fbpx

تطبيبقات تعلم الآلة

الان اصبحت معظم التطبيقات ان لم يكن جميعها تستخدم تعلم الآلة بشكل او بأخر. آمثلة لذلك:
– الات الطبية والتشخيصية
– المجالات الامن والحماية
– المجالات التجارية
– معالجة اللغات الطبيعية ) natural language processing )
– تمييز ا لنماط ) syntactic pattern recognition )
– محركات البحث ) search engines )
– التشخيص الطبي والمعلوماتية الحيوية والمعلوماتية الكيميائية، تصنيف تسلسلات الحمض النووي
– تمييز الكلام ) speech recognition )
– تمييز الكتابة ) handwriting recognition )
– تمييز الاشياء ) object recognition )
– رؤية بالحاسب ) computer vision )
– حركة الروبوت ) robot locomotion .)
فئات مهام التعلم الآلي
تصنف مهام التعلم الآلي عادة الى ثلاث فئات رئيس ية هي:
1- التعلم تحت ا لاشراف ) Supervised Learning ( ، حيث ينشأ النظام عن وظيفة من بيانات التدريب ) اعطاء آمثلة المدخلات والمخرجات
المقابلة لها، لايجاد علاقة تربط بين المدخلات بالمخرجات(، فهو يستفيد من بيانات معلمة )مصنفة(.
2- التعلم بدون اشراف ) Unsupervised Learning ( ، حيث يحاول نظام التعلم استنتاج هيكل البيانات غير المعلمة )ترك خوارزمية التعلم
للاعتماد على نفسها في استكشاف هيكل مدخلاتها. وذلك لاكتشاف ا لنماط الخفية في البيانات(
3- التعلم شبة الخاضع ل لاشراف ) Semi-Supervised Learning يستخدم هذا النوع خليط من البيانات المعلمة وغير المعلمة في بناء نماذجه.
.4 تعلم التعزيز ) Reinforcement Learning ( ، الذي يتفاعل فيه النظام مع بيئة ديناميكية )تفاعل البرنامج مع بيئة ديناميكية. الهدف، هو
تحقيق غاية معينة دون معلم ينبئه حتى باقترابه من غايته تلك(
آهمية تعلم الآلة
الات الحديثة والهامة والتي برزت مع عصر البيانات الضخمة والحاجة الى التنقيب فيها والاستفادة منها فيما يلي بعض مسببات بروز تعلم الآلة:
– بروز عصر البيانات الضخمة، حيث تتوفر ال ن كمية ضخمة من البيانات مختلفة ومتنوعة
– توفر الحاسبات القوية والسريعة التي تس تطيع معالجة هذا الكم الكبير من البيانات
– زيادة القدرة التخزينية للاجهزة وتوفرها ورخصها ادي الى تراكم كم كبير من البيانات
– يهدف التعلم الآلي الى تحليل بيانات آكبر حجما و اكثر تعقيدا، تلقائيا
– يستطيع تعلم الآلة الوصول الى نتائج آسرع و اكثر دقة تساعد في انتاج تنبؤات ذات قيمة عالية
– يستفيد اصحاب القرار من النتائج والتبؤات في اتخاذ القرار الصائب
– تعلم الآلة تستطيع انتاج آآلاف النماذج في آقل وقت )يعتمد على قوة الحوسبة(
– تعلم الآلة تستطيع التنبؤ بالسلوك والتعرف علي ا لنماط بكفاءة آعلى من البشر
بعض الامثلة لاستخدامات تعلم الآلة
هنالك الكثير من الجهات التي تستخدم تعلم الآلة في عملها مثل فيس بوك، خرائط جوجل، محركات بحث جوجل، gmail ، paypal ، Netflix ، Uber
وفيما يلي بعض الامثلة في استخدام تعلم الآلة:
– استخدام موقع آ مازون لتعلم الآلة في التنبؤ بما يريده العملاء حيث ساعد ذلك في زيادة ارباحه
– استخدام الفيسوك لتقنيات تعلم الآلة في التعرف على الوجوه ) Face Recognition ( في الصور.
– استخدام تعلم الآلة من قبل شركة جوجل للتحكم في القيادة الذاتية للسيارة
تسريع تعلم الآلة في السحابة
اكثر من61 في المئة من المؤسسات تتبنى السحابة من آجل قابليتها للتوسع المنقطعة النظير. حيث تشجع امكانية التوسع الاقتصادية الشركات الى اتباعآساليب آفضل واكثر للتعلم الآلي لانشاء النماذج الخاصة بها.

0 responses on "تطبيبقات تعلم الآلة"

Leave a Message

Copyright © 2018 Epsilon Registered in Egypt with company no. 118268
X