سلسلة تعلم الآلة


مقدّمة في تعلم الآلة

آخر مراجعة:٢٣ يونيو ٢٠١٨

بعض الأفراد عندما يستمعون إلى مصطلحات مثل تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي فقط يتبادر إلى ذهنهم تصورات عن روبوتات تحاكي الإنسان مثل صوفيا. وهناك آخرين قد يرونها كعصاً سحرية تستطيع أتمتة جميع أعمالهم. هل هذه المفاهيم سليمة؟ خلال هذه التدوينة المختصرة سيتم الإجابة على ذلك عن طريق تقديم مفهوم تعلم الآلة، و تعليل الحاجة إلى استخدامها، و تسليط الضوء على أنواعها.

ما هو تعلم الآلة؟

مرجع المصطلح


آرثر ساميول أول من استخدم هذا المصطلح في منتصف القرن الماضي حيث عرّفه بأنه مجال الدراسة الذي يسمح للحاسب القدرة على التعلم من دون برمجة الأوامر بشكل مباشر أو صريح.

Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed

Arthur Samuel (1959)

كيف يسمح هذا المجال للحاسب القدرة على التعلم؟ لنفهم ذلك سنطلع أولا على عملية البرمجة التقليدية و من ثم نقارنها بتعلم الآلة

البرمجة التقليدية


البرمجة التقليدية تسمح بتعريف مجموعة من القوانين من خلالها يتفاعل البرنامج مع البيانات المدخله إليه. فمثلا لنفرض أننا نريد ناتج دالة الخط المستقيم التالية دون الاضطرار الى حسابها يدويا أو إدخالها في الحاسبة في كل مرة

ص = ٢ س + ١

نستطيع من خلال البرمجة التقليدية تعريف برنامج بسيط يقوم بأخذ المدخلات المعطاة إليه من المستخدم، و ضربها باثنين مع إضافة واحد، ومن ثم يعيد الناتج

تعلم الآلة


تعلم الآلة يسمح باستنتاج القوانين و الظواهر التي تحكم مجموعة من البيانات من خلال ما يسمى بخوارزميات تعلم الآلة. فمثلا لو كان لدينا مجموعة من البيانات المكونة من متغيرات (س) ونواتج (ص) و نريد التعرف على دالة الخط المستقيم التي تحكمها، نقوم بادخال هذه البيانات إلى خوارزمية الانحدار الخطي

بعض الأمثلة من حولنا


  • قطاع الخدمات المالية: تحديد العمليات المصرفية المشبوهة

  • قطاع التجزئة: نشر اعلانات مستهدفة لكل عميل

  • قطاع العقار: التنبؤ بالاسعار المناسبة للمنتجات العقارية

  • قطاع الترفيه: توليد توصيات أفلام مناسبة للعميل

  • قطاع الصحة: تشخيص المرضى من التصوير الطبي


القسم التالي يحتوي على توضيح أكثر لخوازرميات تعلم الآلة و عملية التعلم ذاتها

لماذا نستخدم تعلم الآلة؟ 

تحديات


لنأخذ مثال اكتشاف عمليات البنك الاحتيالية. افترض انك تريد/ين استخدام البرمجة التقليدية لإعتراض المعاملات المشبوهة. بالإمكان كتابة بعض القوانين مثل:

  • المعاملة مشبوهة إذا كانت قيمة السحب أكبر من س

  • المعاملة مشبوهة إذا كانت في مدينة مختلفة عن مدينة العميل

  • المعاملة مشبوهة إذا كانت تحويل إلى الحساب أ، أو الحساب ب, أو الحساب ج .. الخ

  • المعاملة مشبوهة إذا كانت شراء من أ، أو ب، أو ج، .. الخ

  • إلى آخره من القوانين

بإستخدام هذه الوسيلة لاكتشاف المعاملات المشبوهة سوف تواجه/ين عدة تحديات من ضمنها:


حجم و كمية القوانين: لشمل كافة احتمالات المعاملات المشبوهة سوف تنتهي/ن بكمية ضخمة من القوانين التي يصعب متابعتها و الحفاظ عليها.


ديناميكية القوانين: القوانين قد تتغير مع الوقت و تختلف من عميل لآخر. على سبيل المثال كل ما تم سد ثغرة في النظام (اضافة، حذف، أو تغيير قانون) مصير المحتالين أن يجدون وسيلة احتيال اخرى، وهلم جرا.


تعَقُّد القوانين: بعض الانماط التي تحكم كون العملية مشبوهة أم لا قد تكون أصعب و أكثر تعقيدا من أن تصاغ على شكل قوانين تقليدية.


كيف يمكن مواجهة هذه التحديات مع تعلم الآلة؟

Join