نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي

في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي، تتنوع أنواع النماذج باختلاف طبيعة المهام والبيانات المستخدمة. ولكل نوع من هذه النماذج التعليمية وظائف مختلفة أكثر تطورًا وفعالية. وفي هذا المقال في موقع مفاهيم نجيب على سؤال ما نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي والذي يتميّز بقدرته على اتخاذ قرارات تلقائية من خلال التفاعل مع البيئة، اعتمادًا على مبدأ التجربة والخطأ، لتحسين الأداء على المدى الطويل.

للنشر

واتس اب شارك غرد شارك

جدول المحتويات

• نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي
• نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي هو.. التعلم الخاضع للإشراف التعلم المعزز التعلم غير الخاضع للإشراف تعلم العميق
• أي طريقة تعلم يستخدمها نظام الذكاء الاصطناعي عندما يستخدم عملية التجربة والخطأ؟1. التكييف الكلاسيكي (Classical conditioning) 2. التعلم المعزز (Reinforcement learning) 3. التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised learning) 4. التعلم الخاضع للإشراف (Supervised learning)
• أنت تدرب Google Photos على تحديد الأشخاص في الصور. ونتيجة لذلك، يمكن لـ Google Photos التعرف على وجوههم. ما نوع هذا التعلم؟ 1. التعلم غير الخاضع للإشراف 2. التعلم الانتقالي3. التعلم المعزز 4. التعلم الخاضع للإشراف؟
• يُطلب من نظام تجميع بيانات دون تسميات لتحديد الأنماط أو الفئات تلقائيًا. ما نوع التعلم؟ أ) التعلم الخاضع للإشراف ب) التعلم غير الخاضع للإشراف ج) التعلم المعزز د) التعلم الخلوي؟
• أي نوع من التعلم يُستخدم عندما يُطلب من خوارزمية العثور على مجموعات في البيانات دون تصنيفات؟ أ) التعلم الخاضع للإشراف ب) التعلم غير الخاضع للإشراف ج) التعلم الانتقالي د) التعلم الإحصائي
• ما هو التعلم الآلي؟
• أنواع التعلم الآلي
• مفهوم التعلم المعزز (Reinforcement Learning)
• تطبيقات التعلم المعزز
• أهمية التعلم المعزز في الذكاء الاصطناعي

نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي

الإجابة هي: التعلم المعزز (Reinforcement Learning)

في التعلم المعزز، يتعلم النظام (أو "الوكيل") من خلال:

• تنفيذ إجراءات في بيئة معينة.
• الحصول على مكافآت أو عقوبات (ردود فعل).
• تعديل استراتيجيته بناءً على تلك التجارب.
• الهدف هو تعظيم المكافآت بمرور الوقت.

مثال:

• روبوت يتعلم كيف يسير من خلال التجربة والخطأ - لعبة شطرنج آلية تطوّر مهاراتها من خلال اللعب المتكرر ضد نفسها أو ضد لاعبين آخرين.

نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي هو.. التعلم الخاضع للإشراف التعلم المعزز التعلم غير الخاضع للإشراف تعلم العميق

الإجابة الصحيحة هي: ✅ التعلم المعزز (Reinforcement Learning)

التعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي يتم فيه تدريب النموذج على اتخاذ قرارات عن طريق التجربة والخطأ من خلال التفاعل مع بيئة معينة، ويتم مكافأة النموذج عند اتخاذ قرار جيد، ومعاقبته عند اتخاذ قرار سيء، مما يحسّن الأداء تدريجيًا.

بقية الخيارات:

• التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): يعتمد على بيانات مُعلّمة (مدخلات ومخرجات صحيحة).
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): يحاول اكتشاف أنماط في بيانات غير مُعلّمة.
• التعلم العميق (Deep Learning): هو فرع من فروع التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية العميقة، ويمكن أن يُستخدم في أي من الأنواع الأخرى (خاضع، غير خاضع، معزز).

