ما الفرق بين التعلم الموجه والتعلم غير الموجه؟

يُعتبر التعلم من أهم المجالات في الذكاء الاصطناعي، حيث يُستخدم في تطوير الأنظمة التي تستطيع التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. ومن بين الأساليب المستخدمة في هذا المجال، نجد التعلم الموجه والتعلم غير الموجه. في هذا المقال، سنستعرض الفروق بين هذين النوعين من التعلم.

التعلم الموجه

تعريف التعلم الموجه

التعلم الموجه هو نوع من التعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات مُعلمة. بمعنى آخر، يتم تقديم مجموعة من البيانات مع تسميات محددة، مما يساعد النموذج على فهم العلاقة بين المدخلات والمخرجات.

كيفية عمل التعلم الموجه

• البيانات المُعلمة: يعتمد التعلم الموجه على وجود بيانات تحتوي على تسميات، مثل تصنيف الصور أو تحديد نوع النص.
• التدريب: يتم تدريب النموذج على هذه البيانات، حيث يتعلم كيفية التنبؤ بالتسميات بناءً على المدخلات.
• التقييم: بعد التدريب، يتم تقييم النموذج باستخدام مجموعة بيانات جديدة لم يتم استخدامها في التدريب.

أمثلة على التعلم الموجه

• تصنيف البريد الإلكتروني إلى “بريد عادي” و”بريد مزعج”.
• التعرف على الصور، مثل تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على قطة أو كلب.

التعلم غير الموجه

تعريف التعلم غير الموجه

من ناحية أخرى، يُعتبر التعلم غير الموجه نوعًا من التعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات غير مُعلمة.

. أي أن البيانات لا تحتوي على تسميات، مما يجعل النموذج يتعلم من الأنماط الموجودة في البيانات نفسها.

كيفية عمل التعلم غير الموجه

• البيانات غير المُعلمة: يعتمد التعلم غير الموجه على بيانات لا تحتوي على تسميات، مما يتطلب من النموذج اكتشاف الأنماط بنفسه.
• التجميع: يقوم النموذج بتجميع البيانات بناءً على الخصائص المشتركة، مثل تجميع العملاء بناءً على سلوكهم الشرائي.
• التقليل من الأبعاد: يمكن استخدام تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد واستخراج الميزات المهمة.

أمثلة على التعلم غير الموجه

• تجميع العملاء في مجموعات بناءً على سلوكهم الشرائي.
• تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط الخفية.

الفروق الرئيسية بين التعلم الموجه وغير الموجه

1. البيانات

• التعلم الموجه: يعتمد على بيانات مُعلمة.
• التعلم غير الموجه: يعتمد على بيانات غير مُعلمة.

2. الهدف

• التعلم الموجه: يهدف إلى التنبؤ بالتسميات.
• التعلم غير الموجه: يهدف إلى اكتشاف الأنماط.

3. التطبيقات

• التعلم الموجه: يُستخدم في التطبيقات التي تتطلب تصنيفًا دقيقًا.
• التعلم غير الموجه: يُستخدم في التطبيقات التي تتطلب تحليل البيانات واكتشاف الأنماط.

في النهاية

يمكن القول إن كل من التعلم الموجه والتعلم غير الموجه لهما مزايا وعيوب، ويعتمد اختيار النوع المناسب على طبيعة المشكلة والبيانات المتاحة. بينما يُعتبر التعلم الموجه أكثر دقة في التنبؤ، فإن التعلم غير الموجه يوفر مرونة أكبر في تحليل البيانات واكتشاف الأنماط. بناءً على ذلك، يمكن استخدام كلا النوعين في مجالات متعددة مثل التسويق، الرعاية الصحية، والتمويل.

للمزيد من المعلومات حول التعلم الآلي، يمكنك زيارة ويكيبيديا.

إذا كنت تبحث عن المزيد من المقالات حول هذا الموضوع، يمكنك زيارة وحدة الوظائف.