ما هو التعلم الآلي Machine Learning وكيف يؤثر في واقع حياتنا


إذا كنت تعتقد أنك لا تعلم ما هو تعلم الآلة فأنت مخطئ، أنظر حولك وستكتشف أن الآلة باتت تسيطر على شتى مجالات الحياة. بسبب التعلم الآلي، تبدلت أنماط الحياة البشرية بصورة سريعة وبشكل مخيف. وقد تحول التواصل البشري من الواقع الحياتي إلى الواقع الافتراضي وعبر مواقع التواصل الإجتماعي، وبعد الذهاب إلى الأسواق ومتاجر البيع بدأنا نكتفي بالتسوق الإلكتروني عبر الإنترنت.

من خلال توقع حركة المرور باستخدام خرائط جوجل أصبحت السيارات تقود الإنسان إلى العمل بشكل ذاتي دون أي تدخل يدوي. تساعد أنظمة تحليل الصور الأطباء في اكتشاف الأورام المستترة التي فاتتهم، وبات الاعتماد على الكتابة البرمجية والإلكترونية خياراً أساسياً بدلاً من الكتابة على الملفات والمستندات الورقية.




هناك العديد من الأمثلة على التعلم الآلي وأشهرها الروبوت صوفيا، وكيف تسمح لها الكاميرات المدمجة بعيونها على الرؤية والتعرف على الوجوه البشرية وفهم تعابيرهم ومعرفة سماتهم ومخاطبتهم.

في يومنا هذا بلغت التكنولوجيا أبعد مراحل التطور. من أجلنا، يبحث المساعدون الرقميون على شبكة الإنترنت أثناء التصفح مثل Siri، ويشغلون الموسيقى إستجابة لأوامرنا الصوتية، تستطيع المواقع الشبكية أن تقدم لنا النصائح من خلال الإعلانات المنبثقة التي تشتمل على المنتجات والأفلام والأغاني بناءاً على ميولنا وما قمنا بشراءه أو ما شاهدناه أو استمعنا إليه من قبل. وأثناء قيامنا بكل هذا لا ينبغي أن ننسى وجود الروبوتات التي تقوم بتنظيف أرضياتنا.

بفضل التعلم الآلي تستطيع أجهزة الكشف عن البريد الإلكتروني منع الرسائل غير المرغوب فيها من الوصول إلى صناديق الوارد لدينا. أنظر حولك جيداً، وسترى كيف تمكنت الآلة من توسيع رقعتها وفرض سيطرتها وتقييد العنصر البشري إلى أدنى مستوياته عن التدخل في العديد من المجالات، ولكن كل هذا كان من أجل تحقيق هدف سامي وهو خدمة البشرية ذاتها.

ما هو التعلم الآلي أو الـ Machine Learning




التعلم الآلي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي "Artificial Intelligence"، والذي يركز على بناء تطبيقات قابلة للتعلم ذاتياً من خلال البيانات التي تغذت عليها مُسبقاً لتحسين دقتها تدريجياً دون أن يتم برمجتها يدوياً. ومن أجل إنشاء منظومة تعلم آلي جيدة، يتم الاعتماد على عدة نواحي أساسية، والتي تشتمل على قدرات إعداد البيانات والخوارزميات الأساسية والمتقدمة، ما يعرف بالأتمتة والعمليات التكرارية، بالإضافة إلى قابلية التوسع والنمذجة المتفرقة.

في علم البيانات، الخوارزمية هي سلسلة من خطوات المعالجة الإحصائية. وفي التعلم الآلي، هناك مرحلة تُدعى بالتدريب، والتي تعني تدريب الخوارزميات للعثور على الأنماط والمواصفات وسط كميات هائلة من البيانات، إذا يمكنها اتخاذ القرارات والتكهن بالتنبؤات أثناء تقييد التدخل البشري لأدنى مستوى أو تغييبه بشكل كامل. فكلما كانت الخوارزمية أفضل وأكثر شمولاً، كلما أصبحت القرارات والتنبؤات أكثر دقة بفضل قدرتها على معالجة كميات أكبر من البيانات.

خلال الآونة الماضية، إزداد شغف المهتمون بعلم الذكاء الاصطناعي لمعرفة ما إذا كان بإمكان الآلة "أجهزة الكمبيوتر" التعلم من البيانات المتوفرة لديها، وكيف ستتصرف عندما تتعرض لبعض نماذج البيانات المستجدة. ولتبسيط كل العبارات المُعقدة في كلمات مفهومة تذكر فقط ما يحدث في قاعات المطارات المتطورة، عندما يتم تحديد هوية المسافرين من خلال التعرف على سمات الوجوه والتفرقة بينها، والتعامل على أساس البيانات التي تم تخزينها مُسبقاً وكيفية التصرف في المواقف المستجدة التي تطراً عليها.

