تعليم الآلة

السلام عليكم

أنا علاء الرائع عدت لكم من جديد
مع بعض القطفات من علمي الغزير
(اييييييييه علمك الغزير دفعة واحدة قول يا عم قول)
طبعاً والأخ الجميل عبده مرافقي الخاص عاد معي
(مرافقك الخاص شكلك نسيت أيام الضرب)
أقصد صديقي العزيز وحبيب الملايين
(ايوه اعدل)
غبت عنكم فترة طويلة جداً بسبب دراستي وعملي
وها أنا أعود لكم مرة أخرى وأرجو من الأخ عبده أن يكف عن التعليق لأن المقال لا يحتمل المزاح أبداً
تعليم الآلة machine learning علم من العلوم القديمة الحديثة المتجددة باستمرار
بدأ هذا العلم بمحاولة محاكاة عقل الإنسان في تعلمه واستنتاجه لما يجهله من الأمور
ولهذا فإني وجدت أن أفضل استفتاحية استفتح بها مقالاتي (بالطبع كالعادة لا أعد بالكثير لكني أتوقع من نفسي سلسلة مقالات حول الموضوع) الكلام عن آلية تعلم الإنسان لما يجهله من

الأمور وسأحاول تقريب الصورة لعلم تعليم الآلة من هذه البداية
آلية تعلم الإنسان تتم بأحد أمريين
1- تعرض الإنسان إلى حوادث سابقة يقوم بقياس الحوادث الجديدة على الحوادث القديمة ويعرف الاختيار الصحيح (أو الأصح إذا كان هناك أكثر من جواب صحيح)
2- إيجاد قواسم مشتركة ما بين الحوادث أو الأشياء المتشابهة وتصنيفها تحت تصنيف واحد مع عدم وجود رابط مرئي على أرض الواقع (يحتاج إلى ذاكرة قوية وقدرة على ربط الأمور

ببعضها البعض نستطيع القول أن قلة من يجيدوه)
دعونا نضع بعض التجارب على طفل صغير ونرى ما الذي سيعتقده
التجربة الأولى
-سنفترض هنا أن الطفل لا يعلم أي شيء عن الموز والتفاح والبرتقال لضمان عدم تأثير عوامل أخرى على عملية تعلمه- وهذا ما يعرف بعزل التجربة وإلا كانت التجربة غير دقيقة
خذ أربع موزات وأربع تفاحات بأحجام مختلفة
واجلس أمام الطفل واعرض عليه اثنتين من التفاح واثنتين من الموز
وسمها له ثم ضعهم مصنفين الموز على جنب والتفاح على جنب
ثم أخرج الموزتين والتفاحتين وأعطه إياهم واحدة واحدة وأمره بأن يضعها في المكان المناسب لها
ستجد أنه يضع الموزة مع الموز والتفاحة مع التفاح بشكل صحيح
ما الذي حصل هنا؟
الطفل فكر بأن هذا يشبه هذا وهذا يشبه هذا واستنتج المكان الصحيح
التجربة الثانية
هذه المرة لن نسأله التصنيف وإنما سنأتي بعدد من التفاح و البرتقال كبير وصغير
ثم أذقناه طعم التفاح والبرتقال بتخليط وبدون أن يرى ما يأكله
ثم بعد فترة طلبنا منه تصنيف ما يأكل على أساس الطعم
ستجده يستطيع أن يقول بأن ما أكله هو نوع أ وما أكله في الأخرى هو النوع ب مع أنه لا يعرف شيئاً عما أكل
هذه التجربة قد تحتاج إلى أطفال أكبر بالعمر وأذكى من الطفل العادي

لاحظوا أن الطفل يمر بطورين لكي يعرف ماهية الأشياء
1- طور التعليم learning phase
وهو الطور الذي يحاول فيه استخلاص العلاقات ما بين الكائنات وبعضها البعض
2- طور التعرف recognition phase
وهو الطور الذي يتعرف فيه على الكائنات الجديدة اعتماداً منه على القديمة

وكما قلنا من قبل فإن تعليم الآلة بدأ بمحاكات عملية تعلم البشر وعلى هذا الأساس
يقسم علم تعليم الآلة إلى قسمين أساسيين
1- تعليم الآلة بواسطة معلم أو التعليم الموجه suprvised machine learning
وهو يتبع أسلوب القياس بالأغلب
2- تعليم الآلة بدون معلم أو التعليم الفطري unsupervised machine learning
وهو يتبع أسلوب إيجاد القواسم المشتركة
هذا الكلام غير دقيق مئة بالمئة لأن علم تعليم الآلة خرج عن سياق محاكاة البشر وراح يحاول إيجاد أساليب جديدة
بعضها ما هو رياضي ومنها ما هو منطقي ومنها ما هو بين البين البينين
الشيء الوحيد الذي لا تزال هذه الأقسام محتفظة به هو هل العينة التي يتم استخدامها في طور التعليم  learning phase
معلومة التصنيف (تفاح برتقال كالمثال الأول) أو مجهولة التصنيف وفي بعض الأحيان مجهولة العدد (الصنف أ والصنف ب في المثال الثاني بالطبع من وجهة نظر الطفل في تجربة

