خصائص تعلم الآلة

خصائص تعلم الآلة
خصائص تعلم الآلة

في السنوات الأخيرة ، أصبح التعلم الآلي موضوعًا شائعًا للغاية في مجال التكنولوجيا. يسعى عدد كبير من الشركات – من الصغيرة إلى المتوسطة إلى الكبيرة – جاهدة لتبني هذه التكنولوجيا. بدأ التعلم الآلي في تغيير الطريقة التي تمارس بها الشركات أعمالها ويبدو المستقبل أكثر إشراقًا مع خصائص تعلم الآلة التي ظهرت مع الوقت.

ومع ذلك ، لا يزال هناك الكثير من الشركات التي تشعر بالتردد عندما يتعلق الأمر بتنفيذ هذه التكنولوجيا ، ويرجع ذلك أساسًا إلى عدم اليقين بشأن ما هو التعلم الآلي ، وما هي خصائص التعلم الآلي التي تجعله أحد أكثر التطورات المفيدة في المشهد التكنولوجي.

في هذا المنشور ، سنلقي نظرة فاحصة على خصائص التعلم الآلي التي جعلته مشهورًا للغاية.

ما هو تعلم الآلة؟

ببساطة ، التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ويمكّن الآلات من الدخول في وضع من التعلم الذاتي دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يمكن للبرامج التي تدعم التعلم الآلي أن تتعلم وتنمو وتتغير من تلقاء نفسها عند تعرضها لبيانات جديدة.

بمساعدة هذه التقنية ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر العثور على معلومات قيمة دون أن تتم برمجتها حول مكان البحث عن معلومات قطعة معينة. بدلاً من ذلك ، يحققون ذلك من خلال استخدام الخوارزميات التي تتعلم بشكل متكرر من البيانات.

يعد التعلم الآلي مجالا فريدًا في مجالات الذكاء الاصطناعي لأنه أحدث أكبر تأثيرات واقعية للأعمال.
نتيجة لذلك ، غالبًا ما يُعتبر التعلم الآلي منفصلاً عن الذكاء الاصطناعي ، والذي يركز بشكل أكبر على تطوير الأنظمة لأداء الأشياء الذكية.

في حين أن المفهوم الأساسي للتعلم الآلي ليس مفهومًا جديدًا ، فإن القدرة على تطبيق حسابات رياضية معقدة على البيانات الضخمة تلقائيًا – بسرعة وبشكل متكرر – هي تطور حديث.

خصائص تعلم الآلة

لفهم القوة الفعلية للذكاء الاصطناعي الألي ، عليك مراعاة خصائص تعلم الآلة. هناك الكثير من الأمثلة التي تعكس خصائص التعلم الآلي في عالم اليوم الغني بالبيانات.

فيما يلي سبع خصائص رئيسية للتعلم الآلي يجب أن تفضله الشركات على التقنيات الأخرى.

1. القدرة على أداء تصور البيانات الآلي

يتم إنشاء كمية هائلة من البيانات من قبل الشركات وعامة الناس على أساس منتظم. من خلال تصور العلاقات البارزة في البيانات ، لا يمكن للشركات اتخاذ قرارات أفضل فحسب ، بل يمكنها أيضًا بناء الثقة.

يقدم التعلم الآلي عددًا من الأدوات التي توفر مقتطفات منسقة من البيانات التي يمكن تطبيقها على كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة. بمساعدة منصات تصور البيانات المؤتمتة سهلة الاستخدام في التعلم الآلي ، يمكن للشركات الحصول على ثروة من الرؤى الجديدة في محاولة لزيادة الإنتاجية في عملياتها.

2.أتمتة في أفضل حالاتها

تتمثل إحدى أكبر خصائص التعلم الآلي في قدرته على أتمتة المهام المتكررة وبالتالي زيادة الإنتاجية. يستخدم عدد كبير من المؤسسات بالفعل الأعمال الورقية التي تعتمد على التعلم الآلي وأتمتة البريد الإلكتروني.

في القطاع المالي ، على سبيل المثال ، هناك حاجة إلى عدد كبير من المهام المتكررة والمثقلة بالبيانات والتي يمكن التنبؤ بها. لهذا السبب ، يستخدم هذا القطاع أنواعًا مختلفة من حلول التعلم الآلي إلى حد كبير.

