤات الأفضل التي ستكون الآلة قادرة على اتخاذها.

لماذا يعد التعلم الآلي مهمًا للأعمال الحديثة؟

1. توفر مجموعة واسعة من البيانات بكميات كبيرة.

2. وصول واسع وبأسعار معقولة إلى الطاقة الحاسوبية.

3. وصول واسع إلى الإنترنت عالي السرعة.

هذه العوامل تجعل من السهل على الشركات تطوير نماذج حسابية يمكنها تحليل مجموعات البيانات فائقة التعقيد بسرعة ودقة.

يتم استخدام التعلم الآلي لخفض التكاليف وتقليل مخاطر الأعمال وتحسين نوعية الحياة. يمكن أن يشمل ذلك تقديم توصيات المنتج، وفضح تهديدات الأمن السيبراني المحتملة، وتشغيل السيارات ذاتية القيادة، وحتى تصنيف الأشعة السينية على أنها سرطانية أم لا. مع مرور الوقت، من المؤكد أننا سنرى المزيد من الأمثلة حول كيف يمكن للتعلم الآلي تحسين الحياة عبر الطيف.

ولكن ما الذي يمكن أن يفعله التعلم الآلي، بشكل واقعي، للمساعدة في دفع التكنولوجيا إلى الأمام؟

يمكننا أن نبدأ بكسر بعض أساطير التعلم الآلي اليوم.

تسمع أشخاصًا يتحدثون عن التعلم الآلي. ولكن هل أنت متأكد ما هي الحقيقة وما هي الأسطورة؟ يشعر الناس بالفضول لمعرفة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ولكنهم يواجهون الكثير من الارتباك أثناء البدء. لنبدأ مع عدد قليل منها.

الأسطورة #1 : التعلم الآلي أكثر ذكاءً من البشر.

كما ذكرنا سابقًا، تم استخدام التعلم الآلي لأول مرة من قبل المنظمات متعددة الجنسيات مثل Facebook و Google و Amazon. استخدمتها Google لوضع الإعلانات بينما استخدم Facebook التعلم الآلي لعرض خلاصات المنشورات. ومع ذلك، هناك الكثير من الأساطير حول التعلم الآلي وتأثيره. دعونا نبدأ مع عدد قليل منهم

لا شك في قدرة التعلم الآلي القوية على العثور على الأنماط والارتباطات باستخدام مجموعات البيانات المتاحة. ومع ذلك، في هذه المرحلة، لا تزال هناك حاجة إلى البشر للتدخل لإجراء تقييمات حول جودة النتائج.

باستخدام مثال التشخيص الطبي، يمكن للتعلم الآلي مراجعة البيانات المتاحة بسرعة. ومع ذلك، هناك حاجة إلى الأطباء والمهنيين الطبيين الداعمين لاستبعاد التناقضات في النتائج.

الأسطورة #2 : يمكن استخدام التعلم الآلي في أي مكان

هذه أسطورة شائعة مفادها أن التعلم الآلي يمكن استخدامه في أي مكان. لن ينفق أحد 1000 روبية على عمل بقيمة 200 روبية. يتم استخدام التعلم الآلي فقط إذا كانت لديك مجموعات بيانات كبيرة. لا يستحق استخدام التعلم الآلي لحلول البيانات الصغيرة حيث يمكن للإنسان القيام بذلك دون عناء.

الأسطورة #3 : سيستحوذ التعلم الآلي على الوظائف.

في حين تشهد الصناعة الحديثة المزيد من الروبوتات التي تعمل على أتمتة العمل اليدوي في أماكن مثل المصانع ومرافق الإنتاج والعمليات الجراحية الطبية، فإن التنفيذ - في هذه اللحظة - هو أكثر من مجرد تقنية مساعدة وليس بديلاً للعقول والأيدي البشرية. في الواقع، جعل التعلم الآلي ممارسات الأعمال الحديثة أكثر كفاءة من خلال تبسيط العمليات المتكررة.

الأسطورة #4 : التعلم الآلي لا يتغير أبدًا.

يعد الأمن السيبراني مثالًا رائعًا على كيفية توسع التعلم الآلي دائمًا بدافع الضرورة. لن تعمل خوارزميات التعلم الآلي لبيئة الأمن السيبراني الحالية في الأسابيع أو الأشهر القليلة المقبلة. لماذا؟ لأن المجرمين يجدون دائمًا طرقًا جديدة لتجاوز التكنولوجيا لأغراضهم الخاصة. في حين أن نماذج التعلم الآلي قد تكون روتينية في المصنع أو المستودع، إلا أن نماذج التعلم الآلي للأمن السيبراني يجب أن تُبنى دائمًا من الصفر.

