الرياضيات وراء التعلم الآلي: ما الذي تحتاج إلى معرفته؟

التعلم الآلي هو أحد أقسام الذكاء الاصطناعي الذي يركز على إنشاء التطبيقات من خلال معالجة البيانات المتاحة بدقة. الهدف الأساسي من التعلم الآلي هو مساعدة أجهزة الكمبيوتر على معالجة الحسابات دون تدخل بشري. أصبح هذا ممكنًا من خلال السماح للآلة بتعلم محاكاة الذكاء البشري من خلال طرق التعلم الخاضعة للإشراف أو غير الخاضعة للإشراف.

التعلم الآلي هو مزيج من العديد من المجالات التي تشمل الإحصاء ، والاحتمالات ، والجبر الخطي ، وحساب التفاضل والتكامل ، وما إلى ذلك ، بناءً على يمكن لنموذج التعلم الآلي إنشاء أو تغذية خوارزميات للارتجال وفقًا للذكاء البشري. كلما كان التطبيق أكثر تعقيدًا ، زادت تعقيد الخوارزمية الخاصة به.

من المساعدين الرقميين ، والأجهزة الذكية إلى مواقع الويب التي توصي بمنتجاتك المفضلة بناءً على أنشطتك عبر الإنترنت ، والهواتف المحمولة التي تُعلمك بجدول رحلتك ، والمنتجات والأدوات القائمة على التعلم الآلي موجودة في كل مكان حولنا. مع زيادة اعتمادنا على الأجهزة والأجهزة الذكية ، تزداد الحاجة إلى تنفيذ التعلم الآلي.

تحقيقًا لهذه الغاية ، في هذه المقالة ، سوف نستكشف المفاهيم الرياضية المطلوبة في كتابة خوارزميات التعلم الآلي وتنفيذها.

ما أهمية الرياضيات في التعلم الآلي؟

توفر تطبيقات التعلم الآلي التحليلات والرؤى المستمدة من البيانات المتاحة والتي تساهم في اتخاذ قرارات قابلة للتنفيذ في الشركات. نظرًا لأن التعلم الآلي يدور حول دراسة الخوارزميات وتنفيذها ، فمن المهم تعزيز مهاراتك الرياضية. يساعد في القضاء على عدم اليقين والتنبؤ بقيم البيانات بدقة حيث يتم تضمين معلمات وميزات البيانات المعقدة. كما أنه يساعدنا في فهم أفضل لمقايضة التباين والتحيز.

يتطلب إتقان التعلم الآلي معرفة المفاهيم الرياضية مثل الجبر الخطي ، وحساب المتجهات ، والهندسة التحليلية ، وتحلل المصفوفة ، والاحتمالات والإحصاءات. يساعد الفهم القوي لهذه الأشياء في إنشاء تطبيقات سهلة لتعلم الآلة.

الجبر الخطي

يهتم الجبر الخطي بالمتجهات والمصفوفات ، ويدور في الغالب حول الحساب. إنها تلعب دورًا أساسيًا في التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق. وفقًا لسكايلر سبيكمان ، إنها رياضيات القرن الحادي والعشرين.

عادةً ما يستخدم الجبر الخطي من قبل مهندسي تعلم الآلة وعلماء البيانات أو الباحثين لبناء خوارزميات خطية ، وانحدارات لوجستية ، وأشجار القرار ، وآلات ناقلات الدعم.

حساب التفاضل والتكامل

التفاضل والتكامل يقود خوارزميات التعلم الآلي. بدون معرفة مفاهيمها ، لن يكون من الممكن التنبؤ بالنتائج باستخدام مجموعة بيانات معينة. يساعد حساب التفاضل والتكامل على تحليل المعدل الذي تتغير به الكميات ، ويهتم بالأداء الأمثل لخوارزميات التعلم الآلي. التكاملات والتفاضلات والحدود والمشتقات هي بعض مفاهيم التفاضل والتكامل التي تساعد في تدريب الشبكات العصبية العميقة.

احتمالا

يتنبأ الاحتمال في التعلم الآلي بمجموعة النتائج بينما تقود الإحصائيات النتيجة الإيجابية إلى نهايتها. يمكن أن يكون الحدث بسيطًا مثل رمي قطعة نقود. يمكن تقسيم الاحتمالية إلى فئتين: الاحتمال الشرطي والاحتمال المشترك. يحدث الاحتمال المشترك عندما تكون الأحداث مستقلة عن بعضها البعض ، بينما يحدث الاحتمال الشرطي عندما يحل أحد الأحداث محل الآخر.

إحصائيات

تركز الإحصائيات على الجوانب الكمية والنوعية للخوارزمية. يساعدنا على تحديد الأهداف وتحويل البيانات التي تم جمعها إلى ملاحظات دقيقة من خلال تقديمها بإيجاز. تركز الإحصائيات في التعلم الآلي على الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي.

