ستساعدك المقالة التالية: 13 حقائق رئيسية عن تعلم الآلة في عام 2023
هناك الكثير من المعلومات حول حقائق التعلم الآلي (ML) التي تدور باستمرار حول الإنترنت.
بصرف النظر عن ضجة الموضوع ، تأتي تقنية التعلم الآلي مع مجموعة واسعة من التعديلات التكنولوجية.
لقد أصبح موضوعًا ساخنًا لدرجة أن الخبراء يعتقدون أنه سيكون هناك زيادة بنسبة 300 ٪ في الاستثمارات في تطوير التعلم الآلي.
بالنسبة لبعض الأشخاص ، قد تكون مواكبة اتجاهات التكنولوجيا أمرًا صعبًا إلى حد ما.
في هذه المقالة ، ستتعرف على بعض أهم حقائق وإحصائيات التعلم الآلي.
حقائق تعلم الآلة في عام 2023
الماخذ الرئيسية:
- أكثر من 90٪ من الشركات الأكثر أهمية في جميع أنحاء العالم تستثمر حاليًا في التعلم الآلي
- يفضل حوالي 97٪ من مستخدمي الأجهزة المحمولة استخدام مساعد صوتي للتعلم الآلي
- يستخدم 74٪ من علماء البيانات أدوات التعلم الآلي
- شهدت الشركات زيادة في الإنتاجية بنسبة 54٪ بفضل التعلم الآلي
- جمعت شركات التعلم الآلي حوالي 3.1 مليار دولار
احصائيات تعلم الآلة
مع التطور السريع لتكنولوجيا التعلم الآلي ، تحول الشركات والمستهلكون انتباههم نحو ما تقدمه.
لا يعد التعلم الآلي تقنية جديدة تمامًا ، لأننا نستخدم التكنولوجيا منذ بضع سنوات.
ومع ذلك ، فقد بدأ في التطور بوتيرة سريعة للغاية ، مع ظهور تطورات جديدة على ما يبدو على أساس أسبوعي.
إن إلقاء نظرة على إحصاءات التعلم الآلي ذات الصلة سيوفر فهمًا أفضل لما يمكن أن نتوقعه من تقدم التكنولوجيا إلى الأمام.
1. توقعات سوق الأسهم
عندما تفكر في الإمكانات الهائلة للتعلم الآلي ، فمن المفهوم أنه يمكن تطبيق التكنولوجيا على تداول الأسهم.
من المعروف أن التعلم الآلي يوفر دقة تصل إلى 62٪ عندما يتعلق الأمر بتوقع الارتفاعات والانخفاضات في سوق الأسهم.
لا يجوز لك استخدامه لسحب الزناد على مكالمات البيع والشراء ، لكن التعلم الآلي يمكن أن يساعدك في اتخاذ قرارات استثمارية أفضل.
مع استمرار تطور التكنولوجيا ، من المرجح أن يرتفع هذا الرقم ، مما سيساعد أولئك الذين ليس لديهم تعليم مكثف على التنقل في سوق الأوراق المالية.
62٪ هو رقم جيد بالفعل ، ولكن لا ينبغي اعتبار التعلم الآلي حلاً شاملاً.
سيؤدي الجمع بين العناية الواجبة والتعلم الآلي للمعلومات التنبؤية إلى جعلك أكثر استعدادًا للتعامل مع كل صفقة.
هذا مفيد أيضًا عندما يكون السوق متقلبًا ولا يمكن التنبؤ به.
2. التعلم العميق ML يمكنه الكشف عن سرطان الثدي
تمتلك Google برنامج التعلم الآلي الخاص بها والذي يسمى Deep Learning ML.
على الرغم من أنه يمكن تطبيقه على العديد من حالات الاستخدام المختلفة ، إلا أنه يأتي مع إحصائية مثيرة للإعجاب ومثيرة للإعجاب.
Deep Learning ML قادر على اكتشاف سرطان الثدي بدقة 89٪.
يعد هذا أمرًا رائدًا ، على أقل تقدير ، لكنه يُظهر مدى سهولة وقابلية التكيف لتكنولوجيا التعلم الآلي.
يقدم التعلم الآلي ككل العديد من التطبيقات الطبية المختلفة التي يمكن أن تغير مشهد الاكتشاف والتعافي للمرضى.
