التعلم الآلي

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو طريقة لتحليل البيانات تتيح بناء نماذج تحليلية تلقائيًا. تساعد هذه العملية أجهزة الكمبيوتر على التعلم من تجاربها دون الحاجة إلى برمجة محددة.

تستخدم خوارزميات التعلم الآلي أساليب حسابية لـ "تعلم" المعلومات مباشرة من البيانات. وتزداد كفاءة هذه الخوارزميات مع زيادة حجم البيانات المتاحة.

الأنواع الرئيسية للتعلم الآلي

بيانات بسيطة.
خصائص واضحة

 التعلم التقليدي
 لا توجد بيانات، ولكن هناك بيئة للتفاعل معها

التعلم المعزز
عندما تكون الجودة تحديًا حقيقيًا

التعلم باستخدام التجميعات
بيانات معقدة. غير واضح أين الخصائص. وهناك إيمان بالمعجزة

الشبكات العصبية والتعلم العميق

ما هي أنواع التعلم الآلي؟

التعلم التقليدي

في التعلم التقليدي، يحصل الكمبيوتر على مجموعة من البيانات والخصائص، وتقوم النظام بتحليلها وإنشاء خوارزمية تصف العلاقات بينها. يمكن استخدام هذه الخوارزمية للتنبؤ بمجموعات بيانات جديدة.

يظهر التعلم التقليدي نتائج ممتازة مع البيانات البسيطة ويتطلب موارد مالية أقل.

التعلم المعزز

تبحث الخوارزمية عن حل للمشكلة في بيئة تفاعلية باستخدام أسلوب التجربة والخطأ، ولا تتطلب بيانات. النظام يتفاعل مع موقف يشبه اللعبة ويتلقى مكافأة أو عقوبة بناءً على الأفعال التي يقوم بها.

التعلم باستخدام التجميعات

تقنية تجمع بين عدة خوارزميات لبناء نموذج واحد مثالي. تسمح هذه التجميعات بعمل توقعات دقيقة وموثوقة دون الحاجة إلى مجموعة بيانات كبيرة كما هو مطلوب في التعلم العميق.

الشبكات العصبية والتعلم العميق

التعلم العميق يحاكي عمل الدماغ البشري في معالجة البيانات باستخدام الشبكات العصبية التي يمكنها التعلم بدون مساعدة بشرية. يتطلب هذا النوع من التعلم مجموعة بيانات كبيرة وهياكل معقدة للشبكات العصبية.

تعد هذه الخوارزميات مناسبة للعمل مع البيانات غير المهيكلة ويمكن أن تحقق دقة تفوق أداء الإنسان.

الرؤية الحاسوبية:

كشف الأجسام
التعرف على الوجوه والقياسات الحيوية
تتبع الأجسام في الفيديو، بما في ذلك في البيئات الديناميكية العالية
الرؤية الحاسوبية الكلاسيكية ومعالجة الصور
أنظمة التعرف البصري على النصوص، بما في ذلك النصوص اليدوية

معالجة اللغة الطبيعية:

البحث الدلالي
المهام الكلاسيكية لـ NLP: معالجة النص، استخراج الكيانات المسماة، التصنيف، التلخيص
أنظمة الحوار
مكتبات NLP الخاصة (البحث الدلالي، برامج الدردشة)

بنية تحتية للتعلم الآلي (ML):

تحسين عمل نماذج الشبكات العصبية
NVIDIA TensorRT
Onnx
مكتبات C++ لتسريع استجابة النماذج
قواعد بيانات المتجهات: تخزين والبحث في كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة