من البيانات الذكية إلى الذكاء الاصطناعي

بعد مقدمتنا لعالم البيانات الضخمةوعلوم البيانات بشكل عام، نود أن نتعمق أكثر في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن هذه المصطلحات مألوفة جدًا في الوقت الحاضر، ولكن لا يعرف الجميع أساسياتها، فإننا نستكشفها بمزيد من التفصيل لشرح مكوناتها الأساسية.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي

باختصار، يوفر الذكاء الاصطناعي ببساطة إمكانية إعادة إنتاج القدرات العقلية البشرية في الآلات. فهو يولد المعرفة بناءً على الخبرة من خلال استخراج المعلومات المطلوبة من مجموعات هائلة من بيانات الآلة الموجودة. يصف الذكاء الاصطناعي قسمًا فرعيًا من علوم الكمبيوتر يركز على نقل التفكير والقرارات البشرية إلى مستوى الآلة. هذه الفكرة ليست جديدة بل إنها ظهرت منذ عدة عقود مضت. وبما أننا الآن لدينا الآن أيضًا المتطلبات الأساسية في مجال أداء الأجهزة، فمن الممكن لنا تطبيق هذه النظرية على أرض الواقع.

يعد مجال التعلم الآلي جزءًا فرعيًا من الذكاء الاصطناعي. تتعرف أساليب التعلم الآلي على التبعيات والأنماط داخل مجموعة بيانات تلقائيًا دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. بعد مرحلة التدريب التي يتم فيها تعلم هذه الارتباطات، يتم تعميم المعرفة المكتسبة ويمكن تطبيقها على مجموعات بيانات جديدة لتوليد تنبؤات. بالنسبة لمرحلة التدريب، يمكن تنفيذ خوارزميات رياضية مختلفة.

وتعتبر الأساليب التالية هي الأكثر شهرة:

التعلّم الخاضع للإشراف: بالنسبة لهذه الطريقة، يتم تقديم مجموعة بيانات كبيرة مع المتغير المستهدف المطلوب إلى خوارزمية التعلم الآلي. بمساعدة البيانات النموذجية، تحدد الخوارزمية الارتباط الذي يؤدي إلى المتغير المستهدف. من خلال هذا النهج الخاضع للإشراف، يمكن للخوارزمية تطبيق المنطق المدرّب أيضًا على بيانات جديدة مشابهة وإجراء تنبؤات استنادًا إلى مجموعة البيانات غير المعروفة. ومن الأمثلة على تطبيقات التعلّم الخاضع للإشراف طرق الكشف عن البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه أو طرق التعرف على الصور.

التعلم غير الخاضع للإشراف: في هذا النوع من التعلم، لا يوجد متغير مستهدف معروف. يتم توفير مجموعة هائلة من البيانات للخوارزمية دون مزيد من المعلومات حول المتغير الهدف. الهدف هو تحديد بنية داخل مجموعة البيانات بشكل مستقل. يتم استخدام هذه الطريقة بشكل متكرر لاستخراج مجموعات داخل مجموعة بيانات وتحديد فئات متنوعة تمتلك خصائص معينة. ومن الأمثلة على التطبيقات غير الخاضعة للإشراف أنظمة التوصيات، التي تُستخدم في العديد من الصناعات من أجل تقديم اقتراحات للمستخدم بناءً على اهتماماته الخاصة. هذا ما يمكن أن تواجهه حتى أثناء التسوق عبر الإنترنت في الحياة اليومية.

التعلم المعزز: في هذا النوع من تقنيات التعلم، تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتعليم الوكيل أن يكون قادرًا على التعلم بطريقة تفاعلية باستخدام التغذية الراجعة للتجربة والخطأ. تأتي التغذية الراجعة مع أفعاله وتجاربه الخاصة. وبالتالي، يتعلم الوكيل ما هو الإجراء الأفضل لموقف معين من خلال الحصول على مكافآت التغذية الراجعة. كما أنه يعزز معرفته من خلال الحصول على تجارب إيجابية ويتعلم القرارات الخاطئة من خلال معاقبته - بمعنى رمزي. يمكن استخدام التعلّم المعزز في العديد من التطبيقات، من بين أمور أخرى، في مجال الروبوتات الخاصة بالأتمتة الصناعية أو أنظمة مساعدة السائق.

التعلم الآلي في الصناعة والإنتاج

لقد ركزنا حتى الآن على أساليب التعلم الآلي، ولكن من المهم بنفس القدر معرفة كيف تجلب هذه الأساليب مزايا للصناعة والإنتاج لأتمتة العمليات ومراقبتها.

في مجال التحكم في العمليات، يمكن أن يساعد التعلم الآلي حتى في تقديم رؤى في الوقت الفعلي لسلوك المواد التي تتم معالجتها لتصنيع منتج معين. وبالاقتران مع المعرفة الأساسية لعلوم المواد، يمكن تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحسين عملية التصنيع نفسها. يقوم جهاز استشعار مدمج في قالب الحقن بقياس خصائص المواد ذات الصلة التي تصف سلوك المادة أثناء الإنتاج. يمكن استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بهذا السلوك حتى قبل حدوثه في عملية الإنتاج. إذا تغيرت العوامل المؤثرة مثل درجة الحرارة والرطوبة وما إلى ذلك أثناء الإنتاج، يمكن لخوارزمية التعلم الآلي التكيف مع الظروف الجديدة حتى مع مرور الوقت دون تدخل يدوي. وهذا يتيح رؤية مرنة لعملية جارية بالإضافة إلى ضمان الجودة في الوقت الحقيقي ويمكن أن يساعد في تقليل المنتجات المعيبة.

مع انتهاء سلسلة البيانات الضخمة بهذا المقال، نريد أن نلخص ما عرفناه أخيراً عن هذا الموضوع. لقد ناقشنا البيانات الضخمة بشكل عام، واستخداماتها، وتأثيرات البيانات الضخمة في الصناعات، وشرحنا الفوائد التي يمكن تحقيقها من خلال تطبيقاتها. كما قدمنا مصطلح علم البيانات ووصفنا تحليلات البيانات المختلفة، وأخيرًا تعرفنا في هذه المقالة على أساسيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إذا كان لا يزال لديك فضول لمعرفة كيفية تطبيقنا لأساليب التعلم الآلي وإذا كنت مهتمًا بشكل خاص بالحصول على مزيد من المعلومات حول حل sensXPERT^®، يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل على موقع sensXPERT^® الإلكتروني.

المصادر

• James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). مقدمة في التعلم الإحصائي. Springer.
• براونلي، ج. (2020، 20. أغسطس). خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. إتقان التعلم الآلي. https://machinelearningmastery.com/supervised-and-unsupervised-machine-learning-algorithms/
• إيريوندو، ر. (2021، 28. يناير). التعلم الآلي (ML) مقابل الذكاء الاصطناعي (AI) - الاختلافات الحاسمة. متوسط. https://medium.com/towards-artificial-intelligence/differences-between-ai-and-machine-learning-and-why-it-matters-1255b182fc6
• سيروكيل. (2020، 23. نوفمبر). الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: ما الفرق. Medium. https://medium.com/ai-in-plain-english/artificial-intelligence-vs-machine-learning-vs-deep-learning-whats-the-difference-dccce18efe7f
• Litzel, N. (2019، 19. März). ما هو التعلم الآلي؟ BigData-Insider. https://www.bigdata-insider.de/was-ist-machine-learning-a-592092/#:%7E:text=Machine%20Learning%20ist%20ein%20Teilbereich,k%C3%BCnstliches%20Wissen%20aus%20Erfahrungen%20generiert.