تجعل مهام المحاسبة أسرع وأكثر ثاقبة وأكثر دقة. تتضمن بعض الجوانب التي تمت معالجتها بالفعل من خلال التعلم الآلي معالجة الاستفسارات المالية بمساعدة روبوتات المحادثة ، والتنبؤ ، وإدارة النفقات ، وتبسيط الفواتير ، وأتمتة التسويات المصرفية.

3. القدرة على الارتقاء بالكفاءة إلى المستوى التالي عند الدمج مع إنترنت الأشياءا كما لم يحدث من قبل

بفضل الضجيج الهائل المحيط بإنترنت الأشياء ، شهد التعلم الآلي ارتفاعًا كبيرًا في شعبيته. تم تصنيف إنترنت الأشياء كمنطقة ذات أهمية استراتيجية من قبل العديد من الشركات. وقد أطلق العديد من الآخرين مشاريع تجريبية لقياس إمكانات إنترنت الأشياء في سياق العمليات التجارية.

لكن الحصول على مزايا مالية من خلال إنترنت الأشياء ليس بالأمر السهل. من أجل تحقيق النجاح ، تحتاج الشركات ، التي تقدم خدمات ومنصات استشارية لإنترنت الأشياء ، إلى تحديد المجالات التي ستتغير بوضوح مع تنفيذ استراتيجيات إنترنت الأشياء.

فشلت العديد من هذه الشركات في معالجتها. في هذا السيناريو ، ربما يكون التعلم الآلي هو أفضل تقنية يمكن استخدامها لتحقيق مستويات أعلى من الكفاءة. من خلال دمج التعلم الآلي مع إنترنت الأشياء ، يمكن للشركات تعزيز كفاءة عمليات الإنتاج بأكملها.

أنظر أيضاً: مميزات الذكاء الاصطناعي

4. القدرة على تغيير سوق الرهن العقاري

إنها حقيقة مفادها أن تعزيز درجة ائتمان إيجابية يتطلب عادةً الانضباط والوقت والكثير من التخطيط المالي لكثير من المستهلكين.

عندما يتعلق الأمر بالمقرضين ، فإن درجة ائتمان المستهلك هي واحدة من أكبر مقاييس الجدارة الائتمانية التي تنطوي على عدد من العوامل بما في ذلك تاريخ الدفع ، وإجمالي الديون ، وطول تاريخ الائتمان وما إلى ذلك ، ولكن أليس من الرائع أن يكون هناك مقياس مبسط وقياس أفضل؟ بمساعدة التعلم الآلي ، يمكن للمقرضين الآن الحصول على صورة أكثر شمولاً للمستهلك.

يمكنهم الآن التنبؤ بما إذا كان العميل منفقًا منخفضًا أو منفقًا مرتفعًا وفهم نقطة تحوله في الإنفاق. بصرف النظر عن الإقراض العقاري ، تستخدم المؤسسات المالية نفس الأساليب لأنواع أخرى من القروض الاستهلاكية.

5. تحليل دقيق للبيانات

تقليديًا ، كان تحليل البيانات يشمل دائمًا طريقة التجربة والخطأ ، وهو نهج يصبح مستحيلًا عندما نعمل مع مجموعات بيانات كبيرة وغير متجانسة.

يأتي التعلم الآلي كأفضل حل لجميع هذه المشكلات من خلال تقديم بدائل فعالة لتحليل كميات هائلة من البيانات. من خلال تطوير خوارزميات فعالة وسريعة ، بالإضافة إلى نماذج تعتمد على البيانات لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي ، يمكن للتعلم الآلي إنشاء تحليل ونتائج دقيقة.

6.ذكاء الأعمال في أفضل حالاتها

يمكن لخصائص التعلم الآلي ، عند دمجها مع العمل التحليلي للبيانات الضخمة ، أن تولد مستويات قصوى من ذكاء الأعمال بمساعدة العديد من الصناعات المختلفة التي تتخذ مبادرات إستراتيجية. من البيع بالتجزئة إلى الخدمات المالية إلى الرعاية الصحية وغير ذلك الكثير – أصبح التعلم الآلي بالفعل أحد أكثر التقنيات فعالية لتعزيز العمليات التجارية.

سواء كنت مقتنعًا أم لا ، فإن خصائص تعلم الآلة المذكورة أعلاه قد ساهمت بشكل كبير في جعله أحد أهم اتجاهات التكنولوجيا – فهو يكمن وراء عدد كبير من الأشياء التي نستخدمها هذه الأيام دون حتى التفكير فيها.

