أمثلة وتطبيقات التعلم الآلي

يستخدم التعلم الآلي (ML) ، وهو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي ، الخوارزميات لاكتشاف الأنماط في البيانات وحل المشكلات المعقدة. تعتمد العديد من المجالات والصناعات على التعلم الآلي يوميًا لتحسين الكفاءة والدقة واتخاذ القرار. في الآونة الأخيرة ، تم تعزيز تقنيات ML من خلال مجالين فرعيين خاصين بهم: التعلم العميق (DL) ورؤية الكمبيوتر. تابع القراءة للحصول على أمثلة من العالم الحقيقي حول كيفية استخدام التعلم الآلي وهذه الحقول الفرعية في الأعمال والتعليم اليوم.

دور التعلم العميق والرؤية الحاسوبية

في عام 2023 ، تم تمكين التعلم العميق رؤية الكمبيوتر لمزيد من التطور ، مما يوفر للآلات القدرة على إجراء اختبار سريع مع عدة ملايين من صور الاختبار. وقد سمح ذلك لأحدث تطبيقات ML عبر القطاعات باستخدام مختلف التطبيقات القائمة على الرؤية مثل اكتشاف تشتيت السائق وتقنيات رؤية الأشياء والكمبيوتر والرؤية ثلاثية الأبعاد وتجزئة الصور. الجمع بين هذه التقنيات مع خوارزميات التعلم العميق وقد سمحت طرق التعلم العميق المتعددة بتطوير خوارزميات في الوقت الفعلي للمساعدة في قيادة الأنشطة. 

بالإضافة إلى ذلك ، يتم الآن استخدام تقنية التعرف على الصور للتعرف على مشاهد حركة المرور المختلفة والكائنات ، بينما يتم استخدام استخراج الميزات لتتبع الكائنات والتعرف على الصور. من خلال الجمع بين رؤية الكمبيوتر وخوارزميات ML ، يمكن لتطبيقات الصناعة تطوير خوارزميات في الوقت الفعلي يمكن أن تساعد في تحديد مشاهد حركة المرور المختلفة والأشياء الموجودة فيها.

أمثلة على تعلم الآلة حسب الصناعة

فيما يلي المزيد من أمثلة التعلم الآلي من قطاعات الصناعة:

التصنيع: يعيد قطاع التصنيع اختراع نظمه البيئية التشغيلية من خلال تطبيقات ML المتقدمة التي تؤثر على كل شيء بدءًا من سلاسل التوريد وضوابط المخزون إلى الصيانة التنبؤية. هؤلاء سبعة تطبيقات واقعية توضيح كيف أحدثت تقنيات ML ثورة في مجال التصنيع. 

الطبية: في المجال الطبي ، تم استخدام تقنيات ML لتشخيص الأمراض العصبية والعضلية الهيكلية. على سبيل المثال ، المدربين خوارزميات ML يمكن الكشف عن مجموعة واسعة من الأمراض من خلال تحديد الأنماط في بيانات المريض. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ ML تقدير شدة الأمراض بدقة كبيرة - مما يتيح تقديم رعاية فعالة للمرضى. تساعد روبوتات المحادثة والتعرف على الصور الأطباء في تقديم الخدمات المنقذة للحياة في الوقت المناسب.  

تُستخدم خوارزميات الرؤية الحاسوبية لتحليل صور الأشعة مثل صور التصوير بالرنين المغناطيسي. يمكن لهذه التقنية اكتشاف الأورام والتشوهات الأخرى في الجسم بشكل أسرع بكثير مما يمكن للأطباء. كما أنه يساعد في تحسين نتائج المرضى من خلال التشخيص المبكر. 

في عام 2023 ، سيتم استخدام منصات التعلم العميق المدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في صناعة الرعاية الصحية. تتيح هذه المنصات التعلم العميق لتحليل التاريخ الطبي الكامل للمريض وصور الأشعة واختبارات الدم. أنها توفر للممارسين الطبيين رؤى قابلة للتنفيذ حول صحة المريض. يمكن لخوارزميات التعلم العميق أيضًا استخدام الصور والجينوميات لتحليل البيانات غير المنظمة مثل السجلات الطبية. سيؤدي ذلك إلى تقليل تكلفة الاختبار وتحسين دقة التشخيص.

