تعلم الآلة ، أو Machine Learning (ML) ، هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) وقد حظي باهتمام كبير بسبب ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و DALL-E. فهو يُمكِّن أنظمة الكمبيوتر من التكيف والتعلم من التجارب السابقة ، مما يجعله مفهومًا مُعترفًا به على نطاق واسع. بينما زادت شعبيته مؤخرًا ، ينتشر تعلم الآلة بالفعل في العديد من سيناريوهات الحياة الواقعية.
هل تشعر بالفضول بشأن استخداماته اليومية؟ دعنا نتعمق في بعض الأمثلة الشائعة لتعلم الآلة أثناء العمل. تحقق من ما هو تعلم الآلة؟ شرح الخوارزميات الذكية.
ما المقصود بتعلم الآلة؟
تعلم الآلة هو عِلم تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تستخدمها أنظمة الكمبيوتر لأداء المهام بدون تعليمات واضحة ، اعتمادًا على الأنماط والاستدلال بدلاً من ذلك. وتستخدم أنظمة الكمبيوتر خوارزميات تعلم الآلة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات السابقة والتعرّف على أنماط البيانات. وهذا يسمح لها بتوقع النتائج بصورة أكثر دقة من مجموعة بيانات مدخلة مُعينة . على سبيل المثال ، يُمكن لعلماء البيانات تدريب تطبيق طبي على تشخيص مرض السرطان من صور الأشعة السينية عن طريق تخزين ملايين الصور المفحوصة والتشخيصات المقابلة.
يساعد تعلم الآلة الأعمال عن طريق دفع عجلة النمو وفتح سبل إيرادات جديدة وحل المشكلات الصعبة والمُعقَّدة والكبيرة. فالبيانات هي القوة المحركة الحاسمة وراء صنع القرار التجاري ، ولكن في الأحوال التقليدية ، كانت تستخدم الشركات البيانات من مصادر مختلفة ، مثل ملاحظات العملاء والموظفين والوضع المالي. وتعمل أبحاث تعلم الآلة على أتمتة هذه العملية وتحسينها. عن طريق استخدام البرمجيات التي تُحلل كميات هائلة من البيانات بسرعات عالية ، تستطيع الأعمال تحقيق النتائج المُستهدفة بصورة أسرع. تحقق من كيف تصبح مهندس تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: دليل المُبتدئين.
1. تطبيقات المساعدة الشخصية وروبوتات الدردشة
يظهر أحد أكثر الاستخدامات العملية لتعلم الآلة في المساعد الشخصي وروبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي. تعتمد الأدوات الشائعة مثل Alexa و مساعد Google و Siri على خوارزميات ML التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP — ما هو NLP؟) وتقنيات التعلم العميق لفهم أنماط اللغة ولهجاتها وسياقها. وهذا يُمكِّنها من الانخراط في مُحادثات تُشبه إلى حد كبير المُحاكاة البشرية.
القدرة على فهم لغة الإنسان تُبسط بشكل كبير تفاعلاتنا مع أنظمة الكمبيوتر. من خلال توفير أمر أو مُطالبة إلى روبوت الدردشة أو مساعد شخصي ، يُمكنه أداء المهام بدقة أو تقديم إجابات ذات صلة.
مثال على ML في العمل هو استخدام روبوتات الدردشة في خدمة العملاء. تستخدم العديد من متاجر التجارة الإلكترونية هذه الميزة ، مما يسمح للعملاء بطرح الأسئلة وتُلقي ردود فورية من الروبوتات المُخصصة.
2. الرد الآلي بالبريد الإلكتروني
استخدام آخر شائع في الحياة الواقعية لتعلم الآلة هو الرد الآلي للبريد الإلكتروني المدعوم من ML. ربما لاحظت أنه عندما تتلقى بريدًا إلكترونيًا في حسابك على Gmail ، فإنه يقترح خيارات استجابة دقيقة بناءً على سياق المحادثة. أصبحت هذه القدرة مُمكنة من خلال تقنيات ML و NLP.
وبالمثل ، فإنَّ رسائل البريد الإلكتروني التي تتلقاها فور الاشتراك في رسالة إخبارية ، أو إجراء عملية شراء ، أو حتى التخلي عن عربة التسوق ، كلها تلقائية. يتم إنشاء رسائل البريد الإلكتروني هذه بواسطة البرمجيات التي تستخدم مثل هذه النماذج ، مما يُتيح إرسالها فقط عند تشغيل إجراءات مُحددة. بالإضافة إلى ذلك ، يضمن روبوت الرد للبريد الإلكتروني هذا التخصيص في الرسائل.
يُوفر استخدام الروبوتات لإنشاء استجابات البريد الإلكتروني العديد من المزايا ، بما في ذلك:
- كفاءة مُعززة.
- تحسين خدمة العملاء.
- تجارب شخصية من خلال التعرف على تفضيلاتك.
- توفير التكاليف حيث يمكن إرسال رسائل البريد الإلكتروني دون تدخل بشري.