أي طريقة تعلم يستخدمها نظام الذكاء الاصطناعي عندما يستخدم عملية التجربة والخطأ؟1. التكييف الكلاسيكي (Classical conditioning) 2. التعلم المعزز (Reinforcement learning) 3. التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised learning) 4. التعلم الخاضع للإشراف (Supervised learning)

الإجابة الصحيحة هي: ✅ 2. التعلم المعزز (Reinforcement Learning)

التعلم المعزز (Reinforcement Learning) هو الطريقة التي يستخدمها نظام الذكاء الاصطناعي عندما يعتمد على التجربة والخطأ لتحسين سلوكه. يتفاعل النظام مع بيئة معينة ويتعلم من المكافآت أو العقوبات الناتجة عن أفعاله، فيسعى لتعظيم المكافآت مع مرور الوقت.

توضيح بقية الخيارات:

• التكييف الكلاسيكي (Classical Conditioning): مفهوم نفسي سلوكي من علم النفس، وليس من أنواع التعلم الآلي.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): يحلل البيانات غير المصنفة لاكتشاف الأنماط.
• التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): يتعلم من بيانات مصنفة تحتوي على مدخلات ومخرجات صحيحة.

أنت تدرب Google Photos على تحديد الأشخاص في الصور. ونتيجة لذلك، يمكن لـ Google Photos التعرف على وجوههم. ما نوع هذا التعلم؟ 1. التعلم غير الخاضع للإشراف 2. التعلم الانتقالي3. التعلم المعزز 4. التعلم الخاضع للإشراف؟

الإجابة الصحيحة هي: ✅ 4. التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)

في حالة تدريب Google Photos على تحديد الأشخاص في الصور، يتم تزويد النظام بمجموعة من الصور التي تكون مصنفة مسبقًا (أي تحتوي على تسميات لأسماء الأشخاص)، ويتعلم النموذج الربط بين مواصفات الوجه والاسم أو الهوية. هذا هو جوهر التعلم الخاضع للإشراف: يتعلم النموذج من بيانات تحتوي على مدخلات ومخرجات صحيحة (صور + تسميات)، ثم يستخدم هذا التعلم للتعرف على بيانات جديدة.

توضيح بقية الخيارات:

• التعلم غير الخاضع للإشراف: لا توجد تسميات مسبقة، ويستخدم لاكتشاف الأنماط أو التجميعات (مثل تجميع الوجوه المشابهة بدون معرفة من هم).
• التعلم الانتقالي: يُستخدم لنقل المعرفة من مهمة إلى أخرى (transfer learning)، وليس الأساس في هذا المثال.
• التعلم المعزز: يعتمد على التجربة والخطأ للحصول على مكافآت، ويُستخدم في مجالات مثل الألعاب والروبوتات.

يُطلب من نظام تجميع بيانات دون تسميات لتحديد الأنماط أو الفئات تلقائيًا. ما نوع التعلم؟ أ) التعلم الخاضع للإشراف ب) التعلم غير الخاضع للإشراف ج) التعلم المعزز د) التعلم الخلوي؟

الإجابة الصحيحة هي: ب) التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)

عندما يُطلب من النظام تحليل البيانات دون وجود تسميات (Labels)، ويُتوقع منه تحديد الأنماط أو تقسيم البيانات إلى مجموعات (مثل التجميع clustering أو تقليل الأبعاد)، فإن هذا يُصنف ضمن التعلم غير الخاضع للإشراف.

توضيح للخيارات:

• أ) التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): يعتمد على بيانات مُصنفة (أي تحتوي على مدخلات ومخرجات صحيحة)، ويهدف لتعلم العلاقة بينهما.
• ب) التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): يُستخدم مع بيانات غير مُصنفة، ويهدف لاكتشاف البنية أو الأنماط الخفية.
• ج) التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يعتمد على مبدأ التجربة والخطأ للحصول على مكافآت، وهو شائع في الألعاب والروبوتات.
• د) التعلم الخلوي: هذا المصطلح غير شائع الاستخدام في سياق أنواع التعلم الآلي الأساسية، وربما يُشير إلى الشبكات العصبية الخلوية أو مفهوم غير دقيق هنا.

