الفصل الخامس

يمثّل التعلّم الآلي (ML)

مجال فرعي للذكاء الاصطناعي (AI)

يهتم بتعلم الأنماط  من البيانات لعمل التنبؤات او قرارات مبنية على بيانات جديدة مع

الحاجة الى إعادة البرمجة.

• خطأ

• صح

صلي كل كلمة بما يناسبها

• دقة التنبؤ بالمستقبل

• الأداء (P)

• توقّع أنماط حركة المرور عند تقاطع مزدحم

• الخبرة (E)

• بيانات حول أنماط حركة المرور الماضية

• وصف المهمة (T)

أنواع البيانات في العالم الواقعي

• البيانات المنظمة

• البيانات غير المنظمة

• البيانات شبه منظمة

• البيانات المنظمة مسبقا

• البيانات الاحصائية

العناصر الأساسية للتعلم الآلي​ هي ​ ​ (a)   وتمثل الوقود للتعلّم الآلي و ​ (b)   ويمثل  المكوّن الأساسي للتعلّم الآلي

• البيانات
• النموذج
• الأدوات
• المعرفة
• القرار
• التنبؤ

رتبي خطوات عملية بناء التعلّم الآلي

• إعداد البيانات

• جمع البيانات

• اختبار النموذج وتعيينه (تطبيقه)

• اختيار وتدريب النموذج

صنفي الأمثلة التالية على أنواع التعلّم في المجالات المختلفة

Groups:

(a) التعلّم الخاضع للإشراف

,

(b) التعلّم غير الخاضع للإشراف

,

(c) التعلّم المعزز

• الكشف عن التزوير

• تحليل الصور الطبية

• التصنيع

• التنبؤ بأسعار المنازل

• إدارة المخزون

• فئات العملاء