7 تطبيقات واقعية لتعلم الآلة

التعلم الآلي ، أو ML ، هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) وقد حظي باهتمام كبير بسبب ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و DALL-E. إنه يمكّن أنظمة الكمبيوتر من التكيف والتعلم من التجارب ، مما يجعله مفهومًا معترفًا به على نطاق واسع. بينما زادت شعبيتها مؤخرًا ، ينتشر التعلم الآلي بالفعل في العديد من سيناريوهات الحياة الواقعية.

هل تشعر بالفضول بشأن تطبيقاته اليومية؟ دعنا نتعمق في بعض الأمثلة الشائعة للتعلم الآلي أثناء العمل.

1. المساعدون الشخصيون وروبوتات المحادثة

يظهر أحد أكثر التطبيقات العملية للتعلم الآلي في المساعد الشخصي للذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة. تعتمد الأدوات الشائعة مثل Alexa و Google Assistant و Siri على خوارزميات ML التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP—ما هو البرمجة اللغوية العصبية؟) وتقنيات التعلم العميق لفهم أنماط اللغة ونغماتها وسياقها. وهذا يمكنهم من الانخراط في محادثات محاكاة مع البشر.

القدرة على فهم لغة الإنسان تبسط بشكل كبير تفاعلاتنا مع أنظمة الكمبيوتر. من خلال توفير أمر أو موجه إلى chatbot أو مساعد شخصي AI ، يمكنه أداء المهام بدقة أو تقديم إجابات ذات صلة.

مثال على ML في العمل هو استخدام chatbots في خدمة العملاء. تستخدم العديد من متاجر التجارة الإلكترونية هذه الميزة ، مما يسمح للعملاء بطرح الأسئلة وتلقي ردود فورية من الروبوتات.

2. الرد الآلي بالبريد الإلكتروني

تطبيق آخر شائع في الحياة الواقعية للتعلم الآلي هو الرد الآلي للبريد الإلكتروني المدعوم من ML. ربما لاحظت أنه عندما تتلقى بريدًا إلكترونيًا في حساب Gmail الخاص بك ، فإنه يقترح خيارات استجابة دقيقة بناءً على سياق المحادثة. أصبحت هذه القدرة ممكنة من خلال تقنيات ML و NLP.

وبالمثل ، فإن رسائل البريد الإلكتروني التي تتلقاها فور الاشتراك في رسالة إخبارية ، أو إجراء عملية شراء ، أو حتى التخلي عن عربة التسوق ، كلها تلقائية. يتم إنشاء رسائل البريد الإلكتروني هذه بواسطة البرامج التي تستخدم مثل هذه النماذج ، مما يتيح إرسالها فقط عند تشغيل إجراءات محددة. بالإضافة إلى ذلك ، يضمن برنامج الرد الآلي للبريد الإلكتروني هذا التخصيص والتخصيص في رسائل البريد الإلكتروني.

يوفر استخدام البرامج الآلية لاستجابات البريد الإلكتروني العديد من المزايا ، بما في ذلك:

• كفاءة معززة.
• تحسين خدمة العملاء.
• تجارب شخصية من خلال التعرف على تفضيلاتك.
• توفير التكاليف حيث يمكن إرسال رسائل البريد الإلكتروني دون تدخل بشري.

3. التمويل الشخصي والمصرفية

دخلت خوارزميات التعلم الآلي أيضًا في القطاع المالي والمصرفي ، مما يوفر تطبيقات قيّمة. واحد من الطرق التي تستخدم بها البنوك خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي تقنيات متقدمة للكشف عن الاحتيال ، والتي توفر أمانًا قويًا لأصولك. يمكن لنماذج ML لاكتشاف الاحتيال في البنوك أن تفرق بين المعاملات القانونية وغير القانونية من خلال الاستفادة من طرق التعرف على الصور والنصوص لتعلم الأنماط وتحديد الأنشطة الاحتيالية.

