يمكن للتعلم الآلي أن يحلل البيانات غير المهيكلة والبيانات ذات الأنماط المعقدة بسرعة أكبر بكثير مقارنة بالكمبيوتر المبرمج بالطرق التقليدية.
لماذا يتفوق التعلم الآلي؟
الكمبيوتر المبرمج تقليدياً يعتمد على قواعد صارمة ومحددة مسبقاً يضعها الإنسان. هذا يعني أن المبرمج يجب أن يحدد كل خطوة في عملية التحليل. هذا الأسلوب فعال جداً مع البيانات المنظمة (كالبيانات في جداول) والمهام التي يمكن التعبير عنها بقواعد منطقية بسيطة (مثل: إذا كان الرقم > 10، فافعل كذا).
أما التعلم الآلي فهو مصمم للتعامل مع المهام التي لا يمكن وصفها بقواعد واضحة. يمكنه اكتشاف أنماط خفية في البيانات التي يصعب على الإنسان تحديدها أو حتى رؤيتها. لذلك، يتفوق بشكل كبير في:
البيانات غير المهيكلة: مثل الصور، الفيديوهات، والملفات الصوتية. لا يمكن لبرنامج تقليدي أن يتعرف على الوجوه في صورة ما، لكن نموذج التعلم الآلي يمكنه أن يتعلم ذلك من خلال عرض آلاف الأمثلة عليه.
البيانات المعقدة: مثل تحليل النصوص المكتوبة باللغة الطبيعية (التي تحمل معاني وسياقات مختلفة) أو التنبؤ بأسعار الأسهم بناءً على عدد كبير جداً من المتغيرات المترابطة.
باختصار، التعلم الآلي لا يحتاج إلى "إخباره" بما يجب فعله في كل خطوة، بل يتعلم بنفسه كيفية تحليل البيانات من خلال الأمثلة، مما يجعله أداة لا تُضاهى في التعامل مع البيانات التي تفتقر إلى هيكل واضح أو التي تحتوي على أنماط يصعب فك شفرتها.