التعلم الالي
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو مفهوم أن برنامج الكمبيوتر يمكن أن يتعلم ويتكيف مع البيانات الجديدة دون تدخل بشري. التعلم الآلي هو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يحافظ على الخوارزميات المضمنة في الكمبيوتر حديثة بغض النظر عن التغيرات في الاقتصاد العالمي.
فهم تعلم الآلة
تتعامل قطاعات الاقتصاد المختلفة مع كميات هائلة من البيانات المتاحة في أشكال مختلفة من مصادر متباينة. أصبحت الكمية الهائلة من البيانات ، المعروفة باسم البيانات الضخمة ، متاحة بسهولة ويمكن الوصول إليها بسبب الاستخدام التدريجي للتكنولوجيا ، وخاصة قدرات الحوسبة المتقدمة والتخزين السحابي. تدرك الشركات والحكومات الرؤى الهائلة التي يمكن اكتسابها من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة ولكنها تفتقر إلى الموارد والوقت اللازمين للتمشيط من خلال ثروتها من المعلومات. على هذا النحو ، يتم استخدام تدابير الذكاء الاصطناعي من قبل الصناعات المختلفة لجمع ومعالجة والتواصل وتبادل المعلومات المفيدة من مجموعات البيانات. إحدى طرق الذكاء الاصطناعي التي يتم استخدامها بشكل متزايد لمعالجة البيانات الضخمة هي التعلم الآلي.
يتم تشكيل تطبيقات البيانات المختلفة للتعلم الآلي من خلال خوارزمية معقدة أو شفرة مصدر مضمنة في الجهاز أو الكمبيوتر. ينشئ رمز البرمجة هذا نموذجًا يحدد البيانات ويبني تنبؤات حول البيانات التي تحددها. يستخدم النموذج المعلمات المضمنة في الخوارزمية لتشكيل أنماط لعملية اتخاذ القرار. عندما تتوفر بيانات جديدة أو إضافية ، تقوم الخوارزمية تلقائيًا بضبط المعلمات للتحقق من تغيير النمط ، إن وجد. ومع ذلك ، لا ينبغي أن يتغير النموذج.
استخدامات التعلم الآلي
يستخدم التعلم الآلي في قطاعات مختلفة لأسباب مختلفة. يمكن معايرة أنظمة التداول لتحديد فرص الاستثمار الجديدة. يمكن ضبط منصات التسويق والتجارة الإلكترونية لتقديم توصيات دقيقة ومخصصة لمستخدميها استنادًا إلى سجل بحث المستخدمين على الإنترنت أو المعاملات السابقة. يمكن لمؤسسات الإقراض دمج التعلم الآلي للتنبؤ بالقروض المعدومة وبناء نموذج مخاطر الائتمان. يمكن لمراكز المعلومات استخدام التعلم الآلي لتغطية كميات هائلة من القصص الإخبارية من جميع أنحاء العالم. يمكن للبنوك إنشاء أدوات للكشف عن الاحتيال من تقنيات التعلم الآلي. إن دمج التعلم الآلي في عصر الذكاء الرقمي لا نهاية له حيث أصبحت الشركات والحكومات أكثر وعيًا بالفرص التي توفرها البيانات الضخمة.
تطبيق التعلم الآلي
يمكن تفسير كيفية عمل التعلم الآلي بشكل أفضل من خلال رسم توضيحي في عالم المال. تقليديا ، يقوم اللاعبون الاستثماريون في سوق الأوراق المالية مثل الباحثين الماليين والمحللين ومديري الأصول والمستثمرين الأفراد بالبحث في الكثير من المعلومات من شركات مختلفة حول العالم لاتخاذ قرارات استثمارية مربحة. ومع ذلك ، قد لا يتم نشر بعض المعلومات ذات الصلة على نطاق واسع من قبل وسائل الإعلام وقد تكون مخصّصة لقلة مختارة فقط ممن يتمتعون بميزة كونهم موظفين في الشركة أو مقيمين في البلد الذي تأتي منه المعلومات. بالإضافة إلى ذلك ، هناك الكثير من المعلومات التي يمكن للبشر جمعها ومعالجتها خلال إطار زمني معين. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي.
شركة إدارة الأصول التعلم الآلي في مجال تحليل الاستثمار والبحث. لنفترض أن مدير الأصول يستثمر فقط في أسهم التعدين. يقوم النموذج المضمن في النظام بمسح الويب ويجمع جميع أنواع الأحداث الإخبارية من الشركات والصناعات والمدن والبلدان ، وتشكل هذه المعلومات التي تم جمعها مجموعة البيانات. لم يكن مديرو الأصول والباحثون في الشركة قادرين على الحصول على المعلومات في مجموعة البيانات باستخدام قوتهم البشرية وعقولهم. تستخرج المعلمات التي تم إنشاؤها جنبًا إلى جنب مع النموذج فقط البيانات حول شركات التعدين والسياسات التنظيمية في قطاع الاستكشاف والأحداث السياسية في بلدان مختارة من مجموعة البيانات.
مثال على تعلم الآلة
لنفترض أن شركة التعدين XYZ اكتشفت للتو منجمًا للماس في بلدة صغيرة في جنوب إفريقيا. من شأن أداة التعلم الآلي في يد مدير الأصول التي تركز على شركات التعدين أن تسلط الضوء على ذلك باعتباره بيانات ذات صلة. سيستخدم النموذج في أداة التعلم الآلي بعد ذلك أداة تحليلات تسمى التحليلات التنبؤية لإجراء تنبؤات حول ما إذا كانت صناعة التعدين ستكون مربحة لفترة زمنية ، أو أي مخزون من المرجح أن تزيد قيمته في وقت معين ، بناءً على تم اكتشاف المعلومات الحديثة دون أي تدخل من مدير الأصول. يتم نقل هذه المعلومات إلى مدير الأصول لتحليلها واتخاذ قرار بشأن محفظتها. قد يتخذ مدير الأصول بعد ذلك قرارًا باستثمار ملايين الدولارات في أسهم XYZ.
في أعقاب حدث غير مواتٍ ، مثل إضراب عمال المناجم في جنوب إفريقيا ، تقوم خوارزمية الكمبيوتر بضبط معلماتها تلقائيًا لإنشاء نمط جديد. بهذه الطريقة ، يظل النموذج الحسابي المدمج في الآلة محدثًا حتى مع التغييرات في الأحداث العالمية ودون الحاجة إلى تعديل الكود الخاص به ليعكس التغييرات. نظرًا لأن مدير الأصول تلقى هذه البيانات الجديدة في الوقت المحدد ، فإنهم قادرون على الحد من خسائرهم عن طريق الخروج من المخزون.
يسلط الضوء
يعد التعلم الآلي مفيدًا في تحليل الكم الهائل من المعلومات المتوفرة باستمرار وبسهولة في العالم للمساعدة في اتخاذ القرار.
تم تضمين خوارزمية معقدة أو كود مصدر في الكمبيوتر الذي يسمح للجهاز بتحديد البيانات وبناء تنبؤات حول البيانات التي يحددها.
يمكن تطبيق التعلم الآلي في مجموعة متنوعة من المجالات ، مثل الاستثمار والإعلان والإقراض وتنظيم الأخبار واكتشاف الاحتيال والمزيد.
التعلم الآلي هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) بمفهوم أن برنامج الكمبيوتر يمكن أن يتعلم ويتكيف مع البيانات الجديدة دون تدخل بشري.
