الـ Machine Learning أو التعلم الآلي هو حقل فرعي من حقول الذكاء الاصطناعي (AI). والهدف من الـ Machine Learning بشكل عام هو فهم بنية البيانات وتَناسُب تلك البيانات في نماذج يمكن فهمها واستخدامها من قبل الناس.
على الرغم من أن الـ Machine Learning مجال من مجالات علوم الكمبيوتر ، إلا أنه يختلف عن الأساليب الحسابية التقليدية. ففي الحوسبة التقليدية ، الخوارزميات عبارة عن مجموعات من التعليمات المبرمجة بوضوح والتي تستخدمها أجهزة الكمبيوتر للحساب أو حل المشكلات. فبدلاً من ذلك ، تسمح خوارزميات الـ Machine Learning لأجهزة الكمبيوتر بالتدرب على مدخلات البيانات واستخدام التحليل الإحصائي من أجل إخراج قيم تقع ضمن نطاق معين. ولهذا السبب ، يساعد الـ Machine Learning أجهزة الكمبيوتر في بناء نماذج من بيانات العينة من أجل أتمتة عمليات صنع القرار بناءً على مدخلات البيانات.
استفاد أي مستخدم للتكنولوجيا اليوم من الـ Machine Learning. حيث تسمح تقنية التعرف على الوجوه لمنصات التواصل الاجتماعي بمساعدة المستخدمين على وضع علامة على صور الأصدقاء ومشاركتها. حيث تعمل تقنية التعرف البصري على الأحرف (OCR) على تحويل صور النص إلى نوع متحرك. تقترح محركات التوصية ، المدعومة بالـ Machine Learning ، الأفلام أو البرامج التلفزيونية لمشاهدتها بعد ذلك بناءً على تفضيلات المستخدم. قد تكون السيارات ذاتية القيادة التي تعتمد على الـ Machine Learning للتنقل متاحة للمستهلكين قريبًا.
الـ Machine Learning هو مجال يتطور باستمرار. لهذا السبب ، هناك بعض الاعتبارات التي يجب الأخذ بها أثناء العمل باستخدام منهجيات الـ Machine Learning ، أو تحليل تأثير عمليات الـ Machine Learning.
لماذا الـ Machine Learning مهمة؟
دفعت الكمية غير المحدودة تقريبًا من البيانات المتاحة ، وتخزين البيانات بأسعار معقولة ، ونمو المعالجة الأقل تكلفة والأكثر قوة ، إلى نمو الـ Machine Learning. حيث تعمل العديد من الصناعات الآن على تطوير نماذج أكثر قوة للتعلم الآلي قادرة على تحليل بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا مع تقديم نتائج أسرع وأكثر دقة على نطاقات واسعة. تمكّن أدوات الـ Machine Learning المؤسسات من تحديد الفرص المربحة والمخاطر المحتملة بسرعة أكبر.
تؤدي التطبيقات العملية للتعلم الآلي إلى نتائج الأعمال التي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على أرباح الشركة. تتطور التقنيات الجديدة في هذا المجال بسرعة وتوسع نطاق تطبيق الـ Machine Learning إلى إمكانيات غير محدودة تقريبًا. تبنت الصناعات التي تعتمد على كميات هائلة من البيانات – وتحتاج إلى نظام لتحليلها بكفاءة ودقة ، الـ Machine Learning كأفضل طريقة لبناء النماذج ووضع الاستراتيجيات والتخطيط.
ما هي أنواع الـ Machine Learning ؟
غالبًا ما يتم تصنيف الـ Machine Learning الكلاسيكي من خلال كيفية تعلم الخوارزمية لتصبح أكثر دقة في تنبؤاتها. هناك أربعة مناهج أساسية: التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم شبه الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. يعتمد نوع بيانات الخوارزمية التي يختار العلماء استخدامها على نوع البيانات التي يريدون التنبؤ بها.
– التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning: في هذا النوع من الـ Machine Learning ، يزود علماء البيانات الخوارزميات ببيانات التدريب المسمى ويحددون المتغيرات التي يريدون من الخوارزمية تقييمها من أجل الارتباطات. يتم تحديد كل من مدخلات ومخرجات الخوارزمية.
– التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning: يتضمن هذا النوع من الـ Machine Learning خوارزميات تتدرب على البيانات غير المسماة. تقوم الخوارزمية بمسح مجموعات البيانات بحثًا عن أي اتصال ذي معنى. البيانات التي تتدرب عليها الخوارزميات وكذلك التنبؤات أو التوصيات التي تنتجها محددة سلفًا.
– التعلم شبه الخاضع للإشراف: يتضمن هذا النهج للتعلم الآلي مزيجًا من النوعين السابقين. قد يقوم علماء البيانات بتغذية خوارزمية يتم تصنيفها في الغالب ببيانات التدريب ، لكن النموذج مجاني لاستكشاف البيانات بمفرده وتطوير فهمه الخاص لمجموعة البيانات.
– التعلم المعزز: عادةً ما يستخدم علماء البيانات التعلم المعزز لتعليم الآلة لإكمال عملية متعددة الخطوات لها قواعد محددة بوضوح. يبرمج علماء البيانات خوارزمية لإكمال مهمة ما وإعطائها إشارات إيجابية أو سلبية لأنها تعمل على كيفية إكمال المهمة. ولكن بالنسبة للجزء الأكبر ، تقرر الخوارزمية من تلقاء نفسها الخطوات التي يجب اتخاذها على طول الطريق.
أهم لغات البرمجة الخاصة بالـ Machine Learning
Python
Python هي لغة برمجة خفيفة الوزن ومتعددة الاستخدامات وبسيطة يمكنها تشغيل برمجة نصية معقدة وتطبيق ويب إذا تم استخدامها في إطار عمل فعال. تم إنشاؤه في عام 1991 كلغة برمجة للأغراض العامة. لطالما أعجب المطورون به على أنه برنامج بسيط وسهل التعلم وشعبيته لا تعرف حدودًا. وهو يدعم أطر عمل ومكتبات متعددة مما يجعله متعدد الاستخدامات.
يعتبر مطورو Python في الاتجاه السائد نظرًا لأنها واحدة من أكثر اللغات رواجًا في مجال الـ Machine Learning وتحليلات البيانات وتطوير الويب ، ويجد المطورون أنها سريعة في البرمجة وسهلة التعلم. الجميع يحب Python لأنه يتيح قدرًا كبيرًا من المرونة أثناء البرمجة. بفضل قابليته للتوسع وطبيعته مفتوحة المصدر ، فإنه يحتوي على حزم مرئيات متعددة ومكتبات أساسية مهمة مثل sklearn و seaborn وما إلى ذلك. تجعل هذه المكتبات القوية من البرمجة مهمة سهلة وتمكن الآلات من معرفة المزيد.
تدعم Python نماذج التطوير الإجرائية والموجهة للكائنات والوظيفية والإلزامية. مكتبتان شائعتان للتعلم الآلي مع مطوري Python هما TensorFlow و Scikit. تعتبر مثالية للنماذج الأولية ، والحوسبة العلمية ، وتحليل المشاعر ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وعلوم البيانات.
R Programming
R هي لغة شهيرة مفتوحة المصدر تعتمد على تصور البيانات وتركز على الحوسبة الإحصائية وتحتل مكانة عالية في بيئة الـ Machine Learning. تتم إدارته من قبل فريق التطوير الأساسي R Foundation و R. إن USP لـ R هو أنه مفضل من قبل المحترفين الذين لا يتعاملون جيدًا مع الترميز – المحللين أو الإحصائيين أو عمال التنقيب عن البيانات. يوفر دعمًا لسطر الأوامر و IDEs الأخرى ، مع سهولة الترميز وأدوات متعددة لتحسين إدارة المكتبات ورسم رسومات بيانية أفضل.
تمتلك R مجموعة موارد جيدة ، بفضل ميزاتها البارزة التي تساعد في تطوير تطبيقات الـ Machine Learning. كان استخدامه للبيانات والإحصاءات عميقًا. يمكن تقديم حلول الـ Machine Learning الفعالة من خلال قدراتها الحاسوبية الثقيلة. نظرًا لكونها لغة قائمة على الرسومات ، يتم الاستفادة منها من قبل علماء البيانات لتحليل البيانات من خلال الرسوم البيانية ، من قبل التكتلات الضخمة ، وخاصة في مجال الطب الحيوي.
تشتهر R بتنفيذ منهجيات الـ Machine Learning مثل التصنيف والانحدار وتشكيل شجرة القرار وما إلى ذلك. نظرًا لخصائصها الإحصائية والوظيفية ، فقد كانت لغة وظيفية ديناميكية وضرورية. يدعم أنظمة تشغيل مختلفة مثل Windows و Linux و OS X.