لماذا يهتم الإنسان بالتعلم الآلي




يعود الاهتمام المتزايد بالتعلم الآلي لنفس الأسباب التي جعلت من عمليات التنقيب عن البيانات أكثر شيوعاً مؤخراً، فبسبب تضخم أحجام البيانات المتاحة عن أي وقت مضى، ومعالجة الحوسبة الإلكترونية الأرخص سعراً والأقل تكلفة من الاعتماد على العنصر البشري، بالإضافة إلى القدرات العالية في تخزين البيانات بدلاً من استخدام المستندات والأوراق.

كل هذا يعني أن هناك فرص أفضل في زيادة الإنتاجية والكشف عن النماذج بشكل تلقائي، وإمكانية معالجة وتحليل البيانات الضخمة الأكثر تعقيداً لتحقيق نتائج سريعة وأكثر دقة. ستتمتع المؤسسات والقطاعات الصناعية والتجارية والخدمية بفرص مؤكدة في تحقيق العائد الربحي الأكبر وتسيير أعمالها واتخاذ قراراتها بشكل آلي ودقيق لتجنب المخاطر الغير متوقعة التي يتسبب فيها العنصر البشري.

من الذي يستخدم التعلم الآلي في عصرنا الحالي




معظم المصانع والمؤسسات الضخمة التي تتعامل مع كميات هائلة من البيانات أدركت جيداً ما هي قيمة تكنولوجيا التعلم الآلي، فمن خلال استخلاص الأفكار الجديدة من البيانات الأساسية تكون هذه المؤسسات قادرة على العمل بشكل أكثر كفاءة واكتساب ميزة التفوق على منافسيها.

في القطاع المالي، تستخدم البنوك والشركات الاستثمارية تقنيات التعلم الآلي لهدفين: مد اليد العون للمستثمر لإشعاره بأسعار الأسهم والوقت المناسب للقيام بعمليات التداول. بينما الهدف الآخر هو لتحديد الرؤى والأفكار المهمة لمنع عمليات النصب والإحتيال باستخدام المراقبة الإلكترونية، ومن خلال استقطاب البيانات الهامة للتعرف على العملاء الذين لديهم هوية عالية الخطورة قد تشكل لهم أي تهديد.

في مجال الطب والرعاية الصحية، يمكن تشخيص المرضى والمصابين من خلال تحليل البيانات المتوفرة وتقديم سبل العلاج الأفضل لهم. في حقول النفط والغاز، يتم البحث عن مصادر الطاقة الجديدة وتحليل المعادن في باطن الأرض، تبسيط توزيع أنواع الزيوت لجعله أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.

الوكالات الحكومية ومنظمات السلامة العامة والمرافق الخدمية تعمل على تسخير التعلم الآلي في حماية الموارد البشرية والأموال واكتشاف عمليات الإحتيال وتقليل هجمات سرقة الهوية واحتيال الشخصية.

في المتاجر الإلكترونية، يتم الاعتماد على التعلم الآلي من أجل تحليل بيانات السجل الخاص بالأشخاص لمعرفة أولويات اهتماماتهم ومواقع البيع التي قاموا بزيارتها مؤخراً لعرض المنتجات المتشابهة التي يمكن أن تحظى على إعجابهم. أيضاً يمكن الإعتماد على التعلم الآلي في تنفيذ حملات تسويقية موسعة ووضع خطط جديدة للأسعار وتخطيط توريد البضائع وتحسين المعاملات التجارية مع العملاء.

في وسائل النقل، يتم الاعتماد على التعلم الآلي لتحديد الإتجاهات والكشف عن الطرق الصالحة والطرق التي ينبغي تجنبها لتفادي المخاطر المحتملة. التعلم الآلي هو أحد سمات الذكاء الإصطناعي الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر فرصة للتعلم ذاتياً دون أن تتم برمجتها بشكل صريح، حيث يركز على تطوير التطبيقات والبرامج المُتغيرة بانتظام في كل مرة تواجه فيها أنماط جديدة من البيانات.

إذا كنت تشعر أنك لازلت مشوش في فهم التعلم الآلي، تذكر ما يحدث عندما تقوم بإضافة بعض المنتجات الجديدة إلى عربة التسوق أثناء الشراء من مواقع البيع الإلكتروني، فستلاحظ بعدها أن الموقع بدأ في تقديم العروض والمنتجات المشابهة التي ربما قد تعجبك أيضاً. كيف عرف ذلك من تلقاء نفسه ؟ الإجابة هي بفضل التعلم الآلي الذي يتيح الفرصة أمام أجهزة الكمبيوتر للتعلم ذاتياً وفهم المستجدات والتعامل على اساس البيانات المُقدمة مُسبقاً والتصرف من نفسه دون الحاجة إلى الأيدي البشرية.

تعليقات