Podcast
Questions and Answers
ما هو مفهوم التعلم الآلي؟
ما هو مفهوم التعلم الآلي؟
هو مصطلح تقني يعني استخدام مجموعة من التقنيات والأدوات التي تساعد أجهزة الحاسوب و ألالت الذكية على التعلم والتكيف من تلقاء نفسها.
يُمكن برمجة أنظمة الحاسوب للتعلم من التجربة وتحسين أدائها بتكرار التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل واضح.
يُمكن برمجة أنظمة الحاسوب للتعلم من التجربة وتحسين أدائها بتكرار التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل واضح.
True
ما هو علم التعلم الآلي؟
ما هو علم التعلم الآلي؟
هو علم تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تستخدمها أنظمة الحاسوب لأداء المهام بدون تعليمات واضحة اعتمادا على الأنماط والاستدلالات.
يمكن لعلماء البيانات تدريب تطبيق طبي على تشخيص مرض السرطان من صور الأشعة السينية عن طريق تخزين ملايين الصور ______ والتشخيصات المقابلة.
يمكن لعلماء البيانات تدريب تطبيق طبي على تشخيص مرض السرطان من صور الأشعة السينية عن طريق تخزين ملايين الصور ______ والتشخيصات المقابلة.
Signup and view all the answers
ما هو مصطلح تعليم الآلة؟
ما هو مصطلح تعليم الآلة؟
Signup and view all the answers
ما أهم تعريفات تعلم الآلة؟
ما أهم تعريفات تعلم الآلة؟
Signup and view all the answers
ما هي M (T) في تعريف توم ميتشل للتعلم الآلي؟
ما هي M (T) في تعريف توم ميتشل للتعلم الآلي؟
Signup and view all the answers
يمكننا القول بتعريف بسيط أن تعلم الآلة مجال من مجالات الذكاء الصناعي يحاول بناء آلات قادرة على التعلم من تلقاء نفسها.
يمكننا القول بتعريف بسيط أن تعلم الآلة مجال من مجالات الذكاء الصناعي يحاول بناء آلات قادرة على التعلم من تلقاء نفسها.
Signup and view all the answers
ما أول تعريف لتعلم الآلة؟
ما أول تعريف لتعلم الآلة؟
Signup and view all the answers
كان تفكير أرثر صموئيل عن تعلم الآلة مختلفًا عن تفكير علماء الحاسوب في ذلك الوقت.
كان تفكير أرثر صموئيل عن تعلم الآلة مختلفًا عن تفكير علماء الحاسوب في ذلك الوقت.
Signup and view all the answers
ما هي أهم ملاحظة تتعلق بتعلم الآلة؟
ما هي أهم ملاحظة تتعلق بتعلم الآلة؟
Signup and view all the answers
ما السؤال الذي طرحه علماء الحاسوب في بداية إنشاء علم التعلم الآلي?
ما السؤال الذي طرحه علماء الحاسوب في بداية إنشاء علم التعلم الآلي?
Signup and view all the answers
يمكن للحواسيب أن تفعل ما نفعله وبالطريقة التي نريدها، وأن تتعلم من تلقاء نفسه كيفية أداء مهمة محددة؟
يمكن للحواسيب أن تفعل ما نفعله وبالطريقة التي نريدها، وأن تتعلم من تلقاء نفسه كيفية أداء مهمة محددة؟
Signup and view all the answers
بإمكان الحواسيب والآلات أن تفاجئنا وتتعلم من خلال البيانات من تلقاء نفسه بدلا من قيام المبرمجين بصياغة قواعد معالجة البيانات لها بشكل يدوي؟
بإمكان الحواسيب والآلات أن تفاجئنا وتتعلم من خلال البيانات من تلقاء نفسه بدلا من قيام المبرمجين بصياغة قواعد معالجة البيانات لها بشكل يدوي؟
Signup and view all the answers
ما الفرق بين البرمجة التقليدية و التعلم الآلي؟
ما الفرق بين البرمجة التقليدية و التعلم الآلي؟
Signup and view all the answers
بإمكان البشر إدخال البيانات و النتائج المتوقعّة فقط لِلحاسوب في التعلم الآلي.
