التعلم الآلي بايثوندليل الدراسة

التعلم الآلي (ML) هو في الأساس مجال علوم الكمبيوتر حيث يمكن لأنظمة الكمبيوتر توفير إدراك للبيانات تماما مثل البشر. ببساطة ، ML هو ذكاء اصطناعي يمكنه استخراج الأنماط من البيانات الأولية باستخدام الخوارزميات أو الأساليب. يركز ML على السماح لأنظمة الكمبيوتر بالتعلم من التجربة دون برمجة صريحة أو تدخل بشري.

سيكون هذا البرنامج التعليمي مفيدا جدا لطلاب الدراسات العليا والدراسات العليا والباحثين المهتمين بهذا التخصص أو كجزء من مناهجهم الدراسية. يمكن أن يكون القراء مبتدئين أو متعلمين متقدمين. تم إعداد هذا البرنامج التعليمي للطلاب والمهنيين ويمكن تحسينه بسرعة. يعد هذا البرنامج التعليمي نقطة انطلاق لرحلة التعلم الآلي الخاصة بك.

يجب أن يكون لدى القارئ معرفة أساسية بالذكاء الاصطناعي. يجب أن يعرف أيضا بايثون ، نومبي ، سكيكيت ليرن ، سكيبي ، وماتبلوتليب. إذا لم تكن معتادا على هذه المفاهيم ، نوصيك بأخذ البرامج التعليمية حول هذه الموضوعات قبل المضي قدما.

نحن نعيش في "عصر البيانات" مع قوة حوسبة أفضل والمزيد من موارد التخزين. تتزايد هذه البيانات أو المعلومات كل يوم ، لكن التحدي الحقيقي هو فهم جميع البيانات. تحاول الشركات والمؤسسات التعامل معها من خلال بناء أنظمة ذكية باستخدام مفاهيم وأساليب من علوم البيانات واستخراج البيانات والتعلم الآلي. من بينها ، التعلم الآلي هو المجال الأكثر إثارة في علوم الكمبيوتر. إذا أطلقنا على التعلم الآلي تطبيق وعلم الخوارزميات التي يمكن أن توفر معنى للبيانات ، فهذا صحيح.

التعلم الآلي (ML) هو مجال علوم الكمبيوتر حيث يمكن لأنظمة الكمبيوتر توفير إدراك للبيانات تماما مثل البشر.

بعبارات بسيطة ، ML هو ذكاء اصطناعي يستخرج الأنماط من البيانات الخام من خلال استخدام الخوارزميات أو الأساليب. ينصب التركيز الرئيسي ل ML على السماح لأنظمة الكمبيوتر بالتعلم من التجربة دون برمجة صريحة أو تدخل بشري.

حاليا ، البشر هم أذكى الأنواع وأكثرها تقدما على الأرض لأنهم يستطيعون التفكير وتقييم وحل المشكلات المعقدة. من ناحية أخرى ، لا يزال الذكاء الاصطناعي في مهده ولم يتفوق على الذكاء البشري في العديد من الجوانب. ثم السؤال هو ، ما الذي يتطلبه الأمر لجعل التعلم الآلي؟ السبب الأنسب لذلك هو "اتخاذ قرارات فعالة وفعالة بناء على البيانات".

في الآونة الأخيرة ، تستثمر المؤسسات بكثافة في التقنيات الأحدث مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق لاستخلاص المعلومات الهامة من البيانات لأداء بعض المهام العملية وحل المشكلات. يمكننا أن نسمي هذه القرارات المستندة إلى البيانات التي تتخذها الآلات ، خاصة تلك التي تعمل على أتمتة العمليات. في المشكلات التي لا تكون فيها البرمجة جوهرية ، يمكن استخدام هذه القرارات المستندة إلى البيانات بدلا من منطق البرمجة. الحقيقة هي أنه لا يمكننا الاستغناء عن الذكاء البشري ، ولكن من ناحية أخرى ، نحتاج جميعا إلى حل مشاكل العالم الحقيقي بكفاءة. لهذا السبب هناك حاجة إلى التعلم الآلي.

لقد تحدثنا عن ضرورة التعلم الآلي ، ولكن هناك سؤال آخر هو ، تحت أي ظروف يجب أن يتم التعلم الآلي؟ في بعض الحالات ، نحتاج إلى آلات لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بكفاءة وعلى نطاق واسع. فيما يلي بعض هذه الحالات التي تجعل التعلم الآلي أكثر فعالية.

