يعمل تعلم الآلة على تغيير وجه ووتيرة الأعمال كما نعرفها. اكتشف كيف يمكن لتعلم الآلة أن يدعم الأعمال بشكل واقعي وما الأساطير التي يجب تفكيكها حوله.
تسبب تعلم الآلة في تغيير سريع لوجه وسرعة الأعمال كما نعرفها. من ناحية، نرى جبلاً من الوعود التي قدمتها شركات التكنولوجيا بأن تعلم الآلة سيجعل الحياة أسهل للجميع. في الوقت نفسه، هناك جزء من السكان يخشى من تعلم الآلة، خاصة عندما يتعلق الأمر بتوافر فرص العمل. سنستكشف تعلم الآلة ونكتشف كيف يمكنه دعم الأعمال بشكل واقعي.
ما هو تعلم الآلة؟
يعتبر تعلم الآلة جزءًا من مظلة التكنولوجيا المعروفة على نطاق واسع بالذكاء الاصطناعي (AI)، حيث يركز على إنشاء نظم تتعلم من البيانات التاريخية وتحديد أنماط التعلم واتخاذ قرارات منطقية تتطلب تدخلاً بشرياً قليلاً أو لا يتطلبه على الإطلاق. باختصار، إنها طريقة لتحليل البيانات تنطوي على مجموعة متنوعة من المعلومات الرقمية مثل الأرقام، والكلمات، والنقرات، والصور.
تتمكن تطبيقات تعلم الآلة من التعلم من إدخال البيانات ومواصلة تحسين دقة الإخراج باستخدام طرق التحسين المؤتمتة. يعتمد جودة نموذج تعلم الآلة بشكل عام على ما يلي:
#1. يتطلب تعلم الآلة بيانات إدخال عالية الجودة.
تمامًا مثلما تحتاج الحديقة إلى سماد عالي الجودة للنمو، يتطلب نموذج تعلم الآلة بيانات عالية الجودة للحصول على أفضل نتيجة. ستؤدي البيانات المنخفضة الجودة أو غير الدقيقة إلى إخراج ضعيف.
#2. يتطلب تعلم الآلة نموذج تعلم آلة عالي الجودة.
هناك العديد من الخوارزميات التي يمكن أن يختارها عالم البيانات لتلبية احتياجاته. من المهم اختيار الخوارزمية الأفضل لكل حالة استخدام. تكون الشبكات العصبية المعقدة أكثر شهرة في بعض الخوارزميات لأنها تميل إلى أن تكون أكثر دقة ومرونة. ومع ذلك، سيؤدي نموذج أبسط عادةً إلى أداء أفضل عند استخدام كمية أقل من البيانات. من المهم البدء بنموذج تعلم آلة ثابت لأنه من المرجح أن يجد بدقة الميزات والأنماط في البيانات. كلما كانت البيانات أفضل، كانت القرارات والتوقعات التي يمكن للآلة اتخاذها أفضل.
لماذا يعتبر تعلم الآلة مهمًا للأعمال الحديثة؟
يتزايد شعبية تعلم الآلة بسبب ثلاثة عوامل:
توافر مجموعة واسعة من البيانات بكميات كبيرة.
الوصول الواسع وبأسعار معقولة إلى القوة الحاسوبية.
الوصول الواسع إلى الإنترنت عالي السرعة.
تجعل هذه العوامل من السهل على الشركات تطوير نماذج حاسوبية قادرة على تحليل مجموعات بيانات معقدة للغاية بسرعة ودقة. يتم استخدام تعلم الآلة لخفض التكاليف، وتقليل مخاطر الأعمال، وتحسين نوعية الحياة. يمكن أن يشمل ذلك تقديم توصيات بالمنتجات، وكشف التهديدات المحتملة للأمان السيبراني، وتشغيل السيارات ذاتية القيادة، وحتى وضع تسمية على الأشعة السينية بأنها سرطانية أم لا. وبمرور الوقت، من المؤكد أننا سنرى المزيد من الأمثلة على كيف يمكن أن يحسن تعلم الآلة الحياة على مختلف الأصعدة.
ولكن ما الذي يمكن أن يفعله تعلم الآلة، واقعيًا، لمساعدة التكنولوجيا على المضي قدمًا؟ يمكننا أن نبدأ بتفكيك بعض أساطير تعلم الآلة في الوقت الحاضر.
الخرافة الأولى: تعلم الآلة أكثر ذكاءً من البشر.
لا شك في قدرة تعلم الآلة العظيمة على العثور على الأنماط والارتباطات باستخدام مجموعات البيانات المتاحة. ومع ذلك، في هذه المرحلة، ما زال البشر بحاجة إلى التدخل لإجراء تقييمات على جودة النتائج. باستخدام مثال التشخيص الطبي، يستطيع تعلم الآلة مراجعة البيانات المتاحة بسرعة. ومع ذلك، يلزم الأطباء والمهنيين الطبيين المساندين للتأكد من عدم وجود تناقض في النتائج.
الخرافة الثانية: سيستولى تعلم الآلة على الوظائف.
