ما هو التعلم الآلي؟ أمثلة بسيطة

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو طريقة لتعليم أجهزة الكمبيوتر التعلم من الأمثلة بدلاً من إعطائها تعليمات خطوة بخطوة.

فكر في كيفية تعلمك التعرف على قطة. لم يعطك أحد كتاب قواعد. لقد رأيت قططًا كثيرة واكتشفت النمط. يعمل التعلم الآلي بنفس الطريقة لأجهزة الكمبيوتر.

ثلاثة أنواع من التعلم الآلي

1. التعلم الخاضع للإشراف. تظهر للكمبيوتر أمثلة مصنفة. “هذه 10,000 صورة. هذه قطط، وهذه كلاب.” يتعلم الكمبيوتر الفرق.

2. التعلم غير الخاضع للإشراف. تعطي الكمبيوتر بيانات غير مصنفة وتتركه يجد الأنماط بنفسه. على سبيل المثال، قد يستخدم متجر هذا لتجميع العملاء حسب عادات التسوق.

3. التعلم المعزز. يتعلم الكمبيوتر بالتجربة والخطأ، ويحصل على مكافآت للنتائج الجيدة. هكذا تعلم الذكاء الاصطناعي هزيمة البشر في الشطرنج ولعبة Go.

أمثلة يومية

مرشحات البريد المزعج تتعلم من أمثلة رسائل البريد المزعج وغير المزعج. في كل مرة تضع فيها علامة على بريد إلكتروني كغير مرغوب فيه، يتعلم النظام أكثر قليلاً.

توصيات YouTube تتعلم مما تشاهده. يكتشف النظام أنماطًا في سجل المشاهدة الخاص بك ويقترح مقاطع فيديو مماثلة.

التعرف على الوجوه يتعلم من آلاف صور الوجوه لتحديد الأشخاص.

كم يحتاج من البيانات؟

البيانات الأكثر تعني عادة نتائج أفضل. مهمة بسيطة قد تحتاج مئات الأمثلة. المهام المعقدة مثل فهم اللغة تحتاج مليارات.

لكن البيانات الأكثر تتطلب أيضًا طاقة حاسوبية ووقتًا أكبر للمعالجة. هناك دائمًا مقايضة.

نصيحة عملية: عندما ترى أداة ذكاء اصطناعي تقوم بتنبؤات أو توصيات، تذكر أنها تعلمت من أمثلة سابقة. جودة المخرجات تعتمد على جودة بيانات التدريب.