ما هو التعلم الآلي؟ الدليل الكامل لتعلم الآلة

أحد أكبر التحديات التي تواجهها الشركات اليوم هو الكم الهائل من البيانات. ولكي تتمكن هذه المؤسسات من اتخاذ قرارات أفضل، يجب عليها فهم هذه البيانات بشكل دقيق. ولكن، بسبب الحجم الكبير والتنوع غير المتجانس للبيانات، يصبح من الصعب تحليلها باستخدام الأساليب التقليدية. كما أن إنشاء النماذج التحليلية لاكتشاف الأنماط واستخلاص الرؤى واختبارها وتطويرها ونشرها يستغرق وقتًا طويلاً من الموظفين. هنا يأتي دور التعلم الآلي (Machine Learning)، حيث يمكن أن يساعد المؤسسات في استخلاص رؤى قيمة مع نمو البيانات.

تعريف التعلم الآلي

التعلم الآلي هو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي (AI : Artificial intelligence) الذي يسمح للنظام بالتحسين من خلال استخدام شبكاته العصبية والتعلم العميق عند تدريبه بكميات كبيرة من البيانات ودون أن تتم برمجته.
وبفضل التعلم الآلي، تكون أنظمة الكمبيوتر قادرة على التعلم والتحسين الذاتي كلما جمعت المزيد من الخبرات. ولذلك، يمكن استنتاج أنه يمكن تحسين أداء هذه الأنظمة باستخدام بيانات مدخلات أكبر ومتنوعة لتحليلها.

يمكن القول أنه لا تكاد توجد صناعة اليوم لا يُستخدم فيها التعلم الآلي حيث أنه غيّر بشكل جذري الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع عملها ومشاكلها. فهو متعدد الاستخدامات في معظم المجالات والصناعات مع ما له من قيم كبيرة وتأثير كبير في تحسين الأداء. على سبيل المثال، يقلل التعلم الآلي من التكلفة ويعزز الإنتاجية في صناعة سلسلة التوريد لأنه يحدد أفضل الطرق للشحن. ويستخدمه المستهلكون، وخاصة مؤسسات الأعمال مثل تجار التجزئة، لأغراض تخصيص التجارب ومراقبة المخزون وحتى للتنبؤ بسلوك العملاء. وهي شائعة في الصناعات خاصةً من قبل الشركات المصنعة، فهي تطبقها في خطوط الإنتاج لأتمتة الصناعات وتحسين الجودة. وهي حيوية عندما يتعلق الأمر بالأمن بسبب قدرتها على تشكيل نموذج تنبؤي لاكتشاف أي حدث غير طبيعي أو هجوم ضد المؤسسات في جميع أنحاء العالم.

وهذا يعني أن التعلم الآلي يمتد إلى ما هو أبعد من المؤسسات وأصبح الآن جزءًا من حياتنا اليومية. في المحادثة اليومية، لنفترض أنك تجري بحثًا صوتيًا على هاتفك الذكي أو مكبر الصوت الذكي أو مساعد شخصي ذكي، يستخدم الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي لتنفيذ أوامرك وتقديم الإجابة الصحيحة لك. تشمل مجالات تطبيق استخدام التعلم الآلي جميع القطاعات تقريباً والتي تشمل الرعاية الصحية والتعليم والترفيه والخدمات المالية وغيرها. في كل مرة تظهر فيها مشاكل جديدة، يقدم التعلم الآلي أفكاراً جديدة وتطبيقات جديدة وبالتالي توسيع نطاق تطبيقه مع تقدم العالم أكثر فأكثر في العصر الرقمي.

لماذا يعتبر التعلم الآلي مهم في العالم المعاصر؟

تتزايد كمية البيانات التي يتم إنشاؤها على مستوى العالم بمستوى غير مسبوق. وفيما يتعلق بالبيانات، ينشئ العالم المعاصر سجلًا جديدًا من البيانات كل يوم، وهذا يتطور بشكل متزايد. والواقع أنه بدون التعلم الآلي، فإن مهام تحليل هذه البيانات وتفسيرها والاستفادة منها تكاد تكون مستحيلة بدون التعلم الآلي. ومن المعترف به الآن على نطاق واسع أن تكنولوجيا التعلم الآلي هي المحرك الذي يسمح لكل من الأفراد والمؤسسات بالاستفادة من الفرص الكامنة في هذه المجموعة غير المحدودة تقريبًا من البيانات.