7.مشاركة العملاء كما لم يحدث من قبل

بالنسبة لأي عمل تجاري ، تتمثل إحدى الطرق الأكثر أهمية لدفع المشاركة وتعزيز ولاء العلامة التجارية وإقامة علاقات طويلة الأمد مع العملاء في إجراء محادثات هادفة مع قاعدة العملاء المستهدفة. يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا في تمكين الشركات والعلامات التجارية من إجراء محادثات أكثر قيمة فيما يتعلق بمشاركة العملاء.

تحلل التكنولوجيا عبارات وكلمات وجمل وتعابير وتنسيقات محتوى معينة لها صدى لدى أفراد معينين من الجمهور. يمكنك التفكير في بينترست التي تستخدم التعلم الآلي بنجاح لتخصيص الاقتراحات لمستخدميها. إنه يستخدم التكنولوجيا لمصدر المحتوى الذي سيكون المستخدمون مهتمين به ، بناءً على الكائنات التي قاموا بتثبيتها بالفعل.

أنظر أيضاً: خصائص الذكاء الاصطناعي

لماذا يتم إحباط تبني التعلم الآلي؟

لا يمكن توقع ما إذا كانت الأنظمة التي تم تمكين التعلم الآلي لها ستحل محل العاملين البشريين أم لا. ولكن يمكن القول أن العامل الأكبر الذي يبطئ تقدم التقنيات المتطورة مثل التعلم الآلي هو الافتقار إلى المهارات البشرية.

التعلم الآلي ، بطريقة مماثلة مثل علم البيانات ، يتقدم بطريقة مختلفة بشكل واضح. نظرًا لأن هذا الاتجاه التكنولوجي يتضمن التقاط البيانات وتجميعها وتفسيرها ، يحتاج متخصص التعلم الآلي الفعال إلى إتقان عدد كبير من التخصصات – من الرياضيات والإحصاءات إلى البرمجة – كلها مطلوبة.

كما قد تتخيل بالفعل ، يعد التعلم الآلي من الأشياء المعقدة جدًا ، وبالتالي ، أصبح من الصعب على قادة الأعمال العثور على المرشحين المناسبين الذين يمكنهم مساعدتهم على تحقيق أهداف التحول الرقمي الخاصة بهم.

يجب على أولئك الذين يرغبون في أن يصبحوا متخصصين في تعلم الآلة أن يختاروا طريقهم التعليمي بحكمة. على الرغم من وجود أنواع مختلفة من السبل المتاحة بما في ذلك التعلم الذاتي ، والنهج التقليدي ، ومعسكرات تدريب المستجدين وما إلى ذلك ، فإن معظمها يأتي مع عيوبه الخاصة.

بالنظر إلى النطاق الواسع لمجال التعلم الآلي والتطورات السريعة فيه ، يحتاج الطامحون إلى فهم أنه لا توجد دورة تدريبية شاملة بما فيه الكفاية. إذا كنت مهتمًا أيضًا بالدخول إلى هذا المجال بمعرفة واقعية ولديك المهارات الأساسية إلى حد ما ، فإن الانضمام إلى معسكر تدريب مثل تلك التي تقدمها Magnimind Academy سيكون فكرة جيدة.

خلاصة

في هذه الأيام ، يكتسب التعلم الآلي زخمًا جادًا في جميع أنحاء العالم وأصبح أحد المسؤوليات الرئيسية لكبار المديرين التنفيذيين لتوجيه أعمالهم في الاتجاه الصحيح من خلال الاستفادة من خصائصه الحقيقية.

نحن على وشك الدخول إلى عالم حيث ستعمل الآلات والبشر في وئام للتعاون وحملة وتسويق منتجاتهم/خدماتهم بطريقة مبتكرة تكون أكثر شخصية وفعالية ومستنيرة من أي وقت مضى.

من أجل تحقيق ذلك ، حان الوقت لأصحاب الأعمال للتفكير في كيفية الاستفادة من خصائص تعلم الآلة ، وكيف يريدون أن تعمل التكنولوجيا وتتصرف لدفع الأعمال إلى الأمام. من المهم أيضًا طرح إستراتيجية فعالة وشفافة تشمل التعلم الآلي. سيساعد ذلك الفرق على فهم كيف يمكنهم أداء مهامهم بشكل أكثر فعالية من خلال تبني قوة التعلم الآلي.