ارتفع الطلب مؤخرًا على مهارات التعلم الآلي بشكل كبير جدًا، حيث يتوقع المنتدى الاقتصادي أن يتزايد الطلب بنسبة 40% من عام من 2023 إلى 2027 وهذا يدل كم أن مسار التعلم الآلي مجزي ومربح، ولا يجب أن تتردد لتبدأ في تعلمه في الحال!

ستوضح لك هذه المقالة ماهو تعلم الآلة والمهارات الأساسية التي تحتاج أن تتعلمها وتتقنها، بالإضافة للشهادات التي يمكنك الحصول عليها لتتأهل لسوق العمل الألماني والأوروبي بشكل عام.

ماهو تعلم الآلة؟

تعلم الآلة Machine learning أو ما يعرف اختصارًا باسم ML، هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على تطوير خوارزميات تعلم الآلة لأجهزة الكمبيوتر والآلات الذكية على التعلم من تلقاء نفسها من خلال التجربة واستخدام البيانات.

وبطريقة أبسط لتعريف ماهو تعلم الآلة، يمكننا القول أن التعلم الألي يُمكن أجهزة الكمبيوتر من اتخاذ القرارات والتنبؤات دون أن يكون مبرمجًا بطريقة صريحة على فعل ذلك، على عكس البرمجة التقليدية التي يجب أن  تعطي لها مسبقًا مجموعة من الأوامر البرمجية المحددة لتنفيذها.

أما في التعلم الآلي فالأمر مختلف، فعلى سبيل المثال إذا أردت أن يتعرف الكمبيوتر على صور القطط فإنك لا تعطيه معلومات محددة عن القطط، بل تعطيه آلاف من صور القطط وتسمح لخوارزمياته بالتعلم الآلي لمعرفة الأنماط والميزات الشائعة للقطط، ومن ثم تتحسن معرفة بها لدرجة أن يتعرف عليها حتى عند تقديمها له بصورة مختلفة.

هذه القدرة من تعلم البيانات تتحسن بمرور الوقت لدرجة تجعل استخدامات التعلم الآلي متعددة وكبيرة بشكل لا يصدق، حتى إنك قد تراها بشكل يومي في التكنولوجيا المحيطة بك، مثل المساعديين الصوتيين وأنظمة السيارات ذات القيادة الذاتية وتحليل البيانات وغيره. والسؤال هنا كيف بدأ الأمر من الأساس؟

كيف بدأ تاريخ تعلم الآلة؟

بعد أن عرفت “ماهو تعلم الآلة” قد يأتي إلى ذهنك أسئلة مثل، من صاحب أول فكرة وأول مشروع تعلم آلي، وكيف بدأ الأمر من الأساس؟

نشأ علم التعلم الآلي عندما بدأ علماء الحاسوب بطرح أسئلة مثل:

• هل يمكن للآلات أن تتعلم من تجاربها السابقة مثلما يفعل البشر؟
• هل يمكن لها أن تحاكي طريقة تفكيرنا وتتمكن من الفهم، الاستنتاج، تحليل البيانات، واتخاذ القرارات دون تدخلنا؟
• هل يمكن للحواسيب أن تفعل ما نفعله وبالطريقة التي نريدها من تلقاء نفسها دون أي تدخل منا؟

كل هذه التساؤلات فتحت الباب أمام علماء الحاسوب لأن يكتشفوا نموذج برمجة جديد بعيد عن النماذج التقليدية التي يتدخل فيها البشر بأوامر محددة ومدخلات ومخرجات متوقعة ومعروفة، وكانت النتيجة ظهور تقنيات التعلم الآلي التي بدأت في الازدهار من التسعينيات، إلا أن سرعان ما أصبحت من المجالات الأكثر شعبية وانتشارًا في الذكاء الاصطناعي في العالم، وتزايدت الأسئلة أكثر وأكثر عن ماهو تعلم الآلة وأهميته ومجالاته وغيرها الكثير.

