هل يمكن للآلة ان تكتسب صفة الذكاء؟ هل يمكن أن تتعلم؟
#الذكاء_الاصطناعي و #تعلم_الآلة من أهم المجالات الحديثة التي دخلت في حياتنا اليومية ، هناك الكثير من التطبيقات والأمثلة ، في هذه السلسلة سنتحدث عن تعلم الآلة (Machine Learning)
#علم_البيانات
#العطاء_الرقمي
#الذكاء_الاصطناعي و #تعلم_الآلة من أهم المجالات الحديثة التي دخلت في حياتنا اليومية ، هناك الكثير من التطبيقات والأمثلة ، في هذه السلسلة سنتحدث عن تعلم الآلة (Machine Learning)
#علم_البيانات
#العطاء_الرقمي
#تعلم_الآلة أحد فروع الذكاء الاصطناعي ، يعنى بتمكين الحواسيب والآلات من التعلم واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام دون أن يتم برمجتها مسبقًا، من خلال خوارزميات تمكنها من التعلم الذاتي وتحليل البيانات المدخلة، وتنفيذ الأوامر وتحديد ما يجب إنجازه دون مساعدة بشرية
تعمل الخوارزميات كعقل مدبر للآلة، فتتألف من سلسلةٍ من الأوامر والإرشادات لتوجيه الآلة للكيفية التي يجب بها تنفيذ المهام، وتقوم الآلة بتخزين وتجميع ومعالجة كم هائل من البيانات بتكلفة مادية قليلة مقارنة بتكلفة الأيدي العاملة، واختيار القرار الأمثل بسرعة ودقة
لخوارزميات التعلم أقسام عديدة منها: " التعلم المراقب" Supervised Learning وهو إعطاء أمثلة المدخلات والمخرجات المرغوبة للآلة من قبل الإنسان، فتتعلم الآلة قاعدة عامة تربط المدخلات بالمخرجات، وأحد أنواعه (التصنيف)، من أمثلته تصنيف البريد الإلكتروني إلى عادي أو مزعج (spam)
النوع الآخر هو (الإنحدار) Linear Regression ويقوم على التنبوء Prediction بقيم مستمرة بدلًا من أصناف منفصلة، كالتنبؤ بأسعار البورصة، أو بدرجة الحرارة داخل مبنى، اعتمادًا على بيانات الطقس والوقت والحساسات
القسم الثاني من خوارزميات #تعلم_الآلة هو "التعلم غير المراقب" Unsupervised Learning ويتفرع هذا القسم إلى أنواع أبرزها (التجميع) clustering ، بحيث يتم فرز البيانات المدخلة إلى مجموعات غير معروفة مسبقًا، لاكتشاف أنماط خفية، من أمثلته نظم التوصية التي تقسم العملاء إلى مجموعات
النوع الآخر من التعلم الغير مراقب قواعد الأرتباط Association Rules وتهدف إلى استخراج زاكتشاف العلاقات بين مجموعة خصائص وإظهارها على شكل قواعد، وأبرز أمثلتها تحليل سلة المشتريات Basket Analysis
هناك عدة تطبيقات وأمثلة لاستخدام #تعلم_الآلة في حياتنا اليومية، منها التعرف على الأشخاص من خلال قزحية العين أو الوجوه، والتعرف على الكلام ثم تحوله إلى نص، وتستخدم في عدة مجالات من بنوك وشركات ومستشفيات حتى في التنقيب عن النفط والغاز
الآلة تتعلم وتصبح ذكية من #البيانات ، لذلك يجب أن نهتم كثيراً بـ #جودة_البيانات التي تتدرب عليها الآلة لتصبح ذكية ، إن كانت البيانات رديئة ستكون القرارات مضللة وخاطئة ، والعكس صحيح جودة البيانات تعني بناء تطبيقات وبرامج تساعد في إتخاذ قرارات دقيقة
أخيراً ياليت تشاركونا بأبرز معلومة لفتت انتباهكم واستفدتوا منها من هذا الثريد على هاشتاق #العطاء_الرقمي ، علماً انه سيتم السحب لاختيار فائز من ضمن المشاركين في الهاشتاق وتسليمه جائزة من مبادرة العطاء الرقمي
@Attaa_SA
@Attaa_SA
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
