التعلم الآلي (ML) هو دراسة الخوارزميات والنماذج الرياضية التي تستخدمها أنظمة الكمبيوتر للتحسين التدريجي لأدائها في مهمة محددة.
حيث تبني خوارزميات التعلم الآلي نموذجًا رياضيًّا لبيانات العينات التجريبية ، تُعرف باسم “بيانات التدريب” ، من أجل إجراء تنبؤات أو قرارات دون أن يتم برمجتها بشكل واضح لأداء المهمة المطلوبة .
تُستخدم خوارزميات تعلم الآلة في التطبيقات مثل تصفية البريد الإلكتروني ، والكشف عن المتطفلين على الشبكة ، ورؤية الكمبيوتر وتحسين الاقتراحات و المسارات و الطرق ، حيث أنه من غير الممكن تطوير خوارزمية من تعليمات محددة لتنفيذ مهمات يمكن تغير معطياتها في كل مرة دون محددات .
ويرتبط التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا بالإحصاءات الحسابية ، التي تركز على إجراء التنبؤات باستخدام أجهزة الكمبيوتر. تقدم دراسة التحسين الرياضي طرقًا ونطاقات نظرية وتطبيقية في مجال التعلم الآلي.
ويعتبر تعدين البيانات هو مجال دراسي داخل التعلم الآلي ، ويركز على تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم الغير خاضع للإشراف المباشر .
ويشار أيضًا إلى التعلم الآلي في تطبيقه عبر مشاكل الأعمال على أنه التحليلات التنبؤية.
بصيغة إخرى
هل سبق لك أن تسوقت عبر الإنترنت؟
لذا أثناء التحقق من وجود منتج ، هل لاحظت وجود توصية بمنتج مشابه لما تبحث عنه؟
أو هل لاحظت أن “الشخص الذي اشترى هذا المنتج أيضًا اشترى هذا” مجموعة من المنتجات.
كيف يفعلون هذه التوصية؟ هذا هو التعلم الآلي.