5 ميزات رئيسية للتعلم الآلي

يحتوي التعلم الآلي على مجموعة واسعة من التطبيقات في مجالات التمويل والرعاية الصحية والتسويق والنقل. يتم استخدامه لتحليل ومعالجة كميات كبيرة من البيانات ، والتنبؤ ، وأتمتة عمليات صنع القرار ، من بين مهام أخرى.

في هذه المقالة ، تعرف على الميزات الرئيسية الخمس للتعلم الآلي التي تجعله أداة قوية لحل مجموعة واسعة من المشكلات ، من التعرف على الصور والكلام إلى أنظمة التوصية ومعالجة اللغة الطبيعية.

ما هو تعلُم الآلة؟

التعلم الآلي هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) التي تنطوي على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية، والتي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. إن بناء أنظمة مع القدرة على تحسين أدائها بشكل مستمر في مهمة معينة بناءً على الخبرة التي تم الحصول عليها من البيانات التي يتعرضون لها هو الهدف من التعلم الآلي. يتم تحقيق ذلك من خلال إعطاء الخوارزميات تدريبًا مكثفًا على مجموعات البيانات الضخمة ، والتي تمكن الخوارزميات من العثور على الأنماط والوصلات في البيانات.

• التعلم الخاضع للإشراف: يتضمن تدريب نموذج على مجموعة بيانات معنونة ، حيث يتم توفير المخرجات الصحيحة لكل إدخال. تستخدم الخوارزمية هذه المعلومات لمعرفة العلاقة بين المدخلات والمخرجات ويمكنها بعد ذلك إجراء تنبؤات بشأن بيانات جديدة غير مرئية.
• التعلم غير الخاضع للإشراف: يتضمن ذلك تدريب نموذج على مجموعة بيانات غير مسماة حيث لا يتم توفير المخرجات الصحيحة. يجب أن تعثر الخوارزمية على البنية في البيانات من تلقاء نفسها وتُستخدم عادةً للتجميع وتقليل الأبعاد واكتشاف الانحراف.
• التعلم المعزز: يتضمن تدريب الوكيل على اتخاذ القرارات في بيئة يتلقى فيها تعليقات من خلال المكافآت أو العقوبات. تستخدم الخوارزمية هذه الملاحظات لمعرفة أفضل استراتيجية لتعظيم المكافآت بمرور الوقت.

هذا الموضوع ذو علاقة بـ: جذور DeFi: الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والحوسبة السحابية وتكنولوجيا دفتر الأستاذ الموزع

5 ميزات رئيسية للتعلم الآلي

أصبح التعلم الآلي أحد أهم التطورات التكنولوجية في السنوات الأخيرة وأثر بشكل كبير على مجموعة واسعة من الصناعات والتطبيقات. ميزاته الرئيسية هي:

• النمذجة التنبؤية: تستخدم خوارزميات التعلم الآلي البيانات لإنشاء نماذج تتنبأ بالأحداث المستقبلية. يمكن استخدام هذه النماذج لتحديد مخاطر التخلف عن سداد القرض أو احتمالية قيام المستهلك بعملية شراء ، من بين أمور أخرى.
• الأتمتة: تعمل خوارزميات التعلم الآلي على أتمتة عملية العثور على الأنماط في البيانات ، مما يتطلب مشاركة بشرية أقل وتمكين تحليل أكثر دقة وفعالية.
• قابلية التوسع: تقنيات التعلم الآلي مناسبة تمامًا لمعالجة البيانات الضخمة لأنها مصممة للتعامل مع كميات هائلة من البيانات. نتيجة لذلك ، يمكن للشركات اتخاذ قرارات بناءً على المعلومات المستقاة من هذه البيانات.
• التعميم: خوارزميات التعلم الآلي قادرة على اكتشاف أنماط واسعة في البيانات التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات الجديدة غير المكتشفة. على الرغم من أن البيانات المستخدمة لتدريب النموذج قد لا تكون قابلة للتطبيق على الفور على المهمة المطروحة ، إلا أنها مفيدة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
• القدرة على التكيف: مع توفر بيانات جديدة ، يتم إنشاء خوارزميات التعلم الآلي للتعلم والتكيف باستمرار. ونتيجة لذلك ، يمكنهم تحسين أدائهم بمرور الوقت ، ليصبحوا أكثر دقة وكفاءة كلما تم توفير المزيد من البيانات لهم.

