ما هو التعلم الآلي؟ التعريف والأنواع
ما هو التعلم الآلي؟ التعريف والأنواع
التعلم الآلي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تطوير أنظمة قادرة على التعلم والتحسن تلقائيًا باستخدام البيانات، دون الحاجة إلى برمجة صريحة لكل خطوة. بدلاً من أن نحدد للحاسوب كل قاعدة وقانون، نزوّده ببيانات، فيتعلم منها ويستخلص الأنماط بنفسه.
يمكن التمييز بين التعلم الآلي والبرمجة التقليدية من خلال الطريقة التي يتم بها إنتاج القرارات. ففي البرمجة التقليدية نقوم بإدخال القواعد والبيانات لنحصل على النتائج، بينما في التعلم الآلي ندخل البيانات مع النتائج، ويقوم النظام باكتشاف القواعد والعلاقات من تلقاء نفسه.
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من التعلم الآلي:
-
التعلم التشغيلي (Supervised Learning):
يعتمد هذا النوع على بيانات تحتوي على مدخلات ومخرجات معروفة. يقوم النموذج بالتعلم من هذه البيانات بهدف التنبؤ بالمخرجات الصحيحة عند تقديم مدخلات جديدة. من الأمثلة عليه: تصنيف رسائل البريد الإلكتروني، أو التنبؤ بسعر منتج معين. -
التعلم غير التشغيلي (Unsupervised Learning):
في هذا النوع، لا تتضمن البيانات مخرجات معروفة أو تسميات. الهدف هو اكتشاف البنية أو الأنماط الخفية داخل البيانات، مثل تقسيم العملاء إلى مجموعات بحسب سلوكهم. -
التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning):
يعتمد على مبدأ المكافأة والعقوبة. يتعلم الوكيل من خلال التجربة والخطأ، حيث يتفاعل مع بيئة معينة ويتلقى تغذية راجعة تساعده على تحسين سلوكه مستقبلاً. هذا النوع يُستخدم مثلاً في الألعاب أو في تعليم الروبوتات كيفية الحركة.