التعلم الآلي مفيد أيضًا في التمويل الشخصي ، لا سيما في إدارة المحافظ. تستخدم منصات الاستثمار عبر الإنترنت ، التي تعمل كمستشارين آليين ، تعلم الآلة للمساعدة في بناء ومراقبة وأتمتة إدارة المحافظ المتنوعة. تتعرف هذه المنصات على تفضيلاتك لأصول أو مخاطر محددة وتساعد في إنشاء محفظتك وفقًا لذلك دون إشراف بشري.

بالإضافة إلى ذلك ، يتيح التعلم الآلي إمكانية التنبؤ بالسوق في التمويل الشخصي. يمكن لخوارزميات BL أن تتنبأ بأسعار الأسهم واتجاهات السوق من خلال تحليل البيانات التاريخية. تمكّنك هذه الرؤية من تطوير استراتيجيات تداول فعالة وتحديد فرص التداول المناسبة.

4. الرعاية الصحية والتشخيص الطبي

برز التعلم الآلي أيضًا كأداة حاسمة في صناعة الرعاية الصحية ، حيث يقدم العديد من الفوائد للتشخيص الطبي ، ورعاية المرضى ، والنتائج الشاملة. يتعاون مع مختلف تقنيات الرعاية الصحية التي تعمل على تحسين العافية في عدة طرق.

فيما يلي التطبيقات الستة الحاسمة للتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية:

1. تحلل خوارزميات التعلم الآلي بيانات المريض ، بما في ذلك الأعراض والسجلات الطبية ونتائج المختبر وعمليات التصوير بالأشعة للمساعدة في التشخيص الدقيق للمرض والتنبؤ به.
2. من خلال تحليل خصائص المريض والمعلومات الجينية وتاريخ العلاج والبيانات السريرية ، يطور التعلم الآلي خطط علاج شخصية مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفردية.
3. يسهل التعلم الآلي تحليل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي وشرائح علم الأمراض تلقائيًا الكشف عن الشذوذ وتحديد السمات الخاصة ومساعدة أخصائي الأشعة في تشخيص المرض.
4. تعمل نماذج ML على تحسين عمليات اكتشاف الأدوية من خلال تمكين تحسين التجارب السريرية وتجنيد المرضى وتحديد المرشحين المناسبين لعلاجات معينة.
5. يعمل التعلم الآلي على تحسين عمليات الرعاية الصحية من خلال توفير أنظمة إدارة سلسلة التوريد والتنبؤ بفشل المعدات وتحسين تخصيص الموارد.
6. يتيح التعلم الآلي التحليلات التنبؤية ، والعمل مع أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) القابلة للارتداء لمراقبة المرضى وتقديم الإنذارات المبكرة.

توضح هذه التطبيقات إمكانات التعلم الآلي لإحداث ثورة في الرعاية الصحية وتحسين دقة التشخيص وفعالية العلاج والرعاية الشاملة للمرضى.

5. سيارات ذاتية القيادة

يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا في تطوير السيارات الحديثة ، وتعتبر تسلا مثالاً بارزًا على ذلك. تعتمد سيارات Tesla على أجهزة AI التي توفرها NVIDIA ، والتي تتضمن نماذج ML غير الخاضعة للإشراف والتي تتيح التعرف على الكائنات وإمكانيات الكشف عنها. لكن إنها ليست فقط تيسلا بميزات القيادة الذاتية.

تجمع هذه السيارات معلومات شاملة حول محيطها ومجهزة بأجهزة استشعار مختلفة مثل الكاميرات ، و LiDAR ، والرادار ، و GPS. ثم تتم معالجة هذه البيانات لضمان الإدراك الدقيق واتخاذ القرار الفعال. تستخدم السيارات ذاتية القيادة تقنيات التعريب المتزامن ورسم الخرائط (SLAM) ، والاستفادة من بيانات المستشعر لإنشاء خرائط محدثة تساعد على التنقل.

تساهم نماذج ML بشكل أكبر في السيارات ذاتية القيادة من خلال تحديد المسارات المثلى والمساعدة في اتخاذ القرار في الوقت الفعلي. تسهل هذه النماذج أيضًا تطوير أنظمة تكيفية قادرة على اكتشاف الأعطال المحتملة في السيارة والتنبؤ بها.

