(تعلم الآلة Machine learning)<br />م. البتول عبد المهدي صالح/قسم ادارة الاعمال/كلية المستقبل الجامعة<br /><br />في هذه المقالة سيتم التطرق إلى مفهوم تعلم الآلة آو التعلم الآلي، والذي يمكن اختزال معناه في مقدرة الخوارزميات على التعلم الذاتي من خلال تحليل المعطيات التي يتم ادخالها. حيث يعتبر تعلم الآلة وسيلة هامة ومفيدة وتساعد كثيرا في كثير من المجالات.<br /> <br />تعريف تعلم الآلة Machine learning <br />تعلم الآلة هو عبارة عن تصميم برامج تستطيع التعلم من الخبرات السابقة، من المعطيات السابقة، وهو اضافة مقدرة التعلم لأجهزة الحاسب. حيث يتم تصميم وتطوير الخوارزميات والتقنيات التي تمكن الحاسب من امتلاك خاصية “التعلم الذاتي” . يختصر الغرض الاساسي للتعلم الآلي هو استنتاج معلومات جديدة من بيانات تدريبية سابقة حيث يتم الاستفادة منها في بناء نماذج قادرة على التببؤ بشكل البيانات المستقبلية.<br />تعلم الآلة هو المجال العلمي الذي يتعامل مع الطرق التي تتعلم فيها الآلات من التجارب السابقة. “التعلم الآلي” يعتبر الفرع الاساسي من فروع “الذكاء الاصطناعي” ، هدف الذكاء الصناعي هو تصميم آلة تقلد العقل البشري في تصرفها، وللوصول لمثل هذا الهدف يجب لمجرد ان يكون للآلة مقدرة على التعلم والتمثيل المنطقي للمعرفة والتفكير<br /> <br />شكل 1 : نموذج مبسط لعمل تعلم الاله<br /><br />الفرق بين تعلم الآلة وتنقيب البيانات<br />يرتبط التعلم الآلي بدراسة وتصميم وتطوير الخوارزميات التي تعطي الحواسيب القدرة على التعلم دون برمجة صريحة. بينما يمكن<br />تعريف تنقيب البيانات على آنه العملية التي تبدآ من البيانات غير المنظمة ظاهريا تحاول استخراج المعرفة او انماط غير معروفة مثيرة للاهتمام. خلال هذه العملية يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي Giovanni Di Orio من -Institute for the Development of New Technologies – ان تقنيات التعلم الآلي هي تقنيات عامة ويمكن تطبيقها في أماكن مختلفة. يركز مفهوم تنقيب البيانات على استخدام البيانات في مجال ما لفهم بعض الأسئلة في هذا المجال (مثل مجال وسائل التواصل الاجتماعي، آو بيانات المستشعر ، ومقاطع الفيديو ، وما الى ذلك ). وقد يستخدم تنقيب البيانات تقنيات التعلم الآلي للحصول على ما يسمى Pramod Anantharam.<br />هل هنالك فرق بين تعلم الآلة وتنقيب البيانات والاحصاء؟تنقيب البيانات والاحصاء وتعلم الآلة جميعها تعتمد على البيانات وتساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات آفضل وتؤثر بشكل ايجابي على نمو آي عمل تجاري. حول هذا السؤال (ما هو الفرق بين تنقيب البيانات والاحصاءات والتعلم الآلي؟)،ان التخصصات الثلاثة نوعا ما هي نفسها الى حد كبير ولكن مع اختلافات بسيطة ، بل يمكن الاشارة اليها على آنها توائم متماثلة تستخدم كلمات مصطلحات مختلفة. فيما يلي بعض الاختلافات بين المجالات الثلاثة:<br />1. يستخدم تنقيب البيانات قوة التعلم الآلي والاحصاءات من آجل التنقيب في يانات ضخمة والتوصل الى آنماط.<br />2. الاحصاء هو آساس تنقيب البيانات وخوارزميات التعلم الآلي.<br />3. الاحصاء هو دراسة جمع وتحليل ودراسة البيانات والتوصل الى الاستنتاجات والتنبؤ بشأن المستقبل.<br />4. يعتبر التعلم الآلي جز اءا من علم البيانات الذي يركز بشكل آساسي على كتابة الخوارزميات بطريقة تجعل آجهزة الحاسب قادرة على التعلم بمفردها واستخدام التعلم لمعرفة مجموعة البيانات الجديدة متى ما وجدت. يستخدم التعلم الآلي قوة الاحصاء ويتعلم من مجموعة البيانات التدريبية. على سبيل المثال ، نحن نستخدم الانحدارات والتصنيفات وما الى ذلك للتعلم من بيانات التدريب – training dataset – واستخدام هذا التعلم لتقدير مجموعة بيانات الاختبار – estimate test dataset – <br />5. الهدف من “تنقيب البيانات والاحصاء” هو اجراء تحليل للبيانات ولكن كلاهما آدوات مختلفة. تضمنت عملية تنقيب البيانات النمذجة والتنبؤ وتحسين مجموعة البيانات – optimizing a dataset – بينما توضح الاحصاء مدى كفاءة مجموعة البيانات. الاحصاء: يقيس البيانات من العينة ويقدر سلوك المجتمع – تنقيب البيانات: يكتشف النمط في البيانات – التعلم الآلي: يتعلم من بيانات التدريب ويتنبأ آو يقدر المستقبل.<br /> <br />شكل 2 : التقاء تعلم الاله مع الاحصاء و تنقيب المعلومات في الكثير من الاشياء<br /><br />تطبيبقات تعلم الآلة<br /><br />الان اصبحت معظم التطبيقات ان لم يكون جميعها تستخدم تعلم الآلة بشكل أو بأخر.<br /> آمثلة لذلك:<br />•المجالات الطبية والتشخيصية<br />• مجالات الامن والحماية<br />• المجالات التجارية<br />• معالجة اللغات الطبيعية – natural language processing –<br />• تمييز النماط – syntactic pattern recognition –<br />• محركات البحث – search engines –<br />• التشخيص الطبي والمعلوماتية الحيوية والمعلوماتية الكيميائية، تصنيف تسلسلات الحمض النووي<br />•تمييز الكلام – speech recognition –<br />•تمييز الكتابة – handwriting recognition – <br />•تمييز الأشياء – object recognition –<br />• رؤية بالحاسب – computer vision –<br />•حركة الروبوت – robot locomotion –<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />