ما هو تعلم الآلة؟ وكيف تعلم خوارزميات تعلم الآلة ؟

الهدف من تعلم الآلة هو تدريب الآلات على تحسين أداء المهام دون الحاجة إلى برمجة واضحة. لتحقيق هذا الهدف ، يجب القيام بعدة خطوات. أولاً ، يجب جمع البيانات وإعدادها. بعد ذلك ، يجب تحديد نموذج تدريب أو خوارزمية. بعد ذلك ، يحتاج النموذج إلى التقييم بحيث يمكن ضبط المعلمة الفائقة ويمكن إجراء تنبؤات.

من المهم أيضًا ملاحظة أن هناك أنواعًا مختلفة من تعلم الآلة والتي تشمل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم شبه الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.

ما هو تعلم الآلة؟

تعلم الآلة  machine learning هي فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، والتي تشير إلى العملية التي تقوم من خلالها أجهزة الكمبيوتر بتطوير التعرف على الأنماط ، أو القدرة على التعلم المستمر والتنبؤ بناءً على البيانات ، ثم إجراء التعديلات دون أن تكون مبرمجة بشكل خاص للقيام بذلك. .

ما الفرق بين تعلم الآلة مقابل البرمجة التقليدية ؟

تعلم الآلة هو عندما يتم تشغيل كل من البيانات والمخرجات على جهاز كمبيوتر لإنشاء برنامج يمكن استخدامه بعد ذلك في البرمجة التقليدية. والبرمجة التقليدية هي عندما يتم تشغيل البيانات والبرنامج على جهاز كمبيوتر لإنتاج مخرجات. في حين أن البرمجة التقليدية هي عملية يدوية أكثر ، فإن تعلم الآلة هو أكثر آلية. نتيجة لذلك ، يساعد تعلم الآلة على زيادة قيمة التحليلات المضمنة ، وتسريع رؤى المستخدم ، وتقليل تحيز القرار.

• تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

في حين أن تعلم الآلة هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، فإن له اختلافاته. على سبيل المثال ، يقوم تعلم الآلة بتدريب الآلات على تحسين المهام دون الحاجة إلى برمجة واضحة ، بينما يعمل الذكاء الاصطناعي لتمكين الآلات من التفكير واتخاذ القرارات تمامًا كما يفعل الإنسان.

• تعلم الآلة والتعلم العميق

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة ، ويستخدم شبكات متعددة الطبقات أو عصبية للتعلم الآلي. يشتهر التعلم العميق بتطبيقاته في التعرف على الصور والكلام لأنه يعمل على رؤية الأنماط المعقدة في كميات كبيرة من البيانات.

ما هي العناصر الأساسية لتعلم الآلة؟

هناك ثلاثة عناصر رئيسية لكل خوارزمية للتعلم الآلي ، وهي تشمل:

• التمثيل: كيف يبدو النموذج ؛ كيف يتم تمثيل المعرفة
• التقييم: كيف يتم التمييز بين النماذج الجيدة ؛ كيف يتم تقييم البرامج
• التحسين: عملية إيجاد نماذج جيدة ؛ كيف يتم إنشاء البرامج

كيف يعمل تعلم الآلة؟

ببساطة ، يمكن استخدام التعلم الآلي لنمذجة معتقداتنا حول أحداث العالم الحقيقي. على سبيل المثال ، لنفترض أن شخصًا جاء إلى الطبيب بتقرير دم معين. يتنبأ الطبيب بناءً على نظام معتقداته باستخدام خبرته / معرفتها ، ويتنبأ (بشكل أساسي) ما إذا كان الشخص يعاني من مرض أو غير ذلك.

عندما لا يكون نظام المعتقدات جيدًا بما فيه الكفاية ، يمكننا ، إذن ، استبدال “نظام المعتقدات” بنظام الذكاء الاصطناعيأو التعلم الآلي (نموذج واحد أو أكثر) و “الخبرة والمعرفة” بالبيانات التي يتم تغذيتها بنظام الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي هذا. يمكن للأطباء أيضًا استخدام نماذج التعلم الآلي المدربة باستخدام البيانات السابقة جنبًا إلى جنب مع خبرته وذكائه للتنبؤ بما إذا كان الشخص يعاني من مرض أم لا.

عند استخدام ذكاء التعلم البشري والآلي معًا ، يُطلق عليه أيضًا الذكاء المعزز. ما مدى توافق هذه المعتقدات مع الواقع هو ما تعلمه الطبيب على مدار فترة زمنية. في عالم التعلم الآلي ، لدينا “دالة تكلفة” أو “وظيفة خسارة” يتم تعلمها للتأكد من أن التنبؤ أقرب إلى الواقع.

من الناحية الفنية ، فإن التعلم الآلي هو تقنية يتعلم فيها الآلة أداء مهمة تنبؤ / تقدير بناءً على الخبرة السابقة التي تمثلها مجموعة بيانات تاريخية.

هناك ثلاثة جوانب رئيسية للتعلم الآلي وهي كالتالي:

• المهمة: يمكن أن تكون المهمة مرتبطة بمشكلات التنبؤ مثل التصنيف والانحدار والتكتل وما إلى ذلك.
• الخبرة: تمثل الخبرة مجموعة البيانات التاريخية.
• الأداء: الهدف هو تقديم أداء أفضل في مهام التنبؤ بناءً على مجموعات البيانات السابقة. توجد مقاييس أداء مختلفة لأنواع مختلفة من مشاكل التعلم الآلي. اقرأ مدونتي ذات الصلة حول التقنيات الرئيسية لتقييم نماذج التعلم الآلي.

من الناحية الرياضية ، يدور بناء نماذج التعلم الآلي حول تقريب الدوال الرياضية (المعادلات) التي تمثل سيناريوهات العالم الحقيقي. يشار إلى هذه الوظائف الرياضية أيضًا باسم “النماذج الرياضية” أو النماذج فقط. وبالتالي ، فإن نماذج التعلم الآلي هي معادلات أو وظائف رياضية تمثل مشاكل أو سيناريوهات العالم الحقيقي أو تشكل نموذجًا لها.

السبب وراء تسمية نماذج التعلم الآلي بالتقريب الوظيفي هو أنه سيكون من الصعب للغاية العثور على وظائف دقيقة يمكن استخدامها لتمثيل العالم الحقيقي بدقة والتنبؤ أو تقدير سيناريوهات العالم الحقيقي.

يمثل الرسم البياني أدناه نوعين مختلفين من الوظائف ، أحدهما يمثل الخط (على اليسار) الذي يقسم نقاط البيانات ، والآخر يمثل الخط (الانحدار الأيمن) الذي يمكن استخدامه للتنبؤ بنقاط البيانات. يمكن تسمية الخط الأيسر بوظيفة التصنيف أو النموذج الذي يتم تعلمه من خلال نقاط البيانات المحددة.

يمكن تسمية الخط الأيمن (الانحدار – أفضل خط ملائم) بوظيفة أو نموذج انحدار يتم تعلمه من نقاط البيانات المحددة.

إليك الطريقة الفلسفية للنظر إلى التعلم الآلي.

يمكن تعريف التعلم الآلي على أنه تقنية يمكن استخدامها لإنشاء “نموذج رياضي” أو “كائن رياضي” أو “آلة” قادرة على أداء مهام محددة مسبقًا (تقدير أو توقع) في ضوء مجموعة من المدخلات. يتكون “الشكل الرياضي” أو “الآلة” من مجموعة من الروافع التي تعمل معًا لإنشاء الناتج المرغوب المحدد مسبقًا. يمكن اعتبار “الرافعات” “ميزات”.

تعتمد كيفية عمل “النموذج الرياضي” أو “الآلة” معًا على خوارزميات مختلفة تسمى خوارزميات التعلم الآلي. يتم إنشاء “آلات” أو نماذج مختلفة بناءً على مجموعة البيانات التاريخية والخوارزميات المختلفة. يتم إنشاء هذه “الأشكال الرياضية” من قبل ما نسميه “علماء البيانات” أو مهندسي التعلم الآلي.

وهناك عمليات وأدوات محددة جيدًا يمكن استخدامها لإنشاء هذه “الآلات” (عملية التدريب / الاختبار). تشمل الجوانب الأساسية لبناء نماذج التعلم الآلي الحسابات القائمة على البيانات المعينة ، والتي يمكن استخدامها لتعلم بناء نموذج يمثل مشاكل / سيناريوهات العالم الحقيقي.

يختلف التعلم الآلي عن البرمجة التقليدية في الطريقة التي يكون بها الإخراج في حالة التعلم الآلي هو القواعد التي تستند إلى التنبؤات التي يتم إجراؤها بينما يتم الرد على الإدخال (الملصقات) والبيانات. تُستخدم بيانات الإدخال والإخراج مع خوارزميات التعلم الآلي لإخراج القواعد / البرامج (نموذج). الصورة أدناه تمثل هذا الاختلاف:

يشار إلى التعلم الآلي أيضًا باسم التعلم العميق اعتمادًا على الخوارزميات المستخدمة لبناء النماذج. عند استخدام خوارزميات الشبكة العصبية ، يُطلق على بناء النموذج اسم التعلم العميق.

أنظر أيضاً:

• تخصص ذكاء الأعمال
• ما هي مهام محلل البيانات
• تخصص علم البيانات والذكاء الاصطناعي

كيف نتوصل إلى الوظائف التقريبية أو نماذج التعلم الآلي؟

يمثل ما يلي جوانب مختلفة تتعلق بكيفية تدريب نماذج التعلم الآلي لعمل التنبؤات. يمثل الرسم البياني أدناه نماذج التعلم تحت الإشراف حيث تتكون بيانات التدريب من معلومات الميزات والتسميات ذات الصلة. يتم استخدام بيانات التدريب لتدريب النموذج الذي يقوم بالتنبؤ (تسميات التنبؤ) على بيانات الاختبار.

هناك ثمانية مكونات رئيسية لنموذج التعلم الآلي.

البيانات

الجانب الأساسي لبناء نموذج التعلم الآلي هو البيانات أو البيانات التاريخية. يمكن أيضًا تسمية البيانات بأنها خبرة عند الإشارة إلى جانب التعلم في نماذج البناء.
الخوارزميات: يمكن استخدام خوارزميات مختلفة لحل أنواع مختلفة من المشاكل مثل الانحدار أو التصنيف أو التجميع. بناءً على المشكلة ، يمكن استخدام الخوارزميات المناسبة لتدريب نموذج واحد أو أكثر.

النموذج / الوظيفة الرياضية (التقريب)

هذه هي الوظائف الفعلية التي يتم تعلمها من البيانات. من أمثلة وظائف أو نماذج التعلم الآلي معادلات خطية بسيطة أو معادلات متعددة الخطوط.

متغير الإخراج

يسمى هذا أيضًا متغير تابع أو متغير استجابة. هذا هو المتغير الذي نريد أن يتنبأ به نموذج التعلم الآلي أو يقدره.

متغيرات / ميزات الإدخال

تمثل هذه البيانات المدخلة التي تغذيها في نماذج التعلم الآلي أو المعادلات الرياضية لتتعلم المعلمات / المعاملات (الجانب الثالث) وتضع تنبؤات حول مخرجاتك: متغير تابع. تسمى هذه المتغيرات أيضًا المتغيرات المستقلة أو متغيرات التوقع. وتسمى هذه أيضًا باسم الميزات.

المعلمات / المعاملات

هذه هي معاملات المعادلات الرياضية (النماذج) التي ستتعلمها خوارزمية التعلم الآلي بناءً على البيانات التاريخية ووظيفة الخسارة أو التكلفة.

Hyperparameters

Hyperparameters تختلف عن المعلمات. المعلمات التشعبية هي التكوين الأولي أو الإعداد الأولي لنموذج التعلم الآلي الذي تحتاج إلى تحديده قبل تدريب نماذج التعلم الآلي. هذه هي المعلمات التي يتم استخدامها مع وظيفة الخسارة أو وظيفة التكلفة أثناء التدريب لتقدير المعلمات التي تمت مناقشتها في النقطة السابقة.

