تمكّن نماذج التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي (AI) أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وإصدار تنبؤات أو أحكام دون الحاجة إلى برمجة صريحة. نماذج تعلّم الآلة هي مصدر الإلهام وراء التطورات الرائدة في عالم التكنولوجيا سريع التغير. عندما تفشل البرمجة التقليدية، فإنها تمنحنا حلاً ديناميكيًا للمشاكل المعقدة.
نماذج التعلم الآلي هي قلب وروح الذكاء الاصطناعي. في هذه المدونة، سنتعرف في هذه المدونة على نماذج تعلّم الآلة وأنواعها المختلفة وتطبيقاتها في العالم الحقيقي، وكيفية اختيار أفضل نموذج لاحتياجاتك الخاصة.
ما هو نموذج التعلم الآلي؟
نموذج التعلم الآلي هو برنامج تستخدمه أجهزة الكمبيوتر لاتخاذ قرارات أو تنبؤات. فهو يتعلم من الأمثلة والبيانات السابقة لاكتشاف الأشياء بشكل مستقل.
تخيل أنك تعلم الكمبيوتر التعرف على صور القطط والكلاب. ستعرض عليه مجموعة من صور القطط والكلاب وتخبره أي منها قطط وأيها كلاب. يتعلم الكمبيوتر من هذه الأمثلة ويبدأ في التعرف على الاختلافات بين القطط والكلاب.
بمجرد أن يتعلم ما يكفي، يمكنك أن تعرض عليه صورة جديدة، وسيخبرك ما إذا كانت قطة أو كلباً. يحقق ذلك من خلال توظيف ما تعلمه من صور التدريب.
تعمل نماذج التعلم الآلي بمثابة دماغ الكمبيوتر. وهي عبارة عن إطار عمل رياضي أو خوارزمي يساعد الحاسوب على التخمين أو فرز الأشياء أو اتخاذ قرار بشأن الأشياء عند إعطاء معلومات. يصبح النموذج أكثر ذكاءً من خلال الاطلاع على المعلومات القديمة ومن ثم يمكنه استخدام تلك المعرفة لتخمين أشياء جديدة لم يرها من قبل.
ما هي خوارزمية التعلم الآلي؟
خوارزمية التعلم الآلي (ML) هي مجموعة من القواعد والإجراءات الرياضية والإحصائية التي يستخدمها نموذج التعلم الآلي لفهم الأنماط وإصدار تنبؤات أو أحكام بناءً على البيانات.
تساعد خوارزميات التعلم الآلي أجهزة الكمبيوتر على تعلم الأشياء من المعلومات، والعثور على الأنماط، وإجراء التخمينات أو الخيارات. تعمل هذه الخوارزميات كأساس لنماذج التعلم الآلي. تُستخدم هذه النماذج في مختلف أنواع العمل في مختلف الصناعات للكشف عن المعلومات المهمة وأداء المهام تلقائيًا بناءً على ما تعلمته من البيانات.
الفرق بين خوارزمية التعلم الآلي ونموذج التعلم الآلي
إن فهم الفرق بين خوارزمية التعلّم الآلي ونموذج التعلّم الآلي أمر بالغ الأهمية عند الشروع في رحلة التعلّم الآلي.
تشبه خوارزمية التعلم الآلي المبادئ التوجيهية والإجراءات الرياضية لنظام التعلم الآلي الخاص بك. فهي تعمل كمحرك حاسوبي، حيث تقوم بمعالجة بياناتك المدخلة، وتحويلها، والأهم من ذلك، التعلم منها.
من ناحية أخرى، نموذج التعلم الآلي هو نتيجة أو تمثيل فعلي يظهر بعد تطبيق خوارزمية التعلم الآلي على مجموعة بيانات محددة. وهو يحتوي على المعرفة أو الأنماط التي جمعتها الخوارزمية من مجموعة البيانات المحددة تلك. بعبارة أخرى، هو النتيجة النهائية لعملية التعلم.
تخيل خوارزمية التعلم الآلي ككتاب طبخ أو مجموعة تعليمات تقود عملية التعلم. إنه يشبه وجود كتاب طبخ يرشدك إلى كيفية تحضير طبق ما. من ناحية أخرى، نموذج التعلم الآلي هو نتيجة اتباع تلك الصيغة. إنه يشبه الطبق النهائي.