بإمكان البشر إدخال البيانات و النتائج المتوقعّة فقط لِلحاسوب في التعلم الآلي.
Signup and view all the answers
ماذا يُمكن للِتعلم الآلي ان يفعل؟
ماذا يُمكن للِتعلم الآلي ان يفعل؟
Signup and view all the answers
ما هي مجموعة بيانات التي ستعطي 5 للِحاسوب?
ما هي مجموعة بيانات التي ستعطي 5 للِحاسوب?
Signup and view all the answers
ما هي التعليم الآلي?
ما هي التعليم الآلي?
Signup and view all the answers
بدأ التعلم الآلي في الازدهار من بداية التسعينيات من القرن الماضي.
بدأ التعلم الآلي في الازدهار من بداية التسعينيات من القرن الماضي.
Signup and view all the answers
ما الفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي؟
ما الفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي؟
Signup and view all the answers
الحاسوب الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي يستخدم الرياضيات والمنطق لمحاكاة التفكير المنطقي الذي يستخدمه الإنسان للتعلم.
الحاسوب الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي يستخدم الرياضيات والمنطق لمحاكاة التفكير المنطقي الذي يستخدمه الإنسان للتعلم.
Signup and view all the answers
ماذا يُستخدم لِتطوير ذكاء الحاسوب في التعلم الآلي?
ماذا يُستخدم لِتطوير ذكاء الحاسوب في التعلم الآلي?
Signup and view all the answers
ما هو الهدف من خوارزميات التعلم الآلي؟
ما هو الهدف من خوارزميات التعلم الآلي؟
Signup and view all the answers
ماذا يُمكن للِحاسوب ان يُحدد من خلال التعلم الآلي?
ماذا يُمكن للِحاسوب ان يُحدد من خلال التعلم الآلي?
Signup and view all the answers
يَجب أن نُعامل نوعين من البيانات بنفس الطريقة في التعلم الآلي؟
يَجب أن نُعامل نوعين من البيانات بنفس الطريقة في التعلم الآلي؟
Signup and view all the answers
ما هي الخطوة التالية بعد تحديد الأنماط المختلفة في البيانات؟
ما هي الخطوة التالية بعد تحديد الأنماط المختلفة في البيانات؟
Signup and view all the answers
ما هي الخطوة الأخيرة من عملية التعلم الآلي?
ما هي الخطوة الأخيرة من عملية التعلم الآلي?
Signup and view all the answers
يُضيف الحاسوب كل شيء جديد تعلمه إلى قاعدة البيانات في التعلم الآلي?
يُضيف الحاسوب كل شيء جديد تعلمه إلى قاعدة البيانات في التعلم الآلي?
Signup and view all the answers
Study Notes
تعلم الآلة (Machine Learning)
- تعلم الآلة هو مجال تقني يستخدم مجموعة من التقنيات والأدوات لمساعدة أجهزة الحاسوب والآلات الذكية على التعلم والتكيف من تلقاء نفسها.
- هو تطبيق للذكاء الاصطناعي يمكن أنظمة الحاسوب من التعلم من خلال التجربة وتحسين أدائها بتكرار التجربة دون برمجة صريحة.
- يركز على تطوير برامج الحاسوب التي تتعامل مع البيانات الضخمة وتستخدمها للتعلم الذاتي.
- يهدف إلى تطوير خوارزميات ونماذج إحصائية يستخدمها الحاسوب لأداء المهام بدون تعليمات واضحة، معتمداً على الأنماط والاستدلالات.
- تستخدم أنظمة الحاسوب لوغاريتمات التعلم الآلي لمعالجة البيانات السابقة، والتعرف على أنماط البيانات، مما يسمح لها بتوقع النتائج بدقة أكبر.
تعريفات تعلم الآلة
- تعريف آرثر صامويل (1959): تعلم الآلة هو مجال دراسي يمنح أجهزة الحاسوب القدرة على التعلم دون برمجة صريحة من قبل البشر.
- تعريف توم ميتشل: تعلم الآلة هو دراسة خوارزميات الحاسوب التي تقوم بتحسين أدائها تلقائيًا من خلال التجربة. برنامج حاسوبي يتعلم من الخبرة (E) المتعلقة بمجموعة من المهمات (T) وفق معيار الأداء (P).
