
تعلم الآلة هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي، حيث يُشير إلى قدرة أنظمة تكنولوجيا المعلومات داخل الآلات على إيجاد حلول للمشكلات بنفسها بشكل مستقل، وذلك عن طريق إدراك الأنماط المختلفة للبيانات.
وذلك دون تدخل أو توجيه بشري حيث يتم تعليم الآلة أن تقوم بالمهام بنفسها وتكتسب القدرة على حل المشكلات المستقبلية، فعندما تجد مشكلة معينة لم تقابلها من قبل لا تتوقف الآلة تماماً ولكن تبحث عن أي حل بديل.
فعن طريق تطبيق تعلم الآلة تتمكن أنظمة تكنولوجيا المعلومات من القيام بالتالي:
• إيجاد واستخراج بيانات ذات صلة.
• عمل توقعات بناءاً على تحليل البيانات.
• حساب الاحتمالات الممكنة للنتائج المحددة.
• التكيف مع التطورات الحادثة بشكل مستقل.
• تحسين العمليات عن طريق التعرف على الأنماط المختلفة.
كيف يتم تعلم الآلة
تعلم الآلة أشبه بتعلم البشر، فكما يتعلم الأطفال هكذا تتعلم الآلة.
مثلاً: عندما يُعرض على طفل صورة لكائن حي مع ذكر اسم الكائن الحي، وبعدها يتم عرض صورة لكائن حي آخر وذكر اسمه.. وهكذا. بعدها عندما نقوم بعرض مجموعة من الصور لكائنات معينة، فإنه سيتعلم التعرف عليهم والتمييز بينهم.
تعلم الآلة يحدث بنفس الطريقة عن طريق إدخال بيانات وأوامر معينة حتى تتمكن الآلة من التعلم والتعرف على الكائنات المختلفة والتمييز بينها، لذلك يتم تزويد البرنامج بالبيانات وتدريبه عليها.
على سبيل المثال يقوم المبرمج بإخبار الآلة بأن مثلاً هذا الكائن المعين يعتبر إنسان، أما ذاك الكائن فلا يعتبر إنسان.
وتستقبل برمجيات الآلة بيانات متتابعة من المبرمج لنماذج مختلفة للأشياء، وتعتبر هذه البيانات كنوع من العلامات التي تستخدمها الخوارزميات لتحسين النموذج لديها.
ومع كل بيانات جديدة يتم إدخالها إلى النظام يتم تحسين النموذج أكثر، ويصبح أوضح حتى تتمكن الآلة في النهاية من التمييز بوضوح بين نموذج الإنسان والأشياء الأخرى.
ولكن تعلم الآلة يُعني أكثر وأبعد بكثير من مجرد التفرقة بين شيئين مختلفين، وهذا يعتبر كبداية بسيطة لتطبيق تعلم الآلة ولكننا نتطلع لما هو أبعد من ذلك.
