مقال بعنوان تعلم الآلة(Machine Learning)

م.م بيداء زاهد كامل

تعلّم الآلة هو فرع من الذكاء الاصطناعي، حيث يُمَكِّن أجهزة الحاسوب من “التعلم” من البيانات وتحسين أدائها في المهام المحددة دون الحاجة إلى برمجة تقليدية صريحة. يعتمد هذا التعلم على خوارزميات وطرق إحصائية تمكّن الآلة من استنتاج أنماط من البيانات التي تُقَدَّم لها، ومن ثم تطبيق ما تعلمته على بيانات جديدة. تتطور هذه التقنية بسرعة كبيرة في مجالات عديدة كالصحة، والأمن، والمال، وتقديم توصيات مخصصة.
يكتسب تعلم الآلة أهمية كبرى في عالمنا الحديث، فهو يمكّن من تحليل كميات ضخمة من البيانات بدقة وسرعة عاليتين ، فبفضل هذا المجال يمكن تحسين التنبؤات المتعلقة بالعديد من الظواهر مثل تنبؤات الطقس ، اكتشاف الأمراض مبكرًا ، وتحليل الأنماط السلوكية للمستخدمين عبر الإنترنت.
تُصَنَّف خوارزميات تعلم الآلة عمومًا إلى ثلاثة أنواع رئيسية:

1. التعلم المُشرف (Supervised Learning): يُستخدَم عندما تتوفر بيانات مسبقة تضم المدخلات والمخرجات المرغوبة.
   يُعلم النظام على مجموعة بيانات مرتبطة بمخرجات معروفة ، وبالتالي يصبح قادرًا على التنبؤ بمخرجات جديدة ،أمثلة على ذلك تشمل التصنيف (Classification) مثل تحديد إذا كان بريد إلكترونيًا عاديًا أو غير مرغوب فيه، والانحدار (Regression) مثل التنبؤ بأسعار العقارات بناءً على معطيات معينة.
2. التعلم غير المُشرف (Unsupervised Learning): يُستخدَم عندما لا تتوفر نتائج مسبقة، ويهدف إلى اكتشاف الأنماط أو الهيكل المخفي في البيانات ، من أشهر التطبيقات هنا التجميع (Clustering)، مثل تجميع العملاء بناءً على سلوكهم في الشراء.
3. التعلم شبه المُشرف (Semi-Supervised Learning): يستخدم هذا النوع عندما تتوفر كمية صغيرة من البيانات المُصنفة وكميات كبيرة من البيانات غير المُصنفة ، حيث يتم استغلال البيانات المُصنفة لتوجيه تعلم الآلة وتقديم نتائج أكثر دقة.
   وتتمتع تقنيات تعلم الآلة بالقدرة على حل مجموعة واسعة من المشكلات، ومن أشهر تطبيقاتها ما يلي:
   التصنيف والتعرف على الصور: تُستخدم تقنيات تعلم الآلة في التعرف على الصور، مثل التعرف على الوجوه، وأرقام السيارات، والكائنات في الصور، وهي تلعب دورًا مهمًا في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة.
   تحليل النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing): تشمل تطبيقات تعلم الآلة في هذا المجال فهم النصوص المكتوبة، مثل تصنيف البريد الإلكتروني، وترجمة اللغات، وتوليد نصوص آلية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
   التنبؤ المالي والتسويقي: يُستخدم تعلم الآلة في التنبؤ بأسعار الأسهم، وتحليل سلوك العملاء، وتقديم توصيات مخصصة للمنتجات.
   التشخيص الطبي وتحليل البيانات الحيوية: في مجال الرعاية الصحية، يتم استخدام تعلم الآلة في تحليل الصور الطبية، وتشخيص الأمراض، وتقديم توصيات علاجية.
   ورغم الإمكانات الكبيرة التي يقدمها تعلم الآلة، هناك العديد من التحديات المرتبطة بتطبيقه وتطويره:
   الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات معظم الخوارزميات تتطلب كميات كبيرة من البيانات للحصول على نتائج دقيقة، وقد لا تكون هذه البيانات متاحة دائمًا.
   التحيز والانحياز في البيانات إذا كانت البيانات غير متوازنة أو منحازة، فقد ينتج النظام تنبؤات غير دقيقة أو غير عادلة.
   التكلفة العالية للمعالجة والحوسبة تعلم الآلة يحتاج غالبًا إلى قوة حوسبة عالية، مما يزيد من تكلفة التطبيقات.
   فهم التفسير لبعض خوارزميات تعلم الآلة، مثل الشبكات العصبية العميقة، تعتبر “صناديق سوداء” حيث يصعب فهم كيفية الوصول إلى النتائج، مما يضعف الثقة في القرارات التي تتخذها.
   ويُعتبر تعلم الآلة من التقنيات الحديثة التي تسهم في تحويل البيانات إلى قرارات ذات قيمة ، ورغم التحديات، فإن التقدم في معالجة البيانات وزيادة القدرة الحاسوبية يفتح آفاقًا جديدة لتحسين وتحقيق تطور شامل عبر مختلف المجالات.
   ومن المتوقع أن يستمر تعلم الآلة في النمو وتحقيق المزيد من الإنجازات، مما سيسهم في تقدم مجتمعاتنا البشرية ورفاهيتها.