مع التوسع التكنولوجي وتطور العلوم الحاسوبية، ظهرت الكثير من المصطلحات ما بين الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات، الرقمنة، وغيرها من التعبيرات اللانهائية، بل إن أحيانًا لا نجد متسعًا في قاموسنا لتغطية كل هذا التطور غير المسبوق.
والآن نحن أمام مصطلح جديد يعرف ب”التعلم الآلي”، أو ما يعرف ب “Machine Learning”، وأصبح من أكثر المصطلحات استخدامًا في عالم تكنولوجيا المعلومات.
في هذا المقال سوف نناقش ما هو التعلم الآلي، وما هى تطبيقاته أو استخداماته وفوائده وكذلك أنواعه، دعنا نلقي نظرة فاحصة ولكنها ستكون مبسطة حتى نتعرف على هذا العالم الواسع.
ما هو التعلم الآلي؟
“سيعمل التعلم الآلي إلى الاستغناء عن الكثير من الوظائف واستعاضتها بالتحول الرقمي بعدما اعتقد الكثير من الناس أنه لا يمكن تأديتها إلا من خلال أشخاص”.
ديفيد واترز
بروفسور في جامعة أكسفورد
ببساطة يمكن تعريف التعلم الآلي على أنه أحد أشكال الذكاء الاصطناعي، فهو يتيح للنظام التعلم من البيانات وليس من خلال البرمجة الصريحة، وذلك بحسب تعريف عملاق التكنولوجيا IBM لعلم “التعلم الآلي”.
يعتمد أداء التعلم الآلي على عدد من الخوارزميات، تساعد في إنتاج نماذج أكثر دقة بناءا على عدد من البيانات، ثم تأتي مرحلة تحليل البيانات للحصول في النهاية على معلومات عملية تساعد أصحاب الأعمال في اتخاذ القرارات الصحيحة.
هذا هو التعريف الأكاديمي، الذي غالبًا لم تفهم منه شيئًا، وأنا كذلك يا عزيزي فلا داعي للقلق.
لذلك دعني أوضح لك الأمر بكلمات أبسط:
التعلم الآلي هو محاولة لإضفاء الصفة البشرية على الآلة، بمعنى إكساب الآلة القدرة على حل المشاكل مهما بلغ تعقيدها، وفي حال إذا كانت الألة تواجه تلك المشكلة للمرة الأولى فإنها ستحاول إيجاد حل بديل يتناسب مع طبيعة تلك المشكلة.
وبناء عليه، فإن التعلم الآلي معني بعدة وظائف أهمها، استخراج بيانات تتعلق بالمشكلة القائمة، تحليل البيانات في صورة معلومات يمكن رصدها، وتوقع المشكلات وحساب احتمالية حدوثها مستقبلًا، والأهم من ذلك هو التكيف مع التطورات القائمة لإنتاج أنماط جديدة تتعامل مع التغيرات المستقبلية بحسب طبيعة العمل.
استخدامات التعلم الآلي
ولكن كيف يمكن الاستفادة من تلك التكنولوجيا؟ وما هى فوائد التعلم الآلي بالنسبة للشركات والمؤسسات مهما اختلفت صناعتها؟
للإجابة عن هذا السؤال تابع القراءة، حتى نكتشف معًا كيف يعد التعلم الآلي ثورة تكنولوجية فريدة من نوعها.
المؤسسات المالية
بالطبع، أنت ممن يستمتعون بالخدمات المالية للمؤسسات المصرفية والبنوك عبر الإنترنت أو مايعرف ب”الانترنت البنكي”، ولكن الآن مع تكنولوجيا التعلم الآلي باتت الكثير من البنوك حول العالم تعتمد عليه اعتمادًا رئيسيًا من أجل منع الاحتيال وتقديم أفضل خدمة لعملائها.
فمن خلال تحليل البيانات يمكن للمؤسسات أن تحدد الفرص الاستثمارية الأفضل لعملائها وتطرح الخدمات التي تهم الشريحة التي تستهدفها، بالإضافة إلى سهولة كشف أي أعمال احتيال، بالإضافة إلى الاستغناء عن الكثير من الوظائف وتوفير النفقات واستبدلها بنظام ألكتروني أسهل وأسرع وأكثر فعالية.
