التعلم الآلي الآني Online Machine Learning

ما هو التعلم الآلي الآني؟

هو نوع من خوارزميات التعلّم الآلي التي تتميز بالقدرة على تحديث النموذج باستمرار وتكييفه مع بيانات الزمن الحقيقي، وذلك باستخدام تقنيات مثل الانحدار التدريجي العشوائي وتحديثات البيانات التدريجية.

أهمية التعلم الآلي الآني

يعتبر التعلّم الآلي الآني مهماً لأنه يسمح للنماذج بالتكيُّف والتعلُّم من البيانات الجديدة في الزمن الحقيقي، ما يجعله مناسباً للتطبيقات التي تتطلّب اتخاذ قرارات مباشرة في الزمن الفعلي، إذ يمكن لخوارزميات التعلُّم الآلي الآني تحديث النموذج بشكلٍ لحظي ومتكرر، ما يسمح للنموذج بالتكيُّف مع التغييرات في توزيع البيانات أو البيئة بمرور الوقت.

ما الفرق بين التعلم الآلي الآني والتعلم الآلي التقليدي؟

توجد عدة فروقات بين الطرق التقليدية والتعلم الآلي الآني، إليك أهمها:

• من حيث البيانات: التعلّم الآلي التقليدي يستخدم مجموعة بيانات ثابتة ومحددة مسبقاً لتدريب النموذج، في حين أن التعلّم الآلي الآني يستخدم بيانات الزمن الفعلي ويقوم بتحديث النموذج وفقاً لها.
• من ناحية الدقة: التعلم الآلي التقليدي يمكن أن يكون أكثر دقة وموثوقية من التعلّم الآلي الآني، ولكنه يتطلب مجموعة كبيرة من البيانات ويستغرق وقتاً طويلاً للتدريب، كما يصعب تنفيذه مقارنة بالتعلّم الآني.
• من حيث المرونة: يتميز التعلّم الآلي الآني يتميز بالقدرة على التكيُّف مع التغييرات في البيانات والبيئة بسرعة، ويمكن تحديث النموذج بسهولة باستخدام بيانات جديدة في الزمن الحقيقي.