ستستخدم المعلمات الفائقة كمدخلات لوظيفة الخسارة والتي ستعيد مجموعة من معلمات / معاملات التعلم الآلي بقيم مختلفة بناءً على إعدادات المعلمة التشعبية التي اخترتها.

وظيفة الخسارة أو التكلفة أو الهدف

وظيفة الخسارة هي طريقة لقياس مدى دقة تنبؤات نموذج التعلم الآلي. تأخذ وظيفة الخسارة معلمات / معاملات التعلم الآلي ومتغير الإخراج المتوقع ، وتقارنها بالقيمة الفعلية (بيانات التدريب) لتلك المجموعة المعينة من إعدادات معلمات تعلم الآلة ، ثم تُرجع رقمًا يُستخدم لضبط معلمات التعلم الآلي أو تحديثها بحيث تكون النتيجة النهائية لنموذج التعلم الآلي أكثر دقة.

تقيس وظيفة الخسارة الخسارة لكل تنبؤ – إلى أي مدى يكون التنبؤ من القيمة الفعلية. تسمى وظيفة الخسارة أيضًا دالة التكلفة أو الهدف. الفكرة هي تقليل فقدان الوظيفة الموضوعية. بعبارة أخرى ، يؤدي تحسين الوظيفة الموضوعية إلى اختيار أنسب المعلمات والمعلمات الفائقة لنماذج التعلم الآلي.

ما هي الأنواع المختلفة لنماذج تعلم الآلة ؟

اعتمادًا على الموقف ، تعمل خوارزميات التعلم الآلي باستخدام تدخل / تعزيز بشري أكثر أو أقل. النماذج الأربعة الرئيسية للتعلم الآلي هي التعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم شبه الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز.

من خلال التعلم الخاضع للإشراف ، يتم تزويد الكمبيوتر بمجموعة مصنفة من البيانات تمكنه من تعلم كيفية القيام بمهمة بشرية. هذا هو النموذج الأقل تعقيدًا ، حيث يحاول تكرار التعلم البشري.

مع التعلم غير الخاضع للإشراف ، يتم تزويد الكمبيوتر ببيانات غير مصنفة ويستخرج منها أنماطًا / رؤى غير معروفة سابقًا. هناك العديد من الطرق المختلفة للقيام بذلك من خلال خوارزميات تعلم الآلة ، بما في ذلك:

• التجميع ، حيث يجد الكمبيوتر نقاط بيانات متشابهة داخل مجموعة بيانات ويجمعها وفقًا لذلك (إنشاء “مجموعات”).
• تقدير الكثافة ، حيث يكتشف الكمبيوتر الرؤى من خلال النظر في كيفية توزيع مجموعة البيانات.
• اكتشاف العيوب ، حيث يحدد الكمبيوتر نقاط البيانات داخل مجموعة البيانات التي تختلف اختلافًا كبيرًا عن بقية البيانات.
• تحليل المكون الرئيسي (PCA) ، حيث يحلل الكمبيوتر مجموعة بيانات ويلخصها بحيث يمكن استخدامها لعمل تنبؤات دقيقة.

من خلال التعلم شبه الخاضع للإشراف ، يتم تزويد الكمبيوتر بمجموعة من البيانات المصنفة جزئيًا ويؤدي مهمته باستخدام البيانات المصنفة لفهم المعلمات الخاصة بتفسير البيانات غير المسماة.

من خلال التعلم المعزز ، يراقب الكمبيوتر بيئته ويستخدم تلك البيانات لتحديد السلوك المثالي الذي من شأنه تقليل المخاطر و / أو زيادة المكافأة. هذا نهج تكراري يتطلب نوعًا من إشارة التعزيز لمساعدة الكمبيوتر على تحديد أفضل إجراء له بشكل أفضل.

كيف يرتبط التعلم العميق والتعلم الآلي؟

تعلم الآلة هو فئة أوسع من الخوارزميات القادرة على أخذ مجموعة بيانات واستخدامها لتحديد الأنماط و / أو اكتشاف الأفكار و / أو إجراء تنبؤات. التعلم العميق هو فرع معين من فروع التعلم الآلي الذي يأخذ وظائف تعلم الآلة ويتجاوز قدراته.

