مفهوم التعلم الآلي: كيف يعمل, أهميته وأنواعه  

لا يمكننا ذكر مصطلح الذكاء الاصطناعي دون ذكر التعلم الآلي, إذ يرتبط هذا المصطلح بالذكاء الاصطناعي ارتباطا وثيقا, بما أن الذكاء الاصطناعي يهدف إلى بناء أنظمة وبرامج حاسوبية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادة ذكاء بشريا, مثل القدرة على التعلم والفهم و التفاعل مع البيئة، إلا أن الأنظمة الذكية لا يمكنها أن تكتسب هذه  القدرات لولا التعلم الآلي. 

إذا كنت تتساءل كيف, دعنا نعد قليلا الى الوراء, في السابق, كان تصميم الأنظمة البرمجية يعتمد بشكل رئيسي على القواعد والشروط التي يحددها المبرمجون وهذا يجعلها مقيدة بهذه القواعد ولا تستطيع أن تخرج عنها أو أن تقوم بعمل شيء جديد من تلقاء نفسها. 

 لكن في العصر الحالي، يمكن للآلات أن تتعلم هذه القواعد وتعدلها بناء على البيانات التي تتلقاها، مما يجعلها أكثر ذكاء ومرونة, هذه القدرة على التعلم المستمر هي ما يميز التعلم الآلي عن البرمجة التقليدية. 

بمعنى آخر يمكن القول أن التعلم الآلي يعتبر بمثابة "العقل" الذي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلاله التعلم والتكيف مع البيانات الجديدة, مثلا في الذكاء الاصطناعي، يحتاج النظام إلى القدرة على تحسين أدائه بناء على التجربة والبيانات, التعلم الآلي يوفر هذه الآلية الأساسية للتعلم والتحسين.

أتمنى أن تكون الصورة قد وضحت لك, لتفسير أعمق للتعلم الآلي, سنغطي في هذا المقال مفهومه وأهميته وأنواعه وأهم الخوارزميات المستخدمة فيه, اقرأ المقال حتى النهاية. 

ما هو التعلم الآلي Machine Learning؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهدف الى جعل الأنظمة الحاسوبية الذكية قادرة على التعلم من البيانات بحيث يكون نظام الذكاء الاصطناعي قادرا على التعلم بطريقة تشبه طريقة تعلم الإنسان, مما يؤدي الى تحسن دقة أدائه بمرور الوقت. [1]

يتم ذلك من خلال تدريب خوارزميات التعلم الآلي على استخلاص الأنماط والعلاقات من مجموعات البيانات, ثم الاستفادة منها في مهام مثل التنبؤ والتصنيف وحتى توليد محتوى جديد. 

تستفيد العديد من المؤسسات والشركات في مختلف المجالات من التعلم الآلي, فمثلا يعد جزء مهما جدا في تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة, كما له دور فاعل في القطاع الصحي من خلال دوره في تشخيص الأمراض ووضع خطة علاجية متخصصة لكل مريض بناء على وضعه الصحي.

لا يمكن فصله عن قطاع التجارة الإلكترونية إذ صار جزء لا يتجزأ منها فنجده في محركات الاقتراح لتقديم توصيات تتلاءم مع سلوك واهتمامات كل مستهلك, وغيرها من الاستخدامات مثل كشف الاحتيال وتصفية البريد الإلكتروني والكثير والكثير. 

من أهم التطبيقات على التعلم الآلي هما معالجة اللغة الطبيعية والتي تدخل في تطبيقات مثل روبوتات الدردشة مثل شات جي بي تي وأدوات الترجمة الآلية, و التعرف على الصور كما في نظام التعرف على الوجوه في التطبيقات الذكية. 

يتطلب التعلم الآلي فهما عميقا للرياضيات والإحصاء, وذلك من أجل عدة أمور, مثل تصميم و اختيار الخوارزمية المناسبة تبعا لنوع المهمة المطلوبة من النموذج وذلك ليكون قادرا على فهم كيفية تطبيق هذه المفاهيم على البيانات والمشكلات الواقعية. 

تعتمد نماذج التعلم الآلي على جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها, لذا فإن البيانات غير الدقيقة أو غير المكتملة يمكن أن تؤدي إلى نتائج غير دقيقة, يمكن أن يكون من الصعب فهم كيفية اتخاذ نماذج التعلم الآلي لقراراتها، خاصة مع الخوارزميات المعقدة.

كيف يعمل التعلم الآلي؟ 

تم تبسيط نظام تعلم خوارزمية التعلم الآلي إلى ثلاثة مكونات أساسية: [2]

• عملية اتخاذ القرار: تستخدم الخوارزميات لتحليل البيانات واستخلاص استنتاجات منها, فعندما نقدم بيانات إلى خوارزمية التعلم الآلي، يمكن أن تكون هذه البيانات موسومة، أي أننا نعرف مسبقا ما هي، أو غير موسومة، حيث لا توجد تسميات مسبقة. بناء على هذه البيانات المدخلة، تقوم الخوارزمية بمعالجة المعلومات واكتشاف أنماط معينة. تستخدم خوارزميات التعلم الآلي إما للتصنيف أو التنبؤ. 

• دالة الخطأ: عندما يقوم النموذج بتنبؤ معين يتم التأكد من دقة هذا التنبؤ بما يسمى بدالة الخطأ, وذلك من خلال مقارنة التنبؤات التي يولدها النموذج بأمثلة معروفة مسبقا وقياس مدى قرب هذا التنبؤ من القيمة الصحيحة. 

• عملية تحسين النموذج: يقوم النموذج بمراجعة التنبؤات التي يقدمها ومقارنتها بالقيم الصحيحة, إذا كانت التنبؤات غير دقيقة بما يكفي، يقوم النموذج بتعديل الأوزان أو القيم الداخلية التي يستخدمها لتقديراته. 

يتم تكرار هذه الخطوة عدة مرات، حيث يقوم النموذج في كل مرة بإجراء تحسينات طفيفة ليقترب أكثر من التنبؤات الصحيحة, تستمر هذه العملية التكرارية حتى يصبح النموذج دقيقا بما يكفي لتلبية المعايير المطلوبة.

لماذا التعلم الآلي مهم؟

للتعلم الآلي أهمية كبيرة للأعمال وذلك بفضل قدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات في وقت قياسي وأقصر من الوقت الذي يمكن للإنسان أن يستغرقه, وهذا يعد ضروريا في عالم الأعمال الذي يتسم بالسرعة والتطور. [3]

كما يحسن التعلم الآلي من أداء الأنظمة بمرور الوقت وذلك بسبب قدرة الخوارزمية على التكيف مع الزيادة في حجم البيانات ومع التغيرات الجديدة دون الحاجة الى إعادة برمجتها، وهذا ما يمنحها ميزة التعلم المستمر من البيانات الجديدة باكتشافها الأنماط والعلاقات فيها، وهذا يؤدي بمرور الوقت الى تحسين أداء الأنظمة. 

بما أن خوارزمية التعلم الآي قادرة على استنباط العلاقات من مجموعات البيانات هذا يعطيها قدرة أكبر على اتخاذ القرارات بطريقة موضوعية وأكثر دقة دون الاعتماد على الحدس أو الافتراضات. 

يمكن أتمتة العديد من المهام من خلال التعلم الآلي مما يقلل من الأخطاء البشرية الناتجة عن التعب والإرهاق والتحيز، إضافة الى توفير العديد من الوقت وإتاحة الفرصة للموظفين البشريين من التركيز على أمور أكثر أهمية وإبداعا. 

ما أنواع التعلم الآلي؟

تختلف أنواع البيانات التي تتعامل معها خوارزمية التعلم الآلي وبناء عليه تختلف طريقة التدريب لذا تم تقسيم التعلم الآلي الى ثلاثة أنواع مختلفة وهي: 

• التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning: في التعلم الخاضع للإشراف يتم تدريب الخوارزمية باستخدام مجموعة من البيانات المدخلة تحتوي على تسميات توضح الإجابة الصحيحة لكل مدخل. 

• التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning: في التعلم غير الخاضع للإشراف تكون البيانات غير موسومة أي لا تحتوي على تسميات محددة وهذا يجعل الخوارزمية تتعلم اكتشاف الأنماط دون تدريب صريح باستخدام أمثلة مسماة.

• التعلم المعزز Reinforcement Learning: في التعلم المعزز يتعلم النموذج من خلال مبدأ التجربة والخطأ، وذلك من خلال التفاعل مع البيئة ومراقبة استجابتها على قرار اتخذه او استجابة معينة، وذلك إما بمكافأته على ما قام به أو معاقبته، ومن خلال تكرار هذه العملية يتعلم النموذج أي سلوك حقق أكبر قدر من المكافأة وأقل قدر من العقوبة، ومع مرور الوقت يتحسن أداؤه. 

ما أهم الخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي؟ 

يستخدم التعلم الآلي في نوعين من المهام، التنبؤ والتصنيف، ولكل مهمة نوع مخصص من  الخوارزميات، في هذا القسم نخصص الحديث عن أشهر الخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي: [4]

• خوارزمية الانحدار الخطي Linear Regression: خوارزمية الانحدار الخطي هي خوارزمية تعلم خاضع للإشراف وتستخدم للتنبؤ بقيم معينة مثل التنبؤ بأسعار العقار، وهي توضح العلاقة بين متغيرين وهما المتغير المخرج y وهو المتغير الذي نريد التنبؤ بقيمته والمتغير المدخل x وهو المتغير الذي يستخدم للتنبؤ بقيمة المتغير المخرج، وذلك من خلال تمثيلها بخط مستقيم يعرف بخط الانحدار، يتم ذلك بأخذ مجموعة من نقاط البيانات التي تحتوي على قيم معروفة للمدخلات والمخرجات وإيجاد الخط الذي يتناسب بشكل أفضل مع تلك النقاط. 

تستخدم هذه الخوارزمية في نماذج التنبؤ عندما نريد دراسة كيف تؤثر التغيرات في المدخلات على قيم المخرجات. 

• خوارزمية Naive Bayes:  خوارزمية بايز هي خوارزمية تصنيف ثنائي أو متعدد تندرج تحت التعلم الخاضع للإشراف, والمقصود بالتصنيف المتعدد, أي تصنيف البيانات الى فئات متعددة ومختلفة مثل تصنيف مجموعة من الأخبار الى أخبار اقتصادية ورياضية وغيرها, أو تصنيف بريد إلكتروني الى مزعج أو غير مزعج. 

تعتمد هذه الخوارزمية قاعدة بايز و الإحتمالات الشرطية والتي تقوم على مبدأ حدوث حدث معين اعتمادا على حدث آخر. 

• خوارزمية K-means: خوارزمية K-means هي خوارزمية تصنيف غير خاضعة للإشراف, تقوم على تصنيف مجموعة البيانات الى مجموعات منفصلة بحيث تتشابه نقاط البيانات في المجموعة في نقاط معينة, ويكون لكل مجموعة مركز وسط يعبر عنه ب Centroid, تستخدم في تطبيقات مثل تقسيم العملاء، ضغط الصور، واكتشاف الشذوذات.

• خوارزمية أشجار القرار Decision Trees: أشجار القرار هي خوارزمية تعلم خاضع للإشراف تستخدام لحالات التنبؤ والتصنيف, تعتمد على بنية شجرية تبدأ بعقدة جذر Root Node تحتوي على جميع البيانات، ثم تتفرع إلى فروع استنادا إلى معايير محددة تعتمد على ميزات البيانات، وصولا إلى الأوراق Leaf Node أو End Node التي تعطي النتيجة النهائية. [5]

 تمكن هذه البنية الشجرية من فهم العملية بسهولة، حيث يمكن تتبع كيفية اتخاذ القرارات من خلال الشجرة. 

 تستخدم أشجار القرار في العديد من التطبيقات العملية مثل التنبؤ بالأمراض في المجال الطبي بناء على الأعراض المختلفة، أو تقسيم العملاء إلى مجموعات بناء على أنماط سلوكهم الشرائي في الأعمال والتجارة، وكذلك في تحليل البيانات المالية لتقدير المخاطر أو التنبؤ بالاستثمارات. بشكل عام، تعتبر خوارزمية أشجار القرار أداة قوية وبديهية في التعلم الآلي، تجمع بين بساطة الفهم وقوة التحليل.

• خوارزمية الغابة العشوائية Random Forest: هي خوارزمية تجمع بين مجموعة من أشجار القرار لتحسين دقة التصنيف والنمذجة التنبؤية. على عكس الاعتماد على شجرة قرار واحدة، تقوم الغابة العشوائية بإنشاء العديد من أشجار القرار المستقلة باستخدام عينات عشوائية من البيانات، ثم تدمج نتائج هذه الأشجار لتحقيق تنبؤات أكثر دقة واستقرارا. [6]

هذا النهج يعزز قدرة النموذج على التعميم ويقلل من مشكلة الضبط الزائد  Overfitting التي قد تواجهها أشجار القرار المنفردة. تستخدم هذه التقنية في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التنبؤ بالأسواق المالية، التصنيف الطبي، وتحليل سلوك العملاء، مما يجعلها أداة قوية وموثوقة في تحليل البيانات واتخاذ القرارات.

الخاتمة

في الختام، يبرز المقال أهمية التعلم الآلي في تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي، حيث يتيح للأنظمة الحاسوبية التعلم والتكيف بمرور الوقت، مما يمنحها مرونة وذكاء يتجاوز البرمجة التقليدية. من خلال تدريب الخوارزميات على استخلاص الأنماط من البيانات، يُمكن للنماذج أن تحقق أداء متفوقا في مجالات متنوعة مثل التشخيص الطبي، السيارات ذاتية القيادة، وتحليل سلوك المستهلكين.

 كما يوضح المقال كيفية عمل خوارزميات التعلم الآلي من خلال عملية اتخاذ القرار، دالة الخطأ، والتحسين المستمر للنموذج. وبفضل قدرته على معالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة، يعزز التعلم الآلي الكفاءة ويقلل من التحيز البشري في اتخاذ القرارات. تعد خوارزميات مثل الانحدار الخطي، Naive Bayes، K-means، أشجار القرار، والغابات العشوائية أدوات رئيسية في هذا المجال، حيث تسهم في حل مشكلات التصنيف والتنبؤ بطرق مبتكرة ودقيقة.

في النهاية أدعوك لقراءة المقال الآتي لمعرفة ما مجالات العمل المتوفر ة في هذا المجال, لتتضح لك الصورة أكثر عن مدى أهمية التعلم الآلي, فقط انقر الرابط و سيأخذك مباشرة الى المقال. 

المصادر

1. What is Machine Learning and How Does It Work? In-Depth Guide
2. What Is Machine Learning (ML)? | IBM
3. 6 advantages of machine learning in data management - Conciliac EDM
4. 10 Machine Learning Algorithms to Know in 2024 | Coursera
5. What is a Decision Tree? | IBM.
6. What Is Random Forest? | IBM