كيف تُعلِّم الحواسيب نفسها في مجال تعلُّم الآلة؟ تعتمد الحواسيب في تعلُّمها الذاتي على مزيج من البيانات الضخمة ، الخوارزميات المتطورة ، وهياكل مثل الشبكات العصبية ، مما يمكنها من تحسين أدائها دون برمجة صريحة لكل مهمة. إليك شرح مبسط للعملية: ١. البيانات الضخمة: الوقود الأساسي - الدور : البيانات هي المادة الخام التي تتعلم منها الخوارزميات. كلما كانت البيانات أكثر تنوعاً وحجماً، زادت دقة النماذج. - مثال : لتدريب نموذج للتعرف على القطط، يُغذى بآلاف الصور المُرَشَّحة (موسومة بـ "قط" أو "ليس قط"). ٢. الخوارزميات: محرك التعلُّم تُقسَم الخوارزميات إلى أنواع رئيسية بناءً على طريقة التعلُّم : - التعلُّم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): - النموذج يتعلم من بيانات مُدخَلة مُقترنة بإجابات صحيحة (مثل التنبؤ بأسعار المنازل بناءً على مساحتها وموقعها). - مثال : خوارزميات الانحدار (Regression) أو أشجار القرار (Decision Trees). - التعلُّم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): - النموذج يكتشف أنماطاً خفية في بيانا...
تعليقات
إرسال تعليق