یادگیری ماشین چیست؟

“یادگیری ماشین چیست؟”

“یادگیری ماشین چیست؟” این سوالی است که دری را به روی عصر جدیدی از فناوری باز می کند – عصری که کامپیوترها می توانند به تنهایی یاد بگیرند و مانند انسان ها پیشرفت کنند. دنیایی را تصور کنید که در آن رایانه ها نه تنها از قوانین سختگیرانه پیروی می کنند بلکه می توانند از اطلاعات و تجربیات بیاموزند. این ماهیت یادگیری ماشینی است.

از پیشنهاد برنامه های تلویزیونی جدید در پلتفرم های نمایش خانگی بر اساس تاریخچه مشاهدات شما گرفته تا فعال کردن خودروهای خودران ، یادگیری ماشینی پشت این پیشرفت‌ها است. اما این تحولات فقط در حوزه تکنولوژی نیست؛ این تحولات در مورد تغییر نحوه تعامل کامپیوترها با ما و درک دنیای اطراف است.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، یادگیری ماشین قسمت اصلی آن باقی می ماند.

 

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که الگوریتم‌ها را قادر می‌سازد تا الگوهای پنهان را در مجموعه داده‌ها کشف کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی صریح برای هر کار، درباره داده‌های جدید و مشابه پیش‌بینی کنند.

یادگیری ماشین سنتی داده‌ها را با ابزارهای آماری برای پیش‌بینی خروجی‌ها ترکیب می‌کند و بینش‌های عملی را به وجود می آورد. این فناوری در زمینه‌های مختلفی مثل تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های پیشنهادی ، تشخیص کلاهبرداری،  وظایف خودکار کاربرد پیدا می‌کند.

برای مثال، سیستم‌های پیشنهادی از اطلاعات تاریخچه جستجوی افراد برای شخصی‌سازی پیشنهادها استفاده می‌کنند. به عنوان مثال نتفلیکس از فیلتر  مبتنی بر محتوا برای توصیه فیلم‌ها و نمایش‌های تلویزیونی بر اساس سابقه بازدید کاربر، رتبه‌بندی و اولویت‌های ژانر استفاده می‌کند.

یادگیری تقویتی (reinforcement learning) این سیستم ها را با توانمند ساختن عوامل برای تصمیم گیری بر اساس بازخورد و اصلاح مداوم پیشنهادات، بیشتر می کند.

تأثیر یادگیری ماشین به وسایل نقلیه خودران، پهپادها و ربات‌ها گسترش می‌یابد و سازگاری آنها را در محیط‌های پویا افزایش می‌دهد. 

همچنین بخوانید: معرفی اینترنت اشیاء (IoT)

الگوریتم های یادگیری ماشین چگونه کار می کنند؟

الگوریتم یادگیری ماشین با یادگیری الگوها و روابط از داده‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی صریح برای هر کار، کار می‌کند. در اینجا یک نمای کلی و ساده از نحوه عملکرد یک الگوریتم یادگیری ماشین معمولی وجود دارد:

1. جمع آوری داده ها: ابتدا داده های مربوطه جمع آوری یا مدیریت می شوند. این داده‌ها می‌تواند شامل مثال‌ها، ویژگی‌ها یا ویژگی‌هایی باشد که برای کار مورد نظر مهم هستند، مانند تصاویر، متن، داده‌های عددی و… .

2. پیش پردازش داده ها: قبل از وارد کردن داده ها به الگوریتم، آنها اغلب نیاز به پیش پردازش دارند. این مرحله ممکن است شامل پاکسازی داده ها (موارد نامربوط)، تبدیل داده ها (نرمال سازی، مقیاس بندی)، و تقسیم آن به مجموعه های آموزشی و آزمایشی باشد.

3. انتخاب مدل: بسته به وظیفه (به عنوان مثال، طبقه بندی،خوشه بندی و…)، یