التعلم الآلي فرع من الذكاء الاصطناعي تتعلم فيه أنظمة الحاسوب تحديد أنماط في البيانات وتحسين أدائها في مهمة بمرور الوقت، بدلاً من اتباع مجموعة قواعد ثابتة مكتوبة صراحة من قِبل مبرمج لكل حالة ممكنة.
بدلاً من ترميز قواعد يدوياً لكل سيناريو، يُغذّي المهندسون نموذج تعلم آلي بكميات كبيرة من البيانات، ويُعدّل النموذج معاملاته الداخلية للتعرف على الأنماط، محسّناً تدريجياً تنبؤاته أو تصنيفاته عبر التعرض المتكرر للأمثلة.
التعلم من البيانات بدلاً من قواعد ثابتة
الأنواع الثلاثة الرئيسية للتعلم الآلي
يُقسَّم المجال عموماً إلى ثلاثة مناهج رئيسية: التعلم الخاضع للإشراف، حيث تتعلم النماذج من أمثلة مُصنَّفة بإجابات صحيحة معروفة؛ والتعلم غير الخاضع للإشراف، حيث تجد النماذج أنماطاً في بيانات غير مُصنَّفة بمفردها؛ والتعلم المعزز، حيث تتعلم النماذج بالتجربة والخطأ موجَّهة بمكافآت وعقوبات.
يشغّل التعلم الآلي الآن نطاقاً هائلاً من التقنيات اليومية، منها مرشحات البريد المزعج، وأنظمة التوصية، والمساعدات الصوتية، ونماذج اللغة الكبيرة وراء روبوتات المحادثة الحديثة، وكلها تعتمد على أنماط متعلَّمة لا منطق مُرمَّز يدوياً.
المصادر
- ويكيبيديا — نظرة عامة على مفاهيم ومناهج التعلم الآلي
- جامعة ستانفورد — معهد الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان — خلفية أكاديمية عن أبحاث التعلم الآلي
- IBM — شرح صناعي لأساسيات التعلم الآلي
الأسئلة الشائعة
كيف يختلف التعلم الآلي عن البرمجة التقليدية؟
تتبع البرمجة التقليدية قواعد مكتوبة صراحة لكل حالة، بينما تتعلم نماذج التعلم الآلي أنماطاً من البيانات وتحسّن أداءها عبر أمثلة لا قواعد ثابتة.
ما الأنواع الثلاثة الرئيسية للتعلم الآلي؟
التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، ويختلف كل منها في كيفية تعلم النموذج من البيانات.
هل التعلم الآلي هو نفسه الذكاء الاصطناعي؟
لا — التعلم الآلي مجموعة فرعية من مجال الذكاء الاصطناعي الأوسع، تركز تحديداً على أنظمة تتعلم من البيانات.
عن الكاتب
نعتمد على ويكيبيديا، وجامعة ستانفورد — معهد الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان، وIBM لشرح خلفية وفهم هذا الموضوع.
هل أعجبك المقال؟
شارك عبر واتساب → شارك عبر واتساب
احصل على المزيد من الأدلة في بريدك — اشترك في نشرتنا البريدية للحصول على قصص أسبوعية مثيرة للاهتمام من مصر والسعودية ودبي وأكثر.