التعلم الآلي هو وسيلة اوتوماتيكية لتحليل البيانات وبناء النموذج التحليلي ، ويعتبر التعلم الآلي بمثابة فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد 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 تتم برمجتها بشكل صريح ، ويركز التعلم الآلي على تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكنها الوصول إلى البيانات واستخدامها في التعلم لأنفسهم .

تبدأ عملية التعلم الألي بالملاحظات أو البيانات مثل الأمثلة أو الخبرة المباشرة أو التعليمات وذلك من أجل البحث عن أنماط في البيانات واتخاذ قرارات أفضل في المستقبل بناءً على الأمثلة التي نقدمها ، والهدف الأساسي من التعلم الآلي هو السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم تلقائيًا دون تدخل بشري أو مساعدة وضبط الإجراءات وفقًا لذلك .

تطور التعلم الآلي

بسبب تقنيات الحوسبة الجديدة فإن التعلم الآلي اليوم لا يشبه التعلم الآلي للماضي ، وذلك عن طريق التعرف على أنماط ونظرية أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتعلم دون أن تكون مبرمجة لأداء مهام محددة ، حيث أراد الباحثون المهتمون بالذكاء الاصطناعي معرفة ما إذا كان يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعلم من البيانات .

إن الجانب التكراري للتعلم الآلي مهم لأنه نظرًا لتعرض النماذج لبيانات جديدة ، فإنها قادرة على التكيف بشكل مستقل ، حيث يتعلمون من الحسابات السابقة لإنتاج قرارات ونتائج موثوقة وقابلة للتكرار ، وبالتالي إنه ليس علمًا جديدًا ولكنه اكتسب قوة دفع جديدة .

في حين أن العديد من خوارزميات التعلم الآلي موجودة منذ فترة طويلة ، فإن القدرة على تطبيق الحسابات الرياضية المعقدة تلقائيًا على البيانات الضخمة تعد تطوراً حديثًا .

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

في حين أن الذكاء الاصطناعي هو العلم الواسع لمحاكاة القدرات البشرية ، فإن التعلم الآلي عبارة عن مجموعة فرعية محددة من الذكاء الاصطناعي تدرب الآلة على كيفية التعلم ، وبالتالي توجد علاقة وثيقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي .

يعود الاهتمام المتزايد بالتعلم الآلي إلى نفس العوامل التي جعلت تعدين البيانات وتحليل النظرية الافتراضية أكثر من أي وقت مضى ، وأشياء مثل تزايد كميات وأصناف البيانات المتاحة ، والمعالجة المحاسبية التي هي أرخص وأكثر قوة وتخزين البيانات بأسعار معقولة .

كل هذه الأشياء تعني أنه من الممكن إنتاج نماذج سريعة وبصورة تلقائية 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 لتحديد الفرص المربحة أو تجنب المخاطر غير المعروفة .

أهمية التعلم الآلي

لقد أدركت معظم الصناعات التي تعمل مع كميات كبيرة من البيانات قيمة تكنولوجيا التعلم الآلي ، ومن خلال استنباط رؤى من هذه البيانات تكون المؤسسات قادرة على العمل بشكل أكثر كفاءة أو الحصول على ميزة على المنافسين .

التعلم الآلي في الخدمات المالية

تستخدم البنوك والشركات الأخرى في الصناعة المالية تقنية التعلم الآلي لسببين رئيسيين هما تحديد الرؤى المهمة في البيانات ومنع الاحتيال ، ويمكن أن تحدد الأفكار فرص الاستثمار أو تساعد المستثمرين في معرفة متى يتم التداول ، ويمكن أيضًا لتعدين البيانات تحديد العملاء الذين لديهم ملفات تعريف عالية الخطورة 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 يمكن التنقيب عنها ، على سبيل المثال تحليل بيانات المستشعر يحدد طرق زيادة الكفاءة وتوفير الأموال ، ويمكن أن يساعد التعلم الآلي أيضًا في اكتشاف الاحتيال وتقليل سرقة الهوية .

التعلم الآلي في الرعاية الصحية

التعلم الآلي هو اتجاه سريع النمو في صناعة الرعاية الصحية ، وذلك بفضل ظهور أجهزة وأجهزة يمكن ارتداؤها يمكن أن تستخدم البيانات لتقييم صحة المريض في الوقت الحقيقي ، ويمكن أن تساعد التقنية أيضًا الخبراء الطبيين في تحليل البيانات لتحديد الاتجاهات أو العلامات الحمراء التي قد تؤدي إلى تحسين التشخيص والعلاج .

التعلم الآلي في وسائل النقل

يعد تحليل البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات هو مفتاح صناعة النقل ، التي تعتمد على جعل الطرق أكثر كفاءة والتنبؤ بالمشاكل المحتملة لزيادة الربحية ، وتعد جوانب تحليل البيانات من الأدوات المهمة لشركات التوصيل ووسائل النقل العام ومنظمات النقل الأخرى .