تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: بحث متكامل

عناصر الموضوع

1- الفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

2- خوارزميات تعلم الآلة الأكثر استخدامًا

3- تحديات تعلم الآلة

4- تطبيقات تعلم الآلة في الحياة اليومية

5- العلاقة بين تعلم الآلة والبيانات الضخمة

تعد دراسة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من المجالات البارزة ذات القيمة المرتفعة في مجتمعنا الحديث، حيث يعد ظهور هذا المجال المتقدم من أهم التطورات التكنولوجية التي تأثرت بها متنوع الجوانب من حياتنا اليومية.

1- الفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

• الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة مصطلح شامل للإستراتيجيات والتقنيات المتنوعة التي يمكنك استعمالها لجعل الآلات أكثر تشابها بالبشر.
• ويحوي الذكاء الاصطناعي أي شيء بدءًا من وسائل المساعدة الذكية، مثل Alexa، إلى المكانس الكهربائية الآلية والسيارات ذاتية القيادة.
• تعلّم الآلة واحد من بين الكثير من مجالات الذكاء الاصطناعي الأخرى، تعلّم الآلة هو علم تحديث الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تستعملها أنظمة الكمبيوتر لأداء مهام صعبة من دون تعليمات صريحة. تستند الأنظمة إلى الأنماط والاستدلال بدلاً من ذلك، وتستعمل أنظمة الكمبيوتر خوارزميات تعلّم الآلة لمعالجة كميات هائلة من البيانات القديمة وتعيين أنماط البيانات.
• في حين أن تعلّم الآلة ذكاء اصطناعي، ليست كل أنشطة الذكاء الاصطناعي تعلّم آلة. [1]

2- خوارزميات تعلم الآلة الأكثر استخدامًا

المقصود بخوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هي البرامج التي توفر تعلم الأنماط المخفية من البيانات والتنبؤ بالنتائج وتعزيز الأداء من التجارب بمفردها، وتشمل الأنواع الشائعة لخوارزميات التعلم الآلي التالي:

• الانحدار اللوجيستي

تستعمل خوارزمية الانحدار اللوجيستي لرصد المتغيرات القاطعة أو القيم المنفصلة، فتصير نتائجها نعم أو لا، ولذلك فهي ملائمة لحل مشكلات التصنيف في التعلم الآلي.

• الانحدار الخطي

وهو خوارزمية سلسة يتم استعمالها للتحليل التنبئي الذي يحدد القدرة على التنبؤ بشيء ما، إذ تضع هذه الخوارزمية ترقبات للأرقام المستمرة كالراتب والعمر وغير ذلك.

وتبين خوارزمية الانحدار الخطي العلاقة الخطية بين المتغيرات التابعة والمستقلة، وكيف يتبدل المتغير التابع طبقا للمتغير المستقل.

وتنقسم خوارزمية الانحدار الخطي إلى نوعين وهما:

• الانحدار الخطي البسيط

وفيه يستخدم متغير مستقل واحد لرصد بقيمة المتغير التابع.

• الانحدار الخطي المتعدد

وفيه يُستخدم أكثر من متغيرات مستقلة للترقب بقيمة المتغير التابع.

• شجرة القرار

الهدف الرئيسي من استعمال خوارزمية شجرة القرار هو حل مشكلات التصنيف، إذ تعمل بصورة جيدة في تصنيف المتغيرات المستندة القاطعة والمستمرة، فتجزئ البيانات إلى مجموعات أصغر وأصغر حتى يسمح تصنيف كل مجموعة أو التوقع بها بدرجة عالية من الدقة.

• آلة ناقلات الدعم

هي خوارزمية تعلم قابلة للإشراف تستعمل لحل مشكلات التصنيف والانحدار، إذ تعمل برسم البيانات الأولية كنقاط في الفضاء ثم تجمع ربط قيمة كل سمة بإحداثي محدد، فتبسط من عملية تصنيف البيانات.

• خوارزمية بايز

وهي خوارزمية تعلم قابلة للإشراف، منبثقة من نظرية Bayes التي تحبر أن المتغيرات منفصلة عن بعضها البعض، ولذلك تستعمل هذه الخوارزمية لعمل ترقبات وفقا على احتمالية الجسم.

• أقرب جار

هي خوارزمية تعلم قابلة للإشراف، تستعمل لمشكلات التصنيف والانحدار، إذ تتكهن أوجه التشابه بين نقطة البيانات الحديثة ونقاط البيانات المتوفرة، وعلى أساس هذا التماثل تضع نقاط البيانات الحديثة في الفئات الأكثر تماثلا.

• خوارزمية التجميع

وهي من خوارزميات التعلم غير القابلة للإشراف، تستعمل لحل مشكلات التجميع في التعلم الآلي، إذ تربط مجموعات البيانات في مجموعات متنوعة طبق لأوجه التماثل والتنوع، ولذلك توضع البيانات المتماثلة في مجموعة واحدة، والبيانات المتنوعة في مجموعات أخرى.

• الغابة العشوائية

وهي من خوارزميات التعلم القابلة للإشراف التي تستعمل لحل عقبات التصنيف والانحدار في التعلم الآلي.

وتستعمل هذه الخوارزمية عدة من أشجار القرار لعمل تكهنات، إذ تجمع التكهنات من الأشجار الفردية. ثم تتكهن بالإخراج النهائي طبقا لأصوات الأكثرية.