أنواع نماذج التعلم الآلي
يتضمن التعلّم الآلي مجموعة واسعة من النماذج والخوارزميات التي تنقسم بشكل عام إلى ثلاث فئات: التعلّم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز. هناك العديد من الفئات الفرعية والنماذج المتخصصة ضمن كل فئة من هذه الفئات. فيما يلي نظرة عامة سريعة على الأنواع المختلفة لنماذج التعلم الآلي الشائعة:
01. نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف
نموذج التعلّم تحت الإشراف هو فئة معينة من نماذج التعلّم الآلي المختلفة التي تستخدم بيانات مصنفة للتدريب. تتعلم الخوارزمية توليد تنبؤات أو أحكام في التعلم الخاضع للإشراف من خلال تعيين بيانات المدخلات إلى تسميات الهدف المعروفة. تُستخدم هذه النماذج للمهام التي تتطلب التنبؤ بنتيجة بناءً على ميزات المدخلات. فيما يلي بعض نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف الشائعة:
- الانحدار الخطي: يتنبأ نموذج الانحدار الخطي بمخرجات عددية مستمرة في مهام الانحدار. عندما تحتاج إلى التنبؤ بمخرج عددي متصل، يمكنك استخدام نماذج الانحدار الخطي. يحدد أفضل اتصال خطي مناسب بين متغيرات المدخلات والمتغير الهدف.
- الانحدار اللوجستي: يُستخدم الانحدار اللوجستي لمهام التصنيف الثنائي مع خيار ثنائي (نعم/لا) كمخرجات. وبناءً على سمات الإدخال الخاصة بك، فإنه يحسب احتمال النتيجة الثنائية.
- أشجار القرار: تُستخدم أشجار القرار لكل من نماذج التصنيف والانحدار. وهي تبني هيكلًا شبيهًا بالشجرة حيث تعكس كل عقدة قرارًا يستند إلى ميزة ما، حيث تمثل الأوراق تسمية الفئة النهائية أو القيمة العددية.
- الغابة العشوائية: الغابة العشوائية هي استراتيجية تعلم تجميعية تمزج بين العديد من أشجار القرار لزيادة دقة التنبؤ مع تقليل الإفراط في التهيئة. وهي طريقة للتعلم التجميعي تدمج العديد من أشجار القرار.
- آلات دعم المتجهات (SVM): SVM هي خوارزمية متطورة للتصنيف تجد المستوى الفائق الأمثل لتقسيم فئات مساحة الميزة. يمكنها تصنيف البيانات الثنائية ومتعددة الفئات.
- K-أقرب الجيران (K-NN): K-NN هي خوارزمية تصنيف وانحدار أساسية ولكنها ممتازة. وهي تحدد فئة أو قيمة نقطة البيانات الخاصة بك بناءً على فئة الأغلبية أو متوسط قيمة أقرب جيرانها من جيرانها k في بيانات التدريب.
- باييز الساذج: باييز الساذج هي خوارزمية تصنيف احتمالية تستند إلى نظرية باييز. وهي تؤدي مهام تصنيف النصوص مثل اكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها وتحليل المشاعر.
- الشبكات العصبية: نماذج التعلّم العميق مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) هي نماذج خاضعة للإشراف قابلة للتكيف بدرجة كبيرة. يمكنك استخدام نماذج التعلم الآلي هذه لمجموعة متنوعة من مهام التعلم تحت الإشراف، مثل تصنيف الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.
02. نماذج التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف
التعلّم غير الخاضع للإشراف هو نوع من التعلّم الآلي الذي تبحث فيه الخوارزمية عن الأنماط والبنى في البيانات دون إنتاج مخرجات مصنفة. تحاول هذه الطرق إيجاد أنماط أو ارتباطات متأصلة في البيانات بدلاً من التنبؤ بتسميات محددة. فيما يلي عدد من نماذج التعلم الآلي الشائعة غير الخاضعة للإشراف:
- تجميع K-Means: K-means هي طريقة تجميع شائعة تقسم البيانات إلى مجموعات بناءً على أوجه التشابه. وتسعى هذه الطريقة إلى تقليل التباين داخل المجموعات من خلال تعيين نقاط البيانات إلى أقرب مركز مجموعة بشكل متكرر.