تكامل التعلم الآلي وتقنية blockchain

يحمل تكامل التعلم الآلي وتقنية blockchain وعدًا كبيرًا للمستقبل. يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتقييم البيانات وإنشاء تنبؤات بناءً عليها باستخدام نظام أساسي لامركزي وآمن مثل و blockchain.

أحد مجالات الاستخدام المحتملة لهذا التكامل هو القطاع المصرفي ، حيث الطابع اللامركزي لتكنولوجيا blockchain وقدرتها على ذلك حظر الوصول غير المصرح به البيانات الحساسة يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي في اكتشاف الاحتيال وغسل الأموال بشكل أكثر كفاءة.

هذا الموضوع ذو علاقة بـ: إمكانات Blockchain: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير دفتر الأستاذ اللامركزي

يمكن أيضًا أن تحدث تقنية التعلم الآلي و blockchain فرقًا كبيرًا في إدارة الأمدادات. بينما يمكن استخدام تقنية blockchain لتوفير الانفتاح والمساءلة في سلسلة التوريد ، يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحسين عمليات سلسلة التوريد وتوقع الطلب.

يمكن أن تتيح تقنية Blockchain المشاركة الآمنة والخاصة للسجلات الطبية ، بينما يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بتفشي الأمراض وتعزيز نتائج المرضى.

مستقبل التعلم الآلي

من المتوقع أن يتميز مستقبل التعلم الآلي بالتقدم المستمر في الخوارزميات وقوة الحوسبة وتوافر البيانات. نظرًا لأن التعلم الآلي أصبح معتمدًا على نطاق واسع ومتكامل في مختلف الصناعات ، فإنه من المحتمل أن يؤثر بشكل كبير على المجتمع بعدة طرق.

تتضمن بعض الاتجاهات والتطورات الرئيسية في مستقبل التعلم الآلي ما يلي:

• زيادة الأتمتة: مع تقدم خوارزميات التعلم الآلي ، ستكون قادرة على أتمتة مجموعة أكبر من الوظائف ، مما يتطلب مدخلات بشرية أقل وزيادة الإنتاجية.
• تجارب أكثر تخصيصًا: ستتمتع خوارزميات التعلم الآلي بالقدرة على تقييم واستخدام كميات هائلة من البيانات لتقديم تجارب فردية للغاية ، مثل الاقتراحات والإعلانات المخصصة.
• حكم معزز: مع تحسن خوارزميات التعلم الآلي في إصدار أحكام وتوقعات معقدة ، ستستفيد العديد من الشركات من اتخاذ قرارات أكثر دقة وكفاءة.
• التطورات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي: نظرًا لأن التعلم الآلي أصبح أكثر شيوعًا ، سيكون هناك تركيز متزايد على ضمان تطويره واستخدامه بشكل أخلاقي ومسؤول ، مع التركيز على حماية الخصوصية والقضاء على التحيزات في صنع القرار.
• التعاون متعدد التخصصات: سيتم استخدام التعلم الآلي بشكل متزايد بالتعاون مع مجالات أخرى ، مثل علم الأعصاب وعلم الأحياء ، لدفع الاكتشافات الجديدة والتقدم في تلك المجالات.

بشكل عام ، يحمل مستقبل التعلم الآلي وعدًا كبيرًا ومن المتوقع أن يستمر في تحويل مجموعة واسعة من الصناعات ، من التمويل إلى الرعاية الصحية ، في السنوات القادمة.