تقنيات التعلم الآلي هي مجموعة من الأساليب والأدوات التي تهدف إلى تمكين الأنظمة الحاسوبية من تعلم النماذج والأنماط من البيانات بدون تدخل بشري مباشر. تشمل هذه التقنيات العديد من الأساليب مثل:
- التعلم الآلي التقليدي: مثل الشبكات العصبونية الاصطناعية والدعم القراري والتعلم الشجري القريب.
- التعلم العميق: وهو فرع من فروع التعلم الآلي يستخدم شبكات عصبية عميقة متعددة الطبقات لفهم البيانات المعقدة مثل الصور والصوتيات.
- التعلم بالتعزيز: حيث يتعلم النظام من تفاعلاته مع بيئته ويحسن أدائه عبر الوقت.
- التعلم الشبه مراقب: وهو نوع من التعلم الآلي يشمل تدخل بشري محدد في عملية التعلم.
- التعلم النصف مراقب: حيث يقوم النظام بالتعلم من البيانات بدون توجيه مباشر من المرء ولكن يتم تقديم تعديلات لاحقة لتصحيح أخطاءه.
هذه التقنيات تستخدم في العديد من المجالات مثل التعليم، والطب، والتحليل المالي، وتحليل البيانات، والترجمة الآلية، وغيرها، وتسهم بشكل كبير في تحسين العمليات وزيادة الكفاءة في مختلف المجالات.