ما هو التعلم الآلي، ومتى ظهر لأول مرة؟
Context:التعلم الآلي (ML) هو مجال بحثي مخصص لفهم وبناء طرق "تتعلم" <unk> أي طرق تستفيد من البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. ينظر اليه كجزء من الذكاء الاصطناعي.  خوارزميات التعلم الآلي تبني نموذج مبني على بيانات عينة، المعروفة باسم بيانات التدريب، من أجل إجراء تنبؤات أو قرارات دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل الطب، تصفية البريد الإلكتروني، التعرف على الكلام، الزراعة، ورؤية الكمبيوتر، حيث يصعب أو غير ممكن تطوير خوارزميات تقليدية لأداء المهام المطلوبة.  مجموعة فرعية من التعلم الآلي مرتبطة ارتباطا وثيقا بالإحصاءات الحسابية، والتي تركز على صنع التنبؤات باستخدام أجهزة الكمبيوتر، لكن ليس كل التعلم الآلي هو تعلم إحصائي. دراسة التحسين الرياضي توفر طرق ونظرية ومجالات تطبيق في مجال تعلم الآلة. استخراج البيانات هو مجال دراسة مرتبط، يركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.  بعض عمليات التعلم الآلي تستخدم البيانات والشبكات العصبية بطريقة تقليد عمل الدماغ البيولوجي.  في تطبيقه على مشاكل الأعمال، يشار للتعلم الآلي أيضًا باسم التحليلات التنبؤية.  نظرة عامة الخوارزميات المتعلمة تعمل على أساس أن الاستراتيجيات والخوارزميات والاستنتاجات التي عملت بشكل جيد في الماضي من المرجح أن تستمر في العمل بشكل جيد في المستقبل. هذه الاستنتاجات ممكن تكون واضحة، مثل "بما ان الشمس طلعت كل صباح خلال الـ 10000 يوم الماضيه، فمن المحتمل انها ستطلع غدا صباحا ايضا". ممكن يكونوا مختلفين، مثلًا "X% من العائلات لديها أنواع منفصلة جغرافياً مع متغيرات لون، لذلك هناك فرصة Y% أن البجعات السوداء غير المكتشفة موجودة".  برامج التعلم الآلي تقدر تقوم بمهام بدون ان تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. يتضمن حواسيب تتعلم من البيانات المقدمة حتى تقوم بمهام معينة. للمهام البسيطة المكلفة بالكمبيوترات، من الممكن برمجة خوارزميات تخبر الآلة كيف تنفذ كل الخطوات المطلوبة لحل المشكلة في متناول اليد؛ من ناحية الكمبيوتر، لا حاجة للتعلم. لمهام اكثر تقدماً، يمكن ان يكون تحدياً للبشري ان يخلق الاليغورثيمات اللازمة يدوياً. في الممارسة، يمكن ان يكون اكثر فعالية لمساعدة الجهاز على تطوير خوارزميته الخاصة، بدل ان يكون المبرمجين البشريين يحددون كل خطوة مطلوبة.  تخصص التعلم الآلي يستخدم نهج مختلفة لتعليم أجهزة الكمبيوتر لإنجاز المهام حيث لا توجد خوارزمية مرضية بالكامل متاحة. في الحالات التي يوجد فيها عدد كبير من الإجابات المحتملة، أحد الأساليب هو تسمية بعض الإجابات الصحيحة باعتبارها صحيحة. يمكن بعد كده يستخدم كمعلومات تدريب للكمبيوتر ليحسن الخوارزمية التي يستخدمها لتحديد الردود الصحيحة. على سبيل المثال، لتدريب نظام لمهمة التعرف الرقمي على الأحرف، غالباً ما استخدمت مجموعة بيانات MNIST للأرقام المكتوبة بخط اليد.  التاريخ والعلاقات مع المجالات الاخرى انظر ايضا: جدول زمني للتعلم الآلي مصطلح التعلم الآلي اخترعه عام 1959 آرثر صموئيل موظف في شركة آي بي إم ورائد في مجال ألعاب الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. تُستَخدَم أيضاً الكومبيوترات ذات التعليم الذاتي في هذه الفترة الزمنية.  بحلول بداية الستينيات، تم تطوير "آلة تعلم" تجريبية مع ذاكرة شريط ثقيل، تسمى CyberTron، من قبل شركة Raytheon لتحليل إشارات السونار، برقيات القلب، وأنماط الكلام باستخدام التعلم التعزيزي البدائي. تم تدريبها بشكل متكرر من قبل مشغل / معلم بشري ليتعرف على الأنماط ومجهز بضربة "goof" ليتسبب في إعادة تقييم القرارات الخاطئة. كتاب ممثل عن البحث في التعلم الآلي خلال الستينيات كان كتاب نيلسون عن آلات التعلم، يتعامل في الغالب مع التعلم الآلي لتصنيف الأنماط. واصل الاهتمام بالتمييز عن الأنماط في السبعينات، كما وصفه دودا وهارت في 1973. في عام 1981، تم تقديم تقرير عن استخدام استراتيجيات التدريس بحيث تتعلم الشبكة العصبية التعرف على 40 حرف (26 حروف، 10 أرقام، و 4 رموز خاصة) من محطة الكمبيوتر.  توم م. ميتشل قدم تعريف رسمي واسع النطاق للخوارزميات التي تم دراستها في مجال تعلم الآلة: "يقال إن برنامج كمبيوتر يتعلم من التجربة E فيما يتعلق ببعض فئات المهام T وقياس الأداء P إذا كان أدائه في المهام في T، كما يقاس بواسطة P، يتحسن مع التجربة E". هذا التعريف للمهمات التي يتعلق بها التعلم الآلي يقدم تعريف عملي أساساً بدلاً من تعريف المجال بمصطلحات معرفية. هذا يتبع اقتراح آلان تورينج في ورقته "آلات الحوسبة والذكاء"، حيث يتم استبدال السؤال "هل تستطيع الآلات التفكير؟" بالسؤال "هل تستطيع الآلات فعل ما يمكننا نحن (ككيانات تفكير) فعله؟".  التعلم الآلي الحديث له هدفين، الأول هو تصنيف البيانات بناءً على النماذج التي تم تطويرها، والغرض الآخر هو التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على هذه النماذج. خوارزمية افتراضية محددة لتصنيف البيانات ممكن تستخدم رؤية الكمبيوتر للشامات مقترنة بالتعلم الخاضع للإشراف لتدريبها لتصنيف الشامات السرطانية. خوارزمية التعلم الآلي لتداول الأسهم ممكن تبلغ
التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم وتطوير الطرق التي تتعلم، أي الطرق التي تستخدم البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. خوارزميات التعلم الآلي تبني نموذج من بيانات عينة، يشار إليها باسم بيانات التدريب، من أجل إجراء تنبؤات أو قرارات دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. ظهرت لأول مرة في الستينيات.