التدريب مهارة عالمية متأصلة في أي كائن حي على هذا الكوكب.
التعلم هو اكتساب المعرفة والمهارات من خلال الخبرة أو الدراسة. هذا ما يوحدنا وفي نفس الوقت يجعلنا فريدين. هذا ما يتطور بمرور الوقت.
ماذا لو قلت ، "يمكن أن تتعلم السيارات أيضًا"؟نحن نعيش في وقت مدهش من تطور الروبوتات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لا يزال التعلم الآلي مفهومًا جديدًا إلى حد ما. يمكننا تعليم الآلات كيفية التعلم ، ويمكن لبعض الآلات أن تتعلم من تلقاء نفسها. السحر!
ستعرفك هذه المقالة على أساسيات تعلُم الآلة.
أهم شيء تحتاج إلى فهمه: يمكن للآلات التنبؤ بالمستقبل بناءً على الماضي.
ما هو تعلُم الآلة؟يفترض التعلم الآلي أن الكمبيوتر يتعرف على الأنماط من خلال الأمثلة ، بدلاً من برمجته بقواعد محددة. يتم تضمين هذه الأنماط في البيانات.
التعلم الآلي هو إنشاء الخوارزميات (مجموعة من القواعد) التي تتعلم من الوظائف المعقدة (القوالب) من البيانات وتقوم بالتنبؤات.
يحدث هذا في
3 مراحل :
1) تحليل البيانات
2) إيجاد الأنماط
3) التنبؤ القائم على النمط
تطبيق التعلم الآلينظرة عامة على مكان استخدام التعلم الآلي- الرعاية الصحية: توقع تشخيص المرضى للأطباء
- الشبكة الاجتماعية: توقع التوافق على موقع المواعدة
- المالية: التنبؤ بالاحتيال على بطاقة الائتمان
- التجارة الإلكترونية: توقع زبون العميل
- علم الأحياء: ابحث عن أنماط الطفرات الجينية التي يمكن أن تسبب السرطان
كيف تتعلم السيارات؟لا أريد إرباكك ، لذا سأقول فقط أن الأجهزة تتعلم من خلال العثور على بيانات مماثلة في مجموعات بيانات كبيرة. كلما تم نقل المزيد من البيانات إلى الجهاز ، أصبحت أكثر "ذكية".
ليست كل البيانات هي نفسها. تخيل أنك قرصان وهدفك هو العثور على كنز في مكان ما على الجزيرة. للقيام بذلك ، تحتاج إلى الكثير من المعلومات. مثل البيانات ، يمكن لهذه المعلومات أن تقودك إما في الاتجاه الصحيح أو في الخطأ. وكلما زادت دقة المعلومات / البيانات الواردة ، زادت فرصة النجاح. لذلك ، من المهم النظر في نوع البيانات التي سيتم التدريب عليها.
ومع ذلك ، بعد بيانات كافية ، يمكن للجهاز إجراء تنبؤات. يمكن للآلات التنبؤ بالمستقبل حتى يختلف المستقبل تمامًا عن الماضي.
أنواع التعلم الآليهناك ثلاث فئات رئيسية للتعلم الآلي:
التعلم تحت الإشراف : يتعلم الجهاز من البيانات المختارة. عادة ، يتم ملاحظة البيانات من قبل الناس.
التعلم غير الخاضع للرقابة : الجهاز لا يتعلم من البيانات المحددة. النقطة هي أنه من بين البيانات لا توجد إجابة "صحيحة" ، يجب أن يجد الجهاز العلاقة بين الكائنات.
التعلم المعزز : تتعلم الآلة من خلال نظام قائم على المكافآت.
1. التعلم تحت الإشراف (تدريب المعلمين)يعد التعلم مع المدرس أكثر أنواع التعلم الآلي شيوعًا ودراسة ، لأنه من الأسهل تدريب الآلة باستخدام البيانات المحددة. اعتمادًا على ما تريد التنبؤ به ، يمكن استخدام التدريس مع مدرس لحل نوعين من المشاكل: مشكلة الانحدار ومشكلة التصنيف.
هدف الانحدار:إذا كنت ترغب في التنبؤ بالقيم المستمرة ، على سبيل المثال ، حاول التنبؤ بقيمة المنزل أو الطقس في الشارع بالدرجات ، استخدم الانحدار. لا يحتوي هذا النوع من المهام على حد معين من القيم ، حيث يمكن أن تكون القيمة أي رقم بدون قيود.
مهمة التصنيف:إذا كنت تريد توقع قيم منفصلة ، مثل تصنيف شيء ما ، فاستخدم التصنيف. يحتوي سؤال "هل سيقوم الشخص بالشراء" على إجابة تقع في فئتين محددتين: نعم أو لا. عدد الإجابات الصحيحة بالطبع.
2. التعلم بدون إشراف (التعلم بدون معلم)نظرًا لأن الأجهزة لا تحتوي على بيانات ملحوظة للتدريب ، فإن الغرض من التعلم الآلي بدون معلم هو اكتشاف الأنماط في البيانات وتجميعها.
التعلم بدون معلم يحل نوعين من المشاكل: مشكلة التكتل ومهمة إيجاد القواعد النقابية.
مهمة التجميع:التعلم بدون معلم يحل مشكلة التكتل ، وإيجاد أوجه التشابه في البيانات. إذا كانت هناك مجموعة أو مجموعة مشتركة ، فستقوم الخوارزمية بتصنيفها في شكل معين. مثال على ذلك هو تجميع العملاء بناءً على مشترياتهم السابقة.
مهمة إيجاد القواعد النقابية:التعلم بدون معلم يحل هذه المشكلة من خلال محاولة فهم قواعد ومعنى مجموعات مختلفة. من الأمثلة البارزة البحث عن العلاقة بين مشتريات العملاء. يمكن للمتاجر معرفة المنتجات التي تم شراؤها معًا واستخدام هذه المعلومات للمبيعات. وجدت إحدى الدراسات أن هناك علاقة وثيقة بين شراء البيرة وحفاضات الأطفال. اتضح أن الرجال الذين خرجوا لشراء حفاضات لأطفالهم يميلون أيضًا إلى شراء الجعة لأنفسهم.
3. التعلم التعزيزييتطلب هذا النوع من التعلم الآلي استخدام نظام المكافأة / الجزاء. الهدف هو مكافأة السيارة عندما تدرس بشكل صحيح ، ومعاقبة الآلة عندما تدرس بشكل غير صحيح.
أمثلة التعلم التعزيز- تعلم الآلات كيفية تعلم اللعب (
الشطرنج والذهاب )
-
سوبر ماريو ، كيفية الدراسة واللعب
تحدثنا عن أساسيات تعلُم الآلة ، والموضوع مثير للاهتمام وواعد ، لذا لا تفرغ الوقت لتعلم المزيد.
دليل المبتدئين لتعلم الآلة :)