أحد الموضوعات المدرجة على جدول أعمال العالم الرقمي ، والذي ازدادت شعبيته في السنوات الأخيرة ، هو التعلم الآلي ، أي التعلم الآلي. ما هو التعلم الآلي ، وهو مفهوم مهم من حيث التقنيات المصرفية والذكاء الاصطناعي ويقدم العديد من المزايا للقطاع المصرفي؟
ما هو التعلم الآلي؟
يعد التعلم الآلي ، الذي يمكن تعريفه على أنه نوع من التطبيقات التي يمكن لبرامج الكمبيوتر أن تتعلم فيها الأنماط من خلال بيانات التدريب والخوارزميات ، فرعًا فرعيًا من الذكاء الاصطناعي. التطبيق الذي يقلد الحركات البشرية ، يهدف إلى التعلم من خلال التجربة ، بدون برمجة. بفضل بيانات التدريب والخوارزميات ، يكتشف البيانات ويكمل المهام تلقائيًا عن طريق إجراء التنبؤات.
يشكل التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي ، الذي استخدمه الباحث في IBM Arthur Samuel لأول مرة في عام 1959 ، أساس تطبيقات مثل Google Assistant و Siri المستخدمة اليوم. التعلم الآلي ، الذي يعتبر فرعًا فرعيًا من الذكاء الاصطناعي ، يمكّن الكمبيوتر من التفكير مثل الإنسان وأداء مهامه بمفرده.
لكي يفكر الكمبيوتر كإنسان ، يتم استخدام شبكة عصبية تتكون من خوارزميات على أساس الدماغ البشري.
ما هي استخدامات التعلم الآلي؟
في عالم اليوم حيث تتطور التكنولوجيا وتنتشر عملية الرقمنة بسرعة ، يمكن استخدام تطبيقات التعلم الآلي في كل مجال تقريبًا. يمكنك مواجهة التعلم الآلي في العديد من المجالات ، لا سيما التسوق عبر الإنترنت وتطبيقات الوسائط الاجتماعية والقطاع المصرفي والمالي والصحة والتعليم. من أجل التعرف على مجالات استخدام التعلم الآلي بشكل أفضل ، قمنا بإدراج بعض الأمثلة لك:
- ASR (التعرف التلقائي على الكلام): تم تصميمه من خلال استخدام تقنية NLP (يمكن ربط الرابط بمحتوى NLP) لتحويل الأصوات البشرية إلى نص ، كما يتيح ASR إجراء المكالمات الصوتية من الأجهزة المحمولة أو المحادثات للوصول إلى الطرف الآخر في شكل رسائل.
- خدمة العملاء: تعد روبوتات المحادثة عبر الإنترنت المصممة للتواصل مع العملاء واحدة من أكثر المجالات التطبيقية للتعلم الآلي. يمكن لروبوتات المحادثة عبر الإنترنت الإجابة على الأسئلة المتداولة من قبل العملاء وتقديم نصائح مخصصة للمستخدمين. تعد روبوتات المراسلة والمساعدات الافتراضية والصوتية على مواقع التجارة الإلكترونية أمثلة جيدة لاستخدام التعلم الآلي.
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق ، الذي يعتبر فرعًا فرعيًا للتعلم الآلي ، هو تقنية تخلق أنماطًا باستخدام الخوارزميات ومجموعات البيانات الضخمة وتقدم إجابات مناسبة لهذه الأنماط ، دون تدخل بشري. غالبًا ما يستخدم علماء البيانات برامج التعلم العميق لتحليل البيانات الكبيرة والمعقدة ، وأداء المهام المعقدة ، والاستجابة للصور والنصوص والصوت بشكل أسرع من البشر.
تعمل تقنية التعلم العميق على تعليم الأجهزة تصفية وتصنيف وعمل تنبؤات من مدخلات الصوت أو النص أو الصورة. بفضل التعلم العميق ، يمكن للأجهزة المنزلية الذكية فهم الأوامر الصوتية وتطبيقها ، ويمكن للمركبات المستقلة التمييز بين المشاة والأشياء الأخرى. تستخدم تقنية التعلم العميق شبكة عصبية قابلة للبرمجة بحيث تتمتع الآلات بالقدرة على اتخاذ القرارات الصحيحة دون العامل البشري. التعلم العميق ، حيث تتزايد مساحة استخدامه يومًا بعد يوم ؛ لديه صوت في العديد من المجالات مثل أنظمة التعرف على الصوت والوجه ، والطيار الآلي للمركبات ، والمركبات بدون سائق ، وأنظمة الإنذار ، والقطاع الصحي ، وتحسين الصورة ، وتحليل التهديدات السيبرانية.
ما هي الاختلافات بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟
على الرغم من استخدام مفاهيم التعلم الآلي والتعلم العميق بالتبادل ، إلا أن لها خصائص مختلفة. الاختلاف الرئيسي هو مقدار البيانات التي تتم معالجتها. كميات صغيرة من البيانات كافية لعمل تنبؤات في التعلم الآلي. في التعلم العميق ، هناك حاجة إلى كميات هائلة من البيانات لتطوير القدرة التنبؤية. وفقًا لذلك ، ليست هناك حاجة لقوة حسابية عالية في التعلم الآلي ، بينما يتم استخدام العديد من عمليات ضرب المصفوفات في تقنية التعلم العميق.
لاكتساب مهارات التعلم الآلي ، يجب تحديد الميزات وإنشاؤها من قبل المستخدمين. في تقنية التعلم العميق ، يتم تعلم الميزات من البيانات ويتم إنشاء ميزات جديدة بواسطة النظام نفسه. الإخراج في التعلم الآلي ؛ في حين أنه يتكون من قيم عددية مثل التصنيف أو الدرجة ، فإن المخرجات في تقنية التعلم العميق ؛ قد تختلف في شكل نص أو صوت أو درجة.
كن أول من يعلق