يسلط الضوء على مزايا وعيوب التعلم الآلي

يسلط الضوء على مزايا وعيوب التعلم الآلي

التعلم الآلي هو عملية يتعلم فيها نظامك من الأحداث والخبرة ويواصل تحسين مهاراته وقدرته على اتخاذ القرار.

إنه ذكاء اصطناعي (AI) ، ومهارات تعلم تطبيقية بواسطة النظام. لا يتطلب الأمر تعليماتنا لاتخاذ القرارات ، فهو يحافظ على التعلم نفسه.

تساعد حلول الذكاء الاصطناعي في النظام في العثور عليه نوعًا من الأنماط في البيانات نفسها ومن هناك يمكنه أداء مهمته الخاصة وجعل قدرته على اتخاذ القرار في نهاية المطاف أفضل للأغراض المستقبلية. الهدف الرئيسي من التعلم الآلي هو تمكين النظام من اتخاذ قراره تلقائيًا دون أي تدخل بشري أو مساعدة أو توجيه النظام لاتخاذ قرارات دقيقة أو دقيقة.

الذكاء الاصطناعي (AI) ، في مجال علوم الكمبيوتر ، الذكاء الاصطناعي هو المصطلح الذي يدرك بيئته بالفعل. في الأساس ، يساعد النظام على زيادة كفاءة عمله وقدرته على التفكير وقدرته على اتخاذ القرار ويساعد النظام على العمل كإنسان بمساعدة التعلم الآلي.

إن تطوير الذكاء الاصطناعي في عملية تعلم الآلة هو في الحقيقة عملية تقدمية.

من أمثلة التعلم الآلي - التشخيص الطبي ، ومعالجة الصور ، والانحدار ، وترابط التعلم.

طرق التعلم الآلي

غالبًا ما تتبع عملية التعلم الآلي فئتين: خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.

  • خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف

تساعد هذه الخوارزمية على فهم كيفية تعلم النظام في الماضي وكذلك في الوقت الحاضر وأيضًا فهم مدى دقة مخرجات التحليل المستقبلي. إنها تساعد في التفكير في مجموعة بيانات أو قول مجموعة بيانات تدريبية ، ثم باستخدام هذه الخوارزمية ، يمكننا إنتاج وظيفة يمكنها عمل تنبؤات للمخرجات الناتجة. لاحقًا ، سيتم فحص المخرجات بحثًا عن أخطاء للحصول على نتائج أكثر دقة مقارنتها بالمخرجات المحسوبة بالفعل في البداية.

  • خوارزمية التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف

تساعد هذه الخوارزمية في التحقق مما إذا كان النظام يمكنه بالفعل استخلاص البيانات والاستنتاجات من عدم وجود مخرجات ناتجة وعدم وجود معلومات للتدريب. الآن يقوم النظام من البنية المخفية ومن جميع البيانات ذات الصلة والمتعددة غير المستخدمة برسم نمط لإعطاء تفاصيل عن الهيكل المخفي. هنا يعطون مخرجات ولكن ليس من الضروري التحقق مما إذا كان الناتج المحدد دقيقًا أم لا.

التعلم الآلي هو عملية تمكن من تحليل كمية كبيرة من البيانات. إنها عملية أسرع في تعلم عوامل الخطر ، والفرص المربحة. لديهم ميزة التعلم من أخطائهم وتجاربهم. حتى أنهم يستطيعون التخلص من ارتكاب الأخطاء في نفس العمل لأنه يتطلب بعض الوقت لفهم السبب. عندما يتم الجمع بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتقنيات المعرفية الأخرى ، يمكن أن يكون مجالًا كبيرًا لجمع كمية هائلة من المعلومات ثم تصحيح الأخطاء والتعلم من التجارب الإضافية ، وتطوير أسلوب معالجة أكثر ذكاءً وأسرع ودقة.

تقدم شركة تطوير برمجيات مخصصة خدمات مثل خدمات تطوير البرمجيات. يتم استخدامه من قبل بعض المؤسسات لعملية التكامل والتخصيص كما أنه يساعد على توفير الكثير من المال.

بعض مزايا وعيوب التعلم الآلي

كل عملية أو تقنية لها نوع من الإيجابيات والسلبيات. حتى في حالة التعلم الآلي ، هناك بعض العوامل التي تؤدي إلى مزايا أو عيوب.

دعونا نناقش أولاً مزايا التعلم الآلي

  • تحديد الاتجاهات والأنماط

يساعد التعلم الآلي على إدارة كمية كبيرة من البيانات وفهم الاتجاهات والأنماط التي لم يكن من الممكن أن يديرها البشر لهذا الكم الهائل من البيانات. على سبيل المثال - في صناعة التجارة الإلكترونية مثل Myntra ، من المفيد فهم وإدارة أعمال التسويق الخاصة بها من خلال متطلبات المستخدم. مثل الصفقات والمنتجات وعدد النقرات والعروض والقسائم وعلى أساس كل هذه الخيارات يعتمد نمو الأعمال في النهاية.

