التعلم الآلي (ML) هو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يسمح لبرامج الكمبيوتر بالتعلم تلقائيًا وبشكل مستقل من البيانات. ويسعى إلى بناء أنظمة قادرة على التحسن من خلال الخبرة مع مرور الوقت، دون أن تكون مبرمجة خصيصًا للقيام بذلك. يستخدم ML الخوارزميات التي تفسر البيانات وتتخذ القرارات بناءً على المعلومات المتاحة.
تستخدم خوارزميات ML مجموعة متنوعة من الأساليب مثل التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، والتعلم العميق. يتضمن التعلم الخاضع للإشراف تدريب الآلة على تحديد الأنماط في مجموعة البيانات، والتي تستخدمها لإنشاء تنبؤات حول المزيد من البيانات. يبحث التعلم غير الخاضع للرقابة عن الأنماط في البيانات ويحدد المجموعات في تلك البيانات، بالإضافة إلى القيم المتطرفة. يعمل التعلم المعزز من خلال تحديد هدف وتقديم مكافآت لنتائج معينة، وتشجيع الآلة على اختيار النتيجة الأكثر ملاءمة للعمل على تحقيق هذا الهدف. يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية الاصطناعية التي تتكون من طبقات متعددة لمعالجة البيانات.
للتعلم الآلي العديد من الاستخدامات العملية في الصناعة، بدءًا من التنبؤ بسلوك العملاء وحتى تحسين سلاسل التوريد. ويتم استخدامه بشكل متزايد في التطبيقات الطبية، مثل تشخيص الأمراض، وكذلك في تحليل التصوير الطبي. كما أنها تستخدم في التعرف على الوجه، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، والروبوتات، والألعاب.
يتطور التعلم الآلي دائمًا حيث يسعى مصممو البرامج إلى إنشاء خوارزميات أفضل يمكنها إنجاز مهام أكثر تعقيدًا. يعد هذا ضروريًا للبقاء في صدارة المجال الذي يتقدم بسرعة. مع مرور الوقت، من المتوقع أن يصبح التعلم الآلي أكثر أهمية في العالم الرقمي.