3. التمويل الشخصي والمصرفية
دخلت خوارزميات تعلم الآلة أيضًا في القطاع المالي والمصرفي ، مما يُوفر استخدامات قيِّمة. إحدى الطرق التي تستخدم بها البنوك خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هي تقنيات متقدمة للكشف عن الاحتيال ، والتي توفر أمانًا قويًا لأصولك. يُمكن لنماذج ML لاكتشاف الاحتيال في البنوك أن تفرق بين المعاملات القانونية وغير القانونية من خلال الاستفادة من طرق التعرف على الصور والنصوص لتعلم الأنماط وتحديد الأنشطة الاحتيالية.
تعلم الآلة مُفيد أيضًا في التمويل الشخصي ، لا سيما في إدارة المحافظ. تستخدم منصات الاستثمار عبر الإنترنت ، التي تعمل كمُستشار آلي ، تعلم الآلة للمساعدة في بناء ومراقبة وأتمتة إدارة المحافظ المتنوعة. تتعرف هذه المنصات على تفضيلاتك لأصول أو مخاطر مُحددة وتُساعد في إنشاء محفظتك وفقًا لذلك دون إشراف بشري.
بالإضافة إلى ذلك ، يُتيح تعلم الآلة إمكانية التنبؤ بالسوق في التمويل الشخصي. يُمكن لخوارزميات BL أن تتنبأ بأسعار الأسهم واتجاهات السوق من خلال تحليل البيانات التاريخية. تُمكِّنك هذه الرؤية من تطوير استراتيجيات تداول فعَّالة وتحديد فرص التداول المناسبة. تحقق من بعض الطرق التي تستخدم فيها البنوك الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لخدمتك بشكل أفضل.
4. الرعاية الصحية والتشخيص الطبي
برز تعلم الآلة أيضًا كأداة حاسمة في صناعة الرعاية الصحية ، حيث يُقدم العديد من الفوائد للتشخيص الطبي ، ورعاية المرضى ، والنتائج الشاملة. جيث يتعاون مع تقنيات الرعاية الصحية المُختلفة التي تعمل على تحسين العافية بعدة طرق.
فيما يلي الاستخدامات الحاسمة لتعلم الآلة في مجال الرعاية الصحية:
- تحلل خوارزميات تعلم الآلة بيانات المريض ، بما في ذلك الأعراض والسجلات الطبية ونتائج المختبر وعمليات التصوير بالأشعة للمساعدة في التشخيص الدقيق للمرض والتنبؤ به.
- من خلال تحليل خصائص المريض والمعلومات الجينية وتاريخ العلاج والبيانات السريرية ، يطور تعلم الآلة خطط علاج شخصية مُصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفردية.
- يُسهل تعلم الآلة تحليل الأشعة السينية ، وفحص التصوير بالرنين المغناطيسي ، وشرائح علم الأمراض ، ويكشف تلقائيًا عن التشوهات ، ويحدد ميزات معينة ، ويساعد أخصائيي الأشعة في تشخيص الأمراض.
- تعمل نماذج ML على تحسين عمليات اكتشاف الأدوية من خلال تمكين تحسين التجارب السريرية وتجنيد المرضى وتحديد المُرشحين المُناسبين لعلاجات معينة.
- يعمل تعلم الآلة على تحسين عمليات الرعاية الصحية من خلال توفير أنظمة إدارة سلسلة التوريد والتنبؤ بفشل المعدات وتحسين تخصيص الموارد.
- يُتيح تعلم الآلة التحليلات التنبؤية ، والعمل مع أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) القابلة للارتداء لمراقبة المرضى وتقديم الإنذارات المُبكرة.
توضح هذه التطبيقات إمكانات تعلم الآلة لإحداث ثورة في الرعاية الصحية وتحسين دقة التشخيص وفعالية العلاج والرعاية الشاملة للمرضى. تحقق من الآثار الإيجابية والسلبية التي يُمارسها الذكاء الاصطناعي بالفعل على الرعاية الصحية.
5. السيارات ذاتية القيادة
يلعب تعلم الآلة دورًا مُهمًا في تطوير السيارات الحديثة ، وتُعتبر Tesla مثالاً بارزًا على ذلك. تعتمد سيارات Tesla على أجهزة AI التي تُوفرها NVIDIA ، والتي تتضمن نماذج ML غير الخاضعة للإشراف والتي تُتيح التعرف على الكائنات وإمكانيات الكشف عنها. لكنها ليست فقط سيارات Tesla التي تُوفر ميزات القيادة الذاتية.
تجمع هذه السيارات معلومات شاملة حول محيطها وهي مُجهزة بأجهزة استشعار مختلفة مثل الكاميرات ، و LiDAR ، والرادار ، و GPS. ثم تتم معالجة هذه البيانات لضمان الإدراك الدقيق واتخاذ القرار الفعَّال. تستخدم السيارات ذاتية القيادة تقنيات التعريب المتزامن ورسم الخرائط (SLAM) ، والاستفادة من بيانات المستشعر لإنشاء خرائط محدثة تساعد على التنقل.