وبشكل عام بالنسبة للشركات، يدعم التعلم الآلي مجموعة متنوعة من العمليات الرئيسية. فهو يلعب دور الكشف عن الاحتيال، حيث يمكنه تمييز الأنماط المشبوهة في المعاملات. كما أنه يحمي المؤسسات من التهديدات الإلكترونية من خلال التحديد المبكر للمخاطر التي يمكن أن تؤدي إلى مخاطر كاملة. عند استخدام محركات التوصيات والتخصيص، استنادًا إلى التعلم الآلي، تقوم الشركات بتوجيه عروضها أو محتواها أو خدماتها للعملاء بشكل أفضل. يشمل التطبيق العملي لتقنيات الخدمة الذاتية تقديم خدمات العملاء بشكل متسق بأقل التكاليف. بالإضافة إلى ذلك، تساعد خدمات الترجمة اللغوية في الإنتاج والتواصل الفعال عبر الحواجز اللغوية المتصورة في جميع أنحاء العالم.

هذه المسألة لا تتعلق فقط بتحسين الحاضر – بل تتعلق أيضًا بتطوير المستقبل. فهي في صميم التطبيقات الحديثة ذات البعد المستقبلي ، على سبيل المثال السيارات ذاتية القيادة. و الطائرات والطائرات بدون طيار ، التي تستعمل التعلم الآلي مما يجعلها أكثر أماناً وفعالية .

وفي الواقع المعزز والواقع الافتراضي، فإنه يصنع تجارب يمكنها إثراء الترفيه والتدريب والتعليم وغير ذلك.

يُساهم الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات؛ من الرعاية الصحية حيث يتم تطوير أجهزة و روبوتات للجراحة ، وصولاً إلى قطاع الفلاحة حيث تزيد الأنظمة الروبوتية من الإنتاجية.

يمكن وصف التعلم الآلي بأنه المستوى التالي من التفاعل بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي. فهو يمكّننا من حل مثل هذه المشكلة التي كانت غير قابلة للحل في السابق، ويوسع من عتبة ما يمكن تحقيقه على الصعيد التكنولوجي والعلمي والواقعي. وقد وُصف بأنه حجر الأساس للتطورات التكنولوجية للمجتمع الحالي والابتكارات التكنولوجية للمجتمع المستقبلي.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

كثيراً ما يتم استخدام مصطلحات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) بشكل تبادلي، ولكنها تمثل مفاهيم مختلفة في المجال الأوسع لعلوم الكمبيوتر. يعد فهم الاختلافات بين هذه المجالات أمرًا أساسيًا لتقدير أدوارها الفريدة في تطوير التكنولوجيا.

1 – الذكاء الاصطناعي (AI)

الذكاء الاصطناعي هو المجال الشامل لعلوم الكمبيوتر الذي يركز على إنشاء أنظمة يمكنها محاكاة الذكاء البشري. هذه الأنظمة مصممة للتفكير والتعلم واتخاذ القرارات، وغالبًا ما تعمل مع مجموعات بيانات تتجاوز بكثير ما يمكن للبشر معالجته يدويًا. يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التخصصات والمنهجيات، بما في ذلك:

• تحليلات البيانات والإحصاء: فهم واستخراج المعلومات من البيانات.
• علم الأعصاب: محاكاة الإدراك البشري.
• هندسة الأجهزة والبرمجيات: تطوير أنظمة قوية قادرة على التطور.

يعمل الذكاء الاصطناعي كأساس لمجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور والأنظمة المستقلة وخوارزميات حل المشكلات. وهو المصطلح الأوسع والأكثر شمولاً في هذا التسلسل الهرمي، حيث يشمل كلاً من التعلم الآلي والتعلم العميق.

2 – التعلم الآلي (ML)

التعلّم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على تمكين الآلات من التعلم والتحسين من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. ويحقق ذلك من خلال تطبيق نماذج وخوارزميات إحصائية لتحليل البيانات وتفسيرها.

تشمل التقنيات الرئيسية في التعلم الآلي ما يلي:

• التعلم الخاضع للإشراف: تدريب النماذج على مجموعات البيانات المصنفة لإجراء تنبؤات أو تصنيفات.
• التعلّم غير الخاضع للإشراف: تحديد الأنماط والعلاقات في البيانات غير الموسومة.
• الشبكات العصبية: نماذج مبسطة مستوحاة من بنية الدماغ البشري.

