وش هو التعلم الآلي، ومتى ظهر لأول مرة؟
Context:التعلم الآلي (ML) هو مجال بحث مخصص لفهم وبناء طرق "تتعلم" <unk> أي طرق تستفيد من البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. يعتبر جزء من الذكاء الاصطناعي.  خوارزميات التعلم الآلي تبني نموذج يستند إلى بيانات عينة، والمعروفة باسم بيانات التدريب، من أجل إجراء تنبؤات أو قرارات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. تستخدم 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 ارتباطًا وثيقًا بالإحصاءات الحسابية، والتي تركز على إجراء التنبؤات باستخدام أجهزة الكمبيوتر، ولكن ليس كل التعلم الآلي هو تعلم إحصائي. دراسة التحسين الرياضي تقدم طرق ونظرية ومجالات تطبيق في مجال تعلم الآلة. تعدين البيانات هو مجال دراسة ذي صلة، يركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.  بعض تطبيقات 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 تعمل خوارزميات التعلم على أساس أن الاستراتيجيات والخوارزميات والاستنتاجات التي عملت بشكل جيد في الماضي من المرجح أن تستمر في العمل بشكل جيد في المستقبل. يمكن لهذه الاستنتاجات تكون واضحة، مثل "بما أن الشمس طلعت كل صباح خلال الـ 10,000 يوم الماضية، فمن المحتمل إنها ستشرق غداً صباحاً أيضاً". يمكن أن تكون دقيقة، مثلًا "X٪ من العائلات لديها أنواع منفصلة جغرافياً مع اختلافات في الألوان، لذلك هناك فرصة بنسبة Y٪ لوجود البجعات السوداء غير المكتشفة".  برامج التعلم الآلي يمكنها تنفذ المهام دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. يتضمن الكمبيوترات تتعلم من البيانات المقدمة حتى تقوم بمهام معينة. في المهام البسيطة المكلفة بالكمبيوترات، من الممكن برمجة خوارزميات تخبر الآلة كيف تنفذ جميع الخطوات المطلوبة لحل المشكلة في متناول اليد؛ من ناحية الكمبيوتر، لا حاجة للتعلم. للمهمات المتقدمة، قد يكون من الصعب على الإنسان إنشاء الخوارزميات اللازمة يدويًا. في الممارسة العملية، يمكن أن يكون أكثر فعالية لمساعدة الآلة على تطوير خوارزميتها الخاصة، بدلاً من جعل المبرمجين البشريين يحددوا كل خطوة مطلوبة.  تخصص التعلم الآلي يستخدم أساليب مختلفة لتعليم أجهزة الكمبيوتر لإنجاز المهام حيث لا توجد خوارزمية مرضية تمامًا. في الحالات التي يوجد فيها عدد كبير من الإجابات المحتملة، أحد الأساليب هو تسمية بعض الإجابات الصحيحة على أنها صحيحة. يمكن بعد ذلك استخدام هذا كمعلومات تدريب للكمبيوتر لتحسين الخوارزمية التي يستخدمها لتحديد الردود الصحيحة. على سبيل المثال، لتدريب نظام لمهمة التعرف على الأحرف الرقمية، غالبًا ما استخدمت مجموعة بيانات MNIST للأرقام المكتوبة بخط اليد.  التاريخ والعلاقات مع المجالات الاخرى اقرأ أيضاً: 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. استخدم نفس المصطلح الكمبيوترات المتعلمة ذاتياً في هذه الفترة الزمنية.  بحلول أوائل الستينيات، تم تطوير "آلة تعلم" تجريبية مع ذاكرة شريط ثقيل، تسمى CyberTron، من قبل شركة Raytheon لتحليل إشارات السونار، رسم القلب الكهربائي، وأنماط الكلام باستخدام التعلم التعزيزي البدائي. تم تدريبه بشكل متكرر من قبل مشغل / مدرس بشري للتعرف على الأنماط ومجهز بضربة "goof" لتجعله يعيد تقييم القرارات الخاطئة. كان كتاب نيلسون عن آلات التعلم كتابًا ممثلًا للبحث في مجال التعلم الآلي خلال الستينيات، يتعامل في الغالب مع التعلم الآلي لتصنيف الأنماط. استمر الاهتمام بالتعرف على الأنماط حتى السبعينيات، كما وصفه دودا وهارت في عام 1973. في عام 1981 تم تقديم تقرير عن استخدام استراتيجيات التدريس بحيث تتعلم الشبكة العصبية التعرف على 40 حرف (26 حرف، 10 أرقام، و 4 رموز خاصة) من محطة الكمبيوتر.  قدم توم م. ميتشل تعريفًا رسميًا واسعًا 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 تجربة E". هذا التعريف للمهمات التي يتعلق بها تعلم الآلة يوفر تعريف عملي أساسي بدلاً من تعريف المجال من الناحية المعرفية. هذا يتبع اقتراح آلان تورينج في ورقته "آلات الحوسبة والذكاء"، حيث يتم استبدال السؤال "هل يمكن للآلات التفكير؟" بالسؤال "هل يمكن للآلات أن تفعل ما يمكننا فعله (ككيانات تفكير)؟".  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. يمكن للخوارزمية الافتراضية المخصصة لتصنيف البيانات أن تستخدم الرؤية الحاسوبية للشامات جنبا إلى جنب مع التعلم الخاضع للإشراف من أجل تدريبها لتصنيف الشامات السرطانية. خوارزمية التعلم الآلي لتداول الأسهم يمكن أن تبلغ
التعلم الآلي هو فرع من فروع 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 العينة، والتي يشار إليها باسم بيانات التدريب، من أجل إجراء تنبؤات أو قرارات دون أن يتم برمجتها صراحة للقيام بذلك. ظهرت لأول مرة في الستينيات.