أي نوع من التعلم يُستخدم عندما يُطلب من خوارزمية العثور على مجموعات في البيانات دون تصنيفات؟ أ) التعلم الخاضع للإشراف ب) التعلم غير الخاضع للإشراف ج) التعلم الانتقالي د) التعلم الإحصائي

الإجابة الصحيحة هي: ب) التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)

عندما يُطلب من الخوارزمية العثور على مجموعات (Clusters) أو أنماط خفية في البيانات دون وجود تصنيفات أو تسميات مسبقة، فإن هذا يُعد تعلمًا غير خاضع للإشراف.

• أ) التعلم الخاضع للإشراف: يعتمد على بيانات مصنفة (مدخلات + مخرجات صحيحة)
• ب) التعلم غير الخاضع للإشراف: لا توجد تسميات؛ يُستخدم لتحديد مجموعات أو أنماط
• ج) التعلم الانتقالي: يُشير أحيانًا إلى نقل المعرفة من نموذج إلى آخر، وليس مرتبطًا باكتشاف مجموعات
• د) التعلم الإحصائي: مصطلح عام يُستخدم لوصف العديد من تقنيات التعلم، وليس نوعًا محددًا كما في السؤال

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يسمح للأنظمة بالاستفادة من البيانات والتجربة لتحسين أدائها بمرور الوقت دون تدخل بشري مباشر. يعتمد على خوارزميات تستطيع تحليل البيانات، واستخلاص الأنماط، واتخاذ قرارات مبنية على المعرفة المكتسبة.

أنواع التعلم الآلي

إليك مقارنة شاملة بين أنواع التعلم الآلي الأربعة التي ذكرتها: التعلم الخاضع للإشراف - التعلم غير الخاضع للإشراف - التعلم المعزز - التعلم الانتقالي، ويشمل:

مفهوم التعلم المعزز (Reinforcement Learning)

التعلم المعزز هو نوع من أنواع التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل (Agent) من خلال التفاعل مع بيئة معينة. يتخذ إجراءات ويستقبل مكافآت أو عقوبات (تعزيز إيجابي أو سلبي) اعتمادًا على سلوكياته. ويهدف إلى تعظيم مجموع المكافآت عبر الزمن من خلال تعديل سياساته (Policies) بناءً على التغذية الراجعة.

العملية الأساسية للتعلم المعزز:

• البيئة (Environment): المجال الذي يتفاعل معه الوكيل.
• الوكيل (Agent): الكيان الذي يتعلم ويتخذ القرارات.
• الحالة (State): وصف للموقف الحالي.
• الإجراء (Action): ما يقوم به الوكيل.
• المكافأة (Reward): تقييم لسلوك الوكيل.

تطبيقات التعلم المعزز

التعلم المعزز يُستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات الذكية منها:

• الألعاب الإلكترونية (مثل AlphaGo من DeepMind).
• القيادة الذاتية للسيارات (مثل سيارات Tesla).
• الروبوتات الذكية التي تتعلم التنقل أو حمل الأشياء.
• التجارة الآلية في البورصة.
• تحسين أنظمة التوصية (مثل توصيات Netflix).
• إدارة الطاقة الذكية في المباني والمدن.

أهمية التعلم المعزز في الذكاء الاصطناعي

1. يُمكّن الآلات من التعلم الذاتي بدون بيانات مصنفة.
2. يُستخدم لحل مشكلات معقدة مثل اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي.
3. يساهم في تطوير أنظمة مستقلة تستطيع التكيف مع البيئات المتغيرة.
4. يُعد خطوة أساسية نحو تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI).