تخيل لو كان بإمكانك تعليم الكمبيوتر فرز رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك، وتصنيفها إلى “عاجل” و”هام” و”يمكنه الانتظار”. أو أفضل من ذلك، تخيل سيناريو حيث يتعلم الكمبيوتر تفضيلاتك بمرور الوقت ويبدأ في تنظيم جدولك، ويقترح عليك متى يجب أن تأخذ استراحة أو تتعامل مع مهام ذات أولوية عالية. ذلك ليس مجرد تفكير متفائل لكنه تطبيق عملي لمجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تُعرف باسم التعلم الآلي.
ما هو التعلم الآلي؟
يعتمد التعلم الآلي على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل تدخل بشري. إنه مثل تعليم الكمبيوتر التفكير واتخاذ القرارات بناءً على تجارب سابقة، مع ملاحظة أن هذه “التجارب” هي بيانات تم تحليلها بمرور الوقت.
غالباً ما يُنظر إلى التعلم الآلي على أنه معقد، ولكنه يتلخص في ثلاثة أنواع رئيسة: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم التعزيزي. كل نوع له نهجه وتطبيقه الفريد، مما يجعل التعلم الآلي أداة متعددة الاستخدامات عبر قطاعات مختلفة. في التعلم الخاضع للإشراف، تتعلم الآلة من مجموعة بيانات بها مدخلات مقترنة بالمخرجات الصحيحة. إنه مشابه لسيناريو المعلم والطالب حيث يقدم المعلم (أنت) للطالب (الآلة) أسئلة مثالية والإجابات الصحيحة حتى يتمكن الطالب من التعلم والتنبؤ لاحقاً بالإجابات بمفرده. على سبيل المثال، تصفية البريد الإلكتروني يتعلم النظام وضع علامة على رسائل البريد الإلكتروني باعتبارها “بريداً عشوائياً” أو “ليس بريداً عشوائياً” بناءاً على التدريب بأمثلة عديدة مصنفة.
من ناحية أخرى، يتضمن التعلم غير الخاضع للإشراف بيانات ليس لها علامات تاريخية. لا يتم إخبار النظام بـ “الإجابة الصحيحة”. يجب أن تكتشف الخوارزمية ما يتم عرضه. والهدف هو استكشاف البيانات وإيجاد بعض البنية داخلها. إن الأمر يشبه وضع طفل في غرفة مليئة بالألعاب المصنفة حسب اللون دون أن يعرف مفهوم اللون. يتعلم الطفل تدريجياً تصنيف الألعاب من خلال ملاحظة الاختلافات والتشابهات، وهو أمر أساسي في تقسيم السوق، حيث تحدد الشركات شرائح مختلفة من العملاء للتسويق المستهدف.
يختلف التعلم التعزيزي قليلاً. تتعلم الخوارزمية القيام بعمل ما من خلال الخبرة من خلال اتخاذ قرارات معينة وتلقي مكافآت في السيناريوهات التي يتم فيها تقديم ملاحظات واضحة. فكر في الأمر على أنه تدريب كلب على إحضار الأشياء. يجرب الكلب سلوكيات مختلفة ويتعلم من العواقب، مثل الحصول على مكافأة مقابل إحضار ناجح.
أهمية التعلم الآلي
إن عملية التعلم الآلي لا تتعلق فقط بتغذية البيانات في خوارزمية. إنها تبدأ بجمع البيانات ذات الصلة، وهو أمر بالغ الأهمية حيث تؤثر جودة وكمية البيانات بشكل مباشر على مدى قدرة نموذج التعلم الآلي على التعلم. بمجرد جمع البيانات، يتم تقسيمها إلى مجموعات بيانات للتدريب والاختبار. تُستخدم بيانات التدريب لتعليم النموذج، بينما تُستخدم بيانات الاختبار لتقييم دقته. يتعلم النموذج من خلال ضبط معلماته في كل مرة يرتكب فيها خطأ، مما يحسن توقعاته بمرور الوقت. بعد التدريب، يتم تقييم أداء النموذج، وإذا كانت النتائج مرضية، فيمكن نشره في تطبيقات العالم الحقيقي، والتعلم المستمر والتكيف مع البيانات الجديدة التي يواجهها.
لهذه التقنية تأثير عميق في مختلف القطاعات. ففي الرعاية الصحية، تتنبأ نماذج التعلم الآلي بتشخيصات المرضى بناءاً على الأعراض والتاريخ الطبي، مما يحسن دقة العلاج ونتائج المرضى. وفي التمويل، يتم استخدامه في الائتمان، وتقييم مخاطر التخلف عن سداد القروض بالاعتماد على بيانات المعاملات السابقة، مما يساعد في اتخاذ قرارات إقراض مستنيرة. لا يوضح كل تطبيق للتعلم الآلي فائدته فحسب، بل يسلط الضوء أيضاً على كيفية تحوله إلى أداة لا غنى عنها في عمليات حل المشكلات واتخاذ القرار في العصر الحديث.
كلمة أخيرة
مع استكشافنا للمزيد حول التعلم الآلي، تذكر أنه في جوهره يتعلق بتمكين أجهزة الكمبيوتر من اتخاذ القرارات والتنبؤات، ومحاكاة الذكاء البشري ولكن على نطاق وسرعة تحويلية. سواء كان ذلك لتبسيط العمليات أو تخصيص التجارب أو التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، فإن التعلم الآلي يمثل ركيزة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما يدفع الابتكارات التي بدت وكأنها خيال علمي منذ وقت ليس ببعيد.
