تخيّل أنك تريد تعليم طفل التمييز بين القطط والكلاب. لن تُعطيه قائمة بالقواعد مثل: إذا كانت الأذنان مدببتان فهي قطة. بل ستُريه مئات الصور وتقول له: هذه قطة، هذا كلب، حتى يتعلم الفرق تلقائياً. تعلم الآلة يعمل بنفس هذه الفكرة تقريباً.
ما هو تعلم الآلة؟
تعلم الآلة أو Machine Learning هو فرع من
الذكاء الاصطناعي يُمكّن الحاسوب من التعلم من البيانات وتحسين أدائه تلقائياً دون
أن يُبرمج بقواعد صريحة لكل موقف. بدلاً من أن يكتب المبرمج: إذا تحقق الشرط الأول
افعل كذا، يُعطي النظام بيانات ضخمة ويتركه يكتشف الأنماط بنفسه.
أنواع تعلم الآلة الثلاثة الأساسية
النوع الأول هو التعلم بإشراف، حيث يتدرب
النموذج على بيانات مُصنّفة مسبقاً. مثلاً: آلاف الصور مع تسميات تقول هذه قطة وهذا
كلب. النوع الثاني هو التعلم بدون إشراف، حيث يحاول النموذج إيجاد أنماط وتصنيفات في
بيانات غير مُصنّفة. النوع الثالث هو التعلم المعزز، حيث يتعلم النموذج عن طريق التجربة
والمكافأة، مثل تعليم برنامج ألعاب الفيديو اللعب بتحصيل نقاط أكثر.
تطبيقات تعلم الآلة في العالم الحقيقي
تعلم الآلة هو المحرك الحقيقي خلف كثير من
التقنيات التي تعرفها. التشخيص الطبي من الأشعة والصور، وأنظمة التوصية في أمازون ونتفليكس،
وبرامج الكشف عن الاحتيال المالي، وترجمة جوجل، والسيارات ذاتية القيادة. كل هذه التطبيقات
تعتمد على نماذج تعلم آلة تدربت على كميات هائلة من البيانات.
ما الفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو المجال الأوسع الذي
يشمل أي تقنية تحاكي الذكاء البشري. تعلم الآلة هو أحد الأساليب المستخدمة لتحقيق الذكاء
الاصطناعي، وتحديداً الأسلوب الذي يعتمد على التعلم من البيانات. والتعلم العميق أو
Deep Learning هو نوع متقدم من تعلم الآلة يستخدم شبكات عصبية اصطناعية معقدة مُستوحاة
من بنية الدماغ البشري.
هل يمكنك تعلم تعلم الآلة بدون خلفية برمجية؟
اليوم أصبح الوصول إلى تعلم الآلة أسهل من
أي وقت مضى. توجد أدوات مرئية لا تحتاج كتابة كود مثل Google AutoML وRunway ML. لكن
للفهم العميق والاحتراف الحقيقي، تحتاج إلى تعلم لغة بايثون وأساسيات الإحصاء والجبر
الخطي. منصات مثل Coursera وedX وYouTube توفر دورات ممتازة للمبتدئين وكثير منها مجاني.