ما هي خوارزميات تعلم الآلة؟ أساسيات وطرق تطبيقها

انتشر استخدام خوارزميات تعلم الآلة في تفاصيل حياتنا اليومية، حيث نلمس آثاره الإيجابية بدءاً من التسويق للبضائع إلى قطاع الرعاية الصحية والتمويل. والتعلم الآلي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يدرّب الآلات وأجهزة الكمبيوتر بطرق متنوعة لكي تصل إلى مستوى ذكاء الإنسان.

ونظراً إلى أهمية مجال تعلم الآلة، تستعرض مقالتنا الخوارزميات المستخدمة فيه بالتفصيل وهي: التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، التعلم شبه الخاضع للإشراف، التعلم المعزز. بالإضافة للإشارة إلى 5 أمثلة مستمدة من الواقع.

مفهوم خوارزميات تعلم الآلة

خوارزميات التعلم الآلي Machine Learning Algorithms هي عبارة عن القواعد والعمليات التي يلجأ إليها العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي لإنجاز المهام، وتتخذ هذه المهمات أشكال متنوعة مثل التنبؤات وبناء نماذج ذكية واستخراج أنماط بيانات جديدة. تعتبر هذه الخوارزميات هي البنية التحتية الأساسية التي يقوم عليها مفهوم تعلم الآلة بكل مراحله [1].

أما استخدام خوارزمية التعلم الآلي فهو موجود في مجالات متنوعة، على سبيل المثال تستعمل للتعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، وإنشاء أنظمة التوصية، والكشف عن الاحتيال، والسيارات ذاتية القيادة، وما إلى ذلك. ينصح الخبراء دائماً بالاعتماد على كمية بيانات ضخمة في أثناء تدريب الخوارزمية لأنها طريقة مضمونة للحصول على أداء فعال فيما بعد [1] [2].

أنواع خوارزميات تعلم الآلة

من المهم فهم خوارزميات التعلم الآلي المختلفة للتعرف على كيفية التعامل مع كل نوع وتطبيقاته. وللأسف يوجد اختلاف في التصنيف بين الدارسين، ولكن بشكل عام يمكننا تقسيمها إلى فئات وفق الآتي: [3]

التعلم الخاضع للإشراف Supervised learning

يُطلق عليه أيضاً اسم التعلم الموجه وهو النوع الذي يتم فيه تدريب الآلات وأجهزة الكمبيوتر تحت إشراف العنصر البشري، حيث تكون عملية تزويد الآلة ببيانات التدريب قائمة على كل من المدخلات والتنبؤات، وبعد عرض الإجابة الصحيحة أو ما يسمى بالمخرجات يصبح لديها قدرة على إيجاد الإجابة وحدها. 

التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning

هي الخوارزمية التي يستخدمها التعلم الآلي بهدف اكتشاف الأنماط وبناء نماذج وصفية، وتعتمد على تدريب الحواسيب والآلات بواسطة بيانات غير مسماة (غير مصنفة). وفي هذا النوع لا يوجد تدخل بشري على الإطلاق، وبالتالي هو مفيد للحالات التي لا يعرف فيها الإنسان ما الذي يبحث عنه في البيانات.

التعلم شبه الخاضع للإشراف Semi-Supervised Learning

إحدى خوارزميات التعلم الآلي التي تقع في مستوى متوسط بين النوعين السابقين، حيث تأتي بيانات التدريب المستعملة في تعليم الآلات على شكل بيانات مسماة وبيانات أخرى غير مسماة. وتكتسب هذه الخوارزمية شعبية واسعة ضمن عالم الذكاء الاصطناعي لأنها توفر تكاليف تصنيف البيانات.

التعلم المعزز  Reinforcement Learning

يشبه هذا النوع من التعلم الآلي طريقة تعليم البشر، حيث يقوم بشكل رئيسي على نظام المكافأة والعقاب، كذلك يستخدم الملاحظات التي جُمعت من التفاعل مع البيئة. ويكون التكرار هو وسيلة لتعليم الآلة على اتخاذ القرارات الصحيحة في الوقت المناسب.

تطبيقات عملية لخوارزميات التعلم الآلي

مع اعتماد 48% من الشركات على التعلم الآلي في العالم [4]، يبدو استكشاف أمثلة واقعية أمراً ضرورياً للجميع، وخاصة أن تأثيرها ينعكس على تفاصيل حياتنا اليومية. فيما يلي مجموعة أمثلة على التطبيقات الشائعة لتعلم الآلة: [5]

التعرف على الوجه

سواء كنت تريد تشغيل الهاتف المحمول أو تستخدم مواقع السوشيال ميديا، فإن خاصية التعرف على الوجه لا بد أنها مفيدة لك. على سبيل المثال يُستخدم التعلم الآلي في تطبيق فيسبوك للتعرف على صور المستخدمين من خلال ملامح الوجه فقط. 

التوصية بالمنتجات

كيف يعرف متجر أمازون تفضيلاتك عند الشراء! ببساطة، يستند إلى الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي وهكذا يبني أنظمة توصية احترافية وذات نتائج عظيمة، وفي مقدمتها تقنيات التعلم الآلي التي تفسّر البيانات وتعالجها للتنبؤ بما يرغب به كل مستخدم.

تطور الرعاية الصحية

يستفيد قطاع الرعاية الصحية من خوارزميات التعلم الآلي في مجالات عديدة، على سبيل المثال يعزز التحول إلى الاستخدام الدائم للسجلات الطبية الإلكترونية، كذلك يتيح الكشف المبكر عن الأمراض الخطيرة والتشوهات في الجنين قبل الولادة، ويحسّن بالتأكيد جودة التشخيص وتحديد وسائل العلاج.

تصفية البريد العشوائي

يعمل التعلم الآلي بشكل خفي على تنظيف صناديق البريد الإلكتروني من الرسائل العشوائية المزعجة، وهذا يعني أن الرسائل المهمة للمستخدم لن تضيع بين مئات الإيميلات. وفي الحقيقة، يعتمد تحديد الرسائل غير المرغوب بها على نص الرسالة والموقع الفعلي للمرسل وعناوين IP.

كشف عمليات الاحتيال 

ساعد التعلم الآلي منذ ظهوره على حماية المعاملات المالية من جميع المخاطر المحتملة، حيث أصبحت عملية المراقبة بسيطة وغير مرهونة بالعامل البشري فقط، وذلك كله بفضل ظهور تقنيات التعلم الآلي سريعة الاستجابة، فهي تؤدي إلى تحسين تجربة العملاء في الخدمات المصرفية. 

وفي الختام يمكن القول: تنظر المراكز البحثية العالمية بترقب إلى تأثير خوارزميات التعلم الآلي في المستقبل، كما تتوالى التوقعات حول إمكانية استعمال تعلم الآلة في قطاعات جديدة لم تكن في الحسبان. وفي ظل النمو المتسارع للتكنولوجيا حول للعالم، لا أحد يعلم إلى أين يصل مستوى ذكاء الآلات وما هو مصير الكائنات البشرية.