شنو هو التعلم الآلي، و منين ظهرت لأول مرة؟
Context:التعلم الآلي (ML) هو مجال البحث المكرس لفهم وبناء الطرق التي "تتعلم" <unk> أي الطرق التي تستفيد من البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. ويعتبر جزءًا من الذكاء الاصطناعي.  تقوم خوارزميات التعلم الآلي ببناء نموذج يستند إلى بيانات عينة، والمعروفة باسم بيانات التدريب، من أجل إجراء تنبؤات أو قرارات دون برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. تستخدم خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، مثلًا في الطب، وتصفية البريد الإلكتروني، والتعرف على الكلام، والزراعة، ورؤية الكمبيوتر، حيث يكون من الصعب أو غير ممكن تطوير خوارزميات تقليدية لأداء المهام المطلوبة.  ترتبط مجموعة فرعية من التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا بالإحصاءات الحاسوبية، والتي تركز على إجراء التنبؤات باستخدام أجهزة الكمبيوتر، ولكن ليس كل التعلم الآلي هو التعلم الإحصائي. يقدم دراسة التحسين الرياضي أساليب ونظرية ومجالات تطبيق في مجال التعلم الآلي. تعدين البيانات هو مجال دراسة متصل، يركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.  تستخدم بعض عمليات التعلم الآلي البيانات والشبكات العصبية بطريقة تقليد عمل الدماغ البيولوجي.  وفي تطبيقها على مشاكل الأعمال، يشار إلى التعلم الآلي أيضًا باسم التحليلات التنبؤية.  لمحة عامة تعمل خوارزميات التعلم على أساس أن الاستراتيجيات والخوارزميات والاستدلالات التي عملت بشكل جيد في الماضي من المرجح أن تستمر في العمل بشكل جيد في المستقبل. يمكن لهذه الاستنتاجات أن تكون واضحة، مثلًا "بما أن الشمس طلعت كل صباح خلال الأيام العشرة آلاف الماضية، فمن المحتمل أنها ستشرق صباح الغد أيضًا". ويمكن أن تكون دقيقة، مثلًا "X٪ من العائلات لديها أنواع منفصلة جغرافياً مع اختلافات في الألوان، لذلك هناك فرصة Y٪ أن هناك بجليد أسود غير مكتشف".  يمكن لبرامج التعلم الآلي تنفيذ المهام دون برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. يتضمن الكمبيوترات التعلم من البيانات المقدمة بحيث تقوم بمهام معينة. وبالنسبة للمهام البسيطة المكلفة بالكمبيوترات، فمن الممكن برمجة خوارزميات تخبر الآلة كيفية تنفيذ جميع الخطوات المطلوبة لحل المشكلة الموجودة؛ من ناحية الكمبيوتر، لا حاجة للتعلم. وبالنسبة للمهام المتقدمة، يمكن أن يكون تحديًا بالنسبة للإنسان لخلق الخوارزميات اللازمة يدويًا. في الممارسة العملية، يمكن أن يكون أكثر فعالية لمساعدة الآلة على تطوير خوارزمية خاصة بها، بدلاً من أن يحدد المبرمجون البشريون كل خطوة ضرورية.  يستخدم تخصص التعلم الآلي نهجًا مختلفًا لتعليم أجهزة الكمبيوتر إنجاز المهام حيث لا توجد خوارزمية مرضية تمامًا. في الحالات التي يوجد فيها عدد كبير من الإجابات المحتملة، فإن أحد الأساليب هو وضع علامة على بعض الإجابات الصحيحة باعتبارها صحيحة. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات كمعلومات تدريبية للكمبيوتر لتحسين الخوارزمية التي يستخدمها لتحديد الإجابات الصحيحة. على سبيل المثال، لتدريب النظام على مهمة التعرف الرقمي على الأحرف، غالبًا ما استخدمت مجموعة بيانات MNIST للأرقام المكتوبة بخط اليد.  التاريخ والعلاقات مع المجالات الأخرى انظر أيضا: جدول زمني للتعلم الآلي تم وضع مصطلح التعلم الآلي في عام 1959 من قبل آرثر صموئيل، موظف في شركة آي بي إم ورائد في مجال ألعاب الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. كما استخدم مصطلح الكمبيوتر المتعلم الذاتي في هذه الفترة الزمنية.  بحلول أوائل الستينيات، تم تطوير "آلة تعلم" تجريبية مع ذاكرة الشريط المثقوب، تسمى CyberTron، من قبل شركة رايثيون لتحليل إشارات السونار، وبرامج القلب الكهربائية، وأنماط الكلام باستخدام التعلم التعزيزي البدائي. تم "تدريب" بشكل متكرر من قبل مشغل / معلم بشري للتعرف على الأنماط ومجهزة بحافظة "غوف" لتجعلها تعيد تقييم القرارات الخاطئة. كان كتاب نيلسون حول آلات التعلم كتابًا ممثلاً للبحوث في مجال التعلم الآلي خلال الستينيات من القرن العشرين، وكان يتعامل معظمها 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 رقم، و 4 رمز خاص) من محطة الكمبيوتر.  قدم توم ميتشيل تعريفًا رسميًا أكثر شيوعًا للخوارزميات التي تم دراستها في مجال التعلم الآلي: "يقال إن 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". ويقدم هذا التعريف للمهام التي يتعلق بها التعلم الآلي تعريفًا تشغيليًا أساسيًا بدلاً من تعريف المجال بعبارات معرفية. ويتبع ذلك اقتراح آلان تورينج في ورقته "آلات الحوسبة والذكاء"، حيث يتم استبدال السؤال "هل يمكن للآلات التفكير؟" بالسؤال "هل يمكن للآلات أن تفعل ما يمكننا نحن (ككيانات تفكير) القيام به؟".  ويحقق التعلم الآلي الحديث هدفين، الأول هو تصنيف البيانات بناءً على النماذج التي تم تطويرها، والغرض الآخر هو إجراء تنبؤات للنتائج المستقبلية بناءً على هذه النماذج. ويمكن لخوارزمية افتراضية خاصة بتصنيف البيانات أن تستخدم الرؤية الحاسوبية للشامات المرتبطة بالتعلم الخاضع للإشراف من أجل تدريبها على تصنيف الشامات السرطانية. يمكن لخوارزمية التعلم الآلي لتداول الأسهم
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم وتطوير الأساليب التي تتعلم، أي الأساليب التي تستخدم البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. تقوم خوارزميات التعلم الآلي ببناء نموذج من بيانات العينة، والتي يشار إليها باسم بيانات التدريب، من أجل إجراء التنبؤات أو القرارات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. ظهرت لأول مرة في الستينيات.