0 Comment
Customer Reviews
التعلم الآلي أو تعلم النظام، نسمع هذا الشيء بشكل متكرر هذه الأيام. والسبب هو الطفرة المفاجئة التي جلبتها التقنيات الجديدة والمبتكرة في العالم، ولأن الناس جزء من التقنيات الجديدة، فإنهم يحبون هذه التكنولوجيا ويستخدمونها بوتيرة عالية جدًا. يعد التعلم الآلي مجالًا واسعًا للغاية وله قاعدة واستخدامات قوية. ومع ذلك، فهو جزء فرعي من الذكاء الاصطناعي ولكن يمكن استخدامه بدونه في العديد من المجالات.
في ملاحظة أساسية، التعلم الآلي هو عملية لجعل النظام يتعلم بعض السمات الأساسية للذكاء البشري مثل التفكير والتصرف. لكن في الصورة الكبيرة، إنها الدراسة الحسابية لبعض خوارزميات الكمبيوتر المعقدة التي يمكنها حل أي موقف يتوافق مع الذكاء البشري. أحد الجوانب القيمة لهذه التكنولوجيا هو أنها تركز على قوة الآلة في التعلم الذاتي عن طريق تغذيتها بالبيانات والمعلومات الأخرى ذات الصلة. عندما يتم تقديم بيانات جديدة إلى الجهاز، فإنه يتعلم ويتغير وينمو تلقائيًا من تلقاء نفسه.
في الوقت الحالي، أصبح كل شيء آليًا، ويتم إنشاء عدد لا يحصى من البيانات كل دقيقة. لإدارة مثل هذا الكم الكبير من البيانات المعقدة، تدخل تكنولوجيا التعلم الآلي حيز التنفيذ. يمكن استخدام الخوارزمية الخاصة بها لأغراض متعددة مثل تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة للبيانات وتصور البيانات لتوليد نتائج قيمة من شأنها أن تساعد في تحسين سير عمل الأعمال. بعد الاطلاع على البيانات، يمكن أن تساعد الرؤى الناتجة عن خوارزمية ML في التنبؤ بالوضع المستقبلي لأي مؤسسة. تتم هذه العملية برمتها باستخدام مفهوم هندسة الميزات أو اختيار الميزات وهو أمر معقد للغاية وطويل.
يتم تحسين جودة البيانات المُدرجة في النظام باستخدام عملية اختيار الميزات التي تؤثر أيضًا على جودة النتائج الإجمالية لنموذج التعلم الآلي. يعد هذا الارتجال في جودة البيانات أمرًا ضروريًا للنموذج لتقديم صور واضحة حول مواقف العمل المستقبلية. تتضمن عملية اختيار الميزات بشكل أساسي خمس خطوات: الحصول على البيانات، وتنظيف البيانات، وهندسة الميزات، وإنشاء نموذج للتعلم الآلي، وتدريب النموذج واختباره للتنبؤ بالمستقبل. يمكن تنفيذ هذه العملية برمتها عدة مرات للحصول على وضوح بشأن النتائج.
دعونا نجعل عملية اكتساب المعرفة لهذه التكنولوجيا أسرع وأكثر سهولة من خلال فهم كل جانب من خلال شرائح مختلفة والتمثيل الرسومي المناسب.
القالب 1: ما هو التعلم الآلي؟
كما ناقشنا من قبل، فهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي حيث يتم تغذية البيانات إلى الجهاز لجعله يتعلم من خلال تقنية التحليل الذاتي. تُستخدم خوارزميات الكمبيوتر المختلفة لدراسة البيانات وتحليلها ومساعدة الآلة في الحصول على تجربة آلية لإجراء التنبؤات. تسمى البيانات المستخدمة لتدريب الجهاز بيانات التدريب. في هذه العملية، لا يتم إجراء أي برمجة واضحة لاتخاذ القرار. وبدلاً من ذلك، فهو يعتمد بالكامل على النتائج التي تقدمها الآلة نفسها. تعد إحصائيات الحساب والنمذجة الإحصائية جانبين مهمين من هذه العملية.
تعد خوارزميات التعلم الآلي معقدة جدًا ولكن يمكن استخدامها لأغراض متعددة في نفس العملية لإجراء تنبؤات مختلفة من خلال نفس مجموعات البيانات عن طريق تعديل القليل في كل خطوة. يعد استخراج البيانات والتعلم العميق أيضًا أجزاء فرعية من التعلم الآلي، مع التركيز بشكل أساسي على مجموعات البيانات الشاملة والمعقدة.
بشكل عام، يعد التعلم الآلي مجالًا موسعًا يحتوي على العديد من السمات التي يجب تعلمها وفهمها باستخدام النهج المناسب. يأتي SlideTeam بطريقة ذكية من شأنها تعزيز تعلمك وجعل الأمور مفهومة بسهولة. تحتوي هذه الطريقة على عروض PPT مصممة بشكل مبتكر تحتوي على جميع المعلومات ذات الصلة حول مفهوم التعلم الآلي وحتى تحدد الجوانب العملية بإيجاز ووضوح. من فضلك لا تنتظر لفترة طويلة وقم بتجهيز هذه الشرائح بسرعة فائقة لتحقيق أقصى استفادة منها.
القالب 2: أنواع التعلم الآلي
الأنواع - تحدد بشكل أساسي الأساليب التي يستخدمها أي جهاز للتعلم بعد إدخال البيانات. يتكون التعلم الآلي بشكل أساسي من ثلاثة أنواع، وهي-
التعلم الخاضع للإشراف : في هذا التعلم، يتم تغذية الآلة بنوعين من البيانات المصنفة، أحدهما لتدريب النموذج والآخر لاختبار النموذج. وتسمى هذه بيانات التدريب وبيانات الاختبار، على التوالي. يتم استخدام مجموعتي البيانات هاتين لتعليم النماذج للمخرجات المطلوبة والمساعدة في عملية صنع القرار. يتم تمرير البيانات من خلال الخوارزميات، مما يقلل من الخطأ ويستخدم وظيفة الخسارة لتوليد نتيجة دقيقة. التصنيف والانحدار هما نوعان من المشاكل الأكثر شيوعًا التي يتم حلها باستخدام تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف.
التعلم غير الخاضع للإشراف: على عكس التعلم الخاضع للإشراف، فإنه يستخدم بيانات غير مصنفة لتشغيل خوارزمية التحليل. ليس هناك حاجة إلى تدخل بشري أثناء تنفيذ خوارزميات تعلم الآلة غير الخاضعة للرقابة، لأنها تجعل الآلة قادرة على اكتشاف الأنماط المخفية وتجميع البيانات داخل مجموعات البيانات. يتم حل المشكلات المتعلقة بتجميع البيانات بشكل شائع باستخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة.
التعلم المعزز: يتم إنشاء سلسلة من القرارات من خلال نموذج التعلم المعزز لتحقيق هدف في بيئة معقدة للغاية وغير مؤكدة للحصول على أفضل النتائج. في هذه العملية، يقوم الكمبيوتر بشكل متكرر بتنفيذ الوظيفة التجريبية ويتعلم من خلال إلقاء الأخطاء لإنشاء حل مناسب لأي مشكلة.
تعتمد كل هذه الخوارزميات على أنواع سابقة ويمكن تمييزها من خلال تقنيات البيانات والتحليل. يمكن فهم ذلك على نطاق واسع باستخدام شرائح PPT هذه المصممة بشكل أساسي لتوضيح الفرق بين هذه الطرق بأفضل طريقة. عزز تعلمك واستوعب المفهوم بوضوح عن طريق تنزيل هذه الشرائح.
القالب 3: حالات استخدام التعلم الآلي
يعد التعلم الآلي هو التكنولوجيا الأكثر شيوعًا مؤخرًا ويزداد شعبية بسبب الميزات المريحة وحالات الاستخدام واسعة النطاق. لديها مجموعة واسعة من التطبيقات في العالم الحقيقي. دعونا نلقي الضوء على التطبيق الأكثر استخدامًا للتعلم الآلي.
التعرف على الوجه والكلام: تستخدم خوارزميات التعلم الآلي في المقام الأول للتعرف على الوجه والكلام، وخاصة في مجال الدفاع لتحديد الأشياء والأشخاص والأسلحة والأماكن. تعد ميزة البحث الصوتي في Google أحد الأمثلة الأكثر شيوعًا لتطبيقات التعرف على الكلام للتعلم الآلي.
السيارات ذاتية القيادة : إنها حالة أخرى من الاستخدامات الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي. في هذه العملية، يتم إدخال بيانات القيادة في السيارة لتتعلم القيادة بنفسها. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للرقابة في هذه العملية لتدريب السيارات.
المساعدون الافتراضيون: يعتمد المساعدون الافتراضيون مثل Alexa وGoogle Assistant وCortana أيضًا على تقنيات التعلم الآلي. في هذه العملية، يتم ملء الجهاز ببيانات التعرف على الصوت ويستجيب وفقًا لذلك عندما يُطلب منك القيام بشيء ما.
تتضمن بعض حالات الاستخدام الأخرى للتعلم الآلي التنبؤ بحركة المرور والتنبؤ بالقرض والتوصية بالمنتج. يمكنك الحصول على فهم أفضل لهذا المفهوم برمته. كل ما عليك فعله هو تنزيل شرائح التعلم الآلي واستخدامها التي تم تطويرها خصيصًا لتسهيل الوصول إلى التعلم وسرعته.
من الناحية المستقبلية، يُحدث التعلم الآلي تغييرًا جذريًا في كل قطاع تقريبًا بفضل قدراته النهائية واستخداماته الواسعة. لكن الاستخدام الأمثل لأي تقنية لا يمكن أن يتم إلا من خلال الحصول على المعرفة الكافية بها. ستساعد عروض PPT التي أنشأها SlideTeam في كل جانب على فهم المفهوم بعمق في وقت أقل ممكن. لذلك لا تنتظر أكثر وقم بتنزيل هذه الشرائح لتعزيز فهمك لهذه التكنولوجيا الثورية.
