التعلم الآلي (ML)
التعلم الآلي (ML) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمكّن الأنظمة من تعلم الأنماط من البيانات وتحسين أدائها دون الحاجة إلى برمجة كل قاعدة بشكل صريح. فبدلاً من ترميز كل قرار بشكل ثابت، يقوم المطورون بتدريب نماذج التعلم الآلي على أمثلة حتى يتمكن النظام من إجراء تنبؤات أو تصنيفات أو تقديم توصيات.
يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات تحتوي على أمثلة للسلوك الذي تحتاج إلى تعلمه. أثناء التدريب، يحدد النموذج العلاقات الموجودة في البيانات ويعدل معاييره الداخلية لتحسين الدقة. بمجرد تدريبه، يمكن استخدام النموذج على مدخلات جديدة لتوليد تنبؤات أو قرارات.
يُستخدم التعلم الآلي في مجالات البحث، واكتشاف الاحتيال، ومحركات التوصية، والتنبؤ بالطلب، والرؤية الحاسوبية، والصيانة التنبؤية، والتعرف على الكلام، وتحليلات العملاء. وفي البيئات التجارية، غالباً ما يتم تطبيقه لأتمتة القرارات، وكشف الاتجاهات، وتحسين الكفاءة التشغيلية.
يساعد التعلم الآلي المؤسسات على تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ، وأتمتة التحليلات المتكررة، وبناء منتجات وسير عمل رقمية أكثر ذكاءً.
