تعلم آلي

التعلم الألي machine learning أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تهتم بتصميم وتطوير خوارزميات وتقنيات تسمح للحواسيب بامتلاك خاصية "التعلم". بشكل عام هناك مستويين من التعلم : الاستقرائي واستنتاجي. يقوم الاستقرائي باستنتاج قواعد وأحكام عامة من مجموعة ضخمة جدا من البيانات.

المهمة الأساسية للتعلم الآلي هو استخراج معلومات قيمة من البيانات، بالتالي هو قريب جدا من التنقيب في البيانات data mining والإحصاء والمعلوماتية النظرية

يتضمن التعلم الآلي عددا كبيرا من حقول التطبيقات : معالجة اللغات الطبيعية natural language processing وتمييز الأنماط syntactic pattern recognition ومحركات البحث search engines والتشخيص الطبي والمعلوماتية الحيوية والمعلوماتية الكيميائية، تصنيف تسلسلات الدنا، تمييز الكلام speech recognition وتمييز الكتابة handwriting recognition، وحتى تمييز الأشياء object recognition، رؤية الحاسوب computer vision أ الألعاب الاستراتيجية وتحريك الروبوت robot locomotion.

تحديد

قَد وَفَّرَ تَوم م. مِيتشَيل تَحديداً مُقتَبَسًا واسِعة الاقتِباسِ (يَلي): يُقالُ أَنَّ بَرنامِجًا حاسوبيّاً "يَتَعَلَّمُ" من خِبرةِ خ بالنِسبَةِ إلى صَنفٍ ما مِن الأَشغالِ ش وبالنِسبةِ إِلى مِقياسِ الإتمامِ م. إذا تَحَسَّنَ إتمامُ البَرنامِجِ عَلى أشغالٍ في ش بعد خِبرةٍ خ، بمِقياسِ م.

مواضيع التعلم الآلي

This list represents the topics covered on a typical machine learning course.

Prerequisites نظرية بايز Bayesian theory نمذجة دوال كثافة الاحتمال الشرطي: regression and classification شبكات عصبونية اضطناعية شجرة القرار برمجة التعبير الجيني Gene expression programming خورزمية جينية Genetic algorithms برمجة جينية Genetic programming Inductive Logic Programming Gaussian process regression Linear discriminant analysis K-nearest neighbor Minimum message length Perceptron Quadratic classifier Radial basis function networks Support vector machines Algorithms for estimating model parameters Dynamic programming Expectation-maximization algorithm Modeling probability density functions through generative models Graphical models including Bayesian networks and Markov Random Fields Generative Topographic Mapping

Approximate inference techniques Monte Carlo methods Variational Bayes Variable-order Markov models Variable-order Bayesian networks Loopy belief propagation Optimization Most of methods listed above either use optimization or are instances of optimization algorithms Meta-learning (ensemble methods) Boosting Bootstrap aggregating Random forest Weighted majority algorithm Inductive transfer and learning to learn Inductive transfer Reinforcement learning Temporal difference Monte-Carlo method

انظر أيضا

• مفهوم التعلم

ذكاء اصطناعي Artificial intelligence Autonomous robot معلوماتية حيوية Bioinformatics ذكاء تحسيبي Computational intelligence رؤية حاسوبية Computer vision تنقيب في البيانات Data mining Inductive logic programming نظام ذكي Intelligent system Journal of Machine Learning Research Important publications in machine learning (computer science)

List of numerical analysis software MLMTA Machine Learning: Models, Technologies & Applications Multi-label classification Neural Information Processing Systems (NIPS) (conference) برمجية شبكة عصبونية Neural network software Variable-order Markov models Variable-order Bayesian network تمييز الأنماط Pattern recognition تحليل تنبؤي Predictive analytics WEKA Open-source machine learning framework for pattern classification, regression, and clustering.

Bibliography

• Ethem Alpaydın (2004) Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), MIT Press, ISBN 0-262-01211-1
• Christopher M. Bishop (2007) Pattern Recognition and Machine Learning, Springer ISBN 0-387-31073-8.
• Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ISBN 0-935382-05-4.
• Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1986), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Volume II, Morgan Kaufmann, ISBN 0-934613-00-1.
• Yves Kodratoff, Ryszard S. Michalski (1990), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Volume III, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-119-8.
• Ryszard S. Michalski, George Tecuci (1994), Machine Learning: A Multistrategy Approach, Volume IV, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-251-8.
• Bhagat, P. M. (2005). Pattern Recognition in Industry, Elsevier. ISBN 0-08-044538-1.
• Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2.
• Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification (2nd edition), Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3.
• Huang T.-M., Kecman V., Kopriva I. (2006), Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets, Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 260 pp. 96 illus., Hardcover, ISBN 3-540-31681-7 [١].
• KECMAN Vojislav (2001), LEARNING AND SOFT COMPUTING, Support Vector Machines, Neural Networks and Fuzzy Logic Models, The MIT Press, Cambridge, MA, 608 pp., 268 illus., ISBN 0-262-11255-8 [٢].
• MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press. ISBN 0-521-64298-1.
• Mitchell, T. (1997). Machine Learning, McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7.
• Ian H. Witten and Eibe Frank "Data Mining: Practical machine learning tools and techniques" Morgan Kaufmann ISBN 0-12-088407-0.
• Sholom Weiss and Casimir Kulikowski (1991). Computer Systems That Learn, Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-065-5.
• Mierswa, Ingo and Wurst, Michael and Klinkenberg, Ralf and Scholz, Martin and Euler, Timm: YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks, in Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-06), 2006.
• Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman (2001). The Elements of Statistical Learning, Springer. ISBN 0-387-95284-5 (companion book site).
• Vladimir Vapnik (1998). Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1.

وصلات خارجية

• International Machine Learning Society
• UCI description
• MLnet Mailing List
• Index of Machine Learning Courses
• Kmining List of machine learning, data mining and KDD scientific conferences
• Book "Intelligent Systems and their Societies" by Walter Fritz
• MLpedia — wiki dedicated to machine learning.
• The Encyclopedia of Computational Intelligence

bg:Машинно обучение ca:Aprenentatge automàtic cs:Strojové učení de:Maschinelles Lernen el:Μηχανική μάθηση Machine learning]] es:Aprendizaje automático et:Masinõppimine fa:یادگیری ماشینی fi:Koneoppiminen fr:Apprentissage automatique he:למידה חישובית it:Apprendimento automatico ja:機械学習 kn:ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ko:기계 학습 lt:Sistemos mokymasis lv:Mašīnmācīšanās nl:Machinaal leren nn:Maskinlæring no:Maskinlæring pl:Uczenie maszynowe pt:Aprendizagem de máquina ru:Машинное обучение sl:Strojno učenje sq:Automati nxënës sr:Машинско учење sv:Maskininlärning th:การเรียนรู้ของเครื่อง tl:Pagkatuto ng makina tr:Makine öğrenimi uk:Машинне навчання vi:Học máy zh:机器学习