• خوارزمية أبريوري

هي خوارزمية التعلم غير القابلة للإشراف، وتستعمل لحل عقبات الارتباط، إذ تخلق قواعد الارتباط بالاستناد إلى البنود المعادة، فتعمل على قواعد البيانات التي تتضمن على المعاملات، ثم تعين مدى متانة أو ضعف تجميع جسمين ببعضهما البعض طبقا لقاعدة الارتباط هذه.

• تحليل المكّون المبدئي

وهي من خوارزميات التعلم غير قابلة للإشراف، وتعمل على خفض أبعاد عدة البيانات التي تتضمن على عدة امتيازات يوجد بينها تلاحم، وبوساطة التغير المتعامد تقوم بتغيير ملاحظات الصفات المترابطة إلى عدة من الصفات غير المترابطة. [2]

3- تحديات تعلم الآلة

في مدي ذلك هذه بعض التحديات التي يقابلها الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هي:

• البلوغ على بيانات كافية ونوعية ومختلفة.
• التعامل مع الضوضاء والتحيز والخصوصية في البيانات.
• التيقن من الأمان والأخلاق والمسؤولية في استعمال الآلات.
• التفاعل مع البشر بوسيلة مقبولة ومفهومة.
• التكيف مع التحويلات والظروف غير المرتقبة. [3]

4- تطبيقات تعلم الآلة في الحياة اليومية

تستخدم الكثير من المؤسسات تِقْنِيَّة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في إتمام العمليات بكفاءة من أجل اكتساب ميزة على منافسيها، وإليكم فيما يلي عدة أمثلة على التعلم الآلي:

• الرعاية الصحية

يعتمد قطاع الرعاية الصحية بصورة متزايدة على تكنولوجيا التعلم الآلي، إذ تستعمل في تصنيع الأجهزة الخاضعة للارتداء وأجهزة الاستشعار والساعات الصحية الذكية، وكلها أجهزة ترصد البيانات الصحية للمستخدمين لتقييم صحتهم في الوقت الحقيقي.

كما تلجأ الأطباء بخوارزميات التعلم الآلي في الإبلاغ عن العوامل التي قد تسهم في تعزيز تشخيص المرضى وعلاجهم.

• القطاع المالي

تستنجد المؤسسات المالية بتقنية التعلم الآلي في البلوغ على رؤى قيمة من كميات هائلة من البيانات. إلى جانب معرفة الأنشطة الاحتيالية.

• قطاع التجزئة

تُستخدم تكنولوجيا التعلم الآلي بوساطة شركات التجزئة في البلوغ على بيانات العملاء وتحليلها وتوفير تَجَارِب تسوق محددة لهم، وتوصيتهم بالعناصر طبقا لسجل شرائهم، وتنتفع أيضًا من تلك البيانات في تحقيق الحملات التسويقية، ورؤى العملاء، وتخطيط سلع العملاء، وتحديث الأسعار.

• مواقع التواصل الاجتماعي

تستخدم منصات التواصل الاجتماعي تكنولوجيا التعلم الآلي في توفير إعلانات ترتبط بالمستخدم وتحديد موجزات الأخبار.

• الترجمة اللغوية

تُعد ترجمة اللغات من أكثر تطبيقات التعلم الآلي انتشارًا. إذ تستعمل هذه التكنولوجيا في الترجمة الآلية. لتغيير النص المدون من لغة إلى أخرى. [4]

5- العلاقة بين تعلم الآلة والبيانات الضخمة

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يؤدي دورًا حيويًا في تطوير الأعمال التجارية واعتماد القرارات بوساطة توفير حلول مبتكرة وترقبات دقيقة تستند إلى تحليل البيانات الهائلة، وسنناقش بعض الوسائل الأساسية التي يساعد بها تعلم الآلة في تطوير الأعمال واعتماد القرارات.

• تحليل البيانات والتنبؤات

تعلم الآلة يستطع معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة وبدقة، مما يسمح للشركات اكتشاف الأنماط والاتجاهات الخفية.

أيضا يمكن للنماذج التنبئية المشيدة على تعلم الآلة توقع الطلب على المنتجات، وتقدير المبيعات القادمة، كذلك ومعرفة سلوك العملاء، مما يسهم للشركات في التخطيط الإستراتيجي وتحديد الموارد بكفاءة.

• تخصيص تجربة العملاء

بوساطة وصف البيانات السلوكية والتفاعلات السابقة، يمكن لتعلم الآلة تحديد تجربة العملاء بصورة فردية. على سبيل المثال، يمكن لبرامج التجارة الإلكترونية توفير توصيات محددة للمنتجات وفقا على سلوك الشراء السابق والتفضيلات الشخصية، مما يضاعف من معدلات التغيير والرضا العملاء. [5]

ختاما، يجلب الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة فوائد متينة للشركات، بالأخص مع تحديث إمكانياتهما باستمرار، فمع تضاعف كمية البيانات من حيث الحجم والتعقيد، صارت الأنظمة الآلية والذكية حيوية لمساهمة الشركات على أتمتة المهام وتوليد رؤى قابلة لتحقيق نتائج أفضل.

• aws.amazonالفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي _ بتصرف
• bakkahخوارزميات تعلم الآلة الأكثر استخدامًا _ بتصرف
• alhareefتحديات تعلم الآلة _ بتصرف
• sciences24تطبيقات تعلم الآلة في الحياة اليومية _ بتصرف
• twiintechالعلاقة بين تعلم الآلة والبيانات الضخمة _ بتصرف

مشاركة المقال