يتم تطبيق التعلم الآلي على نطاق واسع في مجالات مثل أنظمة التوصيات واكتشاف الاحتيال والتعرف على الصور والتحليلات التنبؤية. في حين أنه يعمل كتطبيق للذكاء الاصطناعي، يركز تعلّم الآلة تحديدًا على التعلّم من البيانات لتحسين أدائها بمرور الوقت.

3 – التعلم العميق (DL)

التعلم العميق هو مجموعة فرعية متخصصة من التعلم الآلي تعتمد على شبكات عصبية معقدة ذات طبقات متعددة لتحليل البيانات وتصنيفها. تحاكي الشبكات العصبية سلوك الدماغ البشري، حيث تقوم بمعالجة المعلومات من خلال طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية (العقد).

كيف يعمل التعلم العميق:

يتم إدخال البيانات في الطبقة الأولى للشبكة.
تعالج كل عقدة في الطبقة البيانات وتمرر المخرجات إلى العقد في الطبقة التالية.
تستمر هذه العملية عبر طبقات متعددة، حيث تستخرج كل طبقة ميزات مجردة بشكل متزايد من البيانات.
عندما تحتوي النماذج على أكثر من ثلاث طبقات، يُشار إليها بالشبكات العصبية العميقة أو أنظمة التعلم العميق. وتتكون بعض الشبكات العصبية المتقدمة من مئات أو حتى آلاف الطبقات، مما يمكنها من التعامل مع مهام معقدة للغاية مثل

• التعرف على الصور والكلام
• نظام الملاحة الذاتية للمركبات
• معالجة اللغات الطبيعية (NLP : Natural Language Processing)
• التشخيص الطبي

التعلّم العميق فعال بشكل خاص في مجموعات البيانات واسعة النطاق، حيث يمكن أن تكشف بنيتها ذات الطبقات عن الأنماط والعلاقات المعقدة التي قد تفوتها النماذج الأبسط.

ما هي وظيفة التعلم الآلي؟

التعلّم الآلي هو عملية تدريب نماذج على البيانات للوصول إلى مجموعة النتائج النهائية المرغوبة مثل التعرف على الأنماط أو التعرف على الأشياء. تعلّم الآلة هو عملية ضبط دقيق للنموذج بطريقة تجعله قادرًا على تحديد الاستجابة الصحيحة للعينات المحددة في مجموعة بيانات التدريب.
ويفترض الباحثون أنه إذا كانت بيانات التدريب جيدة، فكلما زاد عدد عينات التدريب التي تتلقاها خوارزمية التعلم الآلي كلما كان النموذج الناتج أفضل. عند تدريب النموذج، تتكيف الخوارزمية مع البيانات باستخدام ما يُطلق عليه للمفارقة ”عملية الملاءمة“. إذا لم تتطابق النتيجة مع النتيجة المتوقعة يجب إعادة تدريب الخوارزمية مرة تلو الأخرى حتى تعطي النتيجة الصحيحة. وبعبارة أخرى، تقوم الخوارزمية بتوليد النتيجة من البيانات وتحديد ما إذا كانت المدخلات والاستجابة تتطابق مع خط أو مجموعة أو أي ارتباط إحصائي آخر.

أنواع التعلم الآلي

ماذا تعني مجموعة بيانات التدريب في سياق التعلم الآلي؟ يعتمد ذلك على نوع نموذج التعلم الآلي الذي يتم استخدامه.

في المستوى الأساسي، هناك ثلاثة أنواع من نماذج التعلم في التعلم الآلي.

التعلّم الخاضع للإشراف (Supervised learning) هو أحد أنواع نماذج التعلّم الآلي المصنفة التي تتنبأ بقيمة غير معروفة لميزة ما باستخدام بيانات التدريب المصنفة. في التعلم الخاضع للإشراف، ويتم التعرف على المخرجات، على سبيل المثال، صورة تفاحة يتم استخدام بيانات المخرجات التي تم التعرف عليها في التدريب. بشكل أساسي، إذا كنت ترغب في تعليم الخوارزمية التعرف على صور التفاح، اعرض عليها صورًا تم تمييزها على أنها تفاح.