Java script
تعد JavaScript و Java من لغات البرمجة متعددة الأغراض التي أثبتت جدارتها في تطبيقات وخوارزميات الـ Machine Learning. تشتهر هذه اللغات باستقرارها وموثوقيتها ، وهي ذات طبيعة موجهة للكائنات وتدعم كفاءات معالجة البيانات الثقيلة. تمتلك Java أطر عمل قوية مثل Weka ، و Rapid Miner ، وما إلى ذلك ، والتي تدعم خوارزميات الـ Machine Learning ، وأشجار القرار ، وتقنيات الانحدار ، وما إلى ذلك ، وهي تعمل بشكل جيد للغاية مع التطبيقات القائمة على المؤسسات. كانت JavaScript لغة سهلة التعلم ، وبالتالي فهي تمتلك مجموعة موارد جيدة للبحث عنها.
تعتمد العديد من المشاريع رفيعة المستوى للمؤسسات الكبيرة على Java و JavaScript. نظرًا لكونها فعالة لمشاريع الـ Machine Learning ، فإن هذه التقنيات تحصل على الدعم من مكتبات الـ Machine Learning المتعددة المرتبطة بها. يستخدمها الخبراء للكشف عن عمليات الاحتيال والهجمات الإلكترونية ولتحسين أمان الشبكة.
نظرًا لخصائصها مثل خدمات الحزم ، زاد التمثيل الرسومي من تفاعل المستخدم ، تتمتع Java و JavaScript بقاعدة ضخمة من المعجبين في دائرة الـ Machine Learning. يضمنون السرعة والدقة والدقة أثناء تطوير الخوارزميات وتفسيرها على لوحات المعلومات والتقارير.
Julia
Julia هي لغة برمجة ديناميكية عالية المستوى وذات مستوى عالٍ ، وهي مخصصة بشكل خاص لإنشاء تحليلات نموذجية فعالة مطلوبة لتطوير تطبيقات الـ Machine Learning. كلغة أداء جيدة ، لديها بنية سهلة وبالتالي فهي خيار مفضل للمطورين. يقدم معلومات سريعة مختلفة مثل الدقة العددية والمترجم الأنيق والتنفيذ المتوازي الموزع ومكتبة دالة رياضية كبيرة.
يتم تنفيذه بسلاسة على العديد من الأنظمة الأساسية ويعتبر تفاعليًا عندما يتعلق الأمر بالبرمجة النصية. نظرًا لكونه وظيفيًا وموجهاً نحو الكائنات ، فإنه يتمتع بمتابعة كبيرة من المعجبين ويعتبر خيارًا مثاليًا لتطوير تطبيقات الـ Machine Learning. يمكن الوصول إليها وسهلة الفهم. بموجب ترخيص MIT ، فهو مجاني ومفتوح المصدر بطبيعته.
تستطيع جوليا أداء أفضل ما لديها من جانب الخادم والعميل ، على حد سواء. إنه فعال للغاية أثناء إجراء الإحصائيات الحسابية والحسابات العددية. ومن ثم ، تعتبر مثالية للإحصائيين في مجالات المعلوماتية الحيوية والتحليلات.
Lisp
كانت Lisp لغة برمجة قديمة تحظى بشعبية الآن في المشروعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والـ Machine Learning. تشتهر بهندستها المعمارية وممارساتها وهذا سبب وجيه ، فالمطورون مناسبون لها ، خاصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والـ Machine Learning. هناك احتمالات غير محدودة يقدمها لمطوريه.
جعلت الخصائص البارزة مثل اللغة الخاصة بالمجال المضمنة في الكود ، وأصحاب المباني ، وما إلى ذلك ، من شعبية. لقد كان استخدام ميزاته أثناء إنشاء تطبيقات التعلم الآلي بمثابة متعة للمطور نظرًا لوجود العديد من الفرص للقيام بذلك.
تم تطوير Lisp من قبل رائد الذكاء الاصطناعي – John McCarthy ، وبالتالي فإن له مميزاته الخاصة. لقد ثبت أنه جيد للنماذج الأولية ويسهل الإنشاء السهل والديناميكي للكائنات الجديدة. توجد ميزة آلية لجمع القمامة تساعد في تشغيل العمليات بسلاسة.
Scala
Scala هي لغة مجمعة معروفة تجعل الكود القابل للتنفيذ يعمل بطريقة سريعة. إنه يمتلك نوعًا ثابتًا من النظام لديه توافق جيد مع أطر عمل ومكتبات Java. من المعروف أن Scala يتعامل مع التطبيقات على مستوى المؤسسة مع قواعد بيانات ضخمة وحل قابل للتطوير. يكمن USP الخاص به في إنشاء تطبيقات تعمل بالبيانات الضخمة والتي تحمل كمية هائلة من البيانات داخلها.
لديها لغة خلفية قوية وبالتالي يمكنها إدارة تدفق هائل للبيانات. بدعم من Apache Spark المعروفة ، تقدم Scala وظائف تنافسية من خلال مكتبة MLLIB الخاصة بها. يوفر للمطورين طريقة فعالة لتطوير وتصميم ونشر خوارزميات الـ Machine Learning من خلال الاستفادة من كفاءات Spark جنبًا إلى جنب مع أدوات وتقنيات البيانات الضخمة الأخرى.
لدى Scala الكثير من المكتبات الجيدة مثل Aerosol و Saddle وما إلى ذلك التي يمكن أن تساعد في تطوير التطبيقات المتعلقة بالحوسبة العلمية والجبر الخطي وتوليد الأرقام العشوائية. توفر هذه المكتبات إمكانات رائعة لمعالجة البيانات من خلال ميزات مختلفة مثل هياكل البيانات ثنائية الأبعاد ، ومحاذاة البيانات الآلية ، وما إلى ذلك.
C++
تعد C / C ++ من لغات البرمجة القوية والمتعددة الاستخدامات والشائعة التي كانت اختيارات مفضلة للكثيرين في جميع أنحاء العالم. وعندما يتعلق الأمر بتطوير خوارزميات الـ Machine Learning ، فلا داعي للتراجع. لقد كانت هذه اللغات التقليدية التي حكمت أخوة المطورين لسنوات ومع التحديثات المنتظمة ، كانت مواكبة لأحدث التحركات التكنولوجية.
تعتبر هذه اللغات لغات منخفضة المستوى وبالتالي يمكن للجهاز قراءتها بسهولة. من السهل تقديم ميزات على مستوى الأجهزة ، وبالتالي يمكن بسهولة تنفيذ تطبيقات الـ Machine Learning على أجهزة إنترنت الأشياء. سرعة التنفيذ والتسليم تجعله مثاليًا لمثل هذه التطبيقات.
هناك العديد من المكتبات القوية مثل Torch و TensorFlow وما إلى ذلك والتي يتم تنفيذها باستخدام C / C ++. لقد ثبت أنها مفيدة للتطبيقات ذات الأداء الحرج. تتمتع لغة ++ C بصلاحية معالجة الخوارزميات والخضوع لإدارة شاملة للذاكرة بمستوى تفصيلي. إنه يوفر قدرًا كبيرًا من التحكم في معلمات الأداء المختلفة.
TypeScript
TypeScript هي لغة برمجة موجهة للكائنات تم تطويرها بواسطة Microsoft في عام 2012. وهي JavaScript لتطوير مقياس التطبيق. يعتبر خيارًا جيدًا لتطوير تطبيقات التعلم الآلي من خلال مكتبة قائمة على المستعرض تسمى Kalimdor ، وهي مكتوبة بلغة TypeScript. يبدأ TypeScript بـ JavaScript وينتهي بنفس الشيء ، مما يدعم مكتبات JavaScript.
إنها لغة مجمعة مكتوبة بقوة. تعتبر لغة ومجموعة من الأدوات التي هي أساسًا JavaScript مع بعض الميزات والأدوات المضافة. يحتوي TypeScript على المكونات التالية في جوهره – اللغة ومترجم TypeScript وخدمة لغة TypeScript.
الميزة الرئيسية لاستخدام TypeScript هي أنها نسخة مبسطة من JavaScript وبالتالي ، فإن قراءتها وتصحيحها أسهل. يوفر أدوات تطوير فعالة لـ JavaScript IDEs وممارسات البرمجة المختلفة. يصبح الرمز أسهل بكثير في الإدراك والقراءة.
Golang
كانت Go (Golang) لغة شائعة بميزاتها البارزة مثل طبيعة المصدر المفتوح ، والتي تملكها Google ، وخفيفة في التنفيذ. لديها القدرة على تضمين مجموعات البيانات الضخمة بطريقة أبسط مع تنفيذ مهام متعددة معًا. تزامنها هو نقطتها الإيجابية. إنها لغة برمجة على مستوى النظام وتحتوي على مفردات مدمجة.
تعتبر واحدة من أسرع اللغات نموًا على GitHub ، مع مستوى قبول جيد وسط خدمات الحوسبة السحابية. نظرًا لتشابهها مع C وميزات مثل جمع البيانات المهملة والكتابة الديناميكية وما إلى ذلك ، فهي تحظى بشعبية في البنية التحتية للحوسبة بدون خادم.
يعتبر تعلم Go أبسط نسبيًا ، كما أن تركيبته السهلة والأمان يجعله مقبولًا من قبل المطورين.
Shell
تم تصميم لغة برمجة شل ليتم تنفيذها بواسطة غلاف Unix ، وهو مترجم لسطر الأوامر. باستخدام لغات البرمجة النصية والمغلفات الخاصة بها ، تستخدم Shell تركيبها البسيط وتجعلها خيارًا مثاليًا لتطوير نماذج الـ Machine Learning والخوارزميات والتطبيقات.
تستخدم شل ، كواجهة مستخدم لأداء العمليات ، لغة محددة ويمكن أن تكون مفيدة جدًا في جمع البيانات وإعدادها من خلال النماذج الرياضية. شل متاح لجميع أنظمة التشغيل ، بما في ذلك Windows و Linux و macOS ، مما يوفر لهم قابلية نقل عالية.
تُستخدم أوامر ونصوص Shell لجمع البيانات وإعدادها لمزيد من الحوسبة. يوفر طريقة سهلة وودية لمعالجة البيانات.
القطاعات الأكثر حاجة الى الـ Machine Learning
1- الرعاية الصحية
أدى انتشار أجهزة الاستشعار والأجهزة القابلة للارتداء التي تراقب كل شيء بدءًا من معدلات النبض والخطوات إلى مستويات الأكسجين والسكر وحتى أنماط النوم إلى توليد قدر كبير من البيانات التي تمكن الأطباء من تقييم صحة مرضاهم في الوقت الفعلي. خوارزمية جديدة للتعلم الآلي تكتشف الأورام السرطانية في تصوير الثدي بالأشعة السينية ؛ يحدد آخر سرطان الجلد. يمكن لثالث تحليل صور الشبكية لتشخيص اعتلال الشبكية السكري.
2- الحكومة
تمكّن الأنظمة التي تستخدم الـ Machine Learning المسؤولين الحكوميين من استخدام البيانات للتنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية المحتملة والتكيف مع المواقف المتغيرة بسرعة. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحسين الأمن السيبراني والذكاء السيبراني ، ودعم جهود مكافحة الإرهاب ، وتحسين الاستعداد التشغيلي ، وإدارة الخدمات اللوجستية ، والصيانة التنبؤية ، وتقليل معدلات الفشل. تسلط هذه المقالة الأخيرة الضوء على 10 تطبيقات أخرى للتعلم الآلي في صناعة الرعاية الصحية.
3- التسويق والمبيعات
يُحدث الـ Machine Learning ثورة في قطاع التسويق حيث نجحت العديد من الشركات في تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) والـ Machine Learning لزيادة رضا العملاء وتعزيزه بأكثر من 10٪. في الواقع ، وفقًا لـ Forbes ، “يعتقد 57٪ من المديرين التنفيذيين في الشركات أن أهم فائدة نمو للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ستتمثل في تحسين تجارب العملاء ودعمهم.
تستخدم مواقع التجارة الإلكترونية والشبكات الاجتماعية الـ Machine Learning لتحليل سجل الشراء والبحث – وتقديم توصيات بشأن العناصر الأخرى التي يمكنك شراؤها ، بناءً على عاداتك السابقة. يرى العديد من الخبراء أن مستقبل البيع بالتجزئة سيكون مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي والـ Machine Learning حيث تصبح تطبيقات الأعمال للتعلم العميق أكثر مهارة في التقاط البيانات وتحليلها واستخدامها لتخصيص تجارب التسوق للأفراد وتطوير حملات تسويقية مستهدفة مخصصة.
