مقدمة في التعلم الآلي للمبتدئين: ما هو التاريخ والوظيفة والتصنيف

مقدمة التعلم الآلي

يزداد الطلب على التعلم الآلي في السوق القائمة على التكنولوجيا اليوم. إنها أحدث الاتجاهات التي اجتاحت العالم وأحدثت ثورة في عالم علوم الكمبيوتر. بالإضافة إلى ذلك ، أدى الكم الكبير من البيانات التي تنتجها التطبيقات إلى زيادة كبيرة في قوة الحساب ، مما أدى إلى زيادة شعبية مهارات التعلم الآلي والطلب عليها بين الطلاب والمرشحين.

يستخدم التعلم الآلي في مختلف المجالات. لقد أفادت الصناعات والشركات على قدم وساق ، من أتمتة المهام الأساسية إلى تقديم رؤى قيمة. تم تطبيق التعلم الآلي في أجهزتنا اليومية ، مثل أجهزة تتبع اللياقة البدنية ، والمساعدين المنزليين الأذكياء ، وأنظمة الرعاية الصحية ، والسيارات الآلية ، وما شابه ذلك. الأمثلة الأساسية الأخرى حيث يتم تنفيذ التعلم الآلي هي: -

• التوقع : تم استخدام التعلم الآلي بشكل رئيسي في أنظمة التنبؤ المفيدة في نقل احتمالات الأعطال قبل إصدار القرض.
• التعرف على الصور : يعد اكتشاف الوجه واكتشاف الصور أمرًا شائعًا في الوقت الحالي ، وقد جعل التعلم الآلي ذلك ممكنًا.
• التعرف على الكلام : يشبه التعرف على الصور التعرف على الكلام. تم تنفيذه على نطاق واسع في التعلم الآلي.
• التشخيصات الطبية : تم تطبيق التعلم الآلي في تكنولوجيا الرعاية الصحية لاكتشاف الأنسجة السرطانية.
• الصناعة المالية والتجارة : تم استخدام التعلم الآلي على نطاق واسع من قبل الشركات لفحص الائتمان وكشف عمليات الاحتيال.

يعد التعلم الآلي أو ML جزءًا لا يتجزأ من تحليلات البيانات. يتم استخدامه لإنشاء خوارزميات ونماذج معقدة ساعدت الباحثين والمهندسين وعلماء البيانات والمحللين على التنبؤ وتقديم معلومات موثوقة.

تعلم التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

استكشف دوراتنا التدريبية حول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

تاريخ تعلم الآلة

كان مصطلح "التعلم الآلي" مصطلحًا صاغه آرثر صموئيل عام 1959 ، وهو رائد وخبير في الذكاء الاصطناعي وألعاب الكمبيوتر. عرّفها بأنها العملية التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم دون برمجتها.

في الأربعينيات من القرن الماضي ، تم اختراع أول نظام كمبيوتر يمكن تشغيله يدويًا ، والمعروف باسم ENIAC (التكامل الرقمي الرقمي والكمبيوتر). كانت بداية فكرة بناء آلة يمكنها محاكاة التعلم والتفكير البشري.

بسبب الإحصائيات ، انتشر التعلم الآلي في التسعينيات وأدى إلى ظهور مناهج احتمالية في الذكاء الاصطناعي ، والتي تحولت أكثر نحو نهج يعتمد على البيانات. مهد هذا الطريق للعلماء للتفكير في وتصميم وبناء أنظمة ذكية ذات قدرات تحليل للتعلم من مجموعات البيانات الضخمة.

تصنيف التعلم الآلي

يمكن تقسيم تطبيقات التعلم الآلي إلى ثلاث فئات مختلفة بناءً على "إشارة" التعلم أو "الاستجابة" المتوفرة لنظام التعلم. وهم على النحو التالي:-

1. التعلم المشرف

عندما تستخدم خوارزمية بيانات نموذجية واستجابات هدف مرتبطة تتكون من تسميات سلسلة أو قيم رقمية ، مثل الفئات أو العلامات ، وتتعلم كيفية التنبؤ بالاستجابة الصحيحة لاحقًا عندما يتم إعطاؤهم أمثلة جديدة ، تُعرف باسم التعلم الخاضع للإشراف. وهو نهج يشبه التعلم البشري تحت إشراف المعلم ، حيث يحفظ الطالب الأمثلة الجيدة التي قدمها المعلم. ثم يضع الطالب القواعد العامة من هذه الأمثلة المستهدفة.

2. التعلم غير الخاضع للإشراف

التعلم غير الخاضع للإشراف هو عندما تتعلم الخوارزمية من أمثلة بسيطة دون أي استجابة مرتبطة ، تاركة تحديد أنماط البيانات على الخوارزمية وحدها. عادةً ما تعيد هذه الخوارزمية هيكلة البيانات إلى شيء مختلف تمامًا ، مثل الميزات الجديدة التي تمثل فئة أو مجموعة من القيم غير المرتبطة.

