جدول المحتويات:
بقلم جوستين شتولتس
المقدمة
بدأ المزيد من المهندسين وغيرهم من المهنيين بالتعلم الآلي - إنهم يقومون بالبحث المبكر وبناء النظم الأولية ، للبدء في استكشاف كيف يمكن لهذا المجال من الذكاء الاصطناعي أن يفتح الأبواب أمام الأفراد والشركات.
ومع ذلك ، طوال العملية ، هناك قدر كبير من الارتباك. ما هو التعلم الآلي ، على أي حال؟
الفكرة الأساسية هي أن التقنيات الحديثة تُمكِّن الآلات من "التفكير" و "التعلم" بطرق أكثر تشابهًا مع طرق عمل الدماغ البشري.
ومع ذلك ، هناك أكثر من بضع طرق لوصف هذه العملية. لأكثر من ذلك بقليل ، دعنا نذهب إلى StackOverflow ، وهي الدعامة الأساسية للمبرمجين وغيرهم من متخصصي تكنولوجيا المعلومات الذين يبحثون عن تعريفات وشروحات حقيقية للمشكلات الفنية. يصف مؤشر ترابط StackOverflow التعلم الآلي بأنه "عملية تعليم أجهزة الكمبيوتر لإنشاء نتائج تستند إلى بيانات الإدخال".
يصف كاتب آخر التعلم الآلي بأنه "مجال علوم الكمبيوتر ، ونظرية الاحتمالات ، ونظرية التحسين التي تسمح بحل المهام المعقدة التي لن يكون من الممكن أو المنطقي اتباع نهج إجرائي منطقي فيها."
يضرب هذا التعريف الأخير بالقرب من نقطة رئيسية حول ماهية التعلم الآلي - وما هو غير ذلك.
عندما يقول الكاتب "لن يكون النهج الإجرائي المنطقي ممكنًا أو ممكنًا" ، فهذا يشير إلى "السحر" الحقيقي وقيمة التعلم الآلي. ببساطة ، إنها "مرحلة ما بعد المنطق" - التعلم الآلي يتجاوز ما يمكن أن تفعله برامج البرمجة التقليدية والتقليدية!
إذا أخذنا خطوة إلى الوراء ، يمكننا أن ننظر إلى لبنات البناء الأساسية للتعلم الآلي لفهم كيفية ذلك بشكل أفضل.
أولاً ، هناك بيانات التدريب - بيانات التدريب تعطي مدخلات البرنامج للعمل منها.
جنبا إلى جنب مع بيانات التدريب ، هناك خوارزميات تقوم بضرب تلك البيانات وتفسيرها بطرق مختلفة. يصف الخبراء العمل الأساسي للتعلم الآلي على أنه "التعرف على الأنماط" - وسترى هذا في صفحة StackOverflow أيضًا - ولكن مرة أخرى ، هذا يصف جزئيًا فقط كيفية عمل التعلم الآلي.
التالي: الشبكة العصبية
جدول المحتويات
المقدمةالشبكة العصبية
تعلم الآلة والإشراف عليها
هبوط التدرج و backpropagation
أنواع الشبكات العصبية
فرقة التعلم
التطبيقات ونظرية اللعبة
خمس قبائل من تطبيقات تعلم الآلة
أين نذهب من هنا؟