4- النقل والمواصلات
الكفاءة والدقة هما مفتاح الربحية في هذا القطاع ؛ وكذلك القدرة على التنبؤ بالمشكلات المحتملة والتخفيف من حدتها. تتوافق وظائف تحليل البيانات والنمذجة في الـ Machine Learning بشكل مثالي مع الشركات في قطاعات التوصيل والنقل العام ونقل البضائع. يستخدم الـ Machine Learning الخوارزميات للعثور على العوامل التي تؤثر إيجابًا وسلبًا على نجاح سلسلة التوريد ، مما يجعل الـ Machine Learning مكونًا مهمًا في إدارة سلسلة التوريد.
ضمن الخدمات اللوجستية ، يسهل التعلم الآلي قدرة المبرمجين على تحسين عمليات اختيار الناقل ، والتصنيف ، والتوجيه ، ومراقبة الجودة ، مما يوفر المال ويحسن الكفاءة. تتيح قدرة الـ Machine Learning على تحليل آلاف نقاط البيانات في وقت واحد وتطبيق الخوارزميات بسرعة أكبر من أي إنسان آخر الـ Machine Learning من حل المشكلات التي لم يحددها الأشخاص بعد.
5- الخدمات المالية
تتيح الرؤى التي يوفرها الـ Machine Learning في هذه الصناعة للمستثمرين تحديد فرص جديدة أو معرفة وقت التداول. يحدد التنقيب عن البيانات العملاء المعرضين لمخاطر عالية ويبلغ المراقبة الإلكترونية للعثور على علامات الاحتيال والتخفيف من حدتها. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في معايرة المحافظ المالية أو تقييم مخاطر اكتتاب القروض والتأمين.
يتضمن مستقبل الذكاء الاصطناعي والـ Machine Learning في هذه الصناعة القدرة على تقييم صناديق التحوط وتحليل حركة سوق الأوراق المالية لتقديم توصيات مالية. قد يجعل الالتعلم الآلي أسماء المستخدمين وكلمات المرور وأسئلة الأمان قديمة عن طريق الانتقال بالكشف عن الشذوذ إلى المستوى التالي: التعرف على الوجه أو الصوت أو البيانات الحيوية الأخرى.
6- النفط والغاز
يعمل الـ Machine Learning والذكاء الاصطناعي بالفعل على إيجاد مصادر طاقة جديدة وتحليل الرواسب المعدنية في الأرض ، والتنبؤ بفشل مستشعر التكرير ، وتبسيط توزيع الزيت لزيادة الكفاءة وتقليص التكاليف. يُحدث الـ Machine Learning ثورة في الصناعة من خلال التفكير القائم على الحالة ونمذجة الخزان وأتمتة أرضية الحفر أيضًا. وفوق كل شيء ، يساعد التعلم الآلي في جعل هذه الصناعة الخطرة أكثر أمانًا.
7- التصنيع
الـ Machine Learning ليس غريباً على الصناعة التحويلية الواسعة. تدور تطبيقات التعلم الآلي في التصنيع حول تحقيق الهدف المتمثل في تحسين العمليات من التصور إلى التسليم النهائي ، وتقليل معدلات الخطأ بشكل كبير ، وتحسين الصيانة التنبؤية ، وزيادة دوران المخزون.
بخلاف صناعة النقل ، ساعد الـ Machine Learning الشركات على تحسين الحلول اللوجستية التي تشمل الأصول وسلسلة التوريد وإدارة المخزون. يلعب الـ Machine Learning أيضًا دورًا رئيسيًا في تعزيز الفعالية الشاملة للمعدات (OEE) من خلال قياس توافر معدات التجميع وأدائها وجودتها.
الخلاصة
نظرًا لأن التعلم الآلي مجال يتم ابتكاره باستمرار ، فمن المهم أن تضع في اعتبارك أن الخوارزميات والمناهج ستستمر في التغيير. والآن بعد أن أصبحت لديك هذه المعرفة، انطلق وابدأ في الترويج لمتجرك!
حيث بالطبع لا تكفي هذه المقال وحدها لكي تبدا.
فإذا كنت تبحث عن تدريب عملي مكثف ياخذ بيدك خطوة بخطوة من الصفر و حتي اطلاق مشروعك التجاري الناجح عل الانترنت انضم اليوم الي البرنامج التدريبي المتكمامل للتسويق الالكتروني و التجارة الالكتروني و هو البرنامج التدريبي الاشهر و الافضل في العالم العربي.
