بقلم – د. منال محروس
في عالم التعلم الآلي، يقوم الكمبيوتر بتحليل كميات ضخمة من البيانات واستخراج أنماط وقواعد منها دون الحاجة لبرمجة صريحة. إنه يتعلم من البيانات، ويستفيد من هذا التعلم لاتخاذ قرارات وتنبؤات دقيقة. فعندما يتعلم نمطًا معينًا، يمكنه التعرف عليه في البيانات الجديدة واتخاذ إجراءات وفقًا لذلك.
يمتلك التعلم الآلي تطبيقات مذهلة في مجموعة متنوعة من المجالات. في الطب، يمكن استخدامه لتشخيص الأمراض وتوجيه العلاجات المناسبة باستناد إلى تحليل كبير من السجلات الطبية. في الأعمال المصرفية، يستخدم لاكتشاف الاحتيالات المالية من خلال مراقبة أنماط السلوك المشبوهة. في عالم السيارات الذكية، يمكن أن يسهم في تطوير أنظمة القيادة الذاتية التي تعتمد على تحليل بيانات الاستشعار لتفادي الحوادث وتحسين تجربة القيادة.
إن تقنية التعلم الآلي ليست مجرد موجة من موجات التكنولوجيا، بل هي ثورة حقيقية في الطريقة التي نتعامل بها مع البيانات ونستفيد منها. إنها تمثل خطوة مهمة نحو مستقبل يعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الذاتي في تحقيق تقدم لم يكن ممكنًا يومًا مضى.
ويعتبر التعلم العميق واحدًا من فروع الذكاء الاصطناعي، وهو يحاكي الطريقة التي يتعلم بها الدماغ البشري. يعتمد التعلم العميق على الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي نماذج حوسبة تتألف من طبقات متعددة من الوحدات الحسابية المتصلة ببعضها البعض. هذه الشبكات العصبية تقوم بمعالجة البيانات وتحليلها بطرق تشبه عملية تعلم الإنسان.
تعتبر الشبكات العصبية العميقة أكثر تعقيدًا وقوة من الشبكات العصبية التقليدية. تتألف الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة، حيث تنتقل البيانات من طبقة إلى أخرى للقيام بتحويلات وتعديلات متعددة. يعتبر ذلك العمق الإضافي في الشبكات العصبية العميقة سرًا لقوتها وفعاليتها في معالجة البيانات المعقدة.
تسمح الشبكات العصبية العميقة بتحليل البيانات بشكل شامل وفرزها واستخلاص الأنماط والمعلومات الحاسمة. على سبيل المثال، يمكن استخدام الشبكات العصبية العميقة في التعرف على الصور، حيث يمكن للنماذج التعلم على مجموعة ضخمة من الصور وتمييز الأشياء والكائنات المختلفة في هذه الصور بدقة مذهلة. يمكن استخدام هذه التقنية في مجالات متنوعة مثل التصوير الفوتوغرافي، التعرف على الوجوه، الروبوتات المستقلة، والكثير غيرها.
و التعلم العميق والشبكات العصبية في مجالات متعددة، من الأهمية الكبيرة للذكاء الاصطناعي.
ونظرًا لأهمية التعلم الآلي في مجالات متعددة، تم اعتباره أحد المقررات الأساسية في برامج الكثير من الجامعات سواء في الماجستير او الدكتوراة، الذكاء الاصطناعي هذا البرنامج يتم دراسته بدقة وعلى مراحل وفصول ، مما يعكس أهمية هذه التقنيات في عالم الذكاء الاصطناعي والتحليل البياني المتقدم. وقريبا يحل الذكاء الاصطناعي في كثير من الوظائف محل الإنسان.
