في عصرنا الحالي، أصبح الذكاء الاصطناعي قوة دافعة في مختلف المجالات بفضل تقنيات تعلم الآلات الذاتي، وتتميز هذه التقنيات بقدرتها على تحسين الأداء وتطوير القدرات بدون تدخل بشري مباشر، معتمدة على مجموعة متنوعة من الأساليب والعمليات التي تسمح للأنظمة الذكية بالتكيف والتعلم من تجاربها ومعرفتها السابقة.
إحدى أهم هذه التقنيات هي التعلم غير المراقب، حيث تُدَرَّب النماذج على البيانات «غير الموصومة» وهو مصطلح يشير الى أن البيانات التي لم يتم تصنيفها أو تعليمها مسبقًا بأية معلومات إضافية، على سبيل المثال في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن أن تكون هذه البيانات عبارة عن نصوص أو صور أو أصوات لم يتم وضع علامات أو تسميات توضيحية لها، ما يعني أنها تتعلم من البيانات بدون وجود إجابات محددة مسبقًا، ويتم استخدام هذا النوع من التعلم لاكتشاف الأنماط والهيكليات الخفية في البيانات، مثلا يُستخدم تحليل العنقود لتجميع البيانات في مجموعات بناءً على التشابه بين عناصرها وهذا النوع من التعلم يُمَكِّن النماذج من فهم العلاقات المعقدة داخل البيانات دون الحاجة إلى إرشاد بشري.
يمكن أن يُعَد التعلم المعزز تقنية محورية في تعلم الآلات الذاتي، حيث يتعلم النموذج من خلال التفاعل المباشر مع البيئة المحيطة به وفي هذا الأسلوب يتلقى النموذج مكافآت أو عقوبات بناءً على أفعاله، مما يدفعه لتحسين استراتيجيته بهدف تحقيق أكبر قدر ممكن من المكافآت على المدى الطويل، ويُستخدم التعلم المعزز بشكل كبير في تطوير الروبوتات والألعاب الاستراتيجية، حيث تتطلب هذه المجالات التكيف المستمر مع المتغيرات البيئية واتخاذ قرارات ديناميكية.
أما التعلم العميق الذي يعتمد على الشبكات العصبية العميقة فتلك قصة كبيرة أخرى..! حيث تُعَدّ تقنية رئيسية وهذه الشبكات تتألف من طبقات متعددة من العصبونات التي تتعلم التمثيلات المعقدة من البيانات الكبيرة، وأحيانًا غير الموصومة تتميز هذه التقنية بقدرتها على تحسين الأداء بشكل ملحوظ مع زيادة حجم البيانات والتدريب، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب معالجة معقدة للبيانات مثل التعرف على الصور والصوت.
وهناك التعلم بالانتقال وهو أسلوب آخر مميز، حيث تُستخدم المعرفة المكتسبة من مهمة معينة لتحسين أداء النموذج في مهمة أخرى، على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج تم تدريبها على التعرف على الصور لتحسين أداء نماذج جديدة تتعامل مع فيديوهات وهذا يقلل من كمية البيانات والتدريب المطلوبة للمهمة الجديدة، مما يوفر الوقت والموارد.
كما أن التحديث المستمر يُعتبر أيضًا عنصرًا حاسمًا في تعلم الآلات الذاتي ويشير هذا الأسلوب إلى قدرة النموذج على التعلم والتكيف باستمرار مع البيانات الجديدة مع مرور الوقت، ويمكن للنماذج أن تبقى محدثة وفعالة في البيئات الديناميكية بفضل قدرتها على التكيف مع التغيرات المستمرة، ويُعد هذا التحديث المستمر ضروريًا لضمان أن تظل النماذج دقيقة وموثوقة في مختلف التطبيقات.
تعمل هذه الأساليب مجتمعة على تمكين الأنظمة الذكية من تحسين أدائها بشكل ذاتي ومستمر..
إن القدرة على التعلم الذاتي تجعل من الذكاء الاصطناعي أداة قوية يمكن استخدامها في مجالات متعددة، بدءًا من الروبوتات ومعالجة اللغة الطبيعية وصولًا إلى الطب والتجارة والصناعة، بفضل التعلم الذاتي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يواصل التطور والتكيف مع التحديات الجديدة، مما يفتح آفاقًا لا حصر لها للإبداع والابتكار.
@malarab1