التذوق)
أما بالنسبة للأطوار التي يمر بها الإنسان للتعلم فهي أكثر تعقيداً مما بينا في البداية طور التعلم وطور التعرف لكن باقي الأطوار غير واضحة
مثل طور استخراج خصائص الأشياء في حالة التفاح والبرتقال الطعم في أحدهم حريف وفي الآخر حلو وفي حال البرتقال والموز الشكل مختلف
وطور التخلص من الميزات غير المفيدة كمثل الحجم في حالة التفاح والبرتقال قد تكون تفاحة كبيرة وأخرى صغيرة والمثل في البرتقال لذا فالصفة نفسها غير مفيدة
على العموم العملية في علم تعليم الآلة تمر في عدة خطوات أو أطوار هي
1- التمرير على حساسات sensor تقوم بقياس الكائنات التي سيتم التعلم عليها
2- استخراج بعض الخصائص feature extraction من هذه الكائنات (يتم استخراج خصائص كثيرة في هذه المرحلة)
3- التخلص من الخصائص features reduction التي لا تفرق بين الكائنات في التصنيفات المختلفة
4- تصميم مصنف classifier باستخدام خصائص هذه الكائنات (يدخل ضمن هذه المرحلة ما سميناه بمرحلة التعلم بالإضافة أي تحويرات أخرى)
5- فحص test فاعلية هذا المصنف classifier
6- استخدام المصنف classifier في عملية التعرف على الكائنات الجديدة (يدخل في هذه المرحلة ما سميناه بعملية التعرف)
لاحظ أنه يمكنك وأنت تعمل على المصنف الرجوع من أي نقطة إلى أي نقطة للتعديل عليها في حال أحسست أن هناك مشاكل في المصنف
كما أن هذه الخطوات تنطبق على نوعي التعلم عدا أن العملية تسمى تجميع clustering بدلاً من تصنيف classification في التعلم

الفطريunsupervised learning

إلى هنا كون قد أنهيت مقدمتي لعلم تعليم الآلة
حاولت هنا أن أكتب لمحة صغيرة عن الموضوع كما حاولت أن أقارن بين تعليم الآلة وتعليم الإنسان للتسهيل ومحاكاة مبدأ هذا العلم
وإلى لقاء آخر استودعكم الله الذي لا تضيع ودائعه
بالمناسبة أي مناقشات أو انتقادات أو مداخلات أو أسئلة (إن استطعت الإجابة عليها :) ) فأنا أرحب بها

تحياتي

Tags: , , ,

9 Responses to “تعليم الآلة”

  1. Mohammed Taha قال:

    مقالة جميلة مصطلحاتها تشبه كثيرا مصطلحات تنقيب البيانات ،،

    شكرا لك

  2. admin قال:

    فعلياً تنقيب في البيانات قائم أساساً على تعليم الآلة خصوصاً التعليم الفطري

    تحياتي

  3. amani قال:

    hi
    may i have some arabic books to learn machine learing algorithms !!
    thanks you

  4. admin قال:

    للأسف ليس لدي أي كتاب عربي
    كل قراءاتي في الموضوع قراءات إنجليزية
    والموضوع من كتابتي بدون أي اقتباسات

    تحياتي

  5. هناء قال:

    السلام عليكم
    معلش ممكن يقدر حد ايفيدني انا مشروع تخرجي machine learing classification

  6. ahmad قال:

    السلام عليكم.
    نصيحة اخوية لمقدمة الموضوع
    ملأى السنابل تنحني بتواضع … و الفارغاتُ رؤوسُهن شوامخُ

  7. admin قال:

    أخت هناء
    إذا كان لديك أي أسئلة معينة تفضلي وسأحاول الإفادة على قدر معرفتي بإذن الله

  8. admin قال:

    أخ أحمد
    أعتذر إن كانت المقدمة ضايقتك
    المشكلة أن هذا أول موضوع تقرؤه عندي لكني لا أعني ما أكتبه في المقدمات بشكل حرفي راجع مواضيع أخرى ستجد أني أستخدم أسلوب ساخر في المقدمات

    أعرف أن علمي ضحل وأني أحتاج أكثر
    جزاك الله خيراً على النصيحة

  9. ghazal قال:

    اريد احد يوضح تعلم الاله بشكل اوسع في دراسات عليا بلغه

Leave a Reply