الأسطورة #5 : يتطلب التعلم الآلي المزيد من البيانات للحصول على نتائج موثوقة.

إذا كنت عالم بيانات، فقد يكون من المنطقي إضافة المزيد من نقاط البيانات إلى نموذج التعلم الآلي. قد لا يكون هذا دائمًا أفضل استخدام للبيانات. إذا تم إلقاء كمية هائلة من البيانات في نموذج التعلم الآلي، فهناك خطر في إنشاء نموذج يحفظ المعلومات، مما يؤدي إلى حالة من الإفراط في تجهيز النموذج. يمكن أن يؤدي هذا أيضًا إلى معدلات خطأ عالية للبيانات غير المرئية. يحتاج طراز جهازك إلى بيانات سماد الحدائق للحصول على مخرجات عالية الجودة. كما يتطلب أيضًا بيانات عالية الجودة للحصول على فرصة أفضل لبناء أفضل نموذج للتعلم الآلي.

الأسطورة #6 : يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بالمستقبل.

صحيح جزئيًا أنه يمكن للشركات استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالمستقبل. لكن نماذج التعلم الآلي لا يمكنها التنبؤ بالمستقبل إلا إذا كانت الأحداث المستقبلية لها بعض الصلة أو الارتباط بالأحداث الماضية. على سبيل المثال، هناك بعض نماذج التعلم الآلي التي تستخدم أسعار الأسهم السابقة للتنبؤ بأسعار الأسهم المستقبلية. أيضًا، يمكن التنبؤ بالطقس بناءً على معلومات الطقس السابقة. ومع ذلك، إذا طُلب من نموذج الآلة إجراء التنبؤ بناءً على المعلومات التي لم يتم إدخالها قبل تطوير النموذج، فلن يكون التنبؤ موثوقًا به.

الأسطورة #7 : لا يوجد فرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

غالبًا ما نستخدم مصطلحات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل متبادل. ومع ذلك، كلاهما ليس متماثلًا وليس مرادفًا لبعضهما البعض. تعتبر الروبوتات ورؤية الكمبيوتر وعمليات اللغة الطبيعية مجالات تحت تيار الذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي هو التعرف على الأنماط باستخدام الإحصائيات وتنبؤات البيانات.

الأسطورة #8 : يمكن أن يعمل التعلم الآلي بشكل مستقل دون تدخل بشري

يعتقد الناس أن الآلة تتعلم النظام بدون رموز برمجة حقيقية. ومع ذلك، يتم تطوير خوارزميات حلول التعلم الآلي من قبل البشر. لذا فإن التدخل البشري هو جزء إلزامي من التعلم الآلي ولا يمكن استبعاده تمامًا.

الأسطورة #9 : منصة التعلم الآلي سهلة الإنشاء، ويمكن لأي شخص القيام بذلك

يعتقد الكثير من الناس أنه يمكنك فقط البحث في Google عن التعلم الآلي وإنشاء أي منصة بسهولة. ومع ذلك، فإن التعلم الآلي هو أسلوب خاص يتطلب مجموعة مهارات الخبرة. لتعلم التعلم الآلي، يجب أن تعرف كيفية إعداد البيانات للاختبار والتدريب، وكيفية ترسيم البيانات، وكيفية بناء خوارزمية دقيقة، والأهم من ذلك، يجب أن تعرف عن النظام الإنتاجي. للحصول على خبرة في التعلم الآلي، يجب أن يكون لدى المرء خبرة عملية في أنماط التعلم الآلي والخوارزميات.

الأسطورة #10 : يمكن أن يعمل التعلم الآلي بشكل مستقل دون تدخل بشري

يعتقد الناس أن الآلة تتعلم النظام بدون رموز برمجة حقيقية. ومع ذلك، يتم تطوير خوارزميات حلول التعلم الآلي من قبل البشر. لذا فإن التدخل البشري هو جزء إلزامي من التعلم الآلي ولا يمكن استبعاده تمامًا.

 الأسطورة #11 : التعلم الآلي هو المستقبل

في المستقبل، لا شك أن التعلم الآلي يمكن استخدامه على نطاق واسع، ولكن هذا ليس المستقبل الوحيد. هناك تقنيات أكثر تقدمًا في السوق يمكن أن تكون خطوة واحدة فوق التعلم الآلي. كانت السيارة أو الروبوتات ذاتية القيادة مجرد خيال قبل بضع سنوات. ولكن اليوم أصبحت حقيقة واقعة.

من المتوقع أن ينمو استخدام التعلم الآلي. مع زيادة قوة الإنترنت ومجموعات البيانات، يمكننا أن نتوقع أن تختار الشركات استخدام التعلم الآلي لحل بعض مشاكل الأعمال الأساسية.

‍

‍

‍