التعلم الآلي (ML) هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) يشمل تطوير الخوارزميات والنماذج الحسابية لتمكين أجهزة الكمبيوتر من التعلم والتنبؤ أو اتخاذ القرارات دون برمجتها بشكل صريح. إنه مجال تحويلي وسريع التطور يطبق تقنيات تعتمد على البيانات لتدريب أنظمة الكمبيوتر على تحليل كميات كبيرة من البيانات والتعلم منها. الهدف الأساسي لتعلم الآلة هو تمكين الآلات من تكييف سلوكها تلقائيًا بناءً على الأنماط أو الاتجاهات أو العلاقات الملحوظة ضمن بيانات الإدخال وبالتالي تحسين أدائها بمرور الوقت.
في قلب تعلم الآلة توجد نماذج التعلم الآلي، وهي عبارة عن تمثيلات رياضية لعمليات العالم الحقيقي. يتم إنشاء هذه النماذج من خلال عملية تسمى التدريب، حيث يتم تعريضها لمجموعة بيانات كبيرة لتعلم الأنماط والعلاقات المتبادلة بين ميزات الإدخال (المتنبئات) ومتغيرات الإخراج (الاستجابات). يعتمد نجاح نماذج ML إلى حد كبير على جودة بيانات التدريب، وملاءمة الخوارزمية المختارة، وقوة تقنيات التحسين والتحقق المستخدمة.
يمكن تصنيف تعلم الآلة إلى ثلاثة أنواع رئيسية بناءً على منهجية التعلم المستخدمة: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز. في التعلم الخاضع للإشراف ، يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات تحتوي على أمثلة مصنفة، حيث يتم توفير كل من ميزات الإدخال وتسميات المخرجات المقابلة لها. يمكّن هذا النهج نماذج تعلم الآلة من تعلم الأنماط وتعيين العلاقات بين المدخلات والمخرجات، مما يمكنها من التنبؤ بالنتائج للحالات غير المرئية. تُستخدم تقنيات التعلم الخاضع للإشراف على نطاق واسع في مجالات مثل التعرف على الصور والكلام، واكتشاف الاحتيال، وتشخيص الأمراض، من بين أمور أخرى.
في المقابل، تعمل تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة مع مجموعات البيانات التي تحتوي فقط على ميزات الإدخال دون تسميات المخرجات المرتبطة بها. الهدف الأساسي للتعلم غير الخاضع للرقابة هو اكتشاف الهياكل والأنماط المخفية داخل البيانات، مثل المجموعات والارتباطات والمتغيرات الكامنة. تشمل التقنيات ضمن هذه الفئة التجميع، وتقليل الأبعاد، والكشف عن الشذوذ، وتمكين التطبيقات مثل تجزئة العملاء، وتحليل سلة السوق، والكشف الأمني القائم على الشذوذ.
يعد التعلم المعزز أسلوبًا فريدًا في تعلم الآلة الذي يركز على نماذج التدريب لاتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع بيئتهم. تتعلم خوارزميات التعلم المعزز من التجربة والخطأ من خلال استشعار بيئتها، واتخاذ الإجراءات، وتلقي ردود الفعل في شكل مكافآت أو عقوبات. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في السيناريوهات التي تكون فيها الإستراتيجية المثالية غير معروفة، أو عندما تتغير البيئة بمرور الوقت، كما هو الحال في تداول الأسهم، وأنظمة التوصية، وملاحة المركبات المستقلة.
يتم قياس فعالية نماذج تعلم الآلة بشكل أساسي من خلال قدرتها على تعميم المعرفة من البيانات المرصودة لعمل تنبؤات دقيقة بشأن البيانات غير المرئية. لضمان صحة وقوة نماذج تعلم الآلة، يتم استخدام مقاييس أداء مختلفة وتقنيات التحقق من الصحة، مثل الدقة والضبط والاستدعاء ودرجة F1 والتحقق المتبادل، من بين أمور أخرى.
مع التقدم في قوة معالجة الكمبيوتر وتوافر مجموعات البيانات الكبيرة، أصبح التعلم الآلي عنصرًا أساسيًا في المشهد الرقمي اليوم، حيث يعمل على تشغيل العديد من تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من الصناعات. تتضمن بعض حالات الاستخدام الملحوظة لتعلم الآلة معالجة اللغة الطبيعية، وتحليل المشاعر، وأنظمة التوصية، واكتشاف الاحتيال، والتصوير الطبي.
يمكن ملاحظة أحد الأمثلة البارزة على تعلم الآلة ضمن منصة AppMaster ، التي تستفيد من تقنيات التعلم الآلي لإنشاء تطبيقات دقيقة وفعالة وقابلة للتطوير. من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتعلم المستمر من الأنماط داخل بيانات الإدخال التي ينشئها المستخدم والسجلات على مستوى النظام، يقوم AppMaster تلقائيًا بتكييف وتحسين التعليمات البرمجية الأساسية، مما يؤدي إلى إنشاء تطبيقات ليست ذات أداء فحسب ولكنها أيضًا تتطور باستمرار لتلبية المتطلبات والشروط بشكل أفضل. من المستخدم. ويؤدي ذلك إلى تطوير تطبيقات أكثر موثوقية وأمانًا وفعالية من حيث التكلفة ومصممة خصيصًا لتلبية احتياجات العمل المتغيرة باستمرار.
في الختام، يعد التعلم الآلي مجالًا ديناميكيًا ومتعدد الأوجه للدراسة في مجال الذكاء الاصطناعي. إنها تحمل إمكانات هائلة في دفع التحول الرقمي عبر الصناعات من خلال تمكين اتخاذ القرارات الذكية القائمة على البيانات وأتمتة المهام المعقدة. بفضل قدرته على معالجة مجموعات البيانات الضخمة والتعلم منها، أصبح التعلم الآلي عنصرًا حاسمًا في بناء حلول برمجية ذكية وقابلة للتطوير، مثل تلك التي توفرها منصة AppMaster no-code. مع اعتماد المؤسسات بشكل متزايد لتقنيات تعلم الآلة المتقدمة، فإن قيمة التعلم الآلي في تشكيل مستقبل الابتكار التكنولوجي سوف تستمر في التوسع.