مع تعلم الآلة بشكل عام ، هناك بعض المشاركة البشرية في أن المهندسين قادرين على مراجعة نتائج الخوارزمية وإجراء تعديلات عليها بناءً على دقتها. لا يعتمد التعلم العميق على هذه المراجعة. بدلاً من ذلك ، تستخدم خوارزمية التعلم العميق شبكتها العصبية الخاصة للتحقق من دقة نتائجها ثم التعلم منها.

الشبكة العصبية لخوارزمية التعلم العميق عبارة عن هيكل من الخوارزميات التي يتم وضعها في طبقات لتكرار بنية الدماغ البشري. وفقًا لذلك ، تتعلم الشبكة العصبية كيفية التحسن في مهمة بمرور الوقت دون أن يزودها المهندسون بملاحظات.

المرحلتان الرئيسيتان لتطوير الشبكة العصبية هما التدريب والاستدلال. التدريب هو المرحلة الأولية التي يتم فيها تزويد خوارزمية التعلم العميق بمجموعة بيانات ومهمة بتفسير ما تمثله مجموعة البيانات هذه. يقوم المهندسون بعد ذلك بتزويد الشبكة العصبية بتعليقات حول دقة تفسيرها ، ويتم تعديلها وفقًا لذلك.

قد يكون هناك العديد من التكرارات لهذه العملية. الاستدلال هو عندما يتم نشر الشبكة العصبية وتكون قادرة على أخذ مجموعة بيانات لم ترها من قبل وإجراء تنبؤات دقيقة حول ما تمثله.

أنظر أيضاً:

• ما هي الادارة المالية
• ما هي وظيفة مدير تنفيذي
• اصدار الفاتورة الالكترونية في السعودية

تعلم الآلة: التطبيقات وحالات الاستخدام

هناك العديد من حالات الاستخدام للتعلم الآلي في الحياة الواقعية. بشكل عام ، هذه الخوارزميات هي جوهر تطبيق الويب أو الهاتف المحمول. ربما تكون هذه النواة هي الجزء الأكثر “تعقيدًا” في التطبيق. فكر في تعقيد مساعد صوت Siri من Apple أو أقسام توصيات منتجات Amazon. كل هذه الأدوات هي تطبيقات لتعلم الآلة.

فيما يلي 10 أمثلة على مشكلات التعلم الآلي من أجل فهم أفضل لما يتكون التعلم الآلي حقًا.

• توقع السعر

ستقدر الخوارزمية قيمة شيء ما (سعر المنزل ، أو الأرباح المتوقعة لمتجر …) بناءً على الملاحظات السابقة. على سبيل المثال ، قم بتقدير سعر المنزل وفقًا لمساحة سطحه ، وموقعه ، وإمكانية وقوف السيارات أم لا ، وما إلى ذلك. يتم إجراء هذه التقديرات من خلال ملاحظة المنتجات المماثلة الأخرى لاستخلاص النتائج.

• كشف الرسائل الغير مرغوبة

ستحلل الخوارزمية تكوين البريد الإلكتروني. على وجه الخصوص ، محتوى الأخير ، بالإضافة إلى عدد تكرارات الكلمات المكونة له ، وما إلى ذلك ، بعد هذا التحليل ، ستقرر الخوارزمية ما إذا كان البريد الإلكتروني هو بريد عشوائي أم لا. يمكنك تنفيذ أول مرشح لمكافحة الرسائل الاقتحامية باتباع هذه المقالة.

• التشخيص الطبي

بناءً على البيانات الطبية للمريض ، يمكن للخوارزمية تشخيص ما إذا كان الشخص مصابًا بمرض معين. في بعض الأحيان ، يمكن لهذه الخوارزميات أن تنبهك إلى حادثة صحية خطيرة قبل حدوثها ، خاصة بالنسبة للنوبات القلبية.

