تعليم الآلة machine learning
تعليم الآلة هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يتضمن تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم واتخاذ القرارات بناءً على البيانات دون برمجتها بشكل صريح. تم تصميم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل أنماط البيانات والتعلم منها من أجل وضع تنبؤات أو قرارات. تشمل بعض التطبيقات الشائعة للتعلم الآلي التعرف على الكلام، والتعرف على الصور، وأنظمة التوصية، والمركبات ذاتية القيادة.
الفروع الرئيسية لتعليم الآلة (ML) هي:
التعلم الخاضع للإشراف (Supervised learning): يتضمن هذا النوع من التعلم الآلي تدريب نموذج على بيانات التدريب المسماة، حيث يتم توفير بيانات الإدخال وتسميات الإخراج المقابلة. الهدف هو أن يتعلم النموذج التخطيط بين ميزات الإدخال وتسميات الإخراج، حتى يتمكن من إجراء تنبؤات بشأن البيانات الجديدة غير المرئية.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised learning): في التعلم غير الخاضع للرقابة، يتم تدريب النموذج على البيانات غير المسماة، ويجب عليه العثور على أنماط أو علاقات داخل البيانات من تلقاء نفسه. يعد التجميع وتقليل الأبعاد من المهام الشائعة في التعلم غير الخاضع للرقابة.
التعلم المعزز RL: التعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل كيفية اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي المكافآت أو العقوبات بناءً على أفعاله. الهدف هو أن يتعلم الآلة السياسة المثلى التي تزيد من المكافآت التراكمية بمرور الوقت.
الخطوات الأساسية لبناء نموذج تعليم الآلة:
1. جمع البيانات: جمع وتجميع البيانات ذات الصلة وعالية الجودة لاستخدامها في تدريب واختبار نماذج التعلم الآلي.
2. المعالجة المسبقة للبيانات: تنظيف البيانات وتحويلها وإعدادها لتدريب نموذج التعلم الآلي. قد يتضمن ذلك مهام مثل معالجة القيم المفقودة، وقياس البيانات، وترميز المتغيرات الفئوية.
3. اختيار النموذج: اختيار خوارزمية أو نموذج التعلم الآلي المناسب الذي يناسب نوع البيانات والمشكلة التي يتم حلها. تشمل الأنواع الشائعة من نماذج التعلم الآلي التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.
4. التدريب: استخدام البيانات المعدة لتدريب نموذج التعلم الآلي المحدد عن طريق ضبط معلماته أو أوزانه لتقليل الخطأ وتحسين الأداء.
5. التقييم: تقييم أداء النموذج المدرّب باستخدام مقاييس مثل الدقة أو الدقة أو الاستدعاء أو درجة F1 أو غيرها لتحديد مدى جودة تعميمه على البيانات الجديدة غير المرئية.
6. ضبط المعلمات الفائقة: ضبط المعلمات الفائقة للنموذج لتحسين أدائه وقدرته على التعميم.
7. التطوير: دمج نموذج التعلم الآلي المُدرب في التطبيقات أو الأنظمة لإجراء تنبؤات أو قرارات بشأن البيانات الجديدة غير المرئية.
8. المراقبة والصيانة: مراقبة أداء النموذج المنشور مع مرور الوقت، وإعادة تدريبه بالبيانات الجديدة حسب الحاجة، وضمان استمراره في الأداء بدقة وفعالية.
مصادر مهمة لتعلم ML: