تعلم الآلة (Machine Learning): الأنواع والتطبيقات والخوارزميات وأهم المراحل

تعلم الآلة (Machine Learning): الأنواع والتطبيقات والخوارزميات وأهم المراحل

كتابة : بكه

18 ديسمبر 2023

فهرس المحتويات

يعتبر تعلم الآلة (Machine Learning) في الذكاء الاصطناعي (AI) جزءً أساسيًا. ويشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرة الأنظمة الحاسوبية على أداء مهام تعتبر عادة ممارسة للذكاء البشري. وتعلم الآلة هو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تطوير نماذج وخوارزميات تتيح للأنظمة الحاسوبية تعلم الأنماط من البيانات واتخاذ قرارات دون الحاجة إلى برمجة صريحة.

ما هو تعلم الآلة (Machine Learning)؟

تعلم الآلة (Machine Learning) هو مجال في علم الحاسوب يركز على تطوير تقنيات تمكن الأنظمة الحاسوبية من تحسين أدائها تلقائيًا عبر الزمن دون الحاجة إلى برمجة صريحة. في أساسه، يقوم تعلم الآلة بتعلم النماذج الرياضية والتفاعلات المعقدة من البيانات، ومن ثم استخدام هذا التعلم لاتخاذ قرارات أو تحقيق تنبؤات.

تعتمد تقنيات تعلم الآلة على العديد من الخوارزميات والنماذج التي تساعد الأنظمة الحاسوبية على تحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات بناءً على هذه الأنماط.

ما هو تعلم الآلة (Machine Learning)؟

صورة من المواد التعليمية المقدمة في بكه فيما يتعلق بدورات ITIL وتكنولوجيا المعلومات.

أنواع تعلم الآلة

هناك عدة انواع تعلم الآلة تعتمد على طريقة تحديد وتنظيم البيانات التي يتم تدريب النموذج عليها، واختيار النوع المناسب يعتمد على نوع المهمة والبيانات المتاحة. منها:

1. تعلم الآلة الإشرافي (Supervised Learning)

يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة من البيانات التي تحتوي على أزواج من المدخلات والمخرجات المتوقعة. بهدف تعلم النموذج كيفية ربط المدخلات بالمخرجات.

2. تعلم الآلة غير الإشرافي (Unsupervised Learning)

يستخدم هذا النوع لتجميع البيانات بناءً على الأنماط والتشابهات بين المدخلات، دون وجود توجيه من البيانات المخرجة. الهدف هو استخدام النموذج لاكتشاف الأنماط الطبيعية في البيانات، مثل تجميع البيانات أو اكتشاف بنيتها الداخلية. 

3. تعلم الآلة شبه الإشرافي (Semi-Supervised Learning)

هذا النوع يجمع بين العناصر من تعلم الآلة الإشرافي وتعلم الآلة غير الإشرافي. يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة صغيرة من البيانات التي تحتوي على المخرجات المتوقعة ومجموعة أكبر من البيانات غير المصنفة. 

4. تعلم الآلة التعزيزي (Reinforcement Learning)

يتعلم النموذج كيفية اتخاذ قرارات عبر التفاعل مع بيئة. يتلقى النموذج مكافأة أو عقوبة بناءً على القرارات التي يتخذها، مما يدفعه لاتخاذ القرارات التي تؤدي إلى تحقيق أهداف محددة.

5. تعلم الآلة بالتعلم العميق (Deep Learning)

يستخدم الشبكات العصبية العميقة لتعلم تمثيلات تمثل مستويات متعددة من التفاصيل والمفاهيم. ويُستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.

6. تعلم الآلة المبتكر (Self-Supervised Learning)

يستند إلى فكرة تدريب النموذج باستخدام بيانات غير مصنفة، حيث يتم إنشاء المخرجات المتوقعة من البيانات ذاتها دون الحاجة إلى تسميات خارجية.

7. تعلم الآلة النقلي (Transfer Learning)

يتعلم النموذج من مهمة واحدة ثم ينقل المعرفة المكتسبة إلى مهمة ذات صلة، مما يقلل من الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات لكل مهمة.

تطبيقات تعلم الآلة

هناك العديد من أمثلة تطبيقات تعلم الآلة في العديد من المجالات لتحسين الأداء واتخاذ القرارات بشكل أكثر دقة. وتشير مجالات تعلم الآلة إلى تقنيات تعلم الآلة مستخدمة على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من المجالات والصناعات، ومنها:

  • التجارة الإلكترونية: تحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت، وتوجيه العروض والتوصيات.
  • التسويق الرقمي: استهداف الإعلانات، وتحليل سلوك المستهلكين، وتخصيص الحملات التسويقية.
  • تقنية المعلومات: استكشاف الأمان، وتصنيف البريد الإلكتروني، وتحليل السجلات.
  • الصناعات الإنتاجية: تحسين سلاسل الإمداد والتصنيع، والتحكم في الجودة، وصيانة التجهيزات.
  • النقل والسيارات: تطوير أنظمة القيادة الذاتية، وتحسين توجيه المركبات، وتحليل بيانات المرور.
  • الطاقة: تحسين كفاءة إنتاج واستهلاك الطاقة، وصيانة المعدات.
  • التعليم: تخصيص تجارب التعلم عبر الإنترنت، وتحليل أداء الطلاب.
  • الرعاية الصحية: تشمل تطبيقات تعلم الآلة التشخيص الطبي، والتنبؤ بتطور الأمراض، وتحسين عمليات إدارة الرعاية الصحية.
  • مجال السيارات الذكية: تطوير نظم التوجيه والتصدي للعوائق، وتحسين أداء أنظمة المراقبة والمساعدة في القيادة.
  • الإنتاج والتصنيع: استخدام الأتمتة باستخدام الروبوتات والتحكم التلقائي في العمليات الإنتاجية.

خوارزميات تعلم الآلة

تعتمد اختيار الخوارزمية في تعلم الآلة على النوع المحدد من المهمة ونوع البيانات المتاحة. ومن الخوارزميات الشهيرة في مجال تعلم الآلة ما يلي:

أولاً: خوارزميات تعلم الآلة الإشرافي

  • الانحدار اللوجستي (Logistic Regression): يستخدم لمشكلات التصنيف الثنائي.
  • الآلة الدعمية (Support Vector Machines): يستخدم لتصنيف البيانات بشكل فعال في فضاءات عالية الأبعاد.
  • الشجرة القرارية (Decision Trees): يستخدم لاتخاذ قرارات بناءً على مجموعة من القواعد.
  • الطريقة العشوائية (Random Forest): يعتمد على تجميع عدة شجرات قرارية لتحسين الدقة.
  • الشبكات العصبية (Neural Networks): نموذج مستوحى من العقل البشري يتألف من طبقات متعددة من الوحدات.

ثانيًا: خوارزميات تعلم الآلة غير الإشرافي

  • تجميع البيانات (Clustering): مثل خوارزميات K-Means وHierarchical Clustering لتجميع البيانات بناءً على الشبه.
  • التحليل المكوني الرئيسي (Principal Component Analysis - PCA): يستخدم لتقليل الأبعاد وتمثيل البيانات بشكل أكثر فعالية.
  • تحليل المكونات المستقلة (Independent Component Analysis - ICA): يستخدم لاستخراج المكونات المستقلة من البيانات.
  • تنقيط الكثافة (Density Estimation): يشمل الخوارزميات مثل KDE (Kernel Density Estimation) لتقدير الكثافة.

ثالثًا: خوارزميات تعلم الآلة التعزيزي

  • التعلم بالتعزيز (Q-Learning): يستخدم في البيئات التي تشمل عوائد مؤخرة غير محددة مسبقًا.
  • الشبكات العصبية التعزيزية (Deep Q Networks - DQN): يدمج بين العمق والتعزيز لتحقيق تعلم فعّال.

رابعًا: خوارزميات تعلم الآلة بالتعلم العميق

  • شبكات الأعصاب العميقة (Deep Neural Networks - DNN): تتألف من طبقات عديدة لتمثيل بيانات معقدة.
  • الشبكات العصبية الركيزية (Recurrent Neural Networks - RNN): تستخدم للتعامل مع البيانات التي تتغير مع الزمن.
  • شبكات الانتشار العميق (Convolutional Neural Networks - CNN): مخصصة لمعالجة البيانات الفيزيائية مثل الصور.

مراحل مشروع تعلم الآلة

يشمل مشروع تعلم الآلة على عدة مراحل يتم تنفيذها بتسلسل لضمان تحقيق الهدف المحدد، كل مرحلة تمثل جزءًا مهمًا في تطوير نظام تعلم الآلة، وتتطلب فهمًا عميقًا للمشكلة والبيانات المتاحة، كما يلي:

1. تعريف المشروع

تحديد هدف المشروع بوضوح، وتحديد المشكلة التي سيتم حلها باستخدام تعلم الآلة.

2. جمع البيانات

تجميع واستخراج البيانات التي ستستخدم لتدريب واختبار النموذج. ويمكن أن تشمل هذه البيانات على الصور، والنصوص، والأرقام.

3. تحليل البيانات

استكشاف البيانات لفهم العلاقات والأنماط الممكنة وتحديد السمات الهامة.

4. تنظيف البيانات

معالجة البيانات المفقودة، والتعامل مع القيم الشاذة، وتحويل البيانات إلى شكل يناسب عملية التدريب.

5. انقسام البيانات

تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار لتقييم أداء النموذج بشكل فعال.

6. اختيار النموذج

اختيار نوع النموذج المناسب للمشكلة المحددة، سواء كان ذلك نموذجًا إشرافيًا أو غير إشرافيًا.

7. تدريب النموذج

استخدام البيانات التدريبية لتدريب النموذج، وضبط الوزن والمعاملات لتحقيق أداء جيد.

8. تقييم النموذج

استخدام البيانات الاختبارية لتقييم أداء النموذج، وتحليل النتائج لضمان فعالية النموذج.

9. ضبط النموذج

إجراء تعديلات على النموذج أو الهايبرباراميترز لتحسين الأداء.

10. نشر النموذج

إعداد النموذج للاستخدام في البيئة الإنتاجية، وضمان التكامل مع الأنظمة القائمة.

11. متابعة وصيانة

متابعة أداء النموذج في الوقت الحقيقي وإجراء التحديثات اللازمة لضمان استمرارية الأداء.

الفرق بين تعلم الآلة والتعلم العميق

يختلف تعلم الآلة عن التعلم العميق فيما يلي:

تعلم الآلة (Machine Learning)

يُعتبر تعلم الآلة مصطلحًا عامًا يشير إلى استخدام الخوارزميات والنماذج لتعلم الأنماط من البيانات واتخاذ القرارات بناءً على هذا التعلم.

ويمكن أن يشمل تعلم الآلة مجموعة متنوعة من الأساليب والتقنيات مثل الانحدار اللوجستي، وشبكات العصبية الضحلة، وخوارزميات التجميع، والعديد من الطرق الأخرى.

التعلم العميق (Deep Learning)

يعد التعلم العميق نوعًا خاصًا من تعلم الآلة، وهو يستند بشكل أساسي إلى الشبكات العصبية العميقة. ويستخدم الشبكات العصبية العميقة، التي تتألف عادةً من طبقات متعددة، لتمثيل وفهم البيانات. ويمكن للشبكات العصبية العميقة فهم التفاصيل والأنماط المعقدة في البيانات.

ويشمل التعلم العميق الاستفادة من هياكل تسمى "الشبكات العصبية العميقة" والتي تكون عادة ذات عدة طبقات.

 خطوات تدريب الآلة

تدريب الآلة هو عملية تعلم النموذج على البيانات الخاصة به، بحيث يمكنه أداء المهمة المستهدفة بشكل فعال. العملية العامة لتدريب الآلة تشمل الخطوات التالية:

1. اختيار البيانات

اختيار مجموعة من البيانات التي سيتم استخدامها لتدريب النموذج. يجب أن تكون هذه البيانات ممثلة جيدًا للمهمة المستهدفة.

2. انقسام البيانات

تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار. يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج، بينما تُستخدم مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج.

3. اختيار النموذج

اختيار نوع النموذج الذي سيتم تدريبه. يمكن أن يكون ذلك شبكة عصبية، أو طريقة انحدار، أو أي نموذج آخر يتناسب مع نوع المهمة.

4. تعديل المعاملات

في حالة النماذج التي تتضمن معاملات قابلة للتعديل (مثل الوزن في شبكات العصبية)، يتم تعديلها لتحسين أداء النموذج. يتم هذا التعديل من خلال معالجة البيانات التدريبية.

5. تدريب النموذج

تقديم البيانات التدريبية للنموذج للتعلم. يتم تكرار هذه العملية حتى يتمكن النموذج من تحقيق أداء جيد على مجموعة التدريب.

6. تقييم النموذج

استخدام مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج على بيانات لم يتم رؤيتها خلال التدريب. يتم ذلك للتحقق من قدرة النموذج على التعميم إلى بيانات جديدة.

7. ضبط النموذج

في حالة الحاجة، يتم إجراء تعديلات على هيكل النموذج أو المعاملات لتحسين أدائه على بيانات الاختبار.

8. نشر النموذج

بعد تحقيق أداء مرضٍ، يمكن نشر النموذج للاستخدام الفعلي في تحليل بيانات جديدة.

وأخيرًا، يمكننا القول أن هذه العمليات الأساسية في تدريب الآلة، حيث يتطلب كل مشروع تعلم آلة تفاصيل وعمليات خاصة به.

تعلم تحليل الأعمال وتكنولوجيا المعلوامات مع بكة

يمكنك الآن تعلم تحليل الأعمال (Business Analysis) مع شركة بكة لتحديد الفرص والتحسينات وتطوير الحلول التي تساهم في تحسين الأداء وتحقيق الأهداف الاستراتيجية. يهدف تحليل الأعمال إلى فهم الاحتياجات والمتطلبات وضمان توافق الأعمال مع أهداف المؤسسة. ومن أفضل الدورات المقدمة على منصة بكة ما يلي:

  1. مقدمة في تحليل الأعمال (™ECBA).
  2. شهادة تحليل الأعمال أجايل (IIBA®-AAC).
  3. شهادة القدرة على تحليل الأعمال (CCBA®).
  4. محترف تحليل الأعمال معتمد (CBAP®).
  5. شهادة تحليل الأمن السيبراني (IIBA®-CCA).

وتقدم بكه أيضًا العديد من دورات حوكمة نظم المعلومات ومنها التالي:

واتساب