• توصية المنتج

يعتمد هذا النوع من النظام على تاريخ عمليات الشراء ، وعمليات البحث التي يتم إجراؤها عبر الإنترنت (تتبع الويب) بواسطة مستخدم الإنترنت للتوصية بالمنتجات التي قد تهمه. تستند توصيات Netflix للأفلام إلى هذا النظام. بالنسبة إلى Amazon ، تعد هذه الوظيفة مهمة لأنها أساسية لزيادة حجم المبيعات وبالتالي أرباح الشركة.

• الكشف عن الغش

يمكن لهذه الخوارزميات اكتشاف السلوك الاحتيالي وغير الطبيعي. أشهر استخدام لهذه التقنية هو الكشف عن الاحتيال المالي. من غير المحتمل أن ينفق مالك بطاقة مصرفية في السعودية، والذي ينفق 5500 دولار شهريًا ، 100.000 دولار فجأة في سلوفاكيا (يتم تقديم البلد عشوائيًا). ستشير الخوارزمية إلى أنه من المحتمل أن يكون عملية احتيال.

• تجميع العناصر

يتم استخدام هذا النوع من التقنية بشكل خاص لتطبيق Iphoto من Apple لتجميع الصور وفقًا للأشخاص الذين يجدون أنفسهم هناك. بشكل عام ، لا تحتوي البيانات على تسميات ، وستحاول الخوارزمية العثور على عناصر مماثلة وتجميعها في نفس المجموعة.

• الأمن الإلكتروني

إن الزيادة في عدد وتعقيد البرامج الضارة تزداد يومًا بعد يوم. تعتمد بعض الشركات ، ولا سيما DeepInstinct ، على التعلم العميق (أحد فروع التعلم الآلي) لتقديم حل للدفاع الإلكتروني. يعتمد حل DeepInstinct على التعرف على إجراءات الاتصال (نشاط البرنامج) لتحديد ما إذا كان برنامجًا ضارًا أم لا.

• التعرف على الكلام

التعرف على الصوت هو أساس أنظمة مثل Siri أو Alexa (المساعد الافتراضي من Amazon). ستقوم هذه الخوارزميات باستخراج الصوت والكلمات وترجمتها إلى نص.

• روبوتات الدردشة

يعتمد وكلاء المحادثة على NLP (معالجة اللغة الطبيعية) لترجمة الجمل المكتوبة “بشكل طبيعي” إلى “نوايا”. يتم استخدام هذه النوايا بواسطة Chat Bots للاستجابة بشكل أفضل للطلبات الواردة من مستخدم الإنترنت. تعد Chatbots مفيدة في مواقع التجارة الإلكترونية وأقسام ما بعد البيع لأنها توفر شعورًا بالقرب من العملاء.

• القيادة الذاتية

من خلال تعلم سلوك القيادة للبشر ، يمكن لخوارزميات التعلم العميق مع التعلم المعزز أن تتعلم المهام المعقدة مثل القيادة.

حالات استخدام التعلم الآلي

عبر الصناعات الرأسية ، يتم نشر تقنيات وتقنيات التعلم الآلي بنجاح ، مما يوفر للمنظمات نتائج ملموسة في العالم الحقيقي.

• الخدمات المالية

في الخدمات المالية على سبيل المثال ، تستخدم البنوك النماذج التنبؤية لتعلم الآلة التي تنظر عبر مجموعة كبيرة من الإجراءات المترابطة لفهم احتياجات العملاء وتلبية احتياجاتهم بشكل أفضل. النماذج التنبؤية لتعلم الآلة قادرة أيضًا على الكشف عن التعرض للمخاطر والحد منه.

يمكن للبنوك تحديد التهديدات السيبرانية ، وتتبع سلوك العملاء الاحتيالي وتوثيقه ، والتنبؤ بشكل أفضل بالمخاطر للمنتجات الجديدة. تشمل حالات الاستخدام الأعلى للتعلم الآلي في البنوك كشف الاحتيال والتخفيف من حدته ، وخدمات المستشار المالي الشخصي ، وتسجيل الائتمان وتحليل القروض.

