مفهوم التعلم الآلي

التعلم الآلي (بالإنجليزية: Machine Learning) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي وإحدى تخصصات علوم الحاسوب. يركز هذا العلم بشكل كبير على استخدام البيانات (بيانات التدريب) والخوارزميات لتقليد أسلوب تعلم البشر وتحسينه تدريجياً.

بالتالي، يعد التعلم الآلي برنامجاً يظهر قدرة معرفية مشابهة لتلك التي يتمتع بها الإنسان. الهدف هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من التفكير وحل مختلف المشكلات بطريقة تعكس كيفية تعامل البشر مع تلك القضايا، مستفيدين من النماذج الإحصائية والخوارزميات التعليمية.

الهدف الأساسي من التعلم الآلي هو جعل الأنظمة قادرة على التعلم والتطور تلقائياً من خلال التجربة، دون الحاجة لتدخل بشري في العمليات البرمجية، مما يمنح برمجيات الكمبيوتر القدرة على استخدام البيانات بشكل مباشر.

يتكون التعلم الآلي من ثلاثة عناصر أساسية وهي:

• الخوارزميات الحسابية المستخدمة في اتخاذ القرارات.
• المتغيرات والخصائص التي تدخل في عملية اتخاذ القرار.
• القاعدة المعرفية التي يتم على أساسها تعريف النتيجة.

أهمية التعلم الآلي

تعتبر البيانات الأساس الحقيقي لأي عمل يمكن القيام به في مختلف مجالات الحياة. القرارات المبنية على هذه البيانات من شأنها أن تحدث فارقاً حاسماً بين التقدم والتراجع، إذ يعتمد كل تطبيق عبر الإنترنت اليوم على التعلم الآلي بشكل أو بآخر، حيث تتبناه الشركات لحل العديد من المشكلات.

تؤدي التطبيقات العملية للتعلم الآلي أحياناً إلى زيادة الأعمال والأرباح في فترة زمنية قصيرة. تطور التقنيات في هذا المجال يتم بسرعة عالية ويتسع نطاق التعلم الآلي ليشمل إمكانيات متعددة.

على سبيل المثال، تحتوي الصناعات على كميات ضخمة من البيانات التي تحتاج عادة إلى أنظمة متخصصة لتحليلها بفاعلية ودقة. وقد اعتمدت تلك الصناعات التعلم الآلي كأفضل وسيلة لبناء نماذج، وضع استراتيجيات، وخطط للعمليات المستقبلية.

أنواع التعلم الآلي

يتمتع التعلم الآلي، مثل باقي مجالات التعليم، بطرق متعددة لتدريب خوارزميات مختلفة، لكل منها مميزاته وعيوبه. تجدر الإشارة هنا إلى أن البيانات المستخدمة في التعلم الآلي تتنوع إلى نوعين رئيسيين:

• البيانات المسماة

تشمل البيانات المسماة عادةً جميع بيانات الإدخال والإخراج، مصنفة بطريقة يمكن للآلة قراءتها بسهولة. يتطلب هذا النوع من البيانات جهوداً كبيرة من العاملين لتسمية جميع البيانات بشكل دقيق.

• البيانات غير المسماة

هذا النوع من البيانات قد يحتوي على معلومات محدودة أو قد لا يحتوي على معلومات بشكل كامل. ومع ذلك، فإنها تتيح قراءة آلية، أي لا تحتاج لعملية إدخال بشري، لكنها تتطلب عادة حلولًا معقدة لوصفها.

وبالتالي، توجد ثلاثة أنواع رئيسية من خوارزميات التعلم الآلي اليوم:

التعلم المراقب

يعتبر التعلم المراقب من أكثر الأنواع شيوعًا، حيث يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي باستخدام بيانات مسماة بشكل دقيق لتفادي الأخطاء. يعمل هذا النوع على تعزيز فهم الخوارزمية للمشكلات المحتملة وطرق حلها، مما يسهل التعرف على الأنماط الجديدة أثناء تدريبها على بيانات جديدة.