هذه مفيدة جدًا في إعطاء رؤى لمحللي البيانات حول معنى البيانات وتقديم نصائح قيمة لتحسين خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف. إنه أقرب إلى تعلم البشر لتحديد أن أشياء أو أمثلة معينة تنتمي إلى نفس الفئة من خلال ملاحظة التشابه بين شيئين. أنظمة التوصيات والإعلانات التي تصادفك من خلال تصفح الويب هي أتمتة تسويقية وتعتمد على هذا النوع من التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف.

3. تعزيز التعلم

عندما يتم تقديم خوارزمية بأمثلة لا تحتوي على أي تسميات ، يمكن تصنيفها كنوع من التعلم غير الخاضع للإشراف. ومع ذلك ، عندما يكون أحد الأمثلة مصحوبًا بردود فعل إيجابية أو سلبية وفقًا للحل الذي تقترحه الخوارزمية ، فهو تعلم معزز. ترتبط فئة التعلم هذه بالتطبيقات التي تتطلب الخوارزمية لاتخاذ القرارات وتحمل النتائج.

إنه مشابه لطريقة التجربة والخطأ للتعلم عند البشر. من خلال طريقة التجربة والخطأ ، تتعلم الخوارزميات أن مسارات العمل المحددة ليس من المرجح أن تنجح مثل غيرها. أحد أفضل الأمثلة التي يمكن الاستشهاد بها عندما يتعلق الأمر بالتعلم المعزز هو عندما تتعلم أجهزة الكمبيوتر ممارسة ألعاب الفيديو بشكل مستقل. يقدم التطبيق أمثلة خوارزمية لحالات أو مواقف معينة مثل وجود اللاعب عالقًا في متاهة مع تجنب العدو في نفس الوقت.

4. التعلم شبه تحت الإشراف

التعلم شبه الخاضع للإشراف هو عندما يتم توفير إشارة تدريب غير مكتملة مع بعض مخرجات الهدف المفقودة. إحدى الحالات الاستثنائية لهذا المبدأ تسمى Transduction ، حيث يتم تحديد مجموعة كاملة من حالات المشكلة في وقت التعلم ، باستثناء الجزء الذي تكون فيه الأهداف مفقودة.

اقرأ مقالاتنا الشهيرة المتعلقة بتطوير البرمجيات

كيف يعمل التعلم الآلي؟

فيما يلي خطوات فهم كيفية عمل التعلم الآلي:

• جمع البيانات: أولاً ، يتم جمع البيانات السابقة بأي شكل مناسب للمعالجة. كلما زادت جودة البيانات ، أصبحت أكثر ملاءمة للنمذجة.
• معالجة البيانات: في معظم الحالات ، يتم جمع البيانات في شكل خام ويجب معالجتها مسبقًا. يمكن أن يكون هناك العديد من القيم المفقودة للسمات العددية ، مثل يمكن استبدال سعر المنزل بالقيمة المتوسطة للسمة. ومع ذلك ، يمكن استبدال القيم المفقودة للسمات الفئوية بالسمة ذات الوضع الأعلى. هذا يعتمد على نوع المرشحات المستخدمة.
• قسّم بيانات الإدخال: يجب تقسيم بيانات الإدخال إلى مجموعات تدريب وتحقق من الصحة واختبار. يجب أن تكون النسبة بين المجموعات 6: 2: 2
• نماذج البناء : يجب بناء النماذج بتقنيات وخوارزميات مناسبة في مجموعة التدريب.
• اختبار النموذج المفاهيمي: يتم اختبار النموذج المفاهيمي بالبيانات التي لم يتم تغذيتها للنموذج أثناء وقت التدريب وتقييم أدائه بمساعدة مقاييس مثل درجة F1 والتذكر والدقة.

استنتاج

تعد مهارات التعلم الآلي من بين أفضل المهارات المطلوبة حاليًا في سوق العمل بسبب تزايد شعبية الذكاء الاصطناعي وتقدمه ، وهو جزء لا يتجزأ من حياتنا الآن.

إن التسجيل في دورة متميزة في التعلم الآلي سيمنحك بلا شك دفعة وظيفية كبيرة. إذا كنت تبحث عن بعض الخيارات المربحة ، يمكنك اختيار upGrad . بخلاف عدد كبير من الدورات المربحة الأخرى للاختيار من بينها ، فإن برنامج الشهادة المتقدمة في التعلم الآلي والتعلم العميق هو الدورة المثالية لك لمساعدتك في التدريب المتعمق في مجال التعلم الآلي.

النقاط الرئيسية في هذه الدورة هي -

• مصممة للعمل المهني
• مشاريع صناعية متعددة ، واجبات ودراسات حالة
• شهادة متقدمة من IIIT بنغالور
• جلسات إرشاد مهني شخصية
• بوابة فرص العمل الحصرية