• التصنيع

في التصنيع ، تبنت الشركات الأتمتة وتقوم الآن بتجهيز كل من المعدات والعمليات. يستخدمون نمذجة تعلم الآلة لإعادة تنظيم الإنتاج وتحسينه بطريقة تستجيب للطلب الحالي وتدرك التغيير المستقبلي. والنتيجة النهائية هي عملية تصنيع تتسم بالمرونة والسرعة في آن واحد. تشمل حالات استخدام ML الثلاث التي تم تحديدها في التصنيع تحسينات العائد وتحليل السبب الجذري وسلسلة التوريد وإدارة المخزون.

لماذا تستخدم الشركات عمليات تعلم الآلة ؟

تفتقر العديد من المؤسسات إلى المهارات والعمليات والأدوات اللازمة لتحقيق هذا المستوى من التكامل على مستوى المؤسسة. من أجل تحقيق ML بنجاح على نطاق واسع ، يجب على الشركات التفكير في الاستثمار في عمليات تعلم الآلة ، والتي تشمل العملية والأدوات والتكنولوجيا التي تبسط وتوحيد كل مرحلة من مراحل دورة حياة تعلم الآلة، من تطوير النموذج إلى التشغيل. يهدف المجال الناشئ لعمليات تعلم الآلة إلى توفير خفة الحركة والسرعة لدورة حياة تعلم الآلة. يمكن مقارنته بما فعلته عمليات تعلم الآلة في دورة حياة تطوير البرامج.

للتقدم من تجربة تعلم الآلة إلى تفعيل تعلم الآلة، تحتاج الشركات إلى عمليات تعلم الآلة قوية. لا تمنح عمليات تعلم الآلة المؤسسة ميزة تنافسية فحسب ، بل تتيح أيضًا للمؤسسة تنفيذ حالات استخدام التعلم الآلي الأخرى. ينتج عن هذا مزايا أخرى ، بما في ذلك إنشاء مواهب أقوى من خلال زيادة المهارات وبيئة أكثر تعاونًا ، بالإضافة إلى زيادة الربحية ، وتجارب عملاء أفضل ، وزيادة نمو الإيرادات.

ما الذي يحمله المستقبل للتعلم الآلي؟

هناك فرص لا حصر لها للتعلم الآلي لينمو ويتطور مع مرور الوقت. من المرجح أن يُنظر إلى التحسينات في خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف على أنها تساهم في تحليل أكثر دقة ، مما سيوفر رؤى أفضل.

نظرًا لأن التعلم الآلي يساعد الشركات حاليًا على فهم تفضيلات المستهلكين ، فقد بدأ المزيد من فرق التسويق في تبني الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمواصلة تحسين استراتيجيات التخصيص الخاصة بهم. بالإضافة إلى ذلك ، سوف يتطور التعلم الآلي والتعلم العميق.

على سبيل المثال ، مع التطورات المستمرة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، يمكن لأنظمة البحث الآن فهم أنواع مختلفة من عمليات البحث وتقديم إجابات أكثر دقة. بشكل عام ، سيتحسن التعلم الآلي مع مرور الوقت ، مما يساعد على دعم النمو وزيادة نتائج الأعمال.

ما هي بعض تطبيقات تعلم الآلة؟

يساعد التعلم الآلي التطبيقات البرمجية على أن تصبح أكثر دقة في توقع النتائج دون أن تكون مبرمجة بشكل واضح. المزيد والمزيد من الصناعات تستخدم التعلم الآلي بالطرق التالية:

• بحث الويب وترتيب الصفحات بناءً على تفضيلات البحث.
• تقييم المخاطر في التمويل على عروض الائتمان ومعرفة المكان الأفضل للاستثمار.
• توقع تضخيم العملاء في التجارة الإلكترونية
• استكشاف الفضاء وإرسال المجسات إلى الفضاء.
• التقدم في مجال الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة.
• استخراج البيانات عن العلاقات والتفضيلات من وسائل التواصل الاجتماعي.
• تسريع عملية التصحيح في علوم الكمبيوتر.

أنظر أيضاً:

• ما هو شكل الفاتورة الإلكترونية
• أفضل برنامج فواتير إلكترونية يدعم العربية 
• طبيعة عمل المحامي القانوني