يهتم الإحصاء الوصفي بوصف وتلخيص مجموعة البيانات الصغيرة التي يعمل عليها النموذج. الطرق المستخدمة هنا هي الوسيط والوسيط والوضع والانحراف المعياري والاختلاف. يتم عرض النتائج النهائية على شكل تمثيلات مصورة.

تتعامل الإحصائيات الاستدلالية مع استخراج الرؤى من عينة معينة أثناء العمل مع مجموعة بيانات كبيرة. تسمح الإحصائيات الاستدلالية للآلات بتحليل البيانات خارج نطاق المعلومات المقدمة. اختبارات الفرضيات وتوزيعات المعاينة وتحليل التباين هي بعض جوانب الإحصاء الاستنتاجي.

بصرف النظر عن ذلك ، تعد براعة البرمجة شرطًا أساسيًا للتعلم الآلي. تساعد الخبرة في لغات مثل Python و Java في فهم أفضل لنمذجة البيانات. تنسيق السلاسل ، وتحديد الوظائف ، والحلقات ذات التكرارات المتغيرة المتعددة ، إذا كانت التعبيرات الشرطية أو غيرها هي بعض وظائفها الأساسية.

بالنسبة لنمذجة البيانات ، فهي العملية التي نقدر من خلالها هيكل مجموعات البيانات ونكتشف الاختلافات والأنماط المحتملة. لتكون قادرًا على عمل تنبؤات دقيقة ، يجب أن يكون المرء على دراية بالخصائص المختلفة للبيانات الجماعية.

كيف يمكنك تعلم تعلم الآلة؟

بينما يعد التعلم الآلي مجالًا مربحًا للدخول إليه ، إلا أنه يتطلب الكثير من الممارسة والصبر. نظرًا لتطبيقاتها في كل صناعة تقريبًا اليوم ، هناك طلب كبير على مهندسي التعلم الآلي.

متوسط ​​الراتب لمهندس مبتدئ مع خلفية في التعلم الآلي هو 686 ألف روبية في السنة. ومع وجود الخبرة والارتقاء بالمهارات ، تزداد احتمالية كسب راتب أعلى أضعافًا مضاعفة.

هناك العديد من الدورات التدريبية المتاحة لمن يرغب في تعزيز قاعدة معارفه في التعلم الآلي. سوف يستغرق الأمر ما لا يقل عن 6 أشهر إلى سنتين لإتقان هذا الموضوع.

مع حد أدنى من درجة البكالوريوس وسنة واحدة من الخبرة في العمل ، وأفضل درجة في الرياضيات أو الإحصاء ، يمكنك متابعة أي من الدورات التالية على upGrad لزيادة فرصك في النجاح في هذا المجال.

1. برنامج الشهادة المتقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق من IIT Bangalore (6 أشهر)
2. برنامج الشهادة المتقدم في التعلم الآلي و البرمجة اللغوية العصبية من IIT Bangalore (6 أشهر)
3. برنامج PG التنفيذي في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من IIT Bangalore (12 شهرًا)
4. شهادة متقدمة في التعلم الآلي والحوسبة السحابية من IIT Madras (12 شهرًا)
5. ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من جامعة جون مورس بليفربول و IIT بنغالور (18 شهرًا)

تقدم كل هذه الدورات ما لا يقل عن 240 ساعة من التعلم وما لا يقل عن 5 دراسات حالة من شأنها أن تساعدك على اكتساب فهم متعمق للتعلم الآلي ومجالاته المساعدة المختلفة. يمكنك تغطية الموضوعات الأساسية مثل Python و MySQL و Tensor و NLTK و statsmodels و excel وما إلى ذلك والتي تشكل العمود الفقري للترميز. فيما يلي نظرة تفصيلية على مختلف دورات upGrad في التعلم الآلي حتى تتمكن من اختيار الدورة الأكثر ملاءمة لك.

انضم إلى دورة الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع مسار حياتك المهنية.

تطبيقات التعلم الآلي

يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا في حياتنا اليومية ، على الصعيدين المهني والشخصي. قدراتها التحليلية والبديهية لديها القدرة على التأثير بشكل كبير على الطريقة التي نؤدي بها مهامنا اليومية. لقد أثبتت أنها قادرة على توفير المال والوقت لمنظمة ما.

