شو هو التعلم الآلي، ومتى ظهر لأول مرة؟
Context:التعلم الآلي (ML) هو مجال بحثي مكرس لفهم وبناء أساليب "تتعلم" <unk> أي أساليب تستفيد من البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. بيعتبر جزء من الذكاء الاصطناعي.  خوارزميات التعلم الآلي بتبني نموذج مبني على بيانات العينة، المعروفة باسم بيانات التدريب، عشان تعمل تنبؤات أو قرارات من غير برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. بتستخدم خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، زي في 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 ارتباطًا وثيقًا بالإحصاءات الحسابية، واللي تركز على عمل التنبؤات باستخدام أجهزة الكمبيوتر، لكن ليس كل التعلم الآلي هو تعلم إحصائي. دراسة التحسين الرياضي بتوفر طرق ونظرية ومجالات تطبيق في مجال تعلم الآلة. تعدين البيانات هو مجال دراسة مرتبط، يركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.  بعض التطبيقات للتعلم الآلي بتستخدم البيانات والشبكات العصبية بطريقة تقليد عمل الدماغ البيولوجي.  في تطبيقه على مشاكل الأعمال، بيتم الإشارة للتعلم الآلي كتحليلات التنبؤية.  نظرة عامة الخوارزميات المتعلمة بتعمل على أساس إن الاستراتيجيات والخوارزميات والإستنتاجات اللي عملت بشكل جيد في الماضي من المرجح إنها تستمر في العمل بشكل جيد في المستقبل. ممكن تكون هذه الاستنتاجات واضحة، زي "بما إن الشمس طلعت كل صباح خلال الـ10،000 يوم الماضين، من المحتمل إنها هتطلع بكرا الصبح كمان". ممكن يكونوا مختلفين، زي "X٪ من العائلات عندها أنواع منفصلة جغرافياً مع متغيرات الألوان، لذلك هناك فرصة Y٪ بوجود البجعات السوداء غير المكتشفة".  برامج التعلم الآلي بتقدر تنفذ المهام من غير أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. بتتضمن أجهزة الكمبيوتر بتتعلم من البيانات المقدمة عشان تقوم بمهام معينة. للوظائف البسيطة المخصصة للكمبيوترات، من الممكن برمجة خوارزميات تخبر الآلة كيف تنفذ كل الخطوات المطلوبة لحل المشكلة المتاحة؛ من ناحية الكمبيوتر، ما في حاجة للتعلم. للمهمات الأكثر تقدم، ممكن يكون تحدياً على الإنسان إنشاء الخوارزميات المطلوبة يدويًا. في الممارسة العملية، ممكن يتضح انه اكتر فعالية لمساعدة الجهاز على تطوير خوارزميته الخاصة، بدل ما يكون المبرمجين البشريين يحددوا كل خطوة ضرورية.  تخصص التعلم الآلي بيستخدم نهج مختلفة لتعليم الحواسيب لإنجاز المهام اللي ما بتتوفر فيها خوارزمية مرضية تمامًا. في الحالات اللي فيها عدد كبير من الإجابات المحتملة موجودة، واحد من الأساليب هو تسمية بعض الإجابات الصحيحة على أنها صحيحة. بعدين ممكن يستخدموا البيانات لتدريب الكمبيوتر عشان يحسن الخوارزمية اللي بيستخدمها لتحديد الردود الصحيحة. مثلًا، لتدريب نظام على مهمة التعرف الرقمي على الأحرف، غالباً ما استخدموا مجموعة بيانات MNIST للأرقام المكتوبة بخط اليد.  التاريخ والعلاقات مع المجالات التانية شوف كمان: جدول زمني للتعلم الآلي مصطلح التعلم الآلي اخترعه آرثر صموئيل عام 1959، موظف في شركة آي بي إم ورائد في مجال ألعاب الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. التعبير المماثل للكمبيوترات المتعلمة ذاتياً استخدم في الفترة الزمنية دي.  بداية الستينيات، تم تطوير "آلة تعلم" تجريبية مع ذاكرة شريط ثقيل، تسمى سايبر ترون، من قبل شركة رايثيون لتحليل إشارات السونار، رسم القلب الكهربائي، وأنماط الكلام باستخدام التعلم التعزيزي الأساسي. تم "تدريب"ها بشكل متكرر من قبل مشغل / معلم بشري للتعرف على الأنماط ومجهزة بضربة "goof" لتجعلها تعيد تقييم القرارات الخاطئة. كتاب ممثل عن البحث في التعلم الآلي خلال الستينيات كان كتاب نيلسون عن آلات التعلم، والذي كان يتعامل في الغالب مع التعلم الآلي لتصنيف الأنماط. الاهتمام المتعلق بتعرف الأنماط استمر حتى السبعينات، كما وصفه دودا وهارت في سنة 1973. في 1981، اتقدم تقرير عن استخدام استراتيجيات تعليمية بحيث تتعلم الشبكة العصبية التعرف على 40 حرف (26 حرف، 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 اللي بتتعلق بالتعلم الآلي بيقدم تعريف عملي أساسي بدل من تعريف المجال بعبارات معرفية. هاد بعقب اقتراح آلان تورينج في ورقته "آلات الحوسبة والذكاء"، واللي فيه سؤال "هل يمكن للآلات التفكير؟" يتم استبداله بسؤال "هل يمكن للآلات القيام بما يمكننا نحن (ككيانات تفكير) القيام به؟"  التعلم الآلي الحديث عنده هدفين، الأول هو تصنيف البيانات بناءً على النماذج التي تم تطويرها، والغرض الآخر هو التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على هذه النماذج. ممكن تستخدم خوارزمية افتراضية خاصة بتصنيف البيانات رؤية حاسوبية للشامات مقترنة بتعلم مشرف لتدريبها لتصنيف الشامات السرطانية. خوارزمية التعلم الآلي لتداول الأسهم ممكن تبلغ
التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي بيهتم بفهم وتطوير الطرق التي تتعلم، "أي الطرق التي تستخدم البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. خوارزميات التعلم الآلي بتبني نموذج من بيانات العينات، والمعروفة باسم بيانات التدريب، عشان تعمل تنبؤات أو قرارات من غير برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. ظهرت لأول مرة في الستينيات.