التعلّم غير الموجَّه (Unsupervised Learning)
التعلّم غير الموجَّه (Unsupervised Learning) أسلوب تعلّم آلي يكتشف فيه النموذج أنماطًا وبنية في بيانات لا تحمل تصنيفات أو إجابات صحيحة محددة مسبقًا.
ماذا يعني التعلّم غير الموجَّه (Unsupervised Learning)؟
لا يوجد في التعلّم غير الموجَّه مفتاح إجابة. يُعطى النموذج بيانات خامًا ويُطلب منه اكتشاف بنية داخلها بنفسه - عادةً بتجميع العناصر المتشابهة أو رصد ما هو غير معتاد منها.
على سبيل المثال، أعطِ نموذجًا بيانات آلاف العملاء دون أي تصنيفات، فقد يجمّعهم في فئات طبيعية استنادًا إلى سلوك مشترك. لم يحدد أحد هذه الفئات مسبقًا - بل اكتشفها النموذج بنفسه من البيانات.
لماذا يهم التعلّم غير الموجَّه (Unsupervised Learning)؟
التعلّم غير الموجَّه فكرة أساسية في كيفية تعامل الذكاء الاصطناعي مع البيانات الخام غير المصنّفة، وهي معظم بيانات العالم الحقيقي. معرفته تكمّل فهمك لكيفية تعلّم الذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الشائعة
المزيد من مصطلحات AI
مستعد لبناء مهارات الذكاء الاصطناعي التي يعتمد عليها مستقبلك؟
خض الاختبار المجاني (5 دقائق) واحصل على خطة تعلّم مخصّصة مبنية حول أهدافك وجدولك وخبرتك.