التمويل: في القطاع المالي ، يمكن استخدام خوارزميات ML المخصصة للكشف عن الاحتيال وأشكال الأمان الأخرى. يمكن أيضًا استخدام التعلم العميق لتحليل البيانات عبر عملية تسمى "التحليل المستمر متعدد المتغيرات". تستخدم هذه العملية التحليل التنبئي الذي يعتمد على المدخلات والنتائج السابقة ، مما يسمح للشركات باتخاذ قرارات باستخدام بيانات أكثر موثوقية.

الأمن الإلكتروني: يمكن لمتخصصي الأمن السيبراني استخدام تقنيات ML لتطوير نماذج مكافحة الفيروسات ، وحظر الهجمات الإلكترونية المحتملة ، وتصميم عوامل تصفية البريد الإلكتروني العشوائي. يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لاكتشاف عمليات الاحتيال المحتملة أو التهديدات الإلكترونية من خلال الإحالة المرجعية إلى نشاط العملاء مع أدوات أمان تكنولوجيا المعلومات الأخرى. 

المبيعات وخدمة العملاء: يمكن أن يساعد استخدام خوارزميات ML والبيانات عبر الإنترنت في الوقت الفعلي الشركات على بناء نماذج ML التي تقدم توصيات شخصية ذكية. تستخدم أمازون الذكاء الاصطناعي وعقل التجارة و الشبكات العصبية الاصطناعية لإنشاء محرك التوصية الخاص بها للعملاء. تستخدم الشركات التجارية الأخرى مثل Walmart أيضًا الشبكات العصبية للتوصية بالمنتجات ذات الصلة بناءً على سجل الطلبات الأخير للعملاء وسجل التصفح. 

الأتمتة الصناعية: يستخدم صانعو الروبوتات الصناعية الآن أنظمة ذكية مع التعلم الآلي لتقليل التكاليف وزيادة الكفاءة. تستخدم شركات الأتمتة الصناعية أيضًا الشبكات العصبية الاصطناعية ونماذج التعلم المعزز العميق لإنشاء حلول أتمتة أفضل. 

تحليل الأعمال: يُحدث التعلم الآلي ثورة في الأعمال التجارية من خلال توفير حلول تحليلات قوية. بفضل قدرته على التعرف على الأنماط من مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة وبدقة ، أصبح ML أداة لا تقدر بثمن للشركات من جميع الأحجام. يمكن أن يساعد التعلم الآلي الشركات على اتخاذ قرارات أفضل بناءً على الرؤى المستندة إلى البيانات والتي يمكن أن تؤدي إلى نجاح طويل المدى.

التعليم: يمكن تطبيق أمثلة التعلم الآلي من العالم الحقيقي على معرفة الطلاب وتعلمهم. إن السماح للطلاب باتباع نهج عملي داخل مكان عمل أو غرفة خارج بيئة الفصل الدراسي المعتادة يعزز قيمتهم العملية وفهمهم للأفكار في سياق مهني. تتضمن هذه الأمثلة التعلم القائم على المشاريع ونماذج التدريس المتمحورة حول المتعلم. تسمح المشاريع الصعبة للطلاب بالتفكير خارج الصندوق ومناقشة الأفكار حول أفضل السبل لتطبيق المعرفة الحالية على المشكلات الجديدة. 

يمكن استخدام أمثلة التعلم الآلي لمنح الطلاب فرصًا للتفاعل مع أقرانهم ، ومنحهم طريقة للاستكشاف والتعلم ، فضلاً عن تعزيز العديد من المهارات الضرورية للنجاح. 

البحث: سيستمر التعلم الآلي في لعب دور رئيسي في مختبرات الأبحاث الصناعية ، حيث يبحث مصممو خوارزميات الذكاء الاصطناعي وفرق البحث عن أفضل الحلول للتنفيذ. يُعد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مثالاً على كيفية استخدام التعلم الآلي لفهم نماذج التعلم الآلي وشرحها بشكل أفضل. تُستخدم نماذج DL للكشف عن الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة.

