| 130
التعلم غير المراقب على هذه البيانات، يمكن أن يقوم النموذج بتجميع العمالء في مجموعات استنادًا إلى أنماط الشراء المشتركة بينهم. يمكن أن يكتشف النموذج مث ًل أن هنــاك مجموعة من العمالء يفضلون منتجــات التجميل، بينما يميل آخرون إلى المنتجات الرقمية، وبالتالي يمكن استخدامها لتحسين إستراتيجيات التسويق وتوفير تجارب عمالء متميزة. )Semi-Supervised Learning( التعلم شبه المارقب التعلم شبه المراقب هو نوع من أنواع التعلم اآللي الذي يجمع بين مفهومي التعلم )Unsupervised Learning( والتعلم غير المراقب )Supervised Learning( المراقب وفــي هــذا النوع من التعلم، تكون لدينا مجموعة من البيانات التدريبية تحتوي على بعض األمثلة التي تم تصنيفها مســبقًا (بيانات معلَّمة) وأمثلة أخرى لم يتم تصنيفها (بيانات غير معلَّمة). يتم اســتخدام هذا النوع لتوجيه نموذج الذكاء االصطناعي إلى .) 8 فهم البيانات بشكل أكفأ وأفضل( يُستخدم التعلم شبه المراقب لتعليم األنظمة الذكية كيفية العالقة بالذكاء االصطناعي: فهم وتحليل البيانات بشــكل أفضل إذ يتعلم النموذج من البيانات المعلمة ويســتفيد من البيانات غير المصنفة لتحسين قدرته على التنبؤ واكتشاف األنماط. لنفترض أن لدينا مجموعة من الصور التي تحتوي على بيانات معلمة وبيانات مثال: غيــر معلمة. فالصور المعلمة تشــمل صورًا للقطط مــع تصنيفاتها الصحيحة (قطة صغيــرة، قطــة كبيرة... إلخ)، والصور غير المعلمة تحتوي على صور عشــوائية من لتطوير نموذج يمكنه تصنيف الصور " التعلم شبه المراقب " القطط. يمكن اســتخدام غير المعلمة بناء على المعرفة المكتســبة من الصور المعلمة. على سبيل المثال، إذا والصورة رقم " قطة صغيرة " تصنف على أنها 1 كان النمــوذج يعلــم أن الصورة رقم ، يمكنه اســتخدام هذه المعرفة لتصنيف الصور غير " قطة كبيرة " تصنف على أنها 2 المصنفة. هذا يســمح بتوســيع مجموعة بيانات التدريب وتحسين أداء النموذج في تصنيف الصور.
Made with FlippingBook Online newsletter