ما هو التعلم الآلي، ومتى ظهر لأول مرة؟
Context:التعلم الآلي (ML) هو مجال بحث مكرس لفهم وبناء الطرق التي "تتعلم" <unk> أي الطرق التي تستفيد من البيانات لتحسين الأداء في مجموعة من المهام. يُنظر إليها كجزء من الذكاء الاصطناعي.  تقوم خوارزميات التعلم الآلي ببناء نموذج يستند إلى بيانات عينة، والمعروفة باسم بيانات التدريب، من أجل إجراء تنبؤات أو قرارات دون أن تكون مبرمجة صراحة للقيام بذلك. يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل الطب، وتصفية البريد الإلكتروني، والتعرف على الكلام، والزراعة، ورؤية الكمبيوتر، حيث 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 تعلم إحصائي. تقدم دراسة التحسين الرياضي أساليب ونظرية ومجالات تطبيق في مجال تعلم الآلة. تعدين البيانات هو مجال دراسي ذي صلة يركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.  بعض تطبيقات التعلم الآلي تستخدم البيانات والشبكات العصبية بطريقة تقليد عمل الدماغ البيولوجي.  في تطبيقه على مشاكل الأعمال، يشار إلى التعلم الآلي أيضًا باسم التحليلات التنبؤية.  نظرة 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. هذه الاستنتاجات يمكن أن تكون واضحة، مثل "بما أن الشمس طلعت كل صباح في آخر 10,000 يوم، فمن المحتمل أن تشرق صباح الغد أيضا". يمكن أن تكون دقيقة، مثل "X٪ من العائلات لديها أنواع منفصلة جغرافيا مع متغيرات اللون، لذلك هناك فرصة Y٪ أن البجعات السوداء غير المكتشفة موجودة".  يمكن لبرامج التعلم الآلي أداء المهام دون أن تكون مبرمجة صراحة للقيام بذلك. يتضمن ذلك أن أجهزة الكمبيوتر تتعلم من البيانات المقدمة بحيث تقوم بمهام معينة. من أجل المهام البسيطة المكلفة بالكمبيوتر، من الممكن برمجة خوارزميات تخبر الآلة كيفية تنفيذ جميع الخطوات المطلوبة لحل المشكلة في متناول اليد؛ من جانب الكمبيوتر، لا يلزم التعلم. بالنسبة لمهام أكثر تقدماً، قد يكون من الصعب على الإنسان إنشاء الخوارزميات اللازمة يدوياً. في الممارسة العملية، قد يكون أكثر فعالية لمساعدة الآلة على تطوير خوارزميتها الخاصة، بدلاً من أن يحدد المبرمجون البشريون كل خطوة مطلوبة.  يستخدم علم التعلم الآلي نهجًا مختلفة لتعليم أجهزة الكمبيوتر لإنجاز المهام حيث لا توجد خوارزمية مرضية تمامًا. في الحالات التي يوجد فيها عدد كبير من الإجابات المحتملة، أحد الأساليب هو وضع علامة على بعض الإجابات الصحيحة على أنها صحيحة. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات كبيانات تدريب للكمبيوتر لتحسين الخوارزمية التي يستخدمها لتحديد الإجابات الصحيحة. على سبيل المثال، لتدريب نظام لمهمة التعرف الرقمي على الأحرف، تم استخدام مجموعة بيانات MNIST للأرقام المكتوبة بخط اليد في كثير من الأحيان.  التاريخ والعلاقات مع المجالات الأخرى انظر أيضًا: جدول زمني للتعلم الآلي تم صياغة مصطلح التعلم الآلي في عام 1959 من قبل آرثر صموئيل، موظف في شركة آي بي إم ورائد في مجال ألعاب الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. كما تم استخدام الكمبيوترات ذاتية التعلم في هذه الفترة الزمنية.  بحلول أوائل الستينيات ، تم تطوير "آلة تعلم" تجريبية مع ذاكرة الشريط المثقوب ، تسمى CyberTron ، من قبل شركة Raytheon لتحليل إشارات السونار ، وبرامج القلب الكهربائية ، وأنماط الكلام باستخدام التعلم التعزيزي البدائي. تم "تدريبه" بشكل متكرر من قبل مشغل / مدرس بشري للتعرف على الأنماط ومجهزًا بضربة "goof" لجعله يعيد تقييم القرارات الخاطئة. كان كتاب نيلسون عن آلات التعلم كتابًا ممثلاً للبحث في مجال تعلم الآلة خلال الستينيات ، يتعامل معظمها مع تعلم الآلة لتصنيف الأنماط. استمر الاهتمام المتعلق بتعرف الأنماط في 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 حرفا (26 حرفا و10 أرقام و4 رموز خاصة) من محطة الكمبيوتر.  قدم توم ميتشل تعريفًا رسميًا أكثر شيوعًا للخوارزميات التي تمت دراستها في مجال التعلم الآلي: "يقال إن برنامج الكمبيوتر يتعلم من التجربة E فيما يتعلق ببعض فئات المهام T وقياس الأداء P إذا كان أدائه في المهام في T ، كما يقاس بواسطة P ، يتحسن مع التجربة E". هذا التعريف للمهام التي يتعلق بها التعلم الآلي يوفر تعريفًا تشغيليًا أساسيًا بدلاً من تعريف المجال من الناحية المعرفية. يتبع هذا اقتراح آلان تورينج في ورقته "آلات الحوسبة والذكاء" ، حيث يتم استبدال السؤال "هل يمكن للآلات التفكير؟" بالسؤال "هل يمكن للآلات القيام بما يمكننا (ككيانات تفكير) القيام به؟".  التعلم الآلي الحديث له هدفان، الأول هو تصنيف البيانات بناءً على النماذج التي تم تطويرها، والغرض الآخر هو إجراء تنبؤات للنتائج المستقبلية بناءً على هذه النماذج. قد تستخدم خوارزمية افتراضية خاصة بتصنيف البيانات الرؤية الحاسوبية للشامات مقترنة بالتعلم الخاضع للإشراف من أجل تدريبها على تصنيف الشامات السرطانية. خوارزمية التعلم الآلي لتداول الأسهم قد تبلغ
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم وتطوير الطرق التي تتعلم، أي الطرق 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 تنبؤات أو قرارات دون أن تكون مبرمجة صراحة للقيام بذلك. ظهرت لأول مرة في الستينيات.