تعلم الآلة

تعلم الآلة صنف فرعي من علم الحاسوب — ذكاء اصطناعي جزء من ذكاء اصطناعي — رياضيات يمتهنه machine learning engineer (en) فروع online machine learning (en) — تعلم مراقب — التعلم غير المراقب — التعليم المعزز الموضوع machine learning model (en)

شعاع الدعم الآلي أحد أشهر المصنفات

تعلم الآلة (بالإنجليزية: Machine Learning)‏ هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تهتم بتصميم وتطوير خوارزميات وتقنيات تسمح للحواسيب بامتلاك خاصية «التعلم». بشكل عام هناك مستويين من التعلم: الاستقرائي والاستنتاجي. يقوم الاستقرائي باستنتاج قواعد وأحكام عامة من البيانات الضخمة. المهمة الأساسية للتعلم الآلي هو استخراج معلومات قيمة من البيانات، بالتالي هو قريب جدا من التنقيب في البيانات (بالإنجليزية: data mining)‏ والإحصاء والمعلوماتية النظرية. يستخدم التعلم الآلي في العديد من المجالات من الهندسة إلى الطب.

يتضمن التعلم الآلي عدداً كبيراً من حقول التطبيقات: معالجة اللغات الطبيعية (بالإنجليزية: natural language processing)‏ وتمييز الأنماط (بالإنجليزية: syntactic pattern recognition)‏ ومحركات البحث (بالإنجليزية: search engines)‏ والتشخيص الطبي والمعلوماتية الحيوية والمعلوماتية الكيميائية، تصنيف تسلسلات الدنا، تمييز الكلام (بالإنجليزية: speech recognition)‏ وتمييز الكتابة handwriting recognition، وحتى تمييز الأشياء (بالإنجليزية: object recognition)‏، رؤية الحاسوب (بالإنجليزية: computer vision)‏ الألعاب الإستراتيجية وتحريك الروبوت (بالإنجليزية: robot locomotion)‏.

تاريخ

أُستخدم مصطلح «التعلم الآلي» لأول مرة في عام 1959 من قبل آرثر صموئيل، وهو أمريكي عمل في شركة آي بي إم. في الستينيات، كان التعلم الآلي يستخدم في الغالب لتصنيف الأنماط.

تعريف

قد وفَر توم م. ميتشيل تحديداً مقتبساً واسعة الاقتباس: يقال أَنَّ برنامجا حاسوبياً «يتعلَّم» من خبرة 'x' بالنسبة إلى صنف ما من الأَشغال 'y' وبالنسبة إِلى مقياس الإتمامِ z. إذا تحسَن إتمام البرنامج على أشغال في 'y' بعد خبرة 'x'، بمقياس z' .

أنواع طرق تعلم الآلة

تُصنف خورازميات تعلم الآلة إلى عدة أنواع:

• التعلم بالإشراف (Supervised Learning): وهو أحد أشهر أنواع التعلم الآلي ويقوم على وجود بيانات وقرائنها الصحيحة عند وقت التعلم بحيث تشكل هذه البيانات امثلة حقيقية يمكن للنموذج التعلم منها.
• شبه التعلم بالإشراف (Semi-supervised learning): وهو عند وجود بيانات مع قرائنها الصحيحة ولكنها محدودة أو غير مكتملة.
• التعلم بدون إشراف (Unsupervised Learning): وهو تعلم يَنتُج عن وجود بيانات بدون قرائنها الصحيحة ومن أشهر أنواع التعلم بدون إشراف هو التحليل العنقودي Clustering.
• التعلم المعزز (Reinforcement learning): وهو أحد أنواع التعلم بدون إشراف، وفيه تتفاعل الآلة مع البيئة وتبني خبراتها بناءً على هذا التفاعل يعتبر التعليم المعزز من أنواع التعليم الواعدة والتي قد يكون لها نصيب كبير في حل مسائل معقدة في المستقبل. يجب استخدام التعليم المعزز عندما تكون البئية غير معروفه والا فانه سوف يحتاج الكثير من المصادر الحسابية بدون جدوى فعلية لعملية التعليم۔

انظر أيضًا

• تعلم الآلة الآلي
• مفهوم التعلم
• ذكاء اصطناعي
• معلوماتية حيوية
• رؤية حاسوبية
• تنقيب في البيانات
• تمييز الأنماط
• تحليل تنبؤي

المراجع

• بوابة إحصاء
• بوابة تعلم الآلة
• بوابة تقانة المعلومات
• بوابة ذكاء اصطناعي
• بوابة رياضيات
• بوابة علم الحاسوب