يعد تعلم الآلة Machine Learning أحد أهم فروع الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence والذي يُستخدم على نطاق واسع لبناء النماذج التنبؤية وتعليم الآلة كيفية التعامل مع كميات ضخمة من البيانات ومعالجتها واستكشاف الأنماط الخفية منها بما يخدم الأنشطة التجارية والمؤسسات المختلفة ويحقق الأهداف المنشودة.
ويقوم التعلم الآلي على العديد من الخوارزميات المعقدة والتي تستخدم البيانات كمدخلات للتنبؤ بقيم المخرجات الجديدة والممثلة في المعلومات التي تدعم صناع القرار وتعمل على تحسين صنع واتخاذ القرارات وتقديم تجربة مخصصة للعملاء تسهم في تعزيز ولائهم للنشاط التجاري. ومن الأمثلة الشائعة على نماذج تعلم الآلة محركات التوصية الموجودة بمواقع التجارة الإلكترونية، وكذلك محركات التوصية المدمجة في محركات البحث والتي توصي بالنتائج أو المنتجات الأكثر تشابهًا لما تم البحث عنه أو رؤيته.
ويمكنك الآن اقتناص الفرصة والانضمام إلى أفضل كورس 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 ووضع قدمك على بداية الطريق لاحتراف هذا المجال ومعرفة أبرز خوارزميات تعلم الآلة الأكثر استخدامًا، وكيفية الاستفادة من تعلم الآلة لإنجاح وتنمية الأنشطة التجارية بما يسهم في الارتقاء بمستوى حياتك المهنية وتحقيق المزيد من الربحية.
ولكن، ما هي أهمية تعلم الآلة وما أبرز أنواعه؟ هذا ما سنلقي عليه الضوء خلال هذا المقال فتابعنا:
ما أهمية تعلم الآلة؟
يمكننا إجمال أهمية تعلم الآلة في عدة نقاط على النحو التالي:
- منح مختلف المؤسسات رؤية شاملة حول اتجاهات وسلوك العملاء والمسارات المختلفة لإدارة الأعمال.
- دعم تطوير المنتجات الجديدة لمنح الأنشطة التجارية قيمة تنافسية.
- منح المتسوقين تجربة مخصصة من خلال محركات التوصية المبتكرة لمساعدتهم على إيجاد ما يبحثون عنه بسهولة.
ما هي أنواع تعلم الآلة؟
بدايةً لا بد من الإلماح إلى أن أنواع تعلم الآلة دائمًا ما يتم تصنيفها بحسب خوارزمية التعلم المتبعة ونوعية البيانات المدخلة. وعليه فإن أنواع التعلم الآلي تنقسم إلى:
أولًا: التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):
في هذا النوع يقوم المبرمجون بتزويد الخوارزميات بمجموعات من البيانات المحددة، ثم يقومون بتحديد المتغيرات التي يرغبون في قياسها وتقييمها من قِبَل الخوارزميات وهذا يعني بأن المدخلات في هذا النوع من تعلم الآلة محددة وكذلك المخرجات بشكل مسبق.
والجدير بالذكر أن تعلم الآلة الخاضع للإشراف يتطلب من المبرمجين القيام بتدريب الخوارزميات على كيفية التعامل مع المدخلات الموجودة والمخرجات المرادة. ويُستخدم هذا النوع من تعلم الآلة في:
- التصنيف الثنائي والذي يعني تقسيم مجموعات البيانات إلى فئتين مختلفتين.
- التقسيم متعدد الفئات للبيانات ويعني تقسيم مجموعات البيانات إلى أكثر من فئتين.
- نمذجة الانحدار والذي يعني التنبؤ بالقيم المستمرة.
- التجميع والذي يُقصد به الجمع بين تنبؤات نماذج التعلم الآلي المختلفة بهدف الحصول على تنبؤات دقيقة.
ثانيًا: التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning):
يختلف هذا النوع قليلًا عن النوع السابق من تعلم الآلة إذ أنه يعتمد على خوارزميات يتم تزويدها ببيانات غير معرفة أو محددة، ويكمن دور الخوارزميات في هذه الحالة في مزج هذه البيانات والبحث عن نقطة اتصال أو ترابط فيما بينها.
والجدير بالذكر أن تعلم الآلة غير الخاضع للإشراف لا يحتاج إلى تسمية أو توضيح للبيانات وذلك يرجع إلى قدرة الخوارزميات على فحص البيانات غير المعرفة والبحث عن الأنماط الخفية بها والتي يمكن استخدامها لتجميع البيانات في مجموعات متنوعة. ويُستخدم التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف لأغراض متعددة منها:
- التجميع والذي يعني تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية بناءً على التشابه فيما بينها.
- اكتشاف الانحراف والذي يتم عبر تحديد نقاط البيانات غير الإعتيادية في مجموعة البيانات.
- التعدين الجماعي والذي يعني تحديد مجموعة العناصر التي تحدث بشكل متكرر في مجموعة البيانات.
- تقليل الأبعاد ويعني هذا الأمر تقليل عدد المتغيرات في مجموعة البيانات.
ثالثًا: التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-Supervised Learning):
هذا النوع من التعلم الآلي يعد مزيجًا بين النوعين السابقين، حيث يقوم المبرمجون بتغذية الخوارزميات بالبيانات وتُترَك الحرية للخوارزميات لاستكشاف هذه البيانات بنفسها والعمل على تطوير فهمها الخاص من خلال مجموعة من البيانات تسمى ببيانات التدريب. من خلال ذلك، تتعلم الخوارزمية الأبعاد المتعلقة بهذه البيانات, وتتمكن بعد ذلك من تطبيقها على البيانات الجديدة غير المعرفة التي يتم تزويدها بها.
وهذا النوع من تعلم الآلة شائع الاستخدام في مجالات متنوعة منها:
- الترجمة الآلية.
- كشف الاحتيال.
رابعًا: التعلم المعزز (Reinforcement Learning):
عادةً ما يتم استخدام هذا النوع من التعلم الآلي بهدف تعليم الآلة القيام بإكمال عملية متعددة الخطوات وفقًا لقواعد واضحة ومحددة بحيث تتخذ الآلة القرارات لتحليل البيانات من تلقاء نفسها. وهذا النوع من تعلم الآلة يُستخدم في:
- تعليم الروبوتات تأدية المهام المختلفة.
- تعليم الروبوتات ألعاب الفيديو والتعامل معها.
- المساعدة في التخطيط لإدارة الموارد.
ما الذي ستتعلمه خلال كورس تعلُم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون المقدم من IMP؟
من خلال كورس تعلم الآلة التدريبي الأفضل باستخدام لغة البرمجة بايثون Python والمقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي، سوف تتمكن من إتقان ومعرفة:
- كيفية تطبيق مختلف تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي لتحليل وتصور مجموعة البيانات باستخدام لغة البرمجة بايثون.
- إجراء تحليل البيانات وبناء النماذج بشكل احترافي باستخدام لغة البرمجة بايثون Python.
- تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون.
- تعلم OOP (البرمجة الشيئية) وهيكلة البيانات في Python.
كل ذلك وأكثر سوف تتقنه خلال الكورس التدريبي الأفضل في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون والذي يقدمه معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في مصر والعالم العربي.
إن كنت ترغب في رفع مستوى حياتك المهنية والارتقاء بأعمالك إلى القمة، قم بحجز مكانك الآن في كورس تعلُم الآلة مع بايثون وتمتع بتطبيق كافة الآليات والأساليب والتقنيات بشكل عملي خلال الكورس.
احجز مكانك الآن.