بينما يعد التعلم الآلي مجالًا واسعًا له تطبيقات في كل صناعة تقريبًا ، فإليك بعض الأمثلة البارزة:

1. يعد التعرف على الصور أحد أكثر التطبيقات استخدامًا لأنه يساعد في اكتشاف الوجه ، وبالتالي إنشاء قاعدة بيانات منفصلة لكل فرد. يمكن استخدامه لتحديد أنماط الكتابة اليدوية أيضًا.
2. عزز التعلم الآلي في القطاع الصحي من قدرات مقدمي الرعاية الصحية. يمكن استخدامه في التشخيص الطبي الأسرع. في كثير من الحالات ، ساعد الذكاء الاصطناعي في التشخيص المبكر للأمراض ، مما سمح للأطباء باقتراح العلاجات والتدابير الوقائية التي لديها القدرة على إنقاذ الأرواح.
3. التعلم الآلي له تطبيقات رئيسية في القطاع المالي حيث يتعلق الأمر بالاستثمارات وعمليات الدمج والاستحواذ. يساعد البنوك والمؤسسات الاقتصادية الأخرى على اتخاذ خيارات ذكية.
4. من المحتمل أن تكون فعاليتها أكثر وضوحًا في مجال رعاية العملاء وصناعة الخدمات حيث يعمل التعلم الآلي على تبسيط العمليات وتوفير الحلول بسرعة وكفاءة أكبر.
5. يعمل التعلم الآلي على أتمتة المهام التي كان يتعين على الإنسان القيام بها في الميدان. على سبيل المثال ، إذا كان علينا التفكير في المساعدين الافتراضيين ، فقد تكون مهمة بسيطة مثل تغيير كلمة المرور ، أو التحقق من رصيدك المصرفي في المساء. مع التعلم الآلي ، أصبح من الممكن الآن تخصيص الموارد البشرية للمهام الأكثر إلحاحًا التي تتطلب اتخاذ قرارات معقدة أو لمسة بشرية لإنجازها.

النطاق المستقبلي لتعلم الآلة

على الرغم من أن التعلم الآلي كان موجودًا منذ عقود ، إلا أن تطبيقه أكثر وضوحًا اليوم. لا يزال يتعين على الصناعة أن تزدهر وترتجل ، مما يعني أن مستقبل التعلم الآلي مشرق. تحصد معظم الشركات الكبيرة بالفعل فوائد التعلم الآلي وتوسيع نطاق خدماتها ومنتجاتها لدفع عجلة النمو.

بطبيعة الحال ، هناك طلب كبير على مهندسي ML ، ويقدم التعلم الآلي نفسه كمهنة مربحة للدخول فيها. إنه يمثل للشركات الحافة التي يحتاجونها. لقد أوجد الذكاء الاصطناعي ما يقدر بـ 2.3 مليون فرصة عمل حتى الآن. من المتوقع أنه بحلول نهاية عام 2022 ، ستنمو صناعة غسل الأموال العالمية بمعدل نمو سنوي مركب قدره 42.2٪ لتصل إلى 9 مليارات دولار أمريكي .

فيما يلي بعض أهم الاتجاهات في التعلم الآلي:

1. المزيد والمزيد من الخوارزميات تتعلم نحو عمليات التنفيذ غير الخاضعة للإشراف. تستثمر الشركات في الحوسبة الكمية بناءً على هذه الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف والتي لديها القدرة على تحويل التعلم الآلي. تساهم هذه في تحليل ورسم رؤى ذات مغزى ، وبالتالي ، مساعدة الشركات على تحقيق نتائج أفضل لم تكن ممكنة باستخدام تقنيات التعلم الآلي الكلاسيكية.
2. يتم نشر الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتنفيذ العمليات التجارية. ومع ذلك ، فإن هذه التقنيات لا تزال في طور التكوين ، وبينما تستثمر الشركات في إنشاء موطئ قدم للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، ستساعد الروبوتات قريبًا في زيادة الإنتاجية بشكل كبير. على سبيل المثال ، لدينا طائرات بدون طيار تمثل أدوات عمل قوية في السوق الاستهلاكية حيث يتم استخدامها لإنجاز العمليات التجارية والمهام البسيطة مثل تسليم البضائع.
3. تدعم خوارزميات التعلم الآلي التخصيص المحسن. تقوم هذه الخوارزميات بمسح سلوك العملاء المحتملين عبر الإنترنت وإرسال المعلومات مرة أخرى إلى الشركات. تقوم الشركات بدورها بإرسال توصيات المنتجات والخدمات إليهم. تساعد تقنيات التعلم الآلي هذه في تحديد إبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب للعملاء. من خلال التعلم الآلي ، تقدم الشركات لعملائها ما يرغبون فيه ، وعندما يرغبون في ذلك ، مما يزيد من الاحتفاظ بالعملاء ويجذب المزيد من الأعمال إلى المؤسسة. التخصيص المحسن هو مستقبل التعلم الآلي.
4. بفضل خوارزميات التعلم الآلي المحسّنة ، أصبحت تطبيقات الجوّال والويب الآن أكثر ذكاءً من أي وقت مضى. تسمح الخدمات المعرفية المحسنة للمطورين بإنشاء قواعد بيانات منفصلة لكل عميل ، بناءً على التعرف المرئي ، وكلامهم ، وصوتهم ، وصوتهم ، وما إلى ذلك.

هذا يقودنا إلى نهاية المقال. نأمل أن تكون قد وجدت هذه المعلومات مفيدة!