ما هو تعلم الآلة؟
التعلم الآلي هو المفهوم الذي يمكن لبرنامج الكمبيوتر من تعلمه والتكيف مع البيانات الجديدة دون تدخل بشري. التعلم الآلي هو مجال الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يحافظ على خوارزميات الكمبيوتر المدمجة الحالية بغض النظر عن التغيرات في الاقتصاد العالمي.
شرح تعلم الآلة
تتعامل قطاعات مختلفة من الاقتصاد مع كميات هائلة من البيانات المتاحة في أشكال مختلفة من مصادر متباينة. أصبحت الكمية الهائلة من البيانات ، المعروفة باسم البيانات الضخمة ، متاحة بسهولة ويمكن الوصول إليها بسبب الاستخدام التدريجي للتكنولوجيا. تدرك الشركات والحكومات الرؤى الضخمة التي يمكن اكتسابها من الاستفادة من البيانات الضخمة ولكنها تفتقر إلى الموارد والوقت اللازم للتمشيط عبر ثروتها من المعلومات. على هذا النحو ، يتم استخدام تدابير الذكاء الاصطناعي من قبل صناعات مختلفة لجمع ومعالجة والتواصل وتبادل المعلومات المفيدة من مجموعات البيانات. إحدى طرق الذكاء الاصطناعي التي يتم استخدامها بشكل متزايد لمعالجة البيانات الكبيرة هي التعلم الآلي.
تطبيقات تعلم الآلة
تتشكل تطبيقات البيانات المختلفة للتعلم الآلي من خلال خوارزمية معقدة أو شفرة مصدر مدمجة في الجهاز أو الكمبيوتر. ينشئ رمز البرمجة هذا نموذجًا يحدد البيانات ويقوم بإنشاء تنبؤات حول البيانات التي يحددها. يستخدم النموذج المعلمات المضمنة في الخوارزمية لتشكيل أنماط لعملية صنع القرار. عند توفر بيانات جديدة أو إضافية ، تقوم الخوارزمية تلقائيًا بضبط المعلمات للتحقق من تغيير النمط ، إن وجد. ومع ذلك ، لا ينبغي أن يتغير النموذج.
يستخدم التعلم الآلي في قطاعات مختلفة لأسباب مختلفة. يمكن معايرة أنظمة التداول لتحديد فرص الاستثمار الجديدة. يمكن ضبط منصات التسويق والتجارة الإلكترونية لتقديم توصيات دقيقة ومخصصة لمستخدميها استنادًا إلى سجل بحث المستخدمين على الإنترنت أو المعاملات السابقة. يمكن لمؤسسات الإقراض أن تدمج التعلم الآلي للتنبؤ بالقروض المتعثرة وبناء نموذج لمخاطر الائتمان. يمكن لمراكز المعلومات استخدام التعلم الآلي لتغطية كميات هائلة من الأخبار من جميع أنحاء العالم. يمكن للبنوك إنشاء أدوات للكشف عن الاحتيال من خلال تقنيات التعلم الآلي. دمج التعلم الآلي في عصر الذكاء الرقمي أمر لا نهاية له حيث أصبحت الشركات والحكومات أكثر وعياً بالفرص التي توفرها البيانات الضخمة.
كيف يعمل التعلم الآلي
يمكن شرح كيفية عمل التعلم الآلي بشكل أفضل من خلال توضيح في العالم المالي. تقليديًا ، يقوم لاعبو الاستثمار في سوق الأوراق المالية ، مثل الباحثين الماليين والمحللين ومديري الأصول والمستثمرين الأفراد ، بالتجوال عبر الكثير من المعلومات من شركات مختلفة حول العالم لاتخاذ قرارات استثمارية مربحة. ومع ذلك ، قد لا يتم نشر بعض المعلومات ذات الصلة على نطاق واسع من قبل وسائل الإعلام وقد تكون مملوكة فقط لعدد قليل من الذين يتمتعون بميزة كونهم موظفين في الشركة أو المقيمين في البلد الذي تنبع منه المعلومات. بالإضافة إلى ذلك ، هناك فقط الكثير من المعلومات التي يمكن للبشر جمعها ومعالجتها ضمن إطار زمني محدد. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي.
قد تستخدم شركة إدارة الأصول التعلم الآلي في مجال تحليل الاستثمار والبحث. قل أن مدير الأصول يستثمر فقط في أسهم التعدين. يقوم النموذج المضمن في النظام بمسح الويب ويجمع جميع أنواع الأحداث الإخبارية من الشركات والصناعات والمدن والبلدان ، وهذه المعلومات التي تم جمعها تشكل مجموعة البيانات. لم يكن باستطاعة مديري الأصول والباحثين في الشركة الحصول على المعلومات في مجموعة البيانات باستخدام قوتهم البشرية وذكائهم. تستخلص المعلمات التي تم إنشاؤها إلى جانب النموذج فقط بيانات حول شركات التعدين والسياسات التنظيمية في قطاع الاستكشاف والأحداث السياسية في بلدان محددة من مجموعة البيانات. لنفترض أن شركة تعدين XYZ قد اكتشفت للتو منجمًا للماس في بلدة صغيرة في جنوب إفريقيا ، فإن تطبيق تعلم الآلة سيبرز هذا على أنه بيانات ذات صلة. يمكن أن يستخدم النموذج بعد ذلك أداة تحليلات تسمى التحليلات التنبؤية لعمل تنبؤات حول ما إذا كانت صناعة التعدين ستكون مربحة لفترة زمنية ، أو أي أسهم التعدين من المرجح أن تزيد في وقت معين. يتم نقل هذه المعلومات إلى مدير الأصول لتحليل واتخاذ قرار بشأن محفظته. قد يتخذ مدير الأصول قرارًا باستثمار ملايين الدولارات في أسهم XYZ.
في أعقاب حدث غير موات ، مثل إضراب عمال المناجم في جنوب إفريقيا ، تقوم خوارزمية الكمبيوتر بتعديل معالمها تلقائيًا لإنشاء نمط جديد. وبهذه الطريقة ، يظل النموذج الحسابي المضمن في الجهاز حاليًا حتى مع حدوث تغييرات في الأحداث العالمية ودون الحاجة إلى تعديل قرصه لإظهار التغييرات. لأن مدير الأصول تلقى هذه البيانات الجديدة في الوقت المحدد ، فإنهم قادرون على الحد من خسائره عن طريق الخروج من الأسهم.
