تطبيقات تعلم الآلة

التعلم الآلي -كما تعرفنا في المقال السابق– هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) يتضمن تدريب خوارزميات على البيانات لعمل تنبؤات أو اتخاذ قرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. بالتالي ، التعلم الآلي يحتوي على مجموعة واسعة من التطبيقات عبر الصناعات ، ويستمر استخدامه في النمو مع زيادة وفرة البيانات وزيادة قوة الحوسبة. و بذلك ، فيما يلي بعض الأمثلة على تطبيقات تعلم الآلة:

التعرف على الصور و الرؤية الحاسوبية

تشمل التطبيقات اكتشاف الأشياء و تصنيف الصور و تجزئة الصور. حيث يمكن تدريب خوارزميات التعلم الالي على التعرف على الأشياء و تصنيفها في الصور أو مقاطع الفيديو. كما هو الحال في السيارات ذاتية القيادة ، حيث تُستخدم الكاميرات لتحديد إشارات الطرق و المشاة و المركبات الأخرى. امثلة على ذلك:

• يستخدم تطبيق صور Google التعلم الآلي للتعرف تلقائيًا على الأشخاص والأشياء والأماكن وتصنيفها في صور المستخدمين.
• تستخدم تقنية السيارات ذاتية القيادة التعلم الآلي لتحديد وتتبع الأشياء مثل السيارات الأخرى والمشاة وعلامات المرور.
• يستخدم Snapchat التعلم الآلي لتطبيق المرشحات والتأثيرات على صور المستخدمين ومقاطع الفيديو ، مثل إضافة قبعات أو نظارات متحركة إلى وجه الشخص.

معالجة اللغة الطبيعية

تشمل التطبيقات تحليل اللغة و الترجمة الآلية و تصنيف النص. حيث يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل و فهم اللغة البشرية ، مثل الكلام أو النص. يحتوي هذا على تطبيقات في روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية وترجمة اللغة. أمثلة على ذلك:

• تستخدم روبوتات الدردشة مثل Amazon’s Alexa و Apple’s Siri التعلم الآلي لفهم طلبات المستخدمين المنطوقة أو المكتوبة والرد عليها.
• تستخدم خدمة الترجمة من Google التعلم الآلي لترجمة النص تلقائيًا من لغة إلى أخرى.
• أيضا يستخدم Grammarly التعلم الآلي لتقديم اقتراحات نحوية وإملائية أثناء قيام المستخدمين بالكتابة.

التحليلات التنبؤية

تشمل التطبيقات الصيانة التنبؤية وتوقع سلوك العملاء وتوقع المبيعات. حيث يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات من أجهزة الاستشعار والمصادر الأخرى للتنبؤ بالوقت الذي يحتمل فيه فشل المعدات أو الآلات. هذا يسمح للصيانة الاستباقية ، وتقليل وقت التوقف عن العمل وزيادة الكفاءة. أمثلة على ذلك:

• تستخدم شركة General Electric التعلم الآلي للتنبؤ بأعطال المعدات في توربينات الرياح والمحركات النفاثة.
• تستخدم Delta Airlines التعلم الآلي للتنبؤ بالوقت الذي تحتاج فيه أجزاء الطائرة إلى الاستبدال ، مما يقلل من تكاليف الصيانة ويزيد من مستوى السلامة.
• تستخدم Schneider Electric التعلم الآلي لمراقبة أداء أجهزتها وأنظمتها ، مما يسمح بالصيانة الاستباقية وتقليل وقت التوقف عن العمل.

أنظمة التوصيات

تتضمن التطبيقات توصيات للأفلام والمنتجات للمستخدمين. حيث توفر لنا خوارزميات التعلم الالي القدرة على تحليل بيانات العملاء لتقديم توصيات مخصصة للمنتجات أو الخدمات. حيث يتم استخدام هذا من قبل شركات مثل Amazon و Netflix لاقتراح منتجات أو أفلام للعملاء بناءً على سلوكهم السابق. أمثلة على ذلك:

• يستخدم تطبيق Spotify التعلم الآلي لإنشاء قوائم تشغيل مخصصة والتوصية بموسيقى جديدة بناءً على عادات الاستماع لدى المستخدمين.
• يستخدم YouTube التعلم الآلي لاقتراح مقاطع فيديو بناءً على سجل مشاهدة المستخدمين واهتماماتهم.
• تستخدم أمازون التعلم الآلي لاقتراح المنتجات للعملاء بناءً على مشترياتهم السابقة وسجل التصفح.