المؤسسات الحكومية
تحتاج المؤسسات الحكومية لجمع أكبر قدر من البيانات عن المواطنين من أجل ان تقدم لهم الخدمات الخاصة بمراقبة الأنشطة التجارية وجمع الضرائب وزيادة الإنتاجية والاستغناء عن المؤسسات غير المنتجة، وسرعة الكشف عن عمليات الاحتيال وانتحال الهوية، كل ذلك يعد من استخدامات التعلم الآلي.
تطور المنظومة الصحية
يتطلب معرفة التاريخ المرضي لكل مريض الحصول على بيانات نتيجة من أجل سرعة التشخيص وتوقع الإصابة بأي مرض سواء جيني أو وراثي أو نتيجة عوامل بيئية معينة، وبالتالي معرفة الرعاية الصحية المطلوبة وتقديم أفضل خدمة طبية للمرضى.
يساعد التعلم الآلي على جمع هذا النوع من البيانات، والحصول على تقارير مبسطة يمكن من خلالها اتخاذ القرارا الصحيحة.
جني الأرباح وكسب المزيد من المستهلكين
هل سبق لك أن كنت تفكر في اقتناء سماعة بلوتوث، وعبرت لصديقك في رغبتك لشراء سماعة بلوتوث بسعر لا يزيد عن 300 ريال، ثم تصفحت حسابك على الانستجرام لتجد سماعة أحلامك تنتظر أن تتواصل مع الصفحة لتطلبها.
هذا بالضبط ما يقوم به التعلم الآلي، فهو يفهم سلوك المستهلك، ويجمع عنه معلومات ثم يحاول أن يوفر له أفضل تجربة شراء على الإطلاق، وبالتالي فإن اعتماد أعمالك على التعلم الآلي سيساعد في نهاية على نمو نشاطك التجاري وزيادة المبيعات وبالتالي جني الكثير من الأرباح.
أنواع التعلم الآلي
يمكن تقسيم التعلم الآلي إلى 4 أنواع، سنناقشها في السطور القادمة:
1- التعلم الآلي الخاضع للإشراف: هنا تزود الآلة بعدد من الخبرات والأمثلة السابقة لنساعد الآلة على تطبيقها في أي أنماط مشابهة.
مثل إدخال صور تحت تصنيف معين وليكن “إيطاليا”، وملف آخر يحمل “فرنسا”، وهكذا.
2- التعلم الآلي الغير خاضع للإشراف: هنا نزود الآلة بمجموعة من الخبرات والأمثلة السابقة أيضًا، ولكن في هذه الحالة لا نعطي تعريفًا لتلك الأمثلة، وهنا تعمل الآلة على إيجاد أوجه الشبه والاختلاف بين البيانات المتوفرة لديها، ثم تصنفها وتعتمد عليها في المواقف المستقبلية.
في هذه الحالة، ندخل جميع الصور التي لدينا على الآلة، وتقوم الآلة بتصنيف الأنماط المشابهة تحت فئة واحدة.
3- التعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف: وهذا النوع يجمع بين النوعين السابقين، ولأن الآلة يكون لديها كمية من البيانات المصنفة بجانب غير المصنفة، فإن لديها فرصة كبيرة أن تعطي معلومات أكثر دقة.
3- التعلم الآلي المعزز: وهنا نترك الآلة تتعامل مع كافة البيانات التي ترد إليها وتكتشف كافة الإمكانيات المتاحة، وتتعرف كذلك على المشاكل الواقعة والمحتملة، فهنا لا نزود الآلة بأي صور، بل نتركها لتجمع الصور ثم تحللها، وبالتالي ستبدأ في جمع الخبرات بنفسها وتعليم ذاتها.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن التعلم الآلي وكيف يمكن تطبيقه في شركتك، تواصل معنا حتى تحصل على الإجابة على كافة أسئلتك.