تتضمن خوارزميات التعلم تحت الإشراف الأكثر شيوعًا المستخدمة اليوم ما يلي:

• الانحدار الخطي (Linear regression)
• الانحدار متعدد الحدود (Polynomial regression)
• K-أقرب الجيران (K-nearest neighbors)
• الخوارزمية الساذجة (Naive Bayes)
• شجرة القرار ( Decision trees)

التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised learning) هو نوع من التعلُم الآلي الذي يستفيد من البيانات غير المصنفة أو المنظمة. كما في حالة التعلّم الخاضع للإشراف، لا تكون هناك حاجة إلى ”الصواب“ أو حتى متاحة في وقت التدريب الآلي. في حالة التصنيف هذه، تعمل الخوارزمية دون دمج المدخلات البشرية، وبالتالي فهي خوارزمية غير خاضعة للإشراف، بالإضافة إلى تجميع البيانات اعتمادًا على السمات. على سبيل المثال، إذا تم تدريب الآلة على صور التفاح والموز، فستقوم الخوارزمية بالعمل على تحديد أيهما تفاحة وأيهما موزة. النمذجة الوصفية ومطابقة الأنماط هي المجالات التي يتفوق فيها التعلم غير الخاضع للإشراف بشكل خاص.

تشمل خوارزميات التعلّم غير الخاضع للإشراف الأكثر شيوعًا المستخدمة اليوم ما يلي:

• الوسائل الضبابية ( Fuzzy means)
• التجميع باستخدام خوارزمية K-means ( K-means clustering)
• التجميع الهرمي ( Hierarchical clustering)
• المربعات الصغرى الجزئية (Partial least squares)

يُعرف نهج آخر أكثر تهجينًا باسم التعلّم شبه الخاضع للإشراف (Reinforcement learning) حيث يتم تصنيف بيانات معينة فقط. في التعلّم شبه الخاضع للإشراف، يُطلب من الخوارزمية تحديد: كيف يتم ترتيب البيانات وتوظيفها بحيث يتم الحصول على النتيجة المرجوة؟ على سبيل المثال، يعرف نموذج التعلّم الآلي أن النتيجة هي كمثرى ويتم تسمية بعض عينات التدريب الأولى فقط كمثرى.

الفوائد الأساسية للتعلم الآلي

التعرف على الأنماط :
تتمثل إحدى أهم نقاط القوة في التعلم الآلي في أنه يُستخدم في فحص مجموعات البيانات بحثًا عن علاقات منهجية. وعلى عكس الخوارزميات الأخرى، كلما زادت البيانات التي يعالجها كلما أصبح تنبؤه أفضل. على سبيل المثال، يعزز التعلم الآلي عادات الشراء لدى المستهلكين وكذلك نمط الشراء لمساعدة الشركات عبر الإنترنت على إجراء تحسينات بطريقة أفضل، فعلى سبيل المثال، يمكن للشركات الإلكترونية استخدام التعلم الآلي في فهم الاتجاهات المختلفة التي تسهل تطوير منتجات جديدة.

الأتمتة :
نظرًا لأن المهام البشرية التقليدية روتينية، فإنها تمكّن العمال البشريين من التركيز على أعمال أكثر إنتاجية عند تطبيق التعلم الآلي. ويتم تنفيذ الأعمال الروتينية مثل الأعمال الكتابية بواسطة أتمتة العمليات الروبوتية والبرامج الأخرى ذات الصلة؛ وتسهل الرؤية الحاسوبية واكتشاف الأجسام التحكم الآلي في خطوط الإنتاج. كما يخدم التعلم الآلي أيضاً غرض الأمن من خلال إجراء الفحص المنتظم للاحتيال والتهديدات.

التحسين المستمر :
مع زيادة عدد المدخلات، تصبح الطرق التي تطبقها خوارزميات التعلم الآلي أسرع وأكثر دقة. على سبيل المثال، توضح فروع مثل معالجة اللغة الطبيعية وأجيال نماذج GPT إمكانية تحسين النتائج خطوة بخطوة.

قابلية التوسع :
يمكن للنظام معالجة البيانات الضخمة وتوسيع حجم البيانات مع قيام المؤسسة بمعالجة المزيد من المعلومات. كما أن هذه الخاصية تجعلها مفيدة للغاية للشركات التي تعاني من النمو أو التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

التخصيص :
من خلال تطبيقه، يتم تسهيل التفاعلات التي تركز على الإنسان، بما في ذلك التوصيات الخاصة بالمنتجات، واستهداف الإعلانات، وخدمة العملاء الفريدة، وتعزيز تجربة المستخدم.

اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي :
يضمن التعلم الآلي في مجالات مثل التمويل والصحة والنقل تحليل البيانات في الوقت الفعلي واتخاذ القرارات. يتم تطبيق المعرفة لتحسين النتائج مثل الكشف عن الاحتيال أو تشخيص المريض أو تدفق حركة المرور.

القدرة على التكيف :
تتسم أنظمة التعلم الآلي بالمرونة الكاملة فيما يتعلق بالظروف دون الحاجة إلى الكثير من التعديل على البرامج. وهذا يجعلها مثالية للبيانات المتغيرة باستمرار مثل تغيرات أسعار الأسهم أو أنماط الطقس أو صحة المعدات.

عيوب التعلم الآلي

التحيز في البيانات :
لا تكون أنظمة التعلم الآلي جيدة إلا بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها. إذا كانت البيانات متحيزة، فإن المخرجات ستعكس تلك التحيزات، مما قد يؤدي إلى نتائج معيبة أو غير عادلة. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي مجموعات البيانات المتحيزة في خوارزميات التوظيف إلى إدامة التمييز.

تحديات البيانات :
يتطلب التعلم الآلي في كثير من الأحيان كميات هائلة من البيانات النظيفة والمنظمة ليكون فعالاً. قد يكون جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها أمرًا صعبًا، خاصةً عندما تكون مشتتة عبر أنظمة منعزلة داخل المؤسسة.

الخبرة التقنية :
على الرغم من التطورات السهلة الاستخدام، لا يزال التعلّم الآلي يتطلب مهنيين مهرة مثل علماء البيانات والمبرمجين لتطوير الخوارزميات وتدريبها وتفسيرها بفعالية. يمكن أن يكون هذا الشرط عائقاً أمام المؤسسات الأصغر حجماً أو تلك التي تفتقر إلى الموارد التقنية.

كثافة الموارد :
قد يستغرق تنفيذ التعلم الآلي وقتاً طويلاً ومكلفاً. فهو يتطلب موارد حوسبة كبيرة وأجهزة متقدمة وساعات عمل مخصصة للموظفين لمعالجة البيانات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.

المخاوف الأخلاقية :
يثير التعلم الآلي قضايا أخلاقية مثل انتهاكات الخصوصية والتمييز غير المقصود وإساءة استخدام التحليلات التنبؤية. على سبيل المثال، يمكن استخدام أنظمة التعرف على الوجه للمراقبة، مما يثير مخاوف بشأن الحريات المدنية.

تحديات قابلية التفسير :
تُعتبر العديد من نماذج التعلم الآلي، لا سيما أنظمة التعلم العميق، ”صناديق سوداء“ لصعوبة تفسير عمليات اتخاذ القرار فيها. هذا الافتقار إلى الشفافية يمكن أن يخلق مشاكل في الثقة في التطبيقات الهامة مثل الرعاية الصحية والمالية وإنفاذ القانون.

الاعتماد على البيانات عالية الجودة :
يمكن أن تؤدي البيانات ذات الجودة الرديئة أو غير المكتملة إلى نتائج غير موثوقة. يجب على المؤسسات ضمان دقة البيانات واكتمالها وملاءمتها، وهو ما يمكن أن يمثل تحديًا مستمرًا ومكلفًا.

الإفراط في التركيب والتقصير في التركيب :
الإفراط في الملائمة: عندما يكون النموذج معقدًا للغاية، فقد يكون أداؤه جيدًا بشكل استثنائي على بيانات التدريب ولكنه يفشل في التعميم على البيانات الجديدة.
عدم الملاءمة: عندما يكون النموذج بسيطًا للغاية، فقد يفشل في التقاط الأنماط الأساسية في البيانات، مما يؤدي إلى تنبؤات ضعيفة.
تكلفة الصيانة
تتطلب نماذج التعلم الآلي المراقبة والتحديث والصيانة المستمرة لتظل فعالة وذات صلة. هذه التكلفة المستمرة يمكن أن ترهق الموارد، خاصةً بالنسبة للمؤسسات الصغيرة.