يعد تعلم الآلة فرع من أهم فروع الذكاء الاصطناعي وهو يهدف إلى تعلم الآلة من البيانات للقيام بمهام محددة دون أي تدخل بشري. فمن خلال استخدام الخوارزميات، يتم برمجة نموذج التعلم الآلي ليقوم بمهمة محددة أو بعدة مهام متنوعة بما يسهم في استنباط الأنماط الخفية من البيانات واتخاذ القرارات ذات الحد الأدنى من التدخل البشري ومن ثم تحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار.
تقوم فكرة تعلم الآلة بشكل رئيسي على القيام بتجميع البيانات من مصادر مختلفة ثم العمل على تنقيتها من أجل استخدامها في تدريب النموذج وفقًا للمهمة المراد تنفيذها. فيستمر النموذج بالتعلم من بيانات التدريب هذه حتى يصل إلى نتائج موثوقة وقابلة للتكرار بما يخدم مسارات الأعمال المختلفة.
ويمكنك اقتناص الفرصة والانضمام إلى أفضل برنامج تدريبي في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون والمقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي لصقل قدراتك ومهاراتك ومعرفة أبرز خوارزميات تعلم الآلة، والاستفادة من تعلم الآلة لإنجاح النشاط التجاري بما يسهم في تحقيق الأهداف المنشودة.
مراحل تطور تعلم الآلة:
لقد مر تعلم الآلة بعدة مراحل زمنية حتى أصبح بذلك الشكل الذي هو عليه الآن. وفيما يلي استعراض سريع لهذه المراحل الزمنية التي مر بها التعلم الآلي:
- ظهرت أول ورقة بحثية تتحدث عن تعلم الآلة والشبكات العصبية في عام 1943 على يد عالمة الأعصاب وارن ماكوليخ Warren McCulloch وعالم الرياضيات ولتر بيتس Walter Pitts، فقد تناولا خلال هذه الورقة البحثية الحديث عن الخلايا العصبية وكيفية عملها. بعد ذلك، قرروا إنشاء نموذج لهذا باستخدام دائرة كهربائية، ومن هنا تم ولادة فكرة الشبكة العصبية.
- في عام 1950، قام العالم آلان تورينج Alan Turing بإنشاء اختبار تورينج الشهير عالميً. هذا الاختبار بسيط إلى حد ما، فهو يقوم على تدريب جهاز كمبيوتر ليتمتع بالقدرة على إقناع الإنسان بأنه إنسان وليس كمبيوتر.
- في عام 1958، تم تصميم أول شبكة عصبية اصطناعية جاءت تحت اسم بيراسترون Perceptron.
- في عام 1982، بدأ الاهتمام بالشبكات العصبية مرة أخرى، فلقد اقترح العالم جون هوبفيلد John Hopfield إنشاء شبكة عصبية لها خطوط ثنائية الاتجاه لمحاكاة عمل الخلايا العصبية البشرية. علاوةً على ذلك، فإن اليابان قد أعلنت في العام نفسه أنها تركز على صناعة شبكات عصبية اصطناعية أكثر تقدمًا، الأمر الذي دفع العلماء لإجراء المزيد من البحوث الدقيقة.
- في عام 1986، قام 3 علماء من جامعة Stanford بالعمل على تطوير خوارزمية كان قد تم إنشاؤها في عام 1962، واستخدامها في تطوير شبكة عصبية اصطناعية تتكون من طبقات وهذا أسفر عن شبكة عصبية جاءت تحت اسم المتعلم البطيء نظرًا لطول الفترة الزمنية التي ستستغرقها الآلة في التعلم.
- ليأتي عام 1997، ليكون بمثابة الانطلاقة الحقيقية لتعلم الآلة من خلال جهاز الكمبيوتر IBM Deep Blue والذي تمكن من هزيمة بطل الشطرنج العالمي وقتها. منذ ذلك الحين بدأ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالازدهار والتطور ليصير تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي جزءًا أصيلًا من حياتنا اليومية.