3. الشركات تشهد زيادة في المبيعات
شهدت الشركات التي كانت تطبق تكنولوجيا التعلم الآلي زيادة بنسبة 50٪ في المبيعات.
هذا الرقم أكثر من كافٍ لإشراك الشركات الأخرى ويأتي مع أكثر من جانب صعودي.
وقد شهدت هذه الشركات نفسها أيضًا انخفاضًا في وقت الاتصال بنسبة تصل إلى 70٪ وحوالي 40٪ إلى 60٪ في خفض التكلفة.
من منظور الأعمال التجارية ، من الذكاء فقط تنفيذ التعلم الآلي في عمليات المبيعات والتسويق الخاصة بك.
لا يخدش التعلم الآلي سوى السطح في هذا الفضاء ، حيث يلعب الذكاء الاصطناعي والتجارب الغامرة دورًا أيضًا.
نحن في عصر ثوري مع كيف يمكن للتكنولوجيا أن تجعل حياتنا أسهل ومثمرة بنفس القدر.
4. تعلم الآلة يجد طريقه إلى عملية المبيعات
على المستوى العالمي ، قامت حوالي 30٪ من جميع الشركات بدمج التعلم الآلي في عملية مبيعاتها.
مع الاستفادة من الوقت وكفاءة التكلفة ، فإن استخدام التعلم الآلي لزيادة المبيعات هو أمر لا يحتاج إلى تفكير.
أصبح استخدام التعلم الآلي أسهل أيضًا ، حيث أن منحنى التعلم ليس شاملاً كما كان من قبل.
في الوقت الحاضر ، يمكن للأفراد والشركات الصغيرة والشركات الكبيرة استخدام التعلم الآلي لصالحهم.
يتزايد اعتماد تقنية التعلم الآلي على مستوى الشركات بوتيرة سريعة للغاية.
تحصل التكنولوجيا أيضًا على قدر هائل من الدعم الإعلامي بسبب التطورات التي حققتها في السنوات الأخيرة.
في هذه المرحلة ، إنها مسألة وقت فقط قبل أن تصبح تقنية التعلم الآلي جزءًا طبيعيًا من العمليات التجارية اليومية.
5. تحسينات في الإنتاجية
أدت الشركات التي قامت بدمج تقنية التعلم الآلي في سير عملها إلى تحسين الإنتاجية الإجمالية بشكل كبير.
لقد شهدوا زيادة بنسبة 54٪ في الإنتاجية ، على وجه الدقة ، وهذا عبر كل مستوى من هذه المؤسسات.
يمكن تطبيق التعلم الآلي على العديد من العمليات التجارية ، وكثير منها يمكن أن يعمل مع أو بدون مدخلات بشرية.
سواء كنت تبحث عن نهج مؤتمت بالكامل أو تعاوني ، فإن التعلم الآلي له فوائد عديدة.
ستجد أنه في الوقت المناسب ، ستكون تقنية التعلم الآلي هي الخيار المفضل للعديد من جوانب الأعمال المختلفة.
يوفر كفاءة في الوقت ويساعد في تقليل التكاليف والأخطاء ووقت التوقف.
هذا شيء لا يمكن تجاهله ببساطة ، وستستمر فوائد تقنية التعلم الآلي في التوسع.
6. تقليل الأخطاء في ترجمة جوجل
للحصول على ترجمات سريعة وسهلة ، يتطلع العديد من الأشخاص إلى خدمة الترجمة من Google للحصول على المساعدة.
لسوء الحظ ، هذا ليس دقيقًا بنسبة 100٪ ، وينتهي الأمر بالعديد من الأشخاص إلى التعامل مع بعض الارتباك بسبب أخطاء الإخراج.
بمساعدة خوارزمية الترجمة المدعومة بالتعلم الآلي ، تمكنت Google من تقليل الأخطاء بنسبة 60٪.
هذه نظرة جيدة على تقنية الترجمة الخاصة بالشركة.
نظرًا لطبيعة تقنية التعلم الآلي ، سيستمر تقليل الأخطاء حتى تصبح مشكلة في الأساس.
بغض النظر عن الأخطاء المعروفة ، سيستمر الأشخاص في الاعتماد على خدمات الترجمة من Google.