تساهم نماذج ML بشكل أكبر في السيارات ذاتية القيادة من خلال تحديد المسارات المثلى والمساعدة في اتخاذ القرار في الوقت الفعلي. تسهل هذه النماذج أيضًا تطوير أنظمة تكيفية قادرة على اكتشاف الأعطال المُحتملة في السيارة والتنبؤ بها.
من خلال دمج تعلم الآلة ، أصبحت السيارات أكثر ذكاءً واستقلالية وقادرة على تعزيز السلامة والكفاءة على الطرق.
6. التنقل والمواصلات
لقد رفعت خوارزميات تعلم الآلة من معايير التنقل والمواصلات لدينا. تستخدم تطبيقات استدعاء الرحلات مثل Uber نماذج ML لأتمتة ميزات مثل تسعير الركوب ، ومواقع الالتقاء ، والطرق المثلى ، والوقت المُقدر للوصول ، مما يجعل تنقلاتنا اليومية أكثر ملاءمة.
خرائط Google هي أداة قيمة أخرى تستفيد من ML لتحسين تنقلاتنا الإعتيادية. يُوفر استخدام بيانات الموقع الجغرافي التنقل الذكي ، وتوقعات حركة المرور ، والتوصيات المُخصصة ، مما يضمن السفر الفعًّال.
في صناعة الطيران ، تعمل خوارزميات ML على تمكين أنظمة الطيار الآلي للطائرات ، بما في ذلك الرحلات الجوية التجارية. يضمن هذا التكامل بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة عمليات آمنة وموثوقة.
علاوة على ذلك ، تساهم خوارزميات ML في تطوير أنظمة ذكية للتحكم في إشارات المرور. تقوم هذه الأنظمة بتحليل بيانات تدفق حركة المرور في الوقت الفعلي وضبط توقيت الإشارات وفقًا لذلك ، مما يُقلل الازدحام وأوقات الانتظار لتحسين تجارب التنقل الإجمالية. تحقق من ما هو الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS)؟
7. مواقع التواصل الاجتماعي
تُستخدم خوارزميات تعلم الآلة أيضًا على نطاق واسع في مواقع الشبكات الاجتماعية ، حيث قدمت العديد من الميزات لتحسين تجربة المستخدم. علاوة على ذلك ، تستخدم العديد من شركات منصات التواصل الاجتماعي أيضًا الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لاكتشاف الهجمات الضارة ومنعها. وهنا بعض الأمثلة:
- تتضمن العديد من منصات الشبكات الاجتماعية الشهيرة مثل Facebook و Instagram و Snapchat ميزات التعرف على الوجوه لتطبيق عوامل التصفية المختلفة.
- تستخدم مواقع التواصل الاجتماعي نماذج ML لتخصيص المنشورات بناءً على تفضيلات المستخدم الفردية.
- الإعلانات المعروضة على هذه المنصات مُصممة خصيصًا لتُناسب اهتمامات المستخدمين ، وتوصي بالمنتجات والخدمات ذات الصلة.
- تُقدم الشبكات الاجتماعية اقتراحات للاتصالات والأصدقاء بناءً على شبكات المُستخدمين الحالية.
- يتم استخدام تقنيات تحليل المشاعر لتحليل المشاعر التي تنقلها الرموز التعبيرية.
تُساهم تطبيقات خوارزميات تعلم الآلة هذه في مواقع الشبكات الاجتماعية في تحسين تجربة المستخدم من خلال توفير محتوى مُخصص وتوصيات ذات صلة واتصالات اجتماعية محسنة. تحقق من كيفية التعرف على صورة تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي: بعض الطرق.
نظرة مستقبلية على مُستقبل تعلم الآلة
تُشير الاتجاهات الحالية المُتعلقة بتعلم الآلة إلى قابلية تطبيقه على نطاق واسع في مختلف الصناعات ، مما يُتيح أتمتة النظام ويُعزِّز تجارب المستخدم. من الرعاية الصحية إلى التمويل ، يغير تعلم الآلة طريقة عيشنا وعملنا وتفاعلنا مع التكنولوجيا.
بالنظر إلى المستقبل ، يحمل مستقبل تعلم الآلة إمكانات هائلة لمزيد من الابتكارات الرائدة. مع ظهور الأدوات والبرمجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، من المتوقع أن تستمر خوارزميات تعلم الآلة في لعب دور حاسم. يمتد تطبيقها إلى أي مجال يتطلب تحليل البيانات الضخمة والتعرف على الأنماط وتنفيذ الذكاء الاصطناعي.
مع تقدم تعلم الآلة ، يُمكننا توقع المزيد من التطورات والاكتشافات التي ستشكل كيفية الاستفادة من هذه التكنولوجيا القوية في مختلف الصناعات والجوانب من حياتنا. يُمكنك الإطلاع الآن على العوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها عند اختبار روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي للتأكد من دقتها.