قد يكون السيناريو الأول الذي نريد فيه التعلم الآلي وتنفيذ القرارات المستندة إلى البيانات مجالا يفتقر إلى الخبرة. يمكن أن تكون الأمثلة الملاحة في مناطق غير معروفة أو على كوكب فضائي.

بعض السيناريوهات ديناميكية بطبيعتها ، أي تتغير باستمرار بمرور الوقت. في حالة هذه المواقف والسلوكيات ، نريد التعلم الآلي واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. يمكن أن تكون بعض الأمثلة اتصال الشبكة وتوافر البنية الأساسية في مؤسستك.

يمكن أن يكون للبشر خبراتهم الخاصة في مختلف المجالات. ومع ذلك ، لم يتمكنوا من ترجمة هذه الخبرة إلى مهام حسابية. في هذه الحالة ، نحتاج إلى التعلم الآلي. يمكن أن تكون هذه الأمثلة في مجالات مثل التعرف على الكلام والمهام المعرفية والمزيد.

قبل مناقشة نماذج التعلم الآلي ، يجب أن نفهم التعريف الرسمي التالي للتعلم الآلي الذي قدمه البروفيسور ميتشل-

"يقال أن برنامج الكمبيوتر يمكن أن يتعلم من التجربة E حول نوع معين من المهام T ومؤشر الأداء P ، إذا تحسن أداء الكمبيوتر في المهمة في T (يقاس بواسطة P) مع التجربة E."

يجب أن تؤدي خوارزميات التعلم الآلي المهام وتكتسب الخبرة بمرور الوقت. المقياس الذي يقيس ما إذا كانت خوارزمية ML تعمل كما هو متوقع هو أدائها (P). P هو في الأساس مقياس كمي يستخدم E التجريبي لإخبار النموذج بكيفية أداء المهمة T. هناك العديد من المقاييس التي تساعد على فهم أداء ML ، مثل درجة الدقة ، ودرجة F1 ، ومصفوفة الارتباك ، والدقة ، والاستدعاء ، والحساسية ، وما إلى ذلك.

بينما يتقدم التعلم الآلي بسرعة ويخطو خطوات كبيرة في مجال الأمن السيبراني والمركبات ذاتية القيادة ، لا يزال أمام مجال الذكاء الاصطناعي بأكمله طريق طويل لنقطعه. السبب وراء ذلك هو أن ML لا يمكنها التغلب على العديد من التحديات. التحديات الحالية التي تواجه ML هي-

جودة البيانات - يعد الحصول على بيانات عالية الجودة لخوارزميات ML أحد أكبر التحديات. يمكن أن يؤدي استخدام بيانات منخفضة الجودة إلى مشاكل تتعلق بالمعالجة المسبقة للبيانات واستخراج الميزات.

المهام التي تستغرق وقتا طويلا - هناك تحد آخر لنماذج ML وهو إهدار الوقت ، خاصة في الحصول على البيانات واستخراج الميزات والاسترجاع.

نقص الخبراء - نظرا لأن تكنولوجيا التعلم الآلي لا تزال في مهدها ، فإن الوصول إلى موارد الخبراء مهمة شاقة.

لا يوجد هدف واضح لحل مشكلة العمل - ليس لدى ML هدف واضح آخر وهدف واضح لمشكلة العمل لأن التكنولوجيا لم تنضج بعد.

مشاكل في التجهيز الزائد والتجهيز - إذا كان النموذج غير مناسب أو غير مناسب ، فإنه لا يحل المشكلة جيدا.

لعنة الأبعاد - هناك تحد آخر لنماذج ML وهو وجود العديد من ميزات نقاط البيانات. هذا يمكن أن يكون عقبة حقيقية.

صعوبة النشر - يجعل تعقيد نماذج ML من الصعب نشرها في الحياة الواقعية.

التعلم الآلي هو التكنولوجيا الأسرع نموا ، ووفقا للباحثين ، نحن في السنوات الذهبية من الذكاء الاصطناعي و ML. يتم استخدامه لحل العديد من المشاكل المعقدة في العالم الحقيقي التي لا تستطيع الطرق التقليدية حلها. فيما يلي بعض التطبيقات العملية ل ML-