ما هو التعلم الآلي؟ مجالات التطبيق المختلفة لتعلم الآلة

لم يصبح التعلم الآلي مهمًا للباحثين أو شركات تكنولوجيا المعلومات مثل Google أو Microsoft فحسب ، ولكنه يلعب أيضًا دورًا مهمًا للغاية في التسويق عبر الإنترنت ، والذي يتغير مع تقدم الذكاء الاصطناعي.

التعلم الآلي هو علم جعل أجهزة الكمبيوتر تعمل دون أن تكون مبرمجة بشكل واضح. أبسط تطبيقاته هو ممارسة استخدام الخوارزميات لمعالجة البيانات ، والتعلم منها ، ومن ثم القدرة على عمل تنبؤ أو اقتراح بشأن شيء ما. هذه نماذج قادرة على التعلم والتكيف بشكل مستقل مع التطور الطبيعي للبيانات.

مجالات التطبيق المختلفة لتعلم الآلة
التسويق ليس المجال الوحيد الذي ينمو فيه تطبيق التعلم الآلي تدريجيًا ، ولكنه أيضًا له حضور في العديد من المجالات الأخرى: فهو يساهم في تقدم العلم ، ويدعم تقدم التكنولوجيا ، ويسهل يومًا بعد يوم بفضل الأجهزة الإلكترونية ، إلخ.

هذه مجرد أمثلة ضمن مجموعة واسعة من مجالات عمل التعلم الآلي ، مما يجعلنا نفترض أنه في المستقبل غير البعيد ، سيكون هذا النوع من النظام الذكي حاضرًا في جميع جوانب حياتنا.

علم
في مجال العلوم ، يعد التعلم الآلي ذا أهمية مساوية أو أكبر مما هو عليه في مجال التسويق ، لأن المعالجة الذكية للبيانات الضخمة تسهل عمل الباحثين بشكل كبير.

على سبيل المثال ، تأخذ فيزياء الجسيمات حجمًا أكبر من القيم المقاسة ، وتعالجها ، وبالتالي تحدد الانحرافات. لكنه مفيد أيضًا في الطب لأن الأطباء اليوم يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتشخيص العلاجات وتطبيقها ، بالإضافة إلى استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بمرض السكري أو النوبات القلبية.

علم الروبوتات
إن الوجود الكلي للروبوتات مهم بشكل خاص في المصانع. هذه ضرورية للإنتاج الضخم لأنها تسمح بأتمتة عمليات العمل المختلفة ، ولكن بشكل عام ، ليس لديهم علاقة كبيرة بأنظمة التعلم الذاتي ، حيث إنها مبرمجة للقيام بنشاط معين بطريقة متكررة وبدون اختلافات.

ومع ذلك ، إذا تم إدخال التعلم المستقل في هذه العمليات ، يمكن للآلات أن تتعلم إتقان المهام الأخرى. لكن الروبوتات التي تدمج الأنظمة الذكية يمكن أن تكون مفيدة أيضًا في العديد من المجالات الأخرى ، بدءًا من سباق الفضاء إلى المنزل.

حركة المرور
تعد القيادة الذاتية أحد أكبر تحديات التعلم الآلي. يمكن جعل السيارات قادرة على القيادة بنفسها ودون التسبب في حوادث خارج دوائر الاختبار حقيقة بفضل هذه الأنظمة الذكية.

نظرًا لأنه لا يمكن برمجة جميع المواقف ، فمن المهم تزويد السيارات المستقلة بأنظمة التعلم الآلي ، ولكن القيادة المستقلة ليست المجال الوحيد الذي تركت فيه هذه الأنظمة بصماتها ، نظرًا لأن الخوارزميات الذكية في شكل شبكات عصبية هم يمكنه تحليل حركة المرور وتطوير أنظمة فعالة ، على سبيل المثال ، تنظم إشارات المرور الذكية ، وبالتالي التخفيف من تدفق حركة المرور ومنع تكوين الازدحام.

الإنترنت
على الإنترنت ، يشكل التعلم الذكي جزءًا مهمًا للغاية. تمت تسمية عامل تصفية البريد العشوائي أعلاه بالفعل. من خلال التعلم التدريجي ، يقوم هذا البرنامج بتصفية الرسائل غير المرغوب فيها بشكل أكثر دقة ويجعل البريد العشوائي يختفي من البريد الوارد.

وينطبق الشيء نفسه على البرامج الذكية التي تحمي أنظمة الكمبيوتر من الفيروسات والبرامج الضارة بشكل أكثر فعالية. إن خوارزميات البحث لمحركات البحث ، وخاصة RankBrain من Google ، هي أيضًا أنظمة تعلم ذاتي. حتى عندما لا تعرف الخوارزمية كيفية التعامل مع بحث المستخدم لأنها المرة الأولى التي يبحث فيها شخص ما ، يمكنها استنتاج ما قد يكون حوله طلب البحث.

المساعدين الشخصيين
في المجال الخاص للمنزل نفسه ، تزداد أهمية أنظمة الكمبيوتر الذكية بشكل متزايد ، مما يحول المنازل التقليدية إلى منازل ذكية. طورت شركة Moley Robotics ، على سبيل المثال ، مطبخًا ذكيًا يمكن بأذرعه الميكانيكية إعداد وجبات الطعام.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن المساعدين الشخصيين مثل Google Home و Amazon Echo ، والتي يمكن من خلالها إدارة المنزل ، يستخدمون التعلم الآلي لفهم المستخدمين بأفضل طريقة ممكنة. أيضًا ، يحمل العديد من الأشخاص مساعدين معهم ، نظرًا لأن Siri و Cortana ومساعد Google يسمحون للمستخدمين بطرح الأسئلة أو إرسال الطلبات إلى الهاتف الذكي من خلال الأوامر الصوتية.

ألعاب
منذ بداية الدراسات حول الذكاء الاصطناعي ، تم لفت انتباه الباحثين إلى قدرة هذه البرامج على المشاركة في الألعاب ، والتي تم إثباتها في لعبة الشطرنج ، لعبة الداما ، أو Go ، وهي لعبة من الصين وربما أكثر لوحة ألعاب معقدة. في العالم ، تواجه أنظمة التعلم الآلي والبشر.

في حالة ألعاب الفيديو ، يلجأ المطورون إلى هذه الأجهزة لجعل ألعابهم أكثر إثارة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لمصممي الألعاب تثبيت هذا التعلم المستقل لإنشاء اللعبة الأكثر توازناً بين الكمبيوتر واللاعبين الحقيقيين