شنية التعلم الآلي، و وقتاش ظهرت لأول مرة؟
Context:التعلم الآلي (ML) هو حقل من البحث المكرس لفهم وبناء طرق "تتعلم" <unk> أي طرق تستفيد من البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. يُنظر اليه كجزء من الذكاء الاصطناعي.  الخوارزميات متعلقة بالتعليم الآلي تبني نموذج مبني على عينة من البيانات، المعروفة باسم بيانات التدريب، علشان تعمل التنبؤات أو القرارات من غير ما تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. التعلم الآلي يستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل في الطب، تصفية البريد الإلكتروني، التعرف على الكلام، الزراعة، والرؤية بالكمبيوتر، حيث يصعب أو غير ممكن تطوير الخوارزميات التقليدية لتقديم المهام اللازمة.  مجموعة فرعية من التعلم الآلي مرتبطة بشكل وثيق بالإحصاءات الحاسوبية، واللي تركز على عمل التنبؤات باستخدام أجهزة الكمبيوتر، ولكن ليس كل التعلم الآلي هو التعلم الإحصائي. الدراسة المتعلقة بالتحسين الرياضي توفر أساليب ونظرية ومجال تطبيق في مجال التعلم الآلي. استخراج البيانات هو مجال دراسة متصل، ويركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير المشرف.  بعض التطبيقات من التعلم الآلي تستخدم البيانات والشبكات العصبية بطريقة تقليد عمل الدماغ البيولوجي.  في تطبيقه على مشاكل الأعمال، التعلم الآلي يُسمى زاد تحليلات تنبؤية.  الخلاصة الخوارزميات المتعلمة تعمل على أساس إن الاستراتيجيات والخوارزميات والإستنتاجات التي عملت بشكل جيد في الماضي من المرجح إنها تواصل العمل بشكل جيد في المستقبل. الإستنتاجات هاذي ممكن تكون واضحة، مثل "منذ ما طلعت الشمس كل صباح لليوم عشرة آلاف يوم، من المحتمل إنها تخرج غدوة الصباح برضو". يُمْكِنْ يْكُونْ مُحَرِّفْ، كِيفْ "X% مِالعَايِلْ عِنْدْهُمْ أَنْوَاعْ مُفَرّْقَة جغرافيا بْأَلْوَانْ مُختَلْفَة، إِمَّالاَ ثَمَّة إحتمالية Y% بْإِنّْهُو ثَمَّة سْبَانْ أَسْوَدْ مَا تْكُونِشْ تْكُونْ".  برامج التعلم الآلي يقدروا ينجيو المهام من غير ما يبرمجو علشان ينجيو. يتضمن الكمبيوترات تتعلم من البيانات المقدمة حتى تنجم تقوم ببعض المهام. لمهمات بسيطة مخصصة للكومبيوترات، فما فُرص لبرمجة الخوارزميات اللي بتخبر الماكينة كيفاش تعمل الخطوات الكل المطلوبة لحل المشكلة؛ من ناحية الكومبيوتر، ما فما حاجة للتعليم. لمهام أكثر تقدم، يمكن يكون تحدي لإنسان لخلق الخوارزميات اللازمة يدويا. في الممارسة، يمكن يثبت أنه أكثر فعالية لمساعدة الماكينة تطوير الخوارزمية الخاصة بها، بدل ما يحددوا المبرمجين البشريين كل خطوة ضرورية.  التعلم الآلي يستخدم طرق مختلفة لتعليم الكمبيوترات لإنجاز المهام حيث ما تتوفرش خوارزمية مرضية بالكامل. في الحالات الي فيه عدد كبير من الإجابات المحتملة، نهج واحد هو أن نسمي بعض الإجابات الصحيحة صحيحة. و هذا ينجم يستخدم كمعلومات تدريب للكومبيوتر لتحسين الخوارزمية (((اللي يستخدمها لتحديد الإجابات الصحيحة. على سبيل المثال، لتدريب نظام على مهمة التعرف على الأحرف الرقمية، غالبا ما استخدمت مجموعة بيانات MNIST من الأرقام المكتوبة بخط اليد.  التاريخ والعلاقات مع الحقول التانية شوف زادة: جدول زمني للتعلم الآلي مصطلح التعلم الآلي تخلق في عام 1959 من قبل آرثر سامويل، موظف في شركة آي بي إم و رائد في مجال ألعاب الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. الكمبيوترات المتشابهة للكمبيوترات الذاتية تعلّموا نفسها كانت تستخدم في الفترة هذه.  في بداية الستينيات، "آلة تعلّم" تجريبية مع ذاكرة شريط محفوفة، سميت "سايبر ترون"، طوّرتها شركة رايثيون لتحليل إشارات السونار، وبرامج الكهرباء القلبية، ونماط الكلام باستخدام تعلّم تعزيز أساسي. "تدربو" بشكل متكرر من قبل مشغل/معلم بشري ليتعرف على الأنماط ومزود بضربة "غوف" لتجعله يعيد تقييم القرارات الغلط. كتاب ممثل في البحث في التعلم الآلي خلال الستينيات كان كتاب نيلسون على Learning Machines، واللي يتعامل في الغالب مع التعلم الآلي لتصنيف الأنماط. الاهتمام المرتبط بتعرف النمط استمر حتى السبعينات، كما وصفه دودا وهارت في عام 1973. في عام 1981، جاو تقرير عن استخدام استراتيجيات تعليمية بحيث تتعلم الشبكة العصبية التعرف على 40 حرف (26 حروف، 10 أرقام، و 4 رموز خاصين) من محطة الكمبيوتر.  توم م. ميتشيل قدم تعريف أكثر رسمية و منتشرة على نطاق واسع للخوارزميات التي تدرس في مجال التعلم الآلي: "يقال إن برنامج كمبيوتر يتعلم من التجربة E بالنسبة لبعض فئات المهام T ومقياس الأداء P إذا أداؤه في المهام في T، كما يقاس بواسطة P، يتحسن مع التجربة E". التعريف هذا للمهمات التي تهم التعلم الآلي يوفر تعريف تشغيلي أساسي بدل تعريف المجال بالشروط المعرفية. هذا يلي اقتراح آلان تورينج في ورقته "آلات الحوسبة والذكاء"، واللي فيه السؤال "هل يمكن للآلات تفكر؟" يستبدل بالسؤال "هل يمكن للآلات تفعل ما نحن (ككيانات تفكير) نقدر نعمله؟"  التعلم الآلي الحديث له غاياتين، أحدهما هو تصنيف البيانات على أساس النماذج التي تم تطويرها، والغرض الآخر هو التنبؤ بالنتائج المستقبلية على أساس النماذج. يمكن لخوارزمية فرضي خاصة بتصنيف البيانات تستخدم الرؤية الكمبيوترية للمولز مع التعلم المراقب لتدريبها لتصنيف المولز السرطانية. الخوارزمية المتعلمة بالآلة لتداول الأسهم ممكن تبلغ
التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يقلق على فهم وتطوير الطرق اللي تتعلم، "يعني الطرق اللي تستخدم البيانات علشان تحسن أداء مجموعة من المهام. الخوارزميات متعلقة بالتعليم الآلي تبني نموذج من بيانات العينات، واللي تسمى بيانات التدريب، علشان تعمل التنبؤات أو القرارات من غير ما تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. ظهرت لأول مرة في الستينيات.