ماهو التعلم الآلي، ومتى ظهرت لأول مرة؟
Context:التعلم الآلي (ML) هو مجال تحقيق مكرس لفهم وبناء أساليب "تتعلم" <unk> أي أساليب تستفيد من البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. بيعتبر جزء من الذكاء الاصطناعي.  بتبني خوارزميات التعلم الآلي نموذج مبني على بيانات عينة، المعروفة باسم بيانات التدريب، عشان تعمل تنبؤات أو قرارات من غير برمجتها بشكل صريح عشان تعمل كده. بيتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، زي في الطب، تصفية البريد الإلكتروني، التعرف على الكلام، الزراعة، ورؤية الكمبيوتر، حيث يصعب أو مش ممكن تطوير خوارزميات تقليدية لأداء المهام المطلوبة.  مجموعة فرعية من التعلم الآلي مرتبطة ارتباط وثيق بالإحصاءات الحسابية، واللي بتركز على عمل التنبؤات باستخدام أجهزة الكمبيوتر، بس مش كل التعلم الآلي هو تعلم إحصائي. بتقدم دراسة التحسين الرياضي أساليب ونظرية ومجالات تطبيق في مجال تعلم الآلة. تعدين البيانات هو مجال دراسة مرتبط، بتركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.  بتستخدم بعض عمليات التعلم الآلي البيانات والشبكات العصبية بطريقة بتقلد عمل الدماغ البيولوجي.  في تطبيقه على مشاكل الأعمال، بيتم الإشارة للتعلم الآلي بردو باسم التحليلات التنبؤية.  نظرة عامة بتعمل الخوارزميات المتعلمة على أساس إن الاستراتيجيات والخوارزميات والاستنتاجات اللي عملت بشكل كويس في الماضي من المرجح إنها بتستمر في العمل بشكل كويس في المستقبل. ممكن تكون الاستنتاجات دي واضحة، زي "بما إن الشمس طلعت كل صباح خلال الـ10،000 يوم الماضية، فمن المحتمل إنها هتطلع بكرة الصبح بردو". ممكن يكونوا مختلفين، زي "X٪ من العائلات عندها أنواع منفصلة جغرافياً مع متغيرات الألوان، عشان كده هناك فرصة Y٪ بتوجد بجنيات سود غير مكتشفة".  برامج التعلم الآلي بتقدر تعمل المهام من غير أنها مبرمجة بشكل صريح عشان تعمل كده. بتتضمن أجهزة الكمبيوتر بتتعلم من البيانات المقدمة عشان تقوم بمهام معينة. في المهام البسيطة المخصصة لأجهزة الكمبيوتر، ممكن برمجة خوارزميات بتقول للآلة كيف تنفذ كل الخطوات المطلوبة لحل المشكلة الموجودة؛ من ناحية الكمبيوتر، مش محتاجة للتعلم. بالنسبة للمهام المتقدمة أكتر، ممكن يكون صعب على الإنسان إن يخلق الخوارزميات المطلوبة يدويًا. في الممارسة العملية، ممكن يكون أكتر فعالية لمساعدة الآلة بتطور خوارزميتها الخاصة، بدل ما يكون المبرمجين البشريين بيحددوا كل خطوة ضرورية.  بتستخدم تخصص التعلم الآلي نهج مختلفة علشان تعلّم الكمبيوترات إنجاز المهام اللي ما بتتوفرش خوارزمية مرضية تمامًا. في الحالات اللي فيه عدد كبير من الإجابات المحتملة، واحد من الأساليب هو تسمية بعض الإجابات الصحيحة باعتبارها صحيحة. بعد كده ممكن يستخدموا البيانات لتدريب الكمبيوتر عشان يحسن الخوارزمية اللي بيستخدمها عشان يحدد الإجابات الصحيحة. مثلاً، عشان تدريب نظام على مهمة التعرف على الأحرف الرقمية، غالباً ما استخدموا مجموعة بيانات MNIST للأرقام المكتوبة بخط اليد.  التاريخ والعلاقات بالمجالات التانية شوف كمان: جدول زمني للتعلم الآلي مصطلح التعلم الآلي صاغه في سنة ١٩٥٩ آرثر صموئيل، موظف في شركة آي بي إم ورائد في مجال ألعاب الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. كمان استخدموا الكمبيوترات المتشابهة للتعليم الذاتي في الفترة الزمنية دي.  بحلول أوائل الستينيات ، تم تطوير "آلة تعلم" تجريبية مع ذاكرة شريط ثقيل ، تسمى CyberTron ، من قبل شركة Raytheon لتحليل إشارات السونار ، وبرامج القلب الكهربائية ، وأنماط الكلام باستخدام تعلم التعزيز الأساسي. تم "تدريب"ها بشكل متكرر من قبل مشغل / معلم بشري للتعرف على الأنماط ومجهزة زر "goof" ليتسبب في إعادة تقييم القرارات الخاطئة. كتاب ممثل عن البحث في التعلم الآلي خلال الستينيات كان كتاب نيلسون عن آلات التعلم ، واللي اتعامل في الغالب مع التعلم الآلي لتصنيف الأنماط. استمر الاهتمام المتعلق بتعرف الأنماط في السبعينيات ، زي ما وصفه دودا وهارت في سنة 1973. في سنة ١٩٨١، تم تقديم تقرير عن استخدام استراتيجيات تعليمية بحيث تتعلم الشبكة العصبية التعرف على ٤٠ حرف (٢٦ حرف و ١٠ أرقام و ٤ رموز خاصة) من محطة الكمبيوتر.  قدم توم م. ميتشل تعريف رسمي أكثر شيوعًا للخوارزميات المتعلمة في مجال التعلم الآلي: "يقال إن برنامج الكمبيوتر بيتعلم من التجربة E فيما يتعلق ببعض فئة المهام T وقياس الأداء P إذا كان أدائه في المهام في T ، كما يقاس بواسطة P ، يتحسن مع تجربة E". التعريف ده للمهمات اللي بتتعلق بالتعلم الآلي بيقدم تعريف عملي أساساً بدل تعريف المجال من الناحية المعرفية. ده بيتبع اقتراح آلان تورينج في ورقته "آلات الحوسبة والذكاء" ، واللي فيه بيتم استبدال السؤال "هل يمكن للآلات تفكر؟" بالسؤال "هل يمكن للآلات تعمل اللي ممكن نفعله نحن (ككيانات مفكرة)؟".  هدفين للتعلم الآلي في العصر الحديث، الأول هو تصنيف البيانات بناءً على النماذج اللي اتعملت، والغرض التاني هو عمل تنبؤات للنتائج المستقبلية بناءً على النماذج دي. ممكن تستخدم خوارزمية افتراضية خاصة بتصنيف البيانات الرؤية الحاسوبية للشامات جنبًا إلى جنب مع التعلم المشرف عشان تدربها لتصنيف الشامات السرطانية. ممكن خوارزمية التعلم الآلي لتداول الأسهم تبلغ
التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي بيهتم بفهم وتطوير الأساليب اللي بتتعلم، "أي الأساليب اللي بتستخدم البيانات علشان تحسن الأداء في مجموعة من المهام. بتبني خوارزميات التعلم الآلي نموذج من بيانات العينة، واللي بيتقال عليها بيانات التدريب، عشان تعمل تنبؤات أو قرارات من غير برمجتها بشكل صريح عشان تعمل كده. ظهرت لأول مرة في الستينيات.