ما هو التعلم الآلي، ومتى ظهرت لأول مرة؟
Context:التعلم الآلي (ML) هو مجال بحثي مخصص لفهم وبناء الطرق التي "تتعلم" <unk> أي الطرق التي تستفيد من البيانات لتحسين الأداء في بعض المهام. يُنظر اليه كجزء من الذكاء الاصطناعي.  خوارزميات التعلم الآلي تبني نموذج مبني على بيانات عينة، المعروفة باسم بيانات التدريب، من اجل عمل تنبؤات او قرارات بدون ان تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل في الطب، تصفية البريد الإلكتروني، التعرف على الكلام، الزراعة، ورؤية الكمبيوتر، حيث من الصعب أو غير ممكن تطوير خوارزميات تقليدية لتنفيذ المهام المطلوبة.  مجموعة فرعية من التعلم الآلي مرتبطة ارتباطا وثيقا بالاحصاء الحسابي، والذي يركز على صنع التنبؤات باستخدام الحواسيب، لكن ليس كل التعلم الآلي هو التعلم الإحصائي. دراسة التحسين الرياضي توفر طرق ونظرية ومجالات تطبيق لمجال التعلم الآلي. تعدين البيانات هو مجال دراسة متصل، يركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير الخاضع للرقابة.  بعض التنفيذات من التعلم الآلي تستخدم البيانات والشبكات العصبية بطريقة تقليد عمل الدماغ البيولوجي.  في تطبيقه على مشاكل الاعمال، يُشار للتعلم الآلي كالتحليل التنبؤي.  نظرة عامة تعمل خوارزميات التعلم على أساس ان الاستراتيجيات والخوارزميات والاستنتاجات اللي عملت بشكل جيد في الماضي من المحتمل انها ستستمر في العمل بشكل جيد في المستقبل. يمكن ان تكون هذه الاستنتاجات واضحة، مثل "بما ان الشمس طلعت كل صباح خلال الـ 10,000 يوم الماضية، فمن المحتمل انها سترتفع غدا صباحا ايضا". يمكن ان يكونوا مختلفين، مثل "X% من العائلات لها أنواع منفصلة جغرافياً مع متغيرات لون، لذلك هناك فرصة Y% ان البجعات السوداء غير المكتشفة موجودة".  برامج التعلم الآلي تقدر تؤدي المهام بدون ان تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. هو يتضمن حواسيب تتعلم من البيانات المقدمة حتى تقوم بمهام معينة. للمهام البسيطة المكلفة بالكمبيوترات، من الممكن برمجة خوارزميات تخبر الجهاز كيفية تنفيذ كل الخطوات المطلوبة لحل المشكلة في اليد؛ من ناحية الكمبيوتر، لا حاجة للتعلم. للمهام الاكثر تقدماً، يمكن ان يكون تحدياً للإنسان ان يخلق الخوارزميات المطلوبة يدوياً. في الممارسة العملية، يمكن ان يظهر انه اكثر فعالية لمساعدة الجهاز على تطوير خوارزميته الخاصة، بدل ان يحدد المبرمجين البشريين كل خطوة مطلوبة.  انضباط التعلم الآلي يستخدم طرق مختلفة لتعليم الكمبيوترات لإنجاز المهام حيث لا توجد خوارزمية مرضية بالكامل. في الحالات التي يوجد فيها عدد كبير من الإجابات المحتملة، واحد منهج هو تسمية بعض الإجابات الصحيحة باعتبارها صحيحة. ويمكن بعد كده ان يستخدم كمعلومات تدريب للكمبيوتر لتحسين الخوارزمية التي يستخدمها لتحديد الردود الصحيحة. مثلًا، لتدريب نظام لمهمة التعرف الرقمي على الأحرف، غالباً ما استخدمت مجموعة بيانات MNIST من الأرقام المكتوبة بخط اليد.  التاريخ والعلاقات مع المجالات الاخرى انظر ايضاً: جدول زمني للتعلم الآلي مصطلح التعلم الآلي اخترعه عام 1959 آرثر صموئيل موظف في شركة آي بي إم ورائد في مجال ألعاب الحاسوب والذكاء الاصطناعي. وَمُتَشَابِهُ الكُمُبُوْتِ التَّعَلُّمِ الذَاتِي كَانَ يُسْتَخْدَمُ فِي هَذِهِ الْمُدَّةِ.  بحلول بداية الستينيات من القرن العشرين، تم تطوير "آلة تعلم" تجريبية مع ذاكرة شريط ثقيل، تسمى سايبرترون، من قبل شركة رايثيون لتحليل إشارات السونار، وبرامج القلب الكهربائية، وأنماط الكلام باستخدام التعلم التعزيزي البدائي. "تدربت" بشكل متكرر من قبل مشغل/معلم بشري للتعرف على الأنماط ومجهزة مع زر "غوف" ليتسبب في اعادة 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. الاهتمام المرتبط بتعرف النمط استمر الى السبعينات ، كما وصفه دودا وهارت في 1973. فِي 1981، وُصِفَ بِأَنْ يُسْتَخْدَمَ أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا أَيْضًا.  وقدم توم م. ميتشل تعريف رسمي اكثر شيوعًا للخوارزميات التي تم دراستها في مجال التعلم الآلي: "يقال ان برنامج الكمبيوتر يتعلم من التجربة E فيما يتعلق ببعض فئات المهام T وقياس الأداء P إذا كان أداؤه في المهام في T ، كما يقاس بواسطة P ، يتحسن مع التجربة E". هذا التعريف للمهام التي يتعلق فيها التعلم الآلي يقدم تعريف عملي بشكل أساسي بدل من تعريف المجال بعبارات معرفية. هذا يتبع اقتراح آلان تورينج في ورقته "آلات الحوسبة والذكاء"، والذي فيه السؤال "هل يمكن للآلات التفكير؟" يتم استبدالها بالسؤال "هل يمكن للآلات فعل ما نحن (ككيانات تفكير) يمكن ان نفعله؟"  التعلم الآلي الحديث له هدفين، واحد هو تصنيف البيانات بناء على النماذج التي تم تطويرها، والغرض الاخر هو التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناء على هذه النماذج. الخوارزمية الافتراضية المخصصة لتصنيف البيانات ممكن تستخدم رؤية الكمبيوتر للشامات مقترنة بالتعلم المراقب من اجل تدريبها 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 العينات، والتي يشار اليها باسم بيانات التدريب، من اجل عمل تنبؤات او قرارات من غير برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. ظهرت لأول مرة في الستينيات.