كشف الاحتيال

تشمل التطبيقات الكشف عن الاحتيال في بطاقات الائتمان والاحتيال في التأمين وغسيل الأموال. في هذا التطبيق يمكن تدريب خوارزميات ML لتحديد أنماط المعاملات المالية التي تشير إلى نشاط احتيالي. يتم استخدام هذا من قبل البنوك والمؤسسات المالية الأخرى لاكتشاف ومنع الاحتيال. أمثلة على ذلك:

• تستخدم شركات بطاقات الائتمان التعلم الآلي لتحديد المعاملات الاحتيالية وحظرها في الوقت الفعلي.
• يستخدم PayPal التعلم الآلي لتحديد ومنع نشاط الحساب الاحتيالي.
• تستخدم شركات التأمين التعلم الآلي للكشف عن المطالبات الاحتيالية.

الرعاية الصحية

تشمل التطبيقات التشخيص الطبي واكتشاف الأدوية ومراقبة المريض. أيضا بإستطاعتنا استخدام خوارزميات التعلم الآلي في التصوير المقطعي الطبي للمساعدة في التشخيص و التنبؤ بتفشي الأمراض وفي الطب الشخصي. أمثلة على ذلك:

• يستخدم برنامج Watson for Oncology التابع لشركة IBM التعلم الآلي لتحليل بيانات المرضى وتقديم توصيات مخصصة لعلاج السرطان.
• يستخدم برنامج DeepMind Health من Google التعلم الآلي لتحليل الصور الطبية والتنبؤ بتطور أمراض مثل اعتلال الشبكية السكري وسرطان الثدي.
• تستخدم منصة Babylon Health التعلم الآلي لتشخيص الأمراض الشائعة وعلاجها من خلال برنامج الدردشة الآلي الخاص بها ، والذي يحلل أعراض المرضى ويقدم المشورة الطبية.

التسويق

تشمل التطبيقات الإعلانات المستهدفة وتقسيم العملاء والعروض الشخصية. في هذا التطبيق يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات العملاء لتحديد الأنماط وتقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على خصائص مثل التركيبة السكانية أو السلوك أو سجل الشراء. هذا يسمح بتسويق أكثر استهدافًا وتجارب العملاء الشخصية.

• تستخدم Netflix التعلم الآلي لتحليل محفوظات مشاهدة المستخدمين وتفضيلاتهم للتوصية بأفلام وبرامج تلفزيونية جديدة.
• تستخدم Amazon التعلم الآلي للتوصية بالمنتجات للمستخدمين بناءً على سجل التصفح والشراء.
• تستخدم ستاربكس التعلم الآلي لتحليل بيانات العملاء لتحديد المنتجات التي يجب تقديمها في مناطق مختلفة ولتخصيص تجارب العملاء.

الألعاب

يمكن استخدام خوارزميات تعلم الآلة لإنشاء خصوم أكثر ذكاءً وواقعية في الألعاب. أمثلة على ذلك:

• تستخدم لعبة Dota 2 AI من OpenAI التعلم الآلي للتعلم والتكيف مع أنماط اللعب المختلفة ، مما يسمح لها بالتغلب على اللاعبين البشريين المحترفين.
• تستخدم Ubisoft التعلم الآلي لإنشاء خصوم واقعيين وأذكياء في ألعابها ، مثل الأعداء في Assassin’s Creed.
• تستخدم Unity Technologies التعلم الآلي لإنشاء شخصيات غير قابلة للعب أكثر ذكاءً واستجابةً (شخصيات غير لاعبين) في نظامها الأساسي لتطوير الألعاب.

إدارة الطاقة

تساعد خوارزميات تعلم الآلة في هذا التطبيق على تحسين استخدام الطاقة في المباني والمصانع والإعدادات الأخرى ، مما يؤدي إلى توفير التكاليف وتقليل التأثير البيئي. و بذلك نذكر أمثلة على ذلك:

• تستخدم شركة Siemens التعلم الآلي لتحسين استخدام الطاقة في المباني ، وتقليل تكاليف الطاقة وانبعاثات الكربون.
• تستخدم  شركة DeepMind من Google التعلم الآلي لتحسين استخدام الطاقة في مراكز البيانات الخاصة به ، مما يقلل من استهلاك الطاقة بنسبة 15٪.
• تستخدم شركة جنرال إلكتريك التعلم الآلي لتحسين أداء توربينات الغاز ، وزيادة الكفاءة وتقليل الانبعاثات.

هذه فقط مجرد أمثلة قليلة ، لكن التعلم الآلي له العديد من التطبيقات الأخرى في مختلف الصناعات.