تسمح أنظمة الذكاء مثل الويب الدلالي للمستخدمين بالاستعلام عن المعلومات عبر الإنترنت باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) استفسارات. هذه طريقة رائعة لتوسيع نطاق البحث وجمع الباحثين معًا للتعاون في مشاريع مختلفة. 

أمثلة متقدمة: تُستخدم الخوارزميات الجينية المنطقية في العديد من التطبيقات الصناعية مثل التنبؤ بسلوك العملاء ، واستخراج البيانات ، وحلول التحليلات ، والإنترنت التنبئي ، والشبكات ، والمنطق الضبابي ، والمزيد. تستخدم محطات إنتاج الكهرباء أيضًا التعلم الآلي للصيانة التنبؤية لتقليل وقت تعطل المصنع. 

دراسة حالة: تعلم الآلة في الفصل الدراسي 

يمكن أن تساعد أمثلة التعلم الآلي من العالم الحقيقي في التعلم القائم على الاستفسار ، حيث يمكنها تزويد الطلاب بأحدث الأبحاث والموارد لتطوير مهاراتهم في حل المشكلات والتفكير النقدي. 

التعلم القائم على التحقيق يتيح للطلاب استكشاف العالم من حولهم والتواصل معه وإجراء التجارب في الفصل الدراسي الذي يحتوي على آثار العالم الحقيقي. أثناء إجراء البحث ، يتقدم الطلاب من خلال طرح الأسئلة باستمرار ، مما يعزز تجربة تعليمية شاملة. لفرض التعلم القائم على التحقيق داخل الفصل الدراسي ، يتم تشجيع الطلاب على استكشاف العالم بشكل مستقل. 

يمكن القيام بذلك من خلال المشاريع وحل المشكلات واستكشاف الموضوعات المعقدة. بفضل تقنيات التعلم الآلي ، يمكن لأمثلة التعلم الآلي أن تساعد الطلاب على تذكر المعلومات بشكل أفضل أثناء استكشافهم للمشاكل أو إنشاء مشاريع في بيئة عملية. بهذه الطريقة ، يُسمح للطلاب بممارسة مهاراتهم مع الانخراط أيضًا في مواد مثيرة للاهتمام وذات صلة بهم.

تعمل أمثلة التعلم الآلي في مجال التعلم على تحفيز الطلاب وإشراكهم. يمكن للطلاب تطبيق معارفهم ومهاراتهم في بيئة أكثر تركيزًا ، وزيادة مشاركتهم ومعرفتهم التأديبية وتوفير سياق لتعلمهم.

يساعد هذا النوع من نهج التعلم الطلاب أيضًا على ذلك بناء تطبيقات ML في العالم الحقيقي في الفصل. 

في كلية التربية بجامعة نورث إيسترن ، يستخدم المعلمون موارد البرنامج لمساعدة طلابهم على الانخراط في تطبيقات التعلم الآلي في العالم الحقيقي. تركزت المشاريع حول تطوير أدوات لإدارة الغرف ، وتحليل البيانات ، والنمذجة التنبؤية التي يمكن استخدامها في الفصول الدراسية أو إعدادات المدرسة. 

من خلال إشراك الطلاب في تمارين التعلم الآلي التي لها تطبيقات واقعية ، يمكن للمدرسين مساعدة طلابهم على تطوير مهاراتهم ومعرفتهم بما يتجاوز مجرد مهارات محو الأمية العلمية. من خلال هذه المشاريع ، يساعد المعلمون طلابهم على أن يصبحوا من ذوي الخبرة في حل المشكلات ومفكرين نقديين ، بينما يلهمونهم أيضًا بأفكار جديدة لمشاريع بحثية قد يرغبون في متابعتها بشكل مستقل أو داخل الفصل الدراسي.

الصورة المستخدمة بموجب ترخيص من Shutterstock.com

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/machine-learning-examples-and-applications/