سيواجه الأشخاص أيضًا ارتباكًا أقل بين اللغات التي تمضي قدمًا ، مما يعرض سببًا آخر لتبني التعلم الآلي على نطاق واسع.
على الرغم من وجود العديد من أدوات الترجمة المختلفة ، تعد خدمة الترجمة من Google واحدة من أكثر الخيارات فعالية وبديهية.
حقائق مثيرة للاهتمام حول تعلم الآلة
تعتبر الإحصائيات مهمة بالتأكيد عندما يتعلق الأمر بأي صناعة ، ولكن هناك العديد من حقائق التعلم الآلي التي لا بد أن تجذب اهتمامك.
تتعلق الحقائق التالية بالجوانب المختلفة لتكنولوجيا التعلم الآلي وصناعتها ككل.
7. ML يتطلب بيانات
لكي يعمل التعلم الآلي بفعالية ، فإنه يحتاج إلى بيانات دقيقة وذات صلة وقابلة للتنفيذ.
تضع التقنية البيانات من خلال خوارزميات التعلم لتوليد النتائج التي يمكن للمستخدمين استخدامها.
غالبًا ما يتم الخلط بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. على الرغم من أنهم جزء من نفس العائلة ، إلا أنهم لا يعملون بالطريقة نفسها بالضبط.
بدون نقاط البيانات المناسبة ، لن تكون خوارزميات التعلم الآلي مفيدة كما هي اليوم.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن قدرات ML واسعة جدًا حيث يتم تحسين هذه الخوارزميات بينما نتعلم ونستكشف المزيد مما هو ممكن.
ستجد أيضًا أنه ليست كل خوارزميات التعلم الآلي متطابقة ، فبعضها يكون أكثر دقة أو فائدة من البعض الآخر.
في بعض الحالات ، يتم تلبية بعض تقنيات التعلم الآلي لحالة استخدام أو صناعة معينة.
8. تدريب خوارزميات التعلم الآلي
الأمر المذهل في تقنية التعلم الآلي هو أنه يمكن تدريبها على التحسين.
المفهوم الكامل للتعلم الآلي هو أنه يمكن تدريب التكنولوجيا بمساعدة إدخال البيانات.
على سبيل المثال ، من خلال توفير بيانات إعلامية ومفصلة للغاية ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل مخرجاتها وتحسينها.
تحتوي هذه العملية على منحنى تعليمي متوقع ، حيث ترتبط جودة البيانات التي تقدمها بشكل مباشر بكيفية استجابة تقنية ML.
في الوقت الحاضر ، أصبحت العديد من خوارزميات ML أكثر سهولة ويمكن أن توفر نتائج ممتازة مع الحد الأدنى من إدخال البيانات.
هذا لا ينفي حقيقة أن البيانات الأكثر تفصيلاً تخلق نتائج أفضل بمساعدة التعلم الآلي.
تتطلب بعض الخوارزميات التجربة والخطأ للحصول على أفضل النتائج ، ولكن يمكن تدريب التكنولوجيا للعمل لصالحك.
9. خطأ المستخدم يمكن أن يؤثر على إخراج ML
عندما تفشل تقنية التعلم الآلي في تقديم ما تحتاجه ، يعتقد الكثير من الناس على الفور أن هناك خطأ ما في الخوارزمية.
ومع ذلك ، في أغلب الأحيان ، يرجع ذلك إلى مشكلات خطأ المستخدم.
يمكن أن تحدث أخطاء منهجية عندما يقدم المستخدم بيانات تدريب غير صحيحة.
تعد إمكانات التعلم الآلي مذهلة للغاية ، لكنها لا تزال تتطلب تعاونًا من المستخدم.
هذا صحيح بالتأكيد إذا كنت تريد تدريب خوارزمية التعلم الآلي بشكل صحيح.
10. ML Tech هنا لتبقى
مع كل الضجيج حول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، يشعر الكثير من الناس بالقلق من أن هذه هي نهاية أسلوب حياتنا.
هذا رد فعل مبالغ فيه على شيء لا يفهمه الكثير من الناس ، حيث يُنظر إلى تقنية التعلم الآلي بشكل أفضل على أنها أداة تعاونية.
لا تزال العديد من جوانب تقنية التعلم الآلي تتطلب مدخلاتنا. علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد التكنولوجيا في تبسيط العديد من الجوانب الرتيبة في حياتنا اليومية.
