تعليم الآلة هي عملية تدريب الآلة على الطرق المختلفة للتعلم، وهي صنف من اصناف الذكاء الاصطناعي على غرار استخدام Chatbots في التسويق ، حيث يقوم على تحليل البيانات بغرض تعلم الالة منها، لتتخذ القرارات فيما بعد بدون تدخل من طرف الانسان، تعلم الالة ليس علما جديدا فالكثير من خوارزميات تعلم الآلة موجودة منذعدة سنوات ، لكن القدرة الحالية على اجراء العمليات الرياضية المعقدة على بيانات هائلة بشكل تلقائي وسريع ومتكرر يعتبر تطورا ملحوظا في تعليم الالة ، تدرك جميع المؤسسات التي تتعامل مع كميات ضخمة من البيانات اهمية تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و تعليم الآلة التي تمكن من تحليل تلك البيانات واستخراج استنتاجات وقرارات منها تصب في صالح وصول هذه المؤسسات الى اعلى مستوى من الكفاءة، وبالتالي تتغلب على المنافسين، تستخدم الحكومات مثلا تعلم الآلة لاستخراج معلومة معينة من بين الاف او ملايين المصادر بسرعة فائقة ، واتخاذ قرارات متعلقة بزيادة الكفاءة والاقتصاد وغيرها، كما يساهم تعلم الآلة في كشف مختلف انواع المحتالين، و تستخدم البنوك تعلم الآلة ايضا في اتخاذ القرارات واستكشاف فرص الاستثمار ، كما يمكن ان يساعد تعلم الالة المستثمرين في سوق الاوراق المالية لمعرفة الوقت المناسب والمربح لتداول الاسهم .
الفرق بين تعليم الالة والتعلم العميق و علم البيانات
يهدف كل من تعلم الالة والتعلم العميق و علم البيانات الى استنباط اي معلومات يمكن استغلالها لاتخاذ قرارات معينة، لكن الاختلاف فيما بينها يكمن في الطرق المتبعة في كل صنف :- تعليم الآلة : في تعلم الآلة يجري فهم بنية البيانات، لقد تطور تعليم الآلة بالاستناد الى قدرة أجهزة الكمبيوتر على استكشاف اية بيانات، التعلم الآلي في الغالب يستخدم طريقة تقوم على المقاربة التكرارية للتعلم من البيانات .
- التعلم العميق : يعتمد التعلم العميق على تطور الحوسبة و الشبكات العصبية، من اجل تعلم أنماط معقدة تحتوي على بيانات ضخمة، ان تقنيات التعلم العميق في الوقت الحالي تعتبر من أحدث التقنيات، مثلا، يعتمد التعرف على الوجوه في الصور واستخراج الكلمات من المقاطع الصوتية على التعلم العميق .
- علم البيانات : عملية استخراج البيانات او تنقيب البيانات هي مجموعة من الطرق المختلفة التي تهدف الى استخراج خلاصة من البيانات والتي تضم أساليب إحصائية وتقنيات تعلم الآلة، فعملية استخراج البيانات يتم فيها اتباع العديد من الطرق مثل تحليل السلاسل الزمنية وغيرها، بهدف ايجاد انماط من البيانات غير معروفة من قبل .
كيفية العمل في تعلم الالة
- من اجل تحقيق نجاح في تعلم الآلة ، يجب دمج أفضل الخوارزميات بالأدوات الصحيحة مثلا، تعتبر "Chatbots " شكلا من أشكال الذكاء الاصطناعي حيث تتيح للانسان التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر، فيمكن لأجهزة الكمبيوتر ان تفهم الكلمات المنطوقة أو المكتوبة باستخدام chatbots، و يمكن برمجة Chatbots للقيام باي عمل ، كإجراء محادثات جدية ومعقدة مع الانسان حول موضوع معين مثلا ، حيث يتم برمجة "Chatbots " لتقوم باسترجاع المعلومات عن طريق عملية مطابقة الكلمات الرئيسية، ثم تنتج استجابة استنادًا إلى محادثات اجراها الانسان مسبقا، واليك امثلة اخرى عن استخدامات "Chatbots " :
- مواقع خدمة العملاء: تستخدم العديد من الشركات Chatbots كجهة اتصال مع العملاء في حالة حاجتهم إلى المساعدة، حيث تقوم Chatbots بمساعدة العملاء على التنقل داخل الموقع الإلكتروني مثلا، او تقوم بالإجابة على الأسئلة البسيطة وتوجيه العملاء الى نقاط معينة .
- استخدام chatbots في التجارة الإلكترونية: يستخدم مقدموا خدمات الاتصال مثلا chatbots كقناة للتفاعل مع العملاء .
- bot مساعد شخصي : يستخدم هذا النوع من bots للتحكم في الاجهزة الذكية داخل المنزل مثلا ، او جدولة المواعيد .
اذا استفدت من هذه المقدمة في تعليم الالة وبرمجة "Chatbots " شارك الموضوع في وسائل التواصل الاجتماعي .