- صاحب المنشور: رجاء الصيادي
ملخص النقاش:في عالم الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المتقدمة، يعتبر كلٌّ من التعلم الآلي والتعلم العميق جانبين رئيسيين يساهمان بشكل كبير في تطوير الروبوتات القادرة على اتخاذ قرارات مستنيرة والاستجابة لتغييرات البيئة. رغم تشابه الأسماء، هناك فروقات جوهرية بين هذين المصطلحين ستكون موضوع نقاشنا اليوم.
**التعلم الآلي (Machine Learning)**
هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للأنظمة بتتحسن أدائها تلقائيًا مع زيادة كمية البيانات التي تتفاعل معها. هذا النوع من الذكاء ليس مصممًا خصيصًا لمهام محددة ولكن يمكن استخدامه عبر مجموعة واسعة من التطبيقات. يشمل التعليم الآلي عدة تقنيات مثل الانحدار الخطي، الخوارزميات الغابوية (如 Random Forest)، والقواعد الإستنتاجيّة (Like Decision Trees).
تطبيقات التعلم الآلي تشمل تصنيف الرسائل الإلكترونية كspam أو ham, الكشف عن الاحتيال البنكي, وأنظمة توصيات المنتجات بناءً على تاريخ الشراء. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام هذه التقنية بكثرة في مجال الرعاية الصحية لتحليل الصور الطبية وإجراء التشخيص المبكر للأمراض.
**التعلم العميق (Deep Learning)**
على الرغم من أنه جزء من التعلم الآلي، إلا أن التعلم العميق أكثر تعقيداً وانتشاراً حالياً بسبب قدرته الفريدة على حل المشكلات المعقدة عبر شبكات عصبونية متعددة الطبقات تسمى الشبكة العصبونية الاصطناعية (ANNs) والتي تحاكي بنيتها الدماغ الإنساني. تعتبر ANNs مثالية للمشاكل الحساسة للحجم حيث يمكن تدريبها بملايين العينات لتصبح قادرة على فهم الأنماط والعلاقات غير الواضحة حتى للإنسان.
إن تطبيقات التعلم العميق تمتد إلى العديد من المجالات منها رؤية الكمبيوتر حيث يستخدم لمعالجة الصور وتحليل الفيديوهات; كما أنها تُستخدم أيضًا في معالجة اللغة الطبيعية لفهم وفهم معنى الجمل البشرية؛ وفي الصوتيات مؤخرًا لأتمتة عملية الكلام وتحريره! كذلك، يظهر دور بارز للتعلّم العميق في السيارات ذاتية القيادة وهو الأمر الذي يتطلب إدراك الظروف المرورية والمعرفية المختلفة بسرعة ودقة عالية جدًا.
هذا ملخص عام لكيفية ارتباط وهيكلة المفاهيم الثلاثة - الذكاء الاصطناعي، والتعليم الآلي، والعميق-. إنه مجرد بداية رحلتنا نحو المزيد من الاكتشاف حول كيفية تأثير تلك التحسينات التقنية على حياتنا اليومية وعلى المستقبل.