تاريخ تعلم الآلة
- بدأ التعلم الآلي عام 1959 مع آرثر صامويل، الذي رأى أن تعلم الآلة هو طريقة لتعليم الحاسوب بدون برمجة مباشرة.
- كان هذا مختلفًا تمامًا عن الطريقة التي كان علماء الحاسوب ينظرون بها لأجهزة الحاسوب في ذلك الوقت.
الفرق بين البرمجة التقليدية والتعلم الآلي
- البرمجة التقليدية: تدخل البشرية لوضع القواعد، وتحدد بدقة البيانات المُعالجة، ويكون المخرج إجابات محددة.
- التعلم الآلي: يدخل البشر البيانات والإجابات المتوقعة، والمُخرج هو القواعد المستنتجة (النموذج) التي يمكن تطبيقها على بيانات جديدة لإنتاج إجابات.
الفرق بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي: قدرة الحاسوب على محاكاة الوظائف المعرفية للبشر (مثل التعلم وحل المشكلات) من خلال الرياضيات والمنطق لمحاكاة التفكير.
- التعلم الآلي: هو النمط الذي يتبعه الحاسوب لتطوير ذكائه، حيث يستخدم الخوارزميات للتعلم والتطوير دون برمجة مسبقة.
أهمية تعلم الآلة
- دفع النمو وفتح سبل إيرادات جديدة وحل مشكلات صعبة.
- تحسين صنع القرار التجاري باستخدام البيانات من مصادر مختلفة.
- أتمتة وتحديد قيمة البيانات، واتخاذ قرارات تُصعد الشركة إلى المقدمة.
- دعم تطوير منتجات جديدة، وتوقعات الطقس، واكتشاف الأمراض.
علاقة البيانات في تعلم الآلة
- البيانات هي وقود التعلم الآلي، فبدونها ستفشل الخوارزميات في حل المشكلات بدقة.
- لا يكفي زيادة حجم البيانات، بل تُعتمد دقة وجودة البيانات وتنوع حالات استخدامها للحصول على نتائج صحيحة.
أنواع البيانات في التعلم الآلي
- بيانات مسماة (Labeled): تُستخدم في خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف.
- بيانات غير مسماة (Unlabeled): تُستخدم في خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف.
- بيانات عددية (Numerical): قيم يمكن ترتيبها وقياسها (مثل العمر والدخل).
- بيانات فئوية (Categorical): قيم تمثل الفئات (مثل الجنس ونوع الفاكهة).
تقسيم البيانات
- مجموعة التدريب (Training): لتدريب النموذج.
- مجموعة المراقبة/التحقق (Validation): لمراقبة التدريب.
- مجموعة الاختبار (Testing): للتقييم النهائي.
المعالجة المسبقة للبيانات
- خطوة مهمة في تعلم الآلة لتنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والشاذة، وهندسة الميزات.
أنواع تقنيات تعلم الآلة
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): يستخدم البيانات المسماة لتدريب النموذج.
- التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): يستخدم البيانات غير المسماة لمعرفة الأنماط وخصائصها.
- التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-Supervised Learning): مزيج من التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف.
- التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يعتمد على التعلم من خلال التفاعل مع البيئة لتحديد السلوك الأمثل للحصول على أكبر مكافأة.
أنواع مشكلات التعلم الخاضع للإشراف
- التصنيف (Classification): التنبؤ بتسمية فئة من قائمة محددة مسبقاً.
- التوقع/الانحدار (Regression): توقع قيمة من مجال غير محدد.
ميزات التعلم الخاضع للإشراف
- السهولة: سهولة التصميم.
- الفائدة: مفيد عند التنبؤ بمجموعة محدودة من النتائج المحتملة.
- جمع النتائج: جمع النتائج من لوغاريتمات أخرى في التعلم الآلي.
التعلم غير الخاضع للإشراف
- لا يتم تصنيف البيانات.
- الآلة تنتج الملاحظات من تلقاء نفسها.
مبدأ عمل خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف
- الحصول على بيانات غير مسماة.