اقرأ أيضاً: شرح Deep Learning بالعربي مع منصة مايسترو التعليمية

أهمية التعلم الآلي في عصرنا الحالي

“البيانات هي وقود العصر الحالي” قد تكون هذه هي أصدق وأوقع مقولة قد تقرأها عن علوم البيانات وتقنيات الذكاء الاصطناعي لحديثة، ولا تكتفي بأن تعرف ماهو تعلم الآلة والمبادئ الأساسية لها بل يجب أن تتعمق أكثر في الموضوع وتدرسه عن قرب لتعرف مدى أهميته وتدرك أن العالم لا يبالغ في حديثه عن تقنيات الذكاء الاصطناعي والعجائب التي يحققها.

فيما يلي نذكر لك أهم الأسباب التي تجعله ضروري في العالم الحديث:

• معالجة البيانات: التعلم الآلي له قدرة عالية على التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات وفهمها وتحليلها وتقديم رؤية قيمة تساعد في عمليات اتخاذ القرارات.
• قيادة الابتكار في مختلف المجالات: مثل الرعاية الصحية والتنبؤ بالأمراض، أو في مجال التمويل والتداول واكتشاف الاحتيال المالي، أو أنظمة البيع بالتجزئة وسلاسل التوريد وخدمة العملاء، ويمكن أن تجد التعلم الآلي أيضًا في قطاعات متنوع كالزراعة والتعليم والترفية وغيره.
• الأتمتة: وهو العامل الرئيسي التي تركز عليه البشرية في الوقت الحالي، فـ بمرور الوقت ستتمكن الآلة من أداء المهام اليدوية السابقة، مما يجعل البشر يركزون على المهام الأكثر تعقيدًا لفتح آفاق جديدة الإبداع والأبتكار.

بعدما تعرفنا على ماهو تعلم الآلة وأهميته يمكننا الأن الانتقال للجزء الأهم في محور حديثنا، وهو..

أنواع التعلم الآلي | 5 أنواع يجب أن تتعرف عليهم

تتنوع أنواع تعلم الآلة بناءً على الطريقة التي يتم بها تدريب النماذج الحاسوبية. ومن بين أهم هذه الأنواع:

(1) التعلم الآلي الخاضع للإشراف (Supervised Learning)

قد يراودك أسئلة كثيرة عن ماهو تعلم الآلة الخاضع للإشراف وكيف يكون ذلك؟ هذا النوع يعتبر من أهم الأقسام في التعلم الآلي إن لم يكن أهمها، ويتم فيه تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على مجموعة من البيانات المعروفة سابقًا (أي أن الهدف متغير والنتيجة معروفة)، وبناء عليه يتم مراقبة أداءه أثناء التدريب لضمان تحقيق النتائج المرجوة.

لتكون الصورة أوضح لك: تخيل أن علماء البيانات يريدون أن يبنوا نموذجًا للتنبؤ بالأعاصير، ماذا سيفعلون؟ 

سيتم استخدام المعلومات السابقة عن نشاط الأعاصير مثل التاريخ، الموقع، درجة الحرارة، وأنماط تدفق الرياح وغيره، والناتج سيكون النشاط الفعلي للأعاصير المسجلة في تلك الأيام التي تم استخدام معلوماتها، والهدف هو بناء نموذج يعمم جيدًا على المعلومات التي تم استخدامها.

(2) التعلم الآلي الغير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)

على النقيض الآخر من التعلم الآلي الخاضع للإشراف يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضع للإشراف على بيانات غير مسماة أو غير مرمزة مما يعني أن البيانات تتضمن فقط المدخلات ولا يوجد مخرجات متشابهة أو مطابقة لبعضها.

والهدف منها هو اكتشاف العلاقات المخفية بين البيانات وبعضها، و استخلاص الأنماط والتركيبات الموجودة في البيانات بدون توجيه محدد.

(3) التعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف (Semi-Supervised Learning)

التعلم شبه الخاضع هو نوع يجمع بين النوعين السابقين، هل تريد أن تعرف ماهو تعلم الآلة الخاضع وكيف يتم؟ في هذا النوع يتم تدريب تصنيف المعلومات لمجموعة مسماة وغير مسماة.

