[Mary Naeem]

ما هو تعلم الآلة Machine Learning ؟




عند الحديث عن تقنية تعلم الآلة، فإن خوارزميات التقنية تعمل وفق ما يُسمى بالشبكات العصبونية، وهي تُشبه إلى حدٍ كبير كيفية عمل الجهاز العصبي في جسم الإنسان، والتي تكتسب المعرفة والمعلومات بالتكرار. حيث يقوم المُبرمج بتقديم وصف كامل للمعلومات والصفات التي سيتم استخدامها في بناء الشبكة العصبونية.
هذا يعني أنه في تعلم الآلة، تكتسب الخوارزميات المعرفة أو المهارة عن طريقة التجربة والتكرار. حيث يعتمد نظام التعلم الآلي على مجموعات من البيانات الضخمة للعثور على أنماط شائعة.
على سبيل المثال، لنقل أنك تعمل على برنامج للتعلم الآلي مزوّد بالكثير من الصور لحالات الجلد البشري تحت ظروف مختلفة، وما تعنيه هذه الظروف. يُمكن للخوارزمية أن تستخرج بيانات الصورة المُرفقة وتُساعد على تحليل الجلد مستقبلًا. حيث تقوم الخوارزمية بفحص الصور وتحديد الأنماط المتواجدة بين هذه الصور التي تتشارك في الظروف.
عندما تُعطى الخوارزمية صورة جديدة للجلد بحالة غير معروفة في المستقبل، ستقوم بمقارنة النمط الموجود في الصورة الحالية بالأنماط التي مرّت عليها عبر تحليل جميع الصور السابقة، وتكون بذلك قادرة على التنبؤ بنوع حالة الجلد الجديد.
وإن كانت هناك حالات جلد جديدة أو تغيير في الأنماط الحالية لظروف الجلد، لن تتمكّن الخوارزمية من التعرف على هذه الظروف بشكلٍ صحيح. فيجب أن يتم إدخال كافة البيانات والوصف الصحيح للمعلومات الجديدة إلى الخوارزمية حتى يتم التنبؤ بها مستقبلًا.
بمعنى آخر، أي معلومات جديدة يجب أن يتم إطعامها للخوارزمية من أجل أن تتمكّن من التنبؤ بهذه الحالة مستقبلًا بعد الرجوع إلى كافة البيانات المخزّنة فيها. بهذه الطريقة تعمل خوارزمية تعلم الآلة.