التعلم الآلي (ML)

التعلم الآلي (ML) هو أحد أنواع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يسمح لتطبيقات البرامج بأداء مهام محددة دون تعليمات واضحة. ويركز على تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكن أن تتغير وتتحسن عند تعرضها لبيانات جديدة.

تُستخدم خوارزميات ML لحل مشكلات مثل التشخيص الطبي، والتعرف على الكلام والصور، وفرز العناصر وفهرستها، والروبوتات المستقلة، واكتشاف الاحتيال، والتحليلات التنبؤية، والتنقل المستقل، ومعالجة اللغة الطبيعية. يتم تشغيل الخوارزميات عادةً على بيانات مأخوذة من مجموعة متنوعة من المصادر مثل الاستطلاعات والملاحظات والتجارب.

تستخدم خوارزميات ML مجموعة واسعة من التقنيات، مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، بالإضافة إلى التعلم العميق. التعلم الخاضع للإشراف هو عندما يتم تزويد النظام بالبيانات والاستجابة المحددة مسبقًا التي يجب أن يقدمها، بينما يسمح التعلم غير الخاضع للإشراف للنظام بالتعلم من البيانات دون مهمة يحددها النظام مسبقًا. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ويستخدم بيانات إدخال أكبر وشبكات أكبر من الخلايا العصبية حتى يتمكن النظام من تعلم المهام المعقدة.

لدى ML مجموعة واسعة من التطبيقات، من صناعات مثل الرعاية الصحية والأمن السيبراني وتجارة التجزئة والتمويل وغيرها. في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام التعلم الآلي للكشف عن الأمراض، مثل السرطان، وتحديد المخاطر الصحية المحتملة، بينما في الأمن السيبراني يمكن استخدامه للكشف عن الهجمات السيبرانية وإيقافها قبل أن تصبح حادثًا كبيرًا. في مجال البيع بالتجزئة، يمكن لتعلم الآلة تشغيل محركات التوصية على مواقع الويب والتطبيقات، بالإضافة إلى المساعدة في تحسين تجربة العملاء وقرارات الشراء.

ML هي تقنية دائمة التطور، مع اعتماد تطورات وتطبيقات جديدة كل يوم. إنها تقنية ذات أهمية متزايدة للشركات والمؤسسات التي تحتاج إلى فهم كميات كبيرة من البيانات. كما أن لديها القدرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات في السنوات القادمة.