التعلم غير المراقب

التعلم غير المراقب يتعامل مع البيانات غير المسماة ويعتمد على قدرة البرنامج على قراءة هذه البيانات بشكل أوتوماتيكي، مما يتيح إدخال مجموعة أكبر من البيانات. هذا النوع يعد متعدد الاستخدامات ويتيح التكيف مع مختلف البيانات، مما يساهم في تطوير الأداء حتى بعد المعالجة.

التعليم المعزز

يستند التعليم المعزز إلى محاكاة كيفية تعلم الإنسان من البيانات في الحياة، حيث تقوم الخوارزمية بتحسين أدائها من خلال تجربة الأخطاء والتعلم منها. يشجع النظام على النتائج الإيجابية، بينما يجبر الخوارزمية على إصلاح النتائج السلبية.

تطبيقات التعلم الآلي

تشمل تطبيقات التعلم الآلي العديد من المجالات التي أصبحت جزءاً من حياتنا اليومية، مثل:

• التعرف على الصور

وهو تطبيق شائع يستخدم لتحديد الأشخاص، الصور الرقمية، الأماكن، وغيرها.

• التعرف على الكلام

من التطبيقات الحديثة التي تحول التعليمات الصوتية إلى نص مكتوب، مثل ميزة البحث الصوتي عبر محركات البحث.

• تحليل حركة المرور

يتيح للمستخدمين معرفة الطرق الأفضل للوصول إلى وجهاتهم، وتوقع حركة السير بناءً على البيانات التاريخية.

• التوصيات التجارية

تستخدم التعلم الآلي بشكل واسع في التجارة الإلكترونية لتقديم توصيات مخصصة للمنتجات للعملاء.

• السيارات الذاتية القيادة

اعتمدت العديد من شركات تصنيع السيارات على التعلم الآلي لتطوير سيارات ذاتية القيادة، مثل شركة تيسلا.

• تصفية البريد الإلكتروني العشوائي

تستخدم النار الكبيرة من شركات البريد الإلكتروني التعلم الآلي لمنع وصول الرسائل الضارة إلى صناديق البريد الخاصة.

• المساعدون الافتراضيون

أصبح وجود المساعدين الافتراضيين مثل غوغل وآليكسا وكورتانا شعبيًا، يساعدون المستخدمين في الحصول على المعلومات بسهولة عبر الأوامر الصوتية.

• الكشف عن عمليات الاحتيال الإلكتروني

تساعد التطبيقات في التعرف على عمليات الاحتيال أثناء المعاملات المالية عبر الإنترنت.

• التداول في الأسواق المالية

يتم استخدام التعلم الآلي لتوقع الاتجاهات في أسواق الأسهم، مما يساعد على اتخاذ قرارات استثمارية ذكية.

• التشخيص الطبي

تساعد هذه التطبيقات في تحسين دقة تشخيص الأمراض وتعزيز كفاءة الأطباء.

• الترجمة الآلية

أصبحت التطبيقات الترجمية شائع الاستخدام، مما يسهل التواصل بين اللغات المختلفة.

تحديات التعلم الآلي

مع تقدم تطبيقات التعلم الآلي، ظهرت عدة تحديات تواجه المتخصصين، منها:

• انخفاض جودة البيانات

نوعية البيانات تعد من أكثر التحديات أهمية، إذ يتطلب الحصول على خوارزميات دقيقة جودة بيانات عالية.

• سوء تجهيز البيانات

يؤثر عدم تجهيز البيانات بشكل سليم على دقة النتائج، مما يستدعي زيادة وقت التدريب وتعزيز النماذج.

• الإفراط في تجهيز بيانات التدريب

يمكن أن يؤدي إدخال كميات كبيرة من البيانات إلى تقليل كفاءة الأداء.

• تعقيد عملية التعلم الآلي

التوجهات المستمرة في التعلم الآلي تحتاج إلى التجريب السريع، مما قد يقود الأخطاء.

• بطء التنفيذ

تحتاج النماذج العالية الدقة لوقت طويل للتنفيذ والمراقبة لضمان الجودة.

• تطور البيانات السريع

يتطلب النمو السريع للبيانات متابعة دائمة لضمان دقة وفاعلية الخوارزميات.

تاريخ التعلم الآلي

يعتمد التعلم الآلي جزئياً على نموذج تفاعل خلايا الدماغ، الذي وضعه العالم دونالد هب عام 1949. قام صموئيل، أحد العلماء في IBM، بتطوير برنامج للعب لعبة الداما في الخمسينيات، مستخدماً استراتيجيات مثل خوارزمية تقييم ألفا بيتا.

استُخدمت تلك الاستراتيجيات لتحديد أفضل خطوة في اللعبة، مما أدى لاستخدام مصطلح “التعلم الآلي” لأول مرة عام 1952.

خوارزميات التعلم الآلي

تجدر الإشارة إلى عدم وجود خوارزمية واحدة مقبولة لكل المشكلات، حيث يتطلب التقييم تجربة عدة خوارزميات. تعتبر أساسياتها تعلم وظيفة مستهدفة (F) لتقديم تنبؤات بواسطة مدخلات (X) لتحويلها إلى مخرجات (Y).

من أبرز خوارزميات التعلم الآلي:

الانحدار الخطي

يعتبر الانحدار الخطي (بالإنجليزية: Linear Regression) شائعًا في الإحصاء. فكر في ترتيب عشوائي لمادة بناءً على الوزن، إذ يتم تقدير الوزن اعتمادًا على الخصائص المرئية مثل الارتفاع.

الانحدار اللوجستي

الانحدار اللوجستي (بالإنجليزية: Logistic Regression) يستخدم لحل مشكلات التصنيف الثنائي. يتم فيه تحويل التنبؤات باستخدام دالة غير خطية، تمكن من تحديد الفئات.

تحليل التمييز الخطي

يستخدم تحليل التمييز الخطي (بالإنجليزية: Linear Discriminant Analysis) للتصنيف وتقليل الأبعاد. غالباً ما يقدم نتائج تصنيف قوية وقابلة للتفسير، وهو مفيد قبل استخدام أساليب أكثر تعقيداً.

شجرة القرار

شجرة القرار (بالإنجليزية: Decision Tree) تتضمن اتخاذ قرارات بناءً على تفرعات لاقتناء تقديرات دقيقة، وهذا يجعلها سريعة وفعالة في تسهيل اتخاذ القرار.

المصنف البايزي الساذج

المصنف البايزي الساذج (بالإنجليزية: Naive Bayesian Classifier) يمثل خوارزمية بسيطة لكنها فعالة، تعتمد على حساب الاحتمالات المباشرة لبيانات التدريب.

كي- أقرب جار

تعتمد خوارزمية كي- أقرب جار (بالإنجليزية: K-Nearest Neighbors) على افتراض قرب الأشياء المتشابهة. تعتمد فعالية هذه الخوارزمية على مدى صحة فرضية التشابه.

اختلاف التعلم الآلي عن التعلم العميق

التعلم الآلي هو جزء ضمن الذكاء الاصطناعي، يركز على تمكين الآلات من التعلم والسلوك بناءً على الخبرات السابقة باستخدام خوارزميات متنوعة.

بينما يعتمد التعلم العميق (بالإنجليزية: Deep Learning) على الشبكات العصبية لتعزيز تصنيف الكائنات دون الحاجة لبيانات مصنفة، إذ تعالج البيانات عبر طبقات شبكات متعددة لتحديد ميزات معينة، مشابهاً إلى أسلوب العقل البشري في التفكير.