- تدريب النموذج على إيجاد علاقات مخفية بين هذه البيانات.
فوائد التعلم غير الخاضع للإشراف
- اكتشاف الأنماط.
- الكشف عن القيم الشاذة.
- التجميع التلقائي للبيانات.
عيوب التعلم غير الخاضع للإشراف
- عدم دقة التنبؤات.
- عدم تمييز الأنواع المحددة من نتائج البيانات.
أنواع خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف
- خوارزميات التحويل (Transformation).
- خوارزميات التجميع (Clustering).
التعلم شبه الخاضع للإشراف
- مزيج من التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف.
- يستخدم كمًا صغيرًا من البيانات المسماة وكمًا كبيرًا من البيانات غير المسماة.
- يسمح بتوفير كمٍ كبير من البيانات المسماة.
- مفيد في العمل مع البيانات المعقدة.
التعلم المعزز
- يعتمد على التفاعل مع البيئة لتحديد السلوك الأمثل.
- لا توجد إجابة صحيحة مسبقة، ولكن التعزيز يساعد الآلة على تحديد ما يجب القيام به.
- يستخدم في الأنظمة الآلية التي تتخذ العديد من القرارات الصغيرة دون توجيه بشري.
- يتعلم من عواقب أفعاله، من خلال الاستكشاف والتجربة والخطأ.
عيوب التعلم المعزز
- نادراً ما يُطبق في سياقات الأعمال.
- قد يكون غير فعال للمهام المعروفة جيدًا.
- قد يؤثر تحيز المطور في النتائج.
الوكيل (Agent) في التعلم المعزز
- هو طريقة مكافأة السلوكيات المرغوبة ومعاقبة السلبية.
- يتعلم من عواقب أفعاله بدلًا من التعليمات الصريحة.
متطلبات التعلم المعزز
- يتطلب عدداً كبيراً من التفاعلات بين الوكيل والبيئة.
- يُستخدم في الألعاب، وله إمكانيات خارقة في بعض الألعاب.
التعلم العميق
- نوع من التعلم الآلي يقلد طريقة عمل الدماغ البشري.
- يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لمعالجة المعلومات في طبقات متعددة.
- طبقات التعلم العميق: تتكون من عقد تشبه عصبونات الدماغ وتتصل ببعضها.
رؤية الحاسوب
- تطبيق واقعي للتعلم العميق.
- يمكّن الحواسيب من الرؤية والملاحظة والاستجابة.
التعلم الآلي مقابل التعلم العميق
- التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي.
التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي مجال أوسع، والتعلم الآلي أحد فروعِه.
التعلم الآلي مقابل علم البيانات
- علم البيانات يستخدم نهجاً علمياً لاستخراج المعاني والرؤى من البيانات.
- التعلم الآلي أداة لعلم البيانات لتحليل البيانات.
نماذج تعلم الآلة
- النمذجة الاحتمالية (Probabilistic modeling).
- أساليب النواة (Kernel Methods).
- أشجار القرار (Decision Trees) والغابات العشوائية (Random Forests).
- الشبكات العصبية (Neural Networks).
- التعلم العميق (Deep Learning).
مزايا نماذج التعلم الآلي
- التعرف على اتجاهات البيانات وأنماطها.
- القدرة على العمل بدون تدخل بشري.
- زيادة دقة النتائج بمرور الوقت.
- التعامل مع تنسيقات بيانات متنوعة.
عيوب نماذج تعلم الآلة
- التدريب الأولي مكلف ويستغرق وقتًا.
- عملية كثيفة الحوسبة.
- صعوبة تفسير النتائج.
تطبيقات تعلم الآلة
- التعرف على الكلام.
- التعرف على الوجه.
- الرؤية الحاسوبية.
- الخرائط الرقمية ونظام تحديد المواقع.
- خدمة العملاء.
- وسائل التواصل الاجتماعي.
- تصفية البريد العشوائي.
- محركات التوصية.
- تحليل المشاعر.
- الرعاية الصحية.
- التصنيع.
- الخدمات المالية.
- البيع بالتجزئة.
- الوسائط الإعلامية والترفيه.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
