تعلم الآلة هو تقنية تحويلية تمكّن الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. ببساطة، إنه مثل تعليم الحاسوب كيفية التفكير والتعلم بشكل مستقل. ستقدم لك هذه المقالة مفاهيم أساسية حول تعلم الآلة، مما يجعلها سهلة الفهم حتى للمبتدئين.

في جوهر تعلم الآلة توجد الخوارزميات. تساعد هذه الخوارزميات الحواسيب على التعرف على الأنماط والروابط في البيانات. على سبيل المثال، فكر في كيفية عمل نظام التوصيات في منصة البث. من خلال تحليل عاداتك في المشاهدة وتفضيلاتك، يقترح الخوارزم بعض العروض التي قد تعجبك. هذه هي تطبيق عملي لتعلم الآلة في العمل.

يوجد عدة أنواع من تعلم الآلة، لكن هناك ثلاث فئات رئيسية هي التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم التعزيزي.

1. **التعلم الخاضع للإشراف**: في هذا الأسلوب، نقوم بتعليم الآلة باستخدام بيانات معنونة. نقدم لها أزواج من المدخلات والمخرجات، وهي تتعلم كيفية توقع المخرجات عند إعطائها مدخلات جديدة. على سبيل المثال، إذا كان لدينا مجموعة من البيانات التي تشير إلى الرسائل الإلكترونية المعنونة كـ "غير مرغوب فيها" أو "غير مرغوب فيها"، يمكن لخوارزمية التعلم الخاضع للإشراف أن تتعلم التمييز بينها.

2. **التعلم غير الخاضع للإشراف**: هنا تعمل الآلة مع بيانات غير معنونة. تحاول العثور على الأنماط أو المجموعات بمفردها. على سبيل المثال، يمكن أن تقوم الخوارزميات بتجميع العملاء ذوي عادات شراء مماثلة دون معرفة مسبقة بتلك المجموعات.

3. **التعلم التعزيزي**: هذا يتعلق أكثر بالتعلم من خلال التجربة والخطأ. يتعلم برنامج كمبيوتر اتخاذ القرارات من خلال تلقي المكافآت أو العقوبات بناءً على أفعاله. فكر في الأمر مثل تعليم كلب من خلال المكافآت للسلوك الجيد.

مع استمرار نمو مجال تعلم الآلة، تزداد أيضًا مع ذلك وجوده في حياتنا اليومية. من السيارات ذاتية القيادة إلى المساعدين الصوتيين، يشكل تعلم الآلة طريقة تفاعل التقنية معنا. يمكن أن يمكّن فهم أساسيات تعلم الآلة الأفراد من التفاعل مع التقنية بشكل أكثر فعالية. في الختام، سواء كنت فضولياً حول كيفية تعلم الآلات أو كنت تتطلع إلى استكشاف المزيد، فإن تعلم الآلة هو مجال مثير للغوص فيه.