إنها حقبة أخرى في التاريخ تخيف الناس العاديين لمجرد أنهم لا يفهمون حقًا ما يقدمه ML.
من الأفضل قبول استمرار تطور تقنية التعلم الآلي ، وأفضل رهان لك هو استخدامها لصالحك.
ليس هناك شك في أن تقنية ML ستحدث تحولًا كبيرًا في جوانب مختلفة من الحياة ، ولكن هذا على أمل أن يفيد حياتنا بأكثر من طريقة.
نمو صناعة التعلم الآلي
عندما تلقي نظرة على صناعة التعلم الآلي من كل زاوية ، فإنها تتكون من العديد من أجزاء العمل المختلفة.
تأتي التكنولوجيا مع مجموعة متنوعة من التعديلات وحالات الاستخدام ، مما أدى إلى تكاملها بعدة طرق.
من الصعب تجاهل نمو صناعة ML ، حيث يتم الحديث عنها يوميًا.
قد تكون على دراية بأهمية التكنولوجيا ، ولكن قد تفاجأ ببعض الإحصائيات التالية.
11. استمرار زيادة الاستثمارات
يعتقد العديد من خبراء الصناعة أننا يمكن أن نرى زيادة بنسبة 300٪ في الاستثمارات في تكنولوجيا التعلم الآلي.
يرتفع هذا الرقم بسرعة بينما نتحدث ، لكن الأمر سيستغرق بضع سنوات فقط قبل أن نرى هذه الزيادة بنسبة 300٪.
هذا هو ما يقرب من ثلاثة أضعاف المبلغ الذي تتلقاه شركات تكنولوجيا ML و AI في هذا الوقت.
يمكنك فقط أن تتخيل كيف يمكن تطبيق هذه الاستثمارات لتكثيف تطوير تقنية التعلم الآلي.
12. القيمة السوقية بحلول عام 2027
مع الأهمية الحالية لصناعة التعلم الآلي ، يقوم العديد من خبراء الصناعة بتقدير ما يخبئه المستقبل.
بحلول عام 2027 ، من المتوقع أن تصل القيمة السوقية لصناعة ML إلى ما يقرب من 117 مليار دولار.
قد يكون من الصعب فهم هذا الرقم المذهل ، لكنه ممكن تمامًا بالطريقة التي تسير بها الأمور بالنسبة لـ ML.
إن التحسينات التي نراها في هذا الوقت تعمل فقط على خدش السطح لما يمكن تحقيقه باستخدام تقنية التعلم الآلي.
سترتفع القيمة الإجمالية للصناعة بطبيعتها بمساعدة التطور السريع.
13. جمع مليارات الدولارات
هناك الآلاف من الشركات التي تشارك في تطوير تقنية ML. في هذا الوقت ، جمعت شركات التعلم الآلي 3.1 مليار دولار.
تشمل هذه الإحصائية أكثر من 4400 مؤسسة مختلفة تركز جهودها على تطوير التعلم الآلي.
مقارنة بالمكان الذي ستكون فيه هذه الصناعة في غضون سنوات قليلة ، فإن هذا الرقم في الواقع صغير نسبيًا.
ستستمر الشركات التي تقود الصناعة إلى الأمام في الضغط من أجل المزيد مع توسع احتياجاتها.
ما نراه الآن هو بداية الإمكانات الكاملة للتعلم الآلي.
سيتوسع أيضًا عدد المنظمات التي تجمع الأموال لتطوير تقنية ML في السنوات القادمة.
ستذهب الأموال التي يجمعونها نحو التطورات المستقبلية التي تتمحور حول ما تستطيع التكنولوجيا فعله حقًا.
الخط السفلي
قد تبدو بعض هذه الحقائق والإحصاءات صادمة ، لكن الصناعة لا تزال في مهدها حقًا.
مع مرور السنين ، سيكون من الصعب الهروب من تقنية التعلم الآلي لأنها تجد طريقها إلى كل صناعة تقريبًا.
بصرف النظر عن تطبيقات نمط الحياة ، ستحدث ML tech ثورة في الطريقة التي نعيش بها ، سواء أحببنا ذلك أم لا.
تسلط هذه المقالة الضوء على حقائق التعلم الآلي التي ستساعدك على الاستعداد لما سيحدث على الطريق.
