ما هي تقنيات التعلم الآلي في الحاسوب؟

تقنيات التعلم الآلي في الحاسوب هي مجموعة من التقنيات التي تستخدم في التعلم الآلي، التي تهدف إلى إعطاء الحاسوب القدرة على جمع البيانات والمعلومات من مصادر مختلفة وتحليلها واستخراج الأنماط والقواعد البرمجية التي تمكنه من تحسين أدائه.

تشمل بعض تقنيات التعلم الآلي التالية:

1- التعلم العميق (Deep Learning)
2- طرق الشبكات العصبية (Neural Networks)
3- الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks – ANN)
4- التعلم الإحصائي (Statistical Learning)
5- تعزيز الآلية (Reinforcement Learning)
6- تعلم الآلة (Machine Learning)
7- التعلم العادي (Supervised Learning)
8- التعلم غير العادي (Unsupervised Learning)
9- تقنيات التعلم العميق مثل الـConvolutional Neural Networks (CNN) والـRecurrent Neural Networks (RNN) والـGenerative Adversarial Networks (GAN)

وتم اعتماد هذه التقنيات في العديد من المجالات مثل التعلم التلقائي، والروبوتات، والصوت والصورة، والترجمة الآلية، والتوصية، والذكاء الاصطناعي، والتعرف على النمط والتصنيف، والتحليل الضخم للبيانات وتحليل النتائج في الوقت الحقيقي إلخ.