نشرة محمد عمار البريدية - العدد #4

أهلا بكم مجدداً في العدد الرابع لنشر محمد عمار البريدية .

ماهو التعلم الآلي  ؟

هو القدرة على إستخراج المعرفة من البيانات،ويعد مجال بحثي يتقاطع  مع علم الأحصاء والذكاء الإصطناعي وعلوم الحاسب الآلي.

 حيث لقى رواجاً وإنتشاراً واسعاً في السنوات الأخيرة من خلال أتمتة التوصيات لمشاهدة الأفلام ، ماهو الفلم المفضل ؟ ماهو الفلم المماثل للفلم المفضل الذي يمكن مشاهدته ؟ بالتالي قضاء وقت أكثر على المنصة المستخدمة لمشاهدة الأفلام وترغيب العملاء بها دون أن يشعروا بذلك.ماهو الطعام الذي يمكن طلبه من خلال تطبيقات التوصيل ؟

التعرف على الأصدقاء في الصور، الكثير من المواقع الإلكترونية والأجهزة الذكية تستخدم التعلم الآلي في الأساس الذي بنيت عليه أنظمتها الرئيسية، وعلى غرارها  Face book ، Netflex,Amazon يوجد في أنظمتها الرئيسية ( Core) تقنيات التعلم الآلي.

لما الحاجة إلى التعلم الآلي ؟

1- إستيحاء المنطق الذي يؤدي إلى إتخاذ القرار في مجال مخصص دقيق.

2- تصميم القواعد التي تتطلب فهم عميق لكيفية إتخاذ القرار من قبل شخص خبير في المجال (Field Expert).

كل جهاز ذكي يمكن التعرف على الوجوه في الصور ويمكن التعرف على صاحب الهاتف الذكي المعين لبصمة الوجه.

3- يمكن إستخدامه في إدارة الحشود.

كيف يستطيع الإنسان أن يضع القواعد للتعرف على الوجه ؟

الإجابة: يمكن ذلك عن طريق التعلم الآلي.

كيف يمكن حل مشكلة اتخاذ القرار ؟

• مشكلة إتخاذ لقرار ( أتمتة القرارات ) يمكن حلها بفاعلية من خلال التعلم من البيانات وإستنتاج القوانين الخاصة بها. وهذا مايعرف بـ  (Suprivised learing).

الآلية(الميكنة) لعمل التعلم الآلي:

• المستخدم يدخل مجموعة من البينات ومجموعة من النتائج المقابلة لها لحالات سابقة؟
• تعمل الخوارزمية على توليد النتائج من البيانات المدخلة مسبقاً.
• الخوارزمية قادر على إعطاء النتائج ( Desired Ouput ) لقيم وبيانات لم تراها مسبقاً دون تدخلي إنساني.

يتبادر السؤال  إلى الأذهان كيف يتم إكتشاف حالات (الرسائل المشبوهة عبر البريد ) SPAM.

• تغذية الخوارزمية بالكثير من رسائل البريد والنتائج المقابلة لتصنيفها (بريد مشبوه،بريد لايوجد به شبهات) لحالات سابقة.
• النتائج المستخدم والمصمم ليتم إنتاجه وفقاً للبيانات المدخلة يسمى  (Desird Ouput) المرغوب تحقيه.
• اختبارالخوارزمية من خلال إدخال رسالة بريد واحدة ثم تعطي الخوارزمية نسبة التنبأ بأن هذه الرسالة  SPAM أم لا .
• تتعلم الخوارزمية من ( المدخل، المخرج ، الناتج المستهدف).وهذا الآلية تسمى(Suprvised learing  ).

دعنا ننظر اليها من منظور آخر !.

1. معلم يعطي الأمثلة لطلابه ويشرف عليهم ثم يختبرهم لإستكشاف النتائج مع تزويدهم مسبقاً بنتائج مماثلة ولكن ليست موجودة في الإختبار المعطى لهم بعد التعلم!
2. يمكن قياس أداء  الخوارزمية بسهولة، لكن المشكلة تكون في جمع البيانات والتي تمثل الوقود لعمل الخوارزمية بالشكل الصحيح.

هل يوجد مشاكل أخرى يمكن حلها ؟

1. التعرف على  الورم في الصور الطبية.
2. التعرف على الأنشطة المشبوهة في عمليات بطاقة الإتمنان ( detecting and predicting fraud in credit card transactions).
3. التعرف على الكود الخاص بالبلد  (Zip code ) من خلال خط اليد .

من خلال ماسبق يمكن استيضاح Suprvied learing :

آلية مستخدمة في التعلم الآلي الإستفادة من البيانات مدخلة،والمخرجات يمكن إختبار حالات جديدة بالتنبأ بنسبة دقة عالية.

هل التعلم الالي ضرورة في حياة الإنسان ؟

ليس المقصد التحيز للتقنية ولكن الأمثلة كثيرة ويكن النظر إليها حولنا.وأقرب مثال الساعة الرياضية تحتوي على بيانات مثل نبضات القلب والتنفس،ويتم إستخدامها من قبل الأطباء لمتابعة حالة طبية خاصة مثل مرضى السكر والضغط ولكن ليس بالضروة أن تكون موجودة في المنطقة التي تقطن بها ربما في دولة أخرى.

الخلاصة :

يمكن إستخدام تقنية التعلم الآلي في حل العديد من المشاكل ومن ضمنها التعرف على الصور والمساعدة في المجالات الطبية، كذلك العمليات المشبوهة التي تتم على البطاقات الإئتمانية،وإمكانية معرفة المنتجات التي يرتبط شرائها بمنتج آخر من قبل العميل، ولكن يظل السؤال الذي يطرح نفسه هل يمكن التنبؤ بنسبة 100%  ؟ بالطبع الإجابة لا فذلك في يسمى  (overfitting) في النموذج المستخدم (Model ) في عملية التنبؤ بالبيانات  لايعطني نتيجة 100% ولكن 98% بحسب الخوارزمية المستخدمة والتي تكاد تكون نتائجها أقرب إلى الحقيقة.

المصدر كتاب

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

إذا كنت في حاجة لدراسة بعض البيانات والتنبؤ بنتائجها يمكنك التواصل عبر البريد.

ceo@[email protected]