- التجميع الهرمي: يؤدي التجميع الهرمي إلى إنشاء مخطط شجري، وهو عبارة عن بنية عنقودية شبيهة بالشجرة. يمكن أن يصوّر العلاقات الهرمية بين نقاط البيانات.
- نماذج المزيج الغاوسي (GMMs): تجمع نماذج GMMs بين توزيعات غاوسية مختلفة لتمثيل البيانات. وكثيراً ما يتم استخدامها في التجميع وتقدير الكثافة.
03. نماذج التعلم الآلي المعزز
التعلم المعزز هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع محيطه. يتعلم الوكيل سياسة تعمل على تحسين المكافآت التراكمية بمرور الوقت من خلال تلقي المدخلات في شكل مكافآت أو عقوبات. فيما يلي بعض الأمثلة على نماذج وخوارزميات التعلم المعزز الشائعة:
- التعلّم الكمي: التعلّم الكمي هو خوارزمية تعلّم تعزيزية شائعة خالية من النماذج تساعد الوكلاء على تعلّم أفضل سياسة لاختيار الإجراءات. وهي تحتفظ بجدول Q الذي يخزن المكافآت التراكمية المتوقعة لكل زوج من الإجراءات والحالات.
- الشبكات الكمية العميقة (DQN): DQN هو امتداد للتعلم الكمي يستخدم الشبكات العصبية العميقة لتقريب قيم Q. وقد أثبتت فعاليتها في حل المهام المعقدة.
- SARSA (حالة-إجراء-مكافأة-حالة-إجراء-حالة-عمل): SARSA، مثل التعلّم الكميّ، هي خوارزمية تعلّم معزز خالية من النماذج. وهي تحدد أفضل سياسة من خلال تقدير قيم Q لأزواج الإجراءات-الحالة-الحالة واستخدام التعديلات على السياسة.
تطبيقات نماذج التعلم الآلي
لنماذج التعلّم الآلي (ML) تطبيقات عديدة في مجموعة متنوعة من الأعمال والمجالات نظرًا لقدرتها على تقييم البيانات وتوليد التنبؤات وأتمتة العمليات. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام نماذج التعلم الآلي:
01. التعرف على الصور والرؤية الحاسوبية
- اكتشاف الأجسام: يمكن لنماذج التعلم الآلي التعرف على الأجسام في الصور أو مقاطع الفيديو وتحديد موقعها، وهو أمر مفيد في السيارات ذاتية القيادة والمراقبة والرعاية الصحية.
- التعرّف على الوجوه: التعرّف على وجوه الأفراد والتأكد منها، وهو أمر شائع الاستخدام في أنظمة الأمان والأجهزة المحمولة.
02. معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
- تحليل المشاعر: تحليل المشاعر هو عملية معرفة النبرة (إيجابية أو سلبية أو محايدة) للبيانات النصية. وغالبًا ما يُستخدم ذلك في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل تعليقات العملاء.
- ترجمة اللغات: ترجمة النص من لغة إلى أخرى، كما يظهر في أدوات مثل Google Translate.
- توليد النص: إنشاء نص يبدو وكأن شخصًا ما كتبه. وهذا مفيد لروبوتات المحادثة وإنشاء المحتوى والمساعدين الافتراضيين.
03. أنظمة التوصية
- توصيات المحتوى: التوصية بمنتجات أو أفلام أو موسيقى أو مقالات للعملاء بناءً على سلوكهم وتفضيلاتهم السابقة (على سبيل المثال، Netflix وAmazon).
- التسويق المخصص: تزويد المستخدمين بإعلانات ومحتوى مستهدف حسب اهتماماتهم.
04. الرعاية الصحية
- تشخيص الأمراض: مساعدة المهنيين الطبيين في تشخيص الأمراض باستخدام الصور الطبية (مثل صور الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي) وبيانات المريض.
- اكتشاف العقاقير: يُعرف التنبؤ بالعقاقير المرشحة المحتملة وفائدتها في علاج أمراض معينة باسم اكتشاف العقاقير.
