استخدامات التعلم الآلي في كافة مجالات العالم الحقيقي:
بدايةً وقبل الدخول في موضوع مقال اليوم دعونا نعرّف لكم ماهو التعلم الآلي:
Machine Learning أو تعليم الآلة
هو أحد أشهر أقسام الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب وقد تطوّر سريعاً، ويركز على استعمال الخوارزميات
والبيانات وتحسين الدقة تدريجياً وذلك لمحاكاة طريقة تعلم البشر عن طريق الطرق الإحصائية،
تدرب الخوارزميات على إجراء التنبؤات أو التصنيفات، وكشف الرؤى الأساسية في استخراج البيانات.
هذه الرؤى تساعد في اتخاذ القرارات ضمن الأعمال والتطبيقات ، ومن خلال الإستمرار والنمو في
التوسع ضمن البيانات الضخمة ، سيزيد الطلب في السوق على علماء البيانات ، وهذا الأمر يتطلب
منهم أن يساعدوا في تحديد الأسئلة التي تتعلق بالأعمال والبيانات المطلوبة للإجابة عليها.
كيفية عمل التعلم الآلي
عملية اتخاذ القرار :
يمكننا القول أن خوارزميات التعلم الآلي تستخدم في إجراء التصنيف أو التنبؤ، بناءاً على البيانات المدخلة، وسواءً
كان هناك إمكانية عدم تصنيفها أو تصنيفها، فإنً الخوارزمية الخاصة بالمستخدم ستقوم بتقديم تقرير عن أحد أنماط البيانات.
دالة الخطأ :
إنّ مبدأ دالة الخطأ يعتمد على تقدير التنبؤ بالنموذج، في حال تواجد أمثلة معروفة، فإنّ دالة
الخطأ يمكنها إجراء المقارنة لتقييم وتقدير دقة النموذج.
عملية تحسين النموذج :
في حال كان النموذج يتناسب بطريقة أفضل في مجموعة التدريب مع نقاط البيانات، فسوف
يتم الضبط لتقليص الفرق بين المثال المتعارف عليه وتقدير النموذج.
ستكرر الخوارزمية عملية التقدير والتشغيل الأمثل والتحديث حتى الوصول إلى الدقة المطلوبة .
طرق التعلم الآلي
تقسم تصنيفات التعلم الآلي إلى ثلاثة تصنيفات أساسية :
التعلم الآلي الخاضع للإشراف
يتم تعريفه من خلال استخدامه لمجموعات بيانات مصنفة لتدريب الخوارزميات والتي تقوم
على التنبؤ أو تصنيف البيانات بالنتائج بدقة.
وعند إدخال بيانات المدخلات إلى النموذج، فإنّ النموذج يضبط أحماله حتى يجهز بالشكل المناسب، يُعتبر
هذا جزءاً من عملية التأكد من الصلاحية الشاملة وذلك من أجل ضمان تجنب النموذج للتجهيز غير المناسب أو الزائد .
يساعد هذا النوع من التعلم الشركات والمؤسسات لحل مجموعة مختلفة من المشاكل ضمن العالم الحقيقي
بشكل واسع، مثال على ذلك: يتم تصنيف البريد غير الضروري في صندوق بريد مستقل
تماماً عن صندوق الوارد الخاص بالمستخدم.
التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف
يُستخدم هذا النوع من التعلّم، خوارزميات التعلم الآلي من أجل تحليل مجموع البيانات
الغير مصنفة ومن ثمّ تجميعها.
تقوم تلك الخوارزميات باكتشاف مجموعات البيانات أو الأنماط المخفية من دون الحاجة إلى التدخل البشري.
والقدرة على اكتشاف مدى الاختلاف والتشابه بالمعلومات ويعتبر الحل الأفضل من أجل تحليل البيانات الاستكشافية،
وتجزئة العملاء، واستراتيجية البيع العابر، والتعرف على الأنماط والصّور.
يتم استخدامه كذلك من أجل تقليل عدد الخصائص في النموذج وذلك من خلال عملية تقليل الأبعاد،
تشمل الخوارزميات المستخدمة في هذا النوع من التعلّم : الخوارزمية التصنيفية والشبكات العصبية ( * )وطرق التجميع الاحتمالية . . . الخ.
( * ) الشبكات العصبية : هي عبارة عن أنظمة حاسوبية أو برامج تحاكي من حيث المبدأ عمل أعصاب الدماغ كي يتم معالجة البيانات وتأدية المهام في عدّة مجالات، وتعتبر أشهر طرق وأنماط التعلّم الآلي.
التعلم شبه الخاضع للإشراف
يوفر هذا النوع من التعلّم، صلة وصل ما بين التعلم الخاضع والتعلم الغير خاضع للإشراف، وخلال التدريب يتم إستخدام مجموعة من بيانات مصنّفة أصغر من أجل توجيه التصنيف وكي يتم استخراج الخصائص من مجموعة بيانات أكبر غير مصنّفة.
يمكن لهذا النوع من التعلّم، أن يكون الحل لمشكلة عدم وجود عدد كافي من البيانات المصنّفة لتدريب خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف.
استخدامات التعلم الآلي في العالم الحقيقي
لدينا بعض الأمثلة على إستخدامات التعلم الآلي :
التعرف على الكلام:
يُعرف أيضاً باسم (ASR) وهي إختصار لجملة automatic speech recognition، وتعني التعرف بواسطة الحاسب على الكلام ، أو بمعنى آخر تحويل الكلام الصوتي للبشر إلى نصوص، حيث يتم إستخدام (NLP) معالجة اللغة الطبيعية لمعالجة كلام البشر ومن ثمّ تحويله إلى نص مكتوب.
الكثير من أجهزة الموبايل تقوم بدمج إمكانية التعرف على الكلام البشري ضمن أنظمتها وذلك من أجل إجراء بحث صوتي .
خدمة العملاء:
يمكن لروبوتات المحادثة عن طريق الإنترنت أن تأخذ مكان الوكلاء البشريين. حيث تستطيع الإجابة على الأسئلة المتكررة حول موضوعات، أو منتجات بيع، أو تقديم نصائح شخصية، أو تقترح الأحجام للمستخدمين.
وقد تغيّرت طريقة التفكير في مشاركة العملاء من خلال وسائل التواصل الاجتماعي ومواقع الإنترنت، وكمثال على ذلك الروبوتات تبادل الرسائل على المواقع التجارية الإلكترونية مع وكلاء افتراضيين، وهذه التطبيقات ، مثل Facebook Messenger .
الرؤية الحاسوبية:
إنّ تقنية الذكاء الاصطناعي تُمكّن أجهزة الحاسب والأنظمة من استخراج معلومات ذات فائدة من مقاطع الفيديو والصور الرقمية وغيرها من المدخلات المرئية ، و بناءاً على هذه المدخلات، يمكن تقديم توصيات تميزها عن مهمة التعرف على الصور.
ومن خلال الشبكات العصبية، يكون للرؤية الحاسوبية تطبيقات في تعليم الصور ضمن وسائل التواصل الاجتماعي، وفي الرعاية الصحية من خلال التصوير الإشعاعي، وفي صناعة السيارات من خلال السيارات ذاتية القيادة .
محركات التوصية:
باستخدام البيانات التي تتبع سلوك الاستهلاك تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على اكتشاف توجهات البيانات التي تُستخدم من أجل تطوير استراتيجيات البيع العابر وذلك بشكل أفضل وهي تستخدم لتقديم توصيات أخرى تكون ذات صلة للعملاء خلال عملية الدفع لتجار التجزئة عن طريق الإنترنت.
التداول الآلي للمخزون:
تم تصميم منصات عالية التردد والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وذلك من أجل تحسين محافظ الأسهم، الأمر الذي يؤدي إلى المساعدة في إجراء ملايين الصفقات بشكل يومي ومن دون أن يتدخل البشر.
تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف:
هناك العديد من التصورات حول الذكاء الاصطناعي والتي تدور حول احتمالية فقدان الوظائف، فإنه يجب إعادة صياغة هذا الأمر مع أي تكنولوجيا جديدة يمكن أن تُحدث اضطراب.
إننا نرى أن طلب مناصب وظيفية محددة في السوق يتغير. فمثلاً : عند النظر إلى صناعة السيارات، نجد أنّ الكثير من الشركات المصنعة، تتحول إلى التركيز على صناعة السيارات الكهربائية والتي تتماشى مع المبادرات الخضراء مثل شركة جنرال موتورز.
أي أنّ صناعة الطاقة لن تذهب بعيداً، ولكن مصدر هذه الطاقة يتحول من إقتصاد الوقود إلى إقتصاد كهرباء. ويجب أن ننظر بطريقة مشابهة إلى الذكاء الاصطناعي ، ستكون هناك حاجة لوجود أشخاص للمساعدة بإدارة تلك الأنظمة مع النمو في البيانات وتغيرها بشكل يومي. وستبقى هناك حاجة أساسية إلى موارد وذلك من أجل معالجة المشاكل المعقّدة أكثر ضمن الصناعات والتي من المحتمل أن تتأثر بتغيير الطلب على الوظائف، على سبيل المثال: خدمة العملاء.
تتمثل أهمية الذكاء الاصطناعي في دوره في مساعدة الأفراد ومدى تأثيره على سوق العمل وعلى الانتقال إلى مجالات جديدة وفقاً السوق.
من دون أدنى شك إنّ ميدان تعليم الآلة معقد وكبير جداً وذلك نظراً للتطور الكبير
وفي نهاية هذا المقال نتمنى أن نكون قدّمنا الفائدة والمتعة في موضوع التعلّم الآلي.
