أمثلة على التعلم الآلي
أربعة أمثلة على خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة
ما أمثلة التعلم الآلي على نطاق مؤسسي؟ كان نمو التعلم الآلي في العقد الماضي قفزة كبيرة للشركات والمؤسسات، مما أدى إلى تسريع الرؤى القائمة على البيانات ودعم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. تصل البيانات الآن إلى أحجام كبيرة من مصادر لا تعد ولا تحصى: أجهزة Internet of Things، وموجزات الوسائط الاجتماعية، وغير ذلك الكثير. وهذه الكميات الكبيرة من البيانات غير قابلة للتحليل يدويًا، ولكن التعلم الآلي يحوّل هذا التحوّل إلى شيء قابل للإدارة وقابلة للتنفيذ لتسهيل التكامل في العمليات التنظيمية.
تستخدم المؤسسات من جميع الأحجام التعلم الآلي لتحسين وظائفها. عندما يُرجع محرك البحث نتائج مخصصة بناءً على ملف تعريف المستخدم، فهذا هو التعلم الآلي. عندما يقوم موقع التسوق بتحميل التوصيات على أساس عروض وشراء منتج العميل، يكون هذا هو التعلم الآلي. عندما يقوم هاتفك آلياً بإعادة توجيه خطأ في الرسائل النصية، هذا هو التعلم الآلي.
من معالجة اللغة الطبيعية إلى العثور على الحالات الشاذة في مجموعات البيانات الضخمة، تتعلم خوارزميات التعلم الآلي مثل الدماغ البشري، ولكن بالدقة الفنية للكمبيوتر. بدلاً من مجموعة من إرشادات المعالجة أو قواعد if/then، يحدد التعلم الآلي الأنماط والحالات الشاذة مع تعلم السياق حول تلك الأنواع، وكلما زاد الحجم، زاد عدد العناصر المطلوب التعلم منها.
أربعة أمثلة للتعلم الآلي للمؤسسات
تُعد خوارزميات ونماذج التعلم الآلي المحركات التي تدير هذه العملية، ولكن ما الذي يمكن للشركات التعامل معه بالضبط؟ يسهل النظر في التوصيات من موقع ويب للتجارة الإلكترونية أو خدمة متدفقة، ولكن ماذا عن مستوى العمليات الداخلية أو شركة أعمال لأعمال؟ دعنا نفكر في أربعة أمثلة للتعلم الآلي توضح اتساع نطاق إمكانيات التعلم الآلي.
يُحدث التعلم الآلي ثورة في إعداد البيانات:
أصبحت البيانات الكبيرة مصطلحًا شائع الاستخدام خلال العقد الماضي بسبب التقارب بين الوصول إلى كل مكان وقواعد البيانات السحابية وتقنية IoT وغير ذلك الكثير. ولكن مع دخول جميع هذه التدفقات من البيانات إلى العملية، لا يزال يلزم معالجتها للاستخدام. أحدث التعلم الآلي ثورة في هذا الصدد من خلال التعزيز التلقائي للبيانات وتحسينها وإصلاحها وإثرائها. يؤدي ذلك إلى حفظ المهام مثل توحيد الصيغ وتحديد القيم الشاذة وإخفاء البيانات الحساسة وغير ذلك الكثير. ومع التعلم الآلي، يمكن أن تصبح الخطوات المتكررة الرئيسية مؤتمتة لتحقيق نتائج أسرع وأكثر دقة، مما يتيح لعلماء البيانات التركيز على وقتهم وطاقتهم في مكان آخر.
اكتشاف أسرع للبيانات باستخدام التعلّم الآلي:
بغض النظر عن مدى جودة تدريبهم أو مدى خبرتهم، يمكن لعلماء البيانات والمحللين الانتقال بالسرعات البشرية فقط. تمتلك نماذج التعلم الآلي القدرة على التعامل مع التحليلات الأبسط ومعالجة مجموعات البيانات بسرعات مستحيلة من قِبل فِرق علوم البيانات. وبسبب هذا النطاق الهائل والسرعة الأسرع، يمكن للتعلم الآلي تحديد الأنماط التي قد تتجاهلها الفِرق البشرية. وعلى نفس المستوى، يمكن للتعلم الآلي فحص العلاقات وإنشاء اقتراحات لمزيد من التحليل الذي قد لا يكون ممكنًا على مستوى يدوي.
بحث أكثر ذكاءً باستخدام التعلم الآلي:
يدعم التعلم الآلي إمكانات البحث إلى مستويات أعلى، مع وظيفة البحث الفعلي والمخرجات. ضمن التعلم الآلي، يمكن تدريب الخوارزميات على تحديد العوامل في معلمات محددة أثناء تشغيل التنبؤ والاتجاهات والتجميع وتحليل الارتباط. وتحسّن النتيجة كلاً من القوة والمرونة، بدءًا من تحسين دقة (وبالتالي المشاركة) محركات التوصية إلى تقديم خيارات تخصيص أكبر لاستخلاص أنواع جديدة من التنبؤات أو الاستثناءات.
التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي:
يتضمن نطاق وظائف التعلم الآلي معالجة اللغات الطبيعية (NLP) التي تقوم بإنشاء نموذج متغير لفهم اللغة البشرية. هذا هو المحرك الذي يحفّز التعرف الصوتي، والذي يحتوي نفسه على العديد من التطبيقات عبر الأعمال، وإمكانية الوصول، والحياة اليومية. فكلما كانت خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية تتعلم، زادت دقتها، مما يؤدي إلى إنشاء تفاعلات تمكينية من خلال الكلام ببساطة. يرتبط هذا أيضًا بإنشاء اللغة الطبيعية (NLG)، والتي يمكن استخدامها لإنشاء الأوصاف والتقارير تلقائيًا استنادًا إلى رؤى من البيانات.مثال على التعلم الآلي: في العالم الحقيقي
والآن بعد أن أنشأنا أربع حالات استخدام عامة للتعلم الآلي، فلنشرع في وضع هذا الأمر في مثال عالمي حقيقي. مراعاة قسم خدمة العملاء في أي شركة. يمكن للتعلم الآلي تحليل كل معاملة داخل قاعدة البيانات وإنشاء ملف تعريف عميل استنادًا إلى تاريخ المستخدم لإنشاء برنامج توعية متخصص بتفضيلات فردية. يمكن للتعلم الآلي تحديد المسارات المختلفة من خلال هنا بناءً على كميات كبيرة من البيانات وتحليل الأنماط المعنية.
على سبيل المثال، قد تلاحظ خوارزمية التعلم الآلي أن الأشخاص الذين يقومون بعمليات الشراء مبكرًا في الصباح هم أيضًا أكثر عرضة لنوع محدد من المنتجات. باستخدام ذلك، يمكن إرسال عروض خاصة إلى مجموعات العملاء المستهدفة عندما تكون فئة المنتج هذه معروضة للبيع أو عندما تكون قيمة المخزون منخفضة. يمكن تحديد العديد من الأنواع المختلفة من الارتباط بين الأنماط من خلال التعلم الآلي، كما يمكن تطبيقها لتتواصل مع العملاء، وإنشاء الحوافز، وتعظيم عملية الاحتفاظ.
لمعرفة المزيد حول ما يمكن أن يقوم به التعلم الآلي-وكيفية قيام Oracle بتسهيل اكتشاف Oracle Machine Learning لحل المشكلات المعقدة المستندة إلى البيانات.