تقنيات التعلم الآلي: أمثلة على الاتجاهات الحالية

يعد التعلم الآلي إحدى طرق استخدام الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا الكمبيوتر عند التعامل مع البيانات المختلفة. من خلال التعلم الآلي ، يمكن للتطبيقات البرمجية أن تتنبأ بدقة بالنتائج وتحلل البيانات. الهدف الرئيسي من التعلم الآلي وفكرته هو السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم بنفسها تلقائيًا ودون تدخل بشري.



وفقًا للخبراء ، التعلم الآلي هو المستقبل. مع تزايد اعتماد الناس على السيارات والأدوات ، تأتي ثورة تكنولوجية عالمية ، بفضلها ستظهر مهن جديدة وتختفي المهن القديمة. في هذا الصدد ، أعد فريقنا دراسة صغيرة حول هذا الموضوع.

التاريخ

في عام 1959 ، صاغ آرثر صموئيل ، الباحث في الذكاء الاصطناعي ، مصطلح التعلم الآلي. اخترع أول برنامج للتعلم الذاتي لأجهزة الكمبيوتر. عرّف صموئيل التعلم الآلي على أنه العملية التي يمكن من خلالها لأجهزة الكمبيوتر أن تعرض سلوكيات لم تتم برمجتها في الأصل.



فيما يلي سننظر في التواريخ المهمة الأخرى في تاريخ التعلم الآلي:



1946: ظهر كمبيوتر ENIAC - مشروع سري للغاية للجيش الأمريكي.



1950: ابتكر آلان تورينج "اختبار تورينج" لقياس ذكاء الكمبيوتر.



1958: اخترع فرانك روزنبلات Perceptron ، أول شبكة عصبية اصطناعية ، وقام ببناء أول كمبيوتر دماغي ، Mark 1.



1959: بنى مارفن مينسكي أول آلة SNARC بشبكة عصبية مقترنة عشوائيًا.



1967: تمت كتابة خوارزمية تصنيف البيانات المترية. سمحت الخوارزمية لأجهزة الكمبيوتر بتطبيق أنماط التعرف البسيطة.



1985: أنشأ تيري سينوفسكي NetTalk ، شبكة عصبية اصطناعية.



1997: فاز كمبيوتر ديب بلو على بطل العالم ، جاري كاسباروف ، في لعبة الشطرنج.



2006: صاغ جيفري هينتون ، عالم الشبكات العصبية الاصطناعية ، مصطلح التعلم العميق.



2011: أسس أندرو آنج وجيف دين شركة Google Brain .



2012: طور Google X Lab خوارزمية لتحديد مقاطع الفيديو التي تعرض القطط :)



2012: أطلقت Google خدمة سحابة Google Prediction API للتعلم الآلي. يساعدك على تحليل البيانات غير المهيكلة.



2014: Facebook اخترع DeepFace للتعرف على الوجه. دقة الخوارزمية 97٪.



2015: أطلقت أمازون منصة التعلم الآلي الخاصة بها - أمازون التعلم الآلي.



2015: أنشأت Microsoft النظام الأساسي لمجموعة أدوات التعلم الموزع للتعلم الآلي اللامركزي.



2020: تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في كل منتج برمجي تقريبًا.





الصورة: Unsplash

أين يتم تطبيق التعلم الآلي الآن؟

التعليم. بفضل إدخال الذكاء الاصطناعي ، أنشأ المطورون أنظمة تعليمية تحاكي سلوك المعلم. يمكنهم تحديد مستوى معرفة الطلاب وتحليل إجاباتهم وإعطاء الدرجات وحتى تحديد خطة التعلم الشخصية.



على سبيل المثال ، يقوم AutoTutor بتعليم الطلاب محو الأمية الحاسوبية والفيزياء والتفكير النقدي. يأخذ Knewton في الاعتبار خصائص التعلم لكل طالب ويطور منهجًا فريدًا له. يستخدم سلاح الجو الأمريكي نظام SHERLOCK لتدريب الطيارين لإيجاد مشاكل تقنية في الطائرات.



محركات البحث.تستخدم محركات البحث التعلم الآلي لتحسين وظائفها. على سبيل المثال ، طبقت Google التعلم الآلي في التعرف على الصوت والبحث عن الصور. في عام 2019 ، قدمت Google Teachable Machine 2.0 ، وهي شبكة عصبية ذاتية التعلم قادرة على التعرف على أصوات الكلام ، ونغمة الصوت ، والموقف. باستخدام كاميرا الويب والميكروفون ، يقوم المستخدم بتدريب الشبكات العصبية دون كتابة تعليمات برمجية ويصدرها إلى تطبيقات أو وسائط أو مواقع ويب تابعة لجهات خارجية.



التسويق الرقمي.يوفر التعلم الآلي في هذا المجال تخصيصًا عميقًا للعملاء. وبالتالي ، يمكن للشركات التفاعل مع العميل على المستوى الشخصي ، والاقتراب منه. من خلال خوارزميات التجزئة المعقدة ، تركز الماكينة على "العميل المناسب في الوقت المناسب" لبيع المنتجات بشكل فعال. بالإضافة إلى ذلك ، مع بيانات العملاء الصحيحة ، تمتلك الشركات معلومات يمكن استخدامها لدراسة سلوكهم وردود أفعالهم.



على سبيل المثال ، تستخدم Nova التعلم الآلي لكتابة الرسائل الإخبارية عبر البريد الإلكتروني للعملاء ، مع تخصيص رسائل البريد الإلكتروني. يعرف الجهاز رسائل البريد الإلكتروني التي كانت تحتوي في السابق على تحويلات عالية ، وبالتالي يقترح تغييرات على الرسائل البريدية لتحسين المبيعات.



الرعاية الصحية. IBM لديها تطويرواتسون . إنه كمبيوتر عملاق للتعلم الآلي للأبحاث الطبية. تعالج تقنية Watson for Oncology كمية كبيرة من البيانات الطبية ، بما في ذلك الصور التي يمكنها تشخيص السرطان بدقة. يستخدم واطسون لطب الأورام الآن في المستشفيات في نيويورك وبانكوك والهند. في يوليو 2016 ، بدأت شركة IBM في التعاون مع 16 مركزًا طبيًا وشركة تكنولوجية ناشئة لتسريع تطوير برامج التشخيص الدقيق.

انتاج |

مستقبل التكنولوجيا هو التعلم الآلي. في العقد القادم ، سيكون التعلم الآلي ميزة تنافسية ليس فقط للشركات الكبرى ، ولكن أيضًا للشركات الناشئة الواعدة. ما يتم فعله يدويًا اليوم ستنجزه الآلات غدًا. يجب إضافة أن خوارزميات التعلم الآلي لن تستخدم فقط في الأعمال والاقتصاد ، بل ستصبح أيضًا جزءًا من الحياة اليومية (التعرف على الأوامر الصوتية لمنزل ذكي ).



يتخذ التعلم الآلي اليوم أشكالًا جديدة ويتطور باستمرار. يعتمد التعلم الآلي على المفهوم الذي يمكن لأجهزة الكمبيوتر تعلمه. أولئك. يمكنهم القيام بأشياء لم تتم برمجتهم للقيام بها في الأصل.



في الوقت الحالي ، يرغب باحثو الذكاء الاصطناعي في اختبار ما إذا كان بإمكان أجهزة الكمبيوتر التعلم من البيانات. يعد الجانب التفاعلي للتعلم الآلي مهمًا لأن الآلات قادرة على التعلم والتكيف باستمرار من تلقاء نفسها. تتعلم أجهزة الكمبيوتر من الحسابات والمقاييس السابقة لتقديم حلول ونتائج موثوقة وناجحة لمستقبل أفضل.