لماذا يعد تعلم الآلة مهمًا؟
في عالم أصبح عنوانه رقمنة كل شيء، أصبح هناك كميات هائلة من البيانات التي لا بد من التعامل معها والقيام بتحليلها لتحقيق النجاح للأنشطة التجارية على شبكة الإنترنت. من هنا تكمن أهمية تعلم الآلة إذ يوفر على الأنشطة التجارية الكثير من الوقت والجهد في معالجة الكميات الهائلة من البيانات واستخلاص النتائج منها والتنبؤ بالقرارات المناسبة لمسار الأعمال إلى غير ذلك من المهام التي يمكن أن تقوم بها تطبيقات تعلم الآلة والتي تلعب دورًا حاسمًا في تطور الأنشطة التجارية ومنحها ميزة تنافسية ومن ثم تحقيق أقصى عائد ممكن على الاستثمار.
هل أسهم تعلم الآلة في تطوير العديد من المجالات؟
بالطبع نعم، فلقد لعب الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة دورًا كبيرًا في تطور العديد من المجالات. وفيما يلي سنلقي نظرةً خاطفةً على ما أحدثه الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة من تطورات في مجالات شتى:
أولًا: مجال التجارة الإلكترونية:
لقد استفاد مجال التجارة الإلكترونية من التطور الكبير الذي شهده الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة بما أسهم في تقديم تجربة مستخدم فريدة للعملاء وتحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار. فعلى سبيل المثال، قامت مواقع التجارة الإلكترونية بدمج محركات التوصية القائمة على تعلم الآلة من أجل التوصية بالمنتجات بناءً على تفضيلات المتسوقين وسجلهم البحثي. فهذه المحركات تقوم بجمع ومعالجة البيانات عن المتسوقين للقيام بتقديم تجربة مخصصة لهم بما يسهم في تعزيز ولائهم للنشاط التجاري وتحقيق المزيد من المبيعات.
ثانيًا: مجال الرعاية الصحية:
لقد أسهم الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة في تطور مجال الرعاية الصحية. فمن خلال النماذج التنبؤية القائمة على تعلم الآلة، أصبح هناك إمكانية لتحديد المرضى الذين قد يكونون عرضة لخطر الإصابة بأمراض خطيرة وتزويدهم بالمعلومات التي يحتاجون إليها لاتخاذ التدابير الصحية الوقائية وهذا يتم من خلال تكامل نماذج التحليلات التنبؤية مع العلوم الوراثية المتقدمة.
ثالثًا: مجال التعليم:
لقد دفع التطور الكبير لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة العلماء لتطويع هذه الطفرة لصالح التعليم ومنح التلاميذ تجربة تعليمية مخصصة بحيث تناسب كل تلميذ بشكل فردي. والتعليم المخصص هو نموذج تعليمي يقوم فيه التلاميذ باختيار طريقة تعليمهم ويتخذون القرارات بشأن ما يجب تعلمه. وبتطبيق نموذج التعليم المخصص المستند إلى تطبيقات تعلم الآلة، يقوم الطلاب في الفصل الدراسي باختيار ما يهتمون به ويقوم المعلمون بتكييف المناهج والمعايير وفقًا لاهتمامات الطلاب بما يسهم في منح الطلاب تجربة تعليمية فريدة من نوعها.
كيف تخطو خطوتك الأولى للدخول إلى عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟
يمكنك أن تخطو خطوتك الأولى نحو الدخول إلى عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من خلال أفضل برنامج تدريبي في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python والمقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي لصقل قدراتك ومهاراتك وتأهيلك لوضع قدمك على بداية الطريق في هذا العالم وتحقيق كافة ما تتطلع إليه من أهداف.
فمن خلال هذا البرنامج التدريبي ستتعلم:
- كيفية كتابة نصوص Python وإجراء تحليل البيانات للاستفادة منها في مختلف مجالات الأعمال.
- كيفية معالجة البيانات وإدارتها في Python.
- كيفية بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون.
- تعلم البرمجة الشيئية (OOP ) وهيكلة البيانات في Python.
- تعلم خوارزميات علم البيانات الأكثر أهمية لاتخاذ القرارات بناء على تحليل البيانات.
كل ذلك وأكثر سوف تتعلمه خلال أفضل برنامج تدريبي في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python والذي يقدمه معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي وستقوم بتطبيق كافة ما ستقوم بتعلمه خلال البرنامج التدريبي.
بادر بحجز مقعدك الآن.