05. التمويل
- تقييم الائتمان: تقييم مصداقية الشخص أو المؤسسة من أجل تحديد قبول القرض.
- التداول الخوارزمي: استنادًا إلى بيانات السوق، لإصدار أحكام بشأن التداول في الوقت الفعلي.
06. كشف الاحتيال باستخدام نماذج التعلم الآلي
- كشف الاحتيال في بطاقات الائتمان: تحديد المعاملات الاحتيالية باستخدام البيانات السابقة وأنماط الإنفاق.
07. المركبات ذاتية القيادة
- السيارات ذاتية القيادة: تقوم نماذج التعلم الآلي بتحليل بيانات المستشعرات لتحديد كيفية القيادة، مما يضمن الكفاءة والسلامة.
08. التعليم باستخدام نماذج التعلم الآلي
- التعلم المخصص: إعداد محتوى تعليمي مخصص لمتطلبات كل طالب وقدراته.
09. الرصد البيئي
- نمذجة المناخ: تحليل تغير المناخ والتنبؤ بأنماط الطقس.
10. الأمن باستخدام نماذج التعلم الآلي
- كشف التسلل: الكشف عن سلوك الشبكة غير المعتاد لاكتشاف الهجمات الإلكترونية وإيقافها.
تحسين نماذج التعلم الآلي باستخدام QuestionPro
QuestionPro هي عبارة عن منصة برمجية لاستطلاعات الرأي تساعد الشركات على تصميم الاستطلاعات وتوزيعها وتحليلها لجمع الملاحظات والرؤى والبيانات المهمة من جمهورها المستهدف. يمكن للمنصة المساعدة في إنشاء نماذج التعلم الآلي وتحسينها بطرق متنوعة:
جمع البيانات
يمكنك استخدام QuestionPro لإنشاء الاستبيانات وتوزيعها لجمع بيانات منظمة من المستجيبين. يمكن استخدام هذه البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي.
يمكنك، على سبيل المثال، جمع تعليقات العملاء أو تقييمات المنتجات أو تفضيلات المستخدمين لتدريب نماذج لتحليل المشاعر أو أنظمة التوصيات أو تقسيم العملاء.
ميزات التصميم
تتطلب نماذج التعلم الآلي خصائص (متغيرات) ذات صلة لإنشاء تنبؤات أو تصنيفات. تحتوي بيانات الاستبيانات في كثير من الأحيان على معلومات مهمة يمكن استخدامها في التعلم الآلي. يمكنك استخدام QuestionPro لتطوير الاستبيانات التي تلتقط صفات أو خصائص محددة ضرورية لعمل النمذجة الخاص بك.
على سبيل المثال، في استبيان رضا العملاء، يمكنك جمع بيانات مثل العمر والجنس والجغرافيا وتاريخ الشراء واستخدامها لبناء نماذج تنبؤية.
اختبار A / B
يمكنك استخدام QuestionPro لتصميم وإجراء اختبارات A/B لتقييم فعالية التعديلات أو التدخلات المختلفة للنموذج. يمكن أن تكون هذه المعلومات مفيدة للغاية في تحسين وتحسين نماذج التعلم الآلي.
التحسين المستمر
يمكن للمؤسسات تحديث نماذج تعلّم الآلة وتحسينها باستمرار من خلال إجراء استطلاعات وجمع بيانات جديدة بشكل منتظم. ومع توفر بيانات جديدة، يمكن إعادة تدريب النماذج لتظل حديثة مع الحفاظ على الدقة والملاءمة.
التخصيص والتجزئة
يمكنك استخدام بيانات الاستبيانات لتصنيف جمهورك بناءً على اختياراتهم أو إجراءاتهم أو خصائصهم الديموغرافية. يمكن لأنظمة التوصيات القائمة على التعلُّم الآلي والإعلانات المستهدفة الاستفادة من هذه الشرائح لتخصيص تجربة المستخدم أو الأنشطة التسويقية، وبالتالي زيادة فعاليتها.
هل أنت مستعد لتكثيف البحث واتخاذ قرارات قائمة على البيانات؟ ابدأ الآن في جمع البيانات الأكثر ذكاءً وتحليلها والتصرف بناءً عليها.
