books machine learning

If you do not find what you're looking for, you can use more accurate words.

# machine learning # Learning and learning theories # Whats new in cooperative learning? # Learning difficulties and slow learning # Learning a glimpse of learning theories # What do you mean by learning? # Learning and learning methods # Learning theories and learning disabilities # machine learning topics # machine learning algorithms # Machine learning in artificial intelligence # Genes and machine learning # Machine learning and deep learning # types of machine learning # Learning theories and transfer learning # Learning resources and e-learning sources # Learning theories and soft learning # Learning psychology, learning theories and their applications # Explain what is e-learning? # Learning disabilities and slow learning needs

تعلم الآلة (Info)

تعلم الآلة (بالإنجليزية: Machine Learning)‏ هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تهتم بتصميم وتطوير خوارزميات وتقنيات تسمح للحواسيب بامتلاك خاصية "التعلم". بشكل عام هناك مستويين من التعلم: الاستقرائي والاستنتاجي. يقوم الاستقرائي باستنتاج قواعد وأحكام عامة من البيانات الضخمة. المهمة الأساسية للتعلم الآلي هو استخراج معلومات قيمة من البيانات، بالتالي هو قريب جدا من التنقيب في البيانات (بالإنجليزية: data mining)‏ والإحصاء والمعلوماتية النظرية. يستخدم التعلم الآلي في العديد من المجالات من الهندسة إلى الطب.

يتضمن التعلم الآلي عدداً كبيراً من حقول التطبيقات: معالجة اللغات الطبيعية (بالإنجليزية: natural language processing)‏ وتمييز الأنماط (بالإنجليزية: syntactic pattern recognition)‏ ومحركات البحث (بالإنجليزية: search engines)‏ والتشخيص الطبي والمعلوماتية الحيوية والمعلوماتية الكيميائية، تصنيف تسلسلات الدنا، تمييز الكلام (بالإنجليزية: speech recognition)‏ وتمييز الكتابة handwriting recognition، وحتى تمييز الأشياء (بالإنجليزية: object recognition)‏، رؤية الحاسوب (بالإنجليزية: computer vision)‏ الألعاب الإستراتيجية وتحريك الروبوت (بالإنجليزية: robot locomotion)‏.

تاريخ

تم استخدام مصطلح "التعلم الآلي" لأول مرة في عام 1959 من قبل آرثر صموئيل، وهو أمريكي عمل في شركة آي بي إم. في الستينيات ، كان التعلم الآلي يستخدم في الغالب لتصنيف الأنماط.

تعريف

قد وفَر توم م. ميتشيل تحديداً مقتبساً واسعة الاقتباس: يقال أَنَّ برنامجا حاسوبياً "يتعلَّم" من خبرة "x" بالنسبة إلى صنف ما من الأَشغال "y" وبالنسبة إِلى مقياس الإتمامِ z. إذا تحسَن إتمام البرنامج على أشغال في "y" بعد خبرة "x"، بمقياس z" .

أنواع طرق تعلم الآلة

يتم تصنيف خورازميات تعلم الآلة إلى عدة أنواع:

التعلم بالإشراف (Supervised Learning): وهو أحد أشهر أنواع التعلم الآلي ويقوم على وجود بيانات وقرائنها الصحيحة عند وقت التعلم بحيث تشكل هذه البيانات امثلة حقيقية يمكن للنموذج التعلم منها.
شبه التعلم بالإشراف (Semi-supervised learning): وهو عند وجود بيانات مع قرائنها الصحيحة ولكنها محدودة أو غير مكتملة.
التعلم بدون إشراف (Unsupervised Learning): وهو تعلم يَنتُج عن وجود بيانات بدون قرائنها الصحيحة ومن أشهر انواع التعلم بدون إشراف هو التحليل العنقودي Clustering.
التعلم المعزز (Reinforcement learning): وهو أحد أنواع التعلم بدون إشراف، وفيه تتفاعل الآلة مع البيئة وتبني خبراتها بناءً على هذا التفاعل يعتبر التعليم المعزز من انواع التعليم الواعدة والتي قد يكون لها نصيب كبير في حل مسائل معقدة في المستقبل. يجب استخدام التعليم المعزز عندما تكون البئية غير معروفه والا فانه سوف يحتاج الكثير من المصادر الحسابية بدون جدوى فعلية لعملية التعليم۔