من خلال دمج التعلم الآلي ، أصبحت السيارات أكثر ذكاءً واستقلالية وقادرة على تعزيز السلامة على الطرق والكفاءة.

6. التنقل والمواصلات

لقد رفعت خوارزميات التعلم الآلي من معايير التنقل والمواصلات لدينا. تستخدم تطبيقات استدعاء الرحلات مثل Uber نماذج ML لأتمتة ميزات مثل تسعير الركوب ، ومواقع الالتقاء ، والطرق المثلى ، والوقت المقدر للوصول ، مما يجعل تنقلاتنا اليومية أكثر ملاءمة.

خرائط Google هي أداة قيمة أخرى تستفيد من ML لتحسين تنقلاتنا. يوفر استخدام بيانات الموقع التنقل الذكي ، وتوقعات حركة المرور ، والتوصيات المخصصة ، مما يضمن السفر الفعال.

في صناعة الطيران ، تعمل خوارزميات ML على تمكين أنظمة الطيار الآلي للطائرات ، بما في ذلك الرحلات الجوية التجارية. يضمن هذا التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عمليات آمنة وموثوقة.

علاوة على ذلك ، تساهم خوارزميات ML في تطوير أنظمة ذكية للتحكم في إشارات المرور. تقوم هذه الأنظمة بتحليل بيانات تدفق حركة المرور في الوقت الفعلي وضبط توقيت الإشارات وفقًا لذلك ، مما يقلل الازدحام وأوقات الانتظار لتحسين تجارب التنقل الإجمالية.

تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي أيضًا على نطاق واسع في مواقع الشبكات الاجتماعية ، حيث قدمت العديد من الميزات لتحسين تجربة المستخدم. علاوة على ذلك ، العديد من شركات التواصل الاجتماعي أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتشاف الهجمات الضارة ومنعها. وهنا بعض الأمثلة:

• تتضمن العديد من منصات الشبكات الاجتماعية الشهيرة مثل Facebook و Instagram و Snapchat ميزات التعرف على الوجوه لتطبيق عوامل التصفية المختلفة.
• تستخدم مواقع التواصل الاجتماعي نماذج ML لتخصيص المنشورات بناءً على تفضيلات المستخدم الفردية.
• الإعلانات المعروضة على هذه المنصات مصممة خصيصًا لتناسب اهتمامات المستخدمين ، وتوصي بالمنتجات والخدمات ذات الصلة.
• تقدم الشبكات الاجتماعية اقتراحات للاتصالات والأصدقاء بناءً على شبكات المستخدمين الحالية.
• يتم استخدام تقنيات تحليل المشاعر لتحليل المشاعر التي تنقلها الرموز التعبيرية.

تساهم تطبيقات خوارزميات التعلم الآلي هذه في مواقع الشبكات الاجتماعية في تحسين تجربة المستخدم من خلال توفير محتوى مخصص وتوصيات ذات صلة وتواصل اجتماعي محسّن روابط.

نظرة مستقبلية على مستقبل ML

تشير الاتجاهات الحالية في التعلم الآلي إلى قابلية تطبيقه على نطاق واسع في مختلف الصناعات ، مما يتيح أتمتة النظام ويعزز تجارب المستخدم. من الرعاية الصحية إلى التمويل ، يغير التعلم الآلي طريقة عيشنا وعملنا وتفاعلنا مع التكنولوجيا.

بالنظر إلى المستقبل ، يحمل مستقبل التعلم الآلي إمكانات هائلة لمزيد من الابتكارات الرائدة. مع ظهور الأدوات والبرامج القائمة على الذكاء الاصطناعي ، من المتوقع أن تستمر خوارزميات التعلم الآلي في لعب دور حاسم. يمتد تطبيقهم إلى أي مجال يتطلب تحليل البيانات الضخمة والتعرف على الأنماط وتنفيذ الذكاء الاصطناعي.

مع تقدم التعلم الآلي ، يمكننا توقع المزيد من التطورات والاكتشافات التي ستشكل كيفية الاستفادة من هذه التكنولوجيا القوية في مختلف الصناعات والجوانب من حياتنا.