  • لا حاجة لتدخل بشري

نظرًا لتقنية التعلم الآلي ، لا نحتاج إلى مساعدة نظامنا أو إعطائه أوامر لاتباع تعليمات معينة. للسيطرة على قدرتهم على اتخاذ القرار. بل دعها تتخذ قرارها بنفسها دون تدخل منا. ومن ثم فهي تساعدهم على تطوير وتحسين قدرتهم على اتخاذ القرار بأنفسهم وكذلك لتصحيح الأخطاء.

اقرأ المدونة - كيف يمكن أن يكون التعلم الآلي هو الضوء الإرشادي المثالي للمؤسسات

  • تحسن مستمر

تتكون من خوارزمية تعلم آلي تساعد النظام على فهم الأخطاء باستمرار ويؤدي إلى تصحيح هذه الأخطاء. ومن ثم فإن هذا يزيد من الكفاءة والدقة. على سبيل المثال - إذا كنا نصمم تطبيقًا للتنبؤ بالطقس ويعطينا تنبؤات منتظمة بالطقس. تعتمد دقة هذا التوقع تمامًا على التحقق المنتظم من الخطأ وبدقة محسنة.

  • للتعامل مع كمية كبيرة ومتعددة الأبعاد من البيانات

تساعد خوارزمية التعلم الآلي في إدارة وتحسين كمية البيانات المتعددة الأبعاد والكبيرة وتحسين مهاراتهم في عدم وجود أخطاء فيها بمساعدة تقنية الذكاء الاصطناعي.

  • تطبيق واسع

يمكن أن يكون ML مفيدًا لأولئك الذين يعملون في مجال التجارة الإلكترونية أو مقدمي الرعاية الصحية الذين يمكنهم الاستفادة من ML للحصول على مساعدة هائلة في نمو السوق كما يساعد في زيادة كفاءة العمل البشري. يمنح استخدام هذا التطبيق العملاء تجربة شخصية للغاية لاستخدام هذا أثناء استهداف العملاء المناسبين.

عيوب التعلم الآلي

بعض السلبيات التي يتم مواجهتها بشكل شائع في مجال عملية التعلم الآلي. العوامل التي تؤثر في تعلم الآلة هي كما يلي:

  • الحصول على البيانات

في عملية التعلم الآلي ، يتم استخدام كمية كبيرة من البيانات في عملية التدريب والتعلم. لذلك يجب أن يكون استخدام البيانات ذا نوعية جيدة وغير متحيز. أثناء عملية التعلم الآلي بمساعدة خدمات تطوير البرامج ، هناك أيضًا لحظات نحتاج فيها إلى الانتظار. في تلك الفترة الزمنية ، يتم إنشاء بيانات جديدة ويمكن استخدامها لمزيد من المعالجة.

  • الوقت والموارد

أثناء إجراء عملية التعلم الآلي ، فإن الخوارزميات التي تساعد على إدارة جميع الوظائف لإدارة البيانات واستخدام بيانات معينة في عملية التصحيح في حالة وجود أي أخطاء ، كل هذا يتطلب وقتًا. وأيضًا موارد موثوقة وموثوقة لتشغيل هذا النظام.

  • ترجمة

عندما تساعد الخوارزميات في كل هذه العمليات وتعطي مخرجات ناتجة. يجب فحص هذا الناتج المعطى بحثًا عن أي أخطاء ويجب اتباع عملية التصحيح للحصول على الدقة المطلوبة. وأثناء اختيار هذه الخوارزمية ، يجب أن نختار تلك الخوارزمية التي تحتاجها لهذا الغرض.

  • قابلية عالية للخطأ

في عملية التعلم الآلي ، يتم استخدام كمية كبيرة من البيانات ومن ناحية أخرى ، يتم استخدام واختبار العديد من الخوارزميات. ومن ثم هناك تغيير كبير لتجربة العديد من الأخطاء. لأنه أثناء قيامك بتدريب مجموعة البيانات الخاصة بك على ذلك ، يتم استخدام العديد من الخوارزميات إذا كان هناك أي خطأ في الخوارزمية ، فقد يؤدي ذلك إلى توجيه المستخدم إلى العديد من الإعلانات غير ذات الصلة.

هذه الأخطاء الفادحة هي مشكلة شائعة يتم مواجهتها عدة مرات. لأنه عند حدوث هذه الأخطاء ، ليس من السهل معرفة المصدر الرئيسي الذي تم إنشاء المشكلة من أجله ومعرفة تلك المشكلة المعينة وتصحيحها ، يستغرق وقتًا أطول.

استنتاج

في هذه الحياة السريعة المعيشية ، نحتاج إلى إدارة جميع أعمالنا في غضون وقت معين في هذه الحالة إذا اتخذ نظامنا بعض القرارات لإبقائه محدثًا بالموارد الضرورية حقًا. التعلم الآلي بمساعدة حلول الذكاء الاصطناعي والتقنيات المعرفية الأخرى يجعله حقبة جديدة في مجال التطوير في علوم الكمبيوتر.

Video

  • https://youtu.be/ImnOs_DjZaM