يمثل هذا النوع من التعلم مزيجًا بين التعلم الآلي المراقب والتعلم الآلي غير المراقب، حيث يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة صغيرة من البيانات المصنفة مع مجموعة كبيرة من البيانات الغير مصنفة، وبالتالي يتم الاستفادة من البيانات المصنفة في التنبؤ بالمخرجات الصحيحة، والبيانات الغير مصنفة في الكشف عن العلاقات والترابط الخفي بين البيانات وبعضها.

والهدف منها هو الاستفادة بأكبر قد ممكن من المعلومات المتاحة لتحسين دقة النموذج، وكذلك لتقليل التكلفة العالية أو الوقت الطويل في الحصول على المعلومات المصنفة.

ولكي يوضح الأمر بالنسبة لك أكثر؛ تخيل أننا نبني نموذج ترجمة وكل مجموعة من الكلمات مع بعضها لها معنى معين، في حالة الترجمة العادية سيختل المعنى قليلًا، أما عند تدخل الذكاء الشبه الخاضع للإشراف فسيتعلم النموذج هذه المرادفات وبالتالي سيؤدي إلى تحسينات كبيرة في جودة الترجمة الآلية.

(3) التعلم الآلي المعزز (Reinforcement ML)

هل تعرف ماهو تعلم الآلة المعزز؟ وهل تخيلت أن يعاقبك الذكاء الاصطناعي بنفسه على أفعالك؟ 

التعلم المعزز هو نوع من التعلم القائم على ردود الفعل البشرية التي يتم فيها تدريب الخوارزميات على نظام الثواب والعقاب للوصول في النهاية إلى هدف محدد مسبقًا.

الثواب والعقاب يتم بناء على مقياس ثابت، وذلك للتشجيع على ممارسة الأفعال الجيدة وتجاهل السئ منها، ومع التكرر يتعلم الذكاء الاصطناعي أو الروبوتات أفضل الاستراتيجيات للحصول على أفضل وأعلى معدلات الأداء، وكلما تم تدريبها زادت كفاءتها أكثر وأكثر.

هذه الخوارزميات شائعة جدًا في مختلف المجالات، مثل: الربوتات، أنظمة التوصيل، الألعاب، وقد تجدها أيضًا في مسائل صنع القرارات للحصول على أفضل النتائج والمكافآت المستقبلة.

(4) التعلم الآلي تحت الإشراف الذاتي (Self-supervised machine learning)

ماهو تعلم الآلة الخاضع للإشراف الذاتي، وهل هذا ممكن من الأساس؟ في هذا النموذج يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على التدريب على البيانات المصنفة من نفسها، فبدلًا من طلب مجموعة ضخمة من البيانات، تقوم الخوارزميات بالتعلم من تلقاء نفسها وتحول المشكلات الغير خاضعة للإشراف إلى مشكلات خاضعة للإشراف، ومثل هذا النوع يستخدم في البرمجة اللغوية العصبية حيث يكون حجم البيانات المصنفة اللازمة للتدريب باهظة الثمن في أغلب الأحيان.

اقرأ أيضاً: كيف اتعلم الذكاء الاصطناعي مع منصة مايسترو التعليمية؟

أفضل تطبيقات التعلم الآلي في مختلف الصناعات

كما تعرفنا سابقًا على ماهو تعلم الآلة واكتشفنا أنها تتضمن على خوارزميات متعددة تساعد في عمليات التنبؤ واتخاذ القرارات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح على فكل ذلك، وهنا يكون السؤال: كيف أستفيد من هذه التقنية في الصناعات المختلفة؟ فيما يلي نقدم لك تطبيقات وأمثلة على تعلم الآلة:

1. كشف الاحتيال

في تطبيقات كشف الاحتيال يتم تدريب خوارزميات تعلم الآلة على تتبع أنماط المعاملات المالية التي تشير إلى وجود نشاط احتيالي. هذه التقنية منتشرة بكثرة في البنوك والمؤسسات المالية، مثل:

• شركات بطاقات الإئتمان.
• يستخدمه PayPal لتحديد ومنع النشاط الاحتيالي.
• شركات التأمين للكشف عن المطالبات الاحتيالية.

2. الرعاية الصحية

كيف يمكن أن تستفاد من تعلم ماهو تعلم الآلة لمراعاة الصحة العامة للمرضى؟ باستخدام خوارزميات تعلم الآلة يمكن مراقبة التشخيص الطبي واكتشاف الأدوية المناسبة لحالة لمريض، وبالتالي المساعدة بشكل أسرع في التشخيص والتنبؤ بالأمراض. مثال على ذلك:

• برنامج Watson for Oncology التابع لشركة IBM لعلاج السرطان.
• برنامج DeepMind Health من Google للتنبؤ بتطور أمراض مثل اعتلال الشبكية السكري وسرطان الثدي.
•  منصة Babylon Health لتحليل أعراض المرضى وتقديم المشورة الطبية.

3. التحليلات التنبؤية

ماهو تعلم الآلة القائم على التحليل والتنبؤ؟ وكيف يمكنك الاستفادة منه؟ هذه الأسئلة التي قد تشغل بالك إذا كنت من العاملين في مجال المبيعات أو أي شئ له علاقة بسلوك العملاء.

وفي الوقت الذي تحسب وتكتب به عدد الأيام واحتمالات فشل الأدوات والمعدات، تأتي خوارزميات التعلم الآلي لتحدد لك كل الإحتمالات والتنبؤات القائم عليها عملك، وتساعدك كذلك على تقليل وقت التوقف عن العمل وزيادة الكفاءة.

مثال على ذلك:

• شركة General Electric تستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بالأعطال في توربينات الرياح والمحركات النفاثة.
• شركة Delta Airlines تستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بوقت استبدال أجزاء الطائرة، مما يقلل من تكاليف الصيانة ويزيد من مستوى السلامة.
• شركة Schneider Electric تستخدم التعلم الآلي لمراقبة أداء أجهزتها وأنظمتها، مما يمكنها من تحقيق الصيانة الاستباقية و تقليل وقت التوقف عن العمل.

4. التسويق

يمكنك في هذا الاستخدام معرفة ماهو تعلم الآلة واستخدامها في معرفة وتحليل بيانات العملاء والفئات المستهدفة وتقسيم أنماطها إلى مجموعات بناء على الخصائص والتركيبات السكانية والسلوك وسجل الشراء وغيره، وهذا يسم بتسويق أكثر استهدافًا لتجارب العملاء الشخصية.

مثال على ذلك:

• شركة Netflix تفهم جيدًا ماهو تعلم الآلة وتستخدمه لتحليل محفوظات المشاهدين، وتقدم لهم توصيات مشاهدة بناء على تحليلاتهم.
• تستخدم شركة Amazon التعلم الآلي للتوصية بالمنتجات للمستخدمين بناء على سجلاتهم الشرائية. 

5. الألعاب

تتم الاستفادة من معرفة ماهو تعلم الآلة وتطبيقاتها في مجالات عديدة أهمها مجال الألعاب، حيث يتم استخدام خوارزميات تعلم الآلة في إنشاء خصوم أكثر واقعية في الألعاب، وبناء عليه تكون اللعبة أكثر متعة وإثارة.

مثال على ذلك: لعبة  Dota 2 AI من OpenAI و Ubisoft و Unity Technologies وجميعهم يتم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي لتطويرهم بطريقة تزيد اللعبة صعوبة بزيادة احترافية الخصوم وبالتالي زيادة متعة اللعبة.

اقرأ أيضاً: خريطة تعلم الذكاء الاصطناعي مع منصة مايسترو التعليمية

كيف تبدأ في مجال التعلم الآلي؟

المرحلة الأولى: فهم المتطلبات الأساسية

قبل أن تتمكن من إتقان نظريات وتطبيقات التعلم الآلي يجب أن تعرف أولًا ماهو تعلم الآلة وأساسياته والمبادئ التي ستساعدك بسرعة على احتراف المجال، مثل: البرمجة، الإحصاء والاحتمالات، الرياضيات، معالجة البيانات وغيره.

المرحلة الثانية: تعلم نظرية الـ ML

عند بدء أي مشروع ذكاء اصطناعي يجب تتعلم نظرية التعلم الآلي المهمة، والتي هي عبارة عن:

•  التخطيط وجمع البيانات: لمساعدتك في جمع البيانات والتحقق من صحتها.
• افتراضات البيانات: وهي نماذج تعمل على إنشاء افتراضات حول طبيعة وسلوك البيانات المستقلة والتابعة وتوزيعها، وغيره.
• المعالجة المسبقة للبيانات: وهي عملية تنسيقات أولية تقوم بواسطة نماذج التعلم الآلي بحيث تحسن من دقة وكفاءة نموذج التعلم عن طريق تقليل الأخطاء ومعالجة تنسيقات النظام الغير قابلة للاستخدام.
• تفسير البيانات واتخاذ القرارات: تسعى نماذج التعلم الآلي إلى فهم عمليات صنع القرارات بشكل منهجي موثوق، وتفسيرها بطريقة بسيطة لما يكفي لتشكل القرارات الأساسية.
• تحسين نماذج التعلم الآلي: يعد هذا التحسين أمرًا ضروريًا لنجاح المشروع بشكل عام لتعلم جيدًا مع المتغيرات والمشاكل الأخرى.
• تحسين قيمة الأعمال: عندما تقوم ببناء نماذج التعلم الآلي فإن أداء النموذج يكون دقيق جدًا يؤدي إلى تجنب الأخطاء المدمرة والخسارة المادية العالية.

المرحلة الثالثة: الغوص العميق في التعلم

بمجرد فهم التقنيات الأساسية عن ماهو تعلم الآلة والمنطق والقدرات وراء نماذج التعلم، ستتمكن بكل سهولة من بناء نموذج منطقي والحصول على فهم شامل لتسلسل العمليات لبناء نموذج كامل متكامل، وذلك من خلال:

• ممارسة سير عمل النموذج الآلي وتدريبه وتحسينه بمرور الوقت.
• العمل على بيانات حقيقية لصقل مهاراتك وقدراتك.
• التعلم بشكل شامل، فلا يجب أن تكتفي بتعلم الأساسيات بل يجب أن تكون جزء من فريق محترف يُكسبك فهم قوي لأدوات التعلم الآلي التي تحتاجها.

المرحلة الرابعة: العمل على المشاريع الحقيقة

الآن أنت انتقلت من مرحلة معرفة ماهو تعلم الآلة والمعلومات المهمة عنه إلى مرحلة العلم على المشاريع الحقيقية مع محترفين في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، من المهم في هذه المرحلة مراعاة عدة أشياء:

• اختر مشروعك الأول بناء على مجال اهتماماتك. يمكن أن يكون العمل محبط في بداية الأمر وبه الكثير من الأخطاء لكن استمر وستتمكن من تحقيق إنجازات رائعة في المستقبل.
• لا تقلل من الخبرة المطلوب لإنجاز مشاريع ML كاملة، حتى بعد أن تتقن الأساسيات، سيتعين عليك المرور بقدر كبير من التجربة والخطأ قبل أن تتمكن من وضع خطة واضحة. 
• كمبتدأ، يجب أن تبدأ بمشروع بسيط يسمح لك بتطوير مهاراتك، ومن ثم انتقل إلى مواضيع أكثر صعوبة بمرور الوقت لتصقل خبراتك وتصل للاحتراف.

جميع المراحل السابقة مهمة جدًا لتصل لهدفك من مجال تعلم الآلة، ولكن سيكون من الأفضل لك أن تحصل على تدريب متقن من أشخاص أصحاب خبرة في المجال لتتأهل بكل سهولة وسرعة لمجال العمل.

اقرأ أيضاً: مسار تعلم الذكاء الاصطناعي مع منصة مايسترو في ألمانيا

ابدأ رحلة التعلم الآلي اليوم مع منصة مايسترو

إذا كنت من متحدثي اللغة العربية في ألمانيا، وتتطلع لأن تبدأ حياتك المهنية بشكل احترافي في مجال التعلم الآلي (ML)، ومسجل في مكتب العمل الألماني؟ فأنت في المكان المناسب لك!!

في “مايسترو” سنساعدك في غضون بضعة أشهر أن تتقن مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، كما ستعمل على مشاريع حقيقية، وتحصل على توجيهات من أشخاص محترفين وخبراء في مجالاتهم. تقدم الآن إلى دوراتنا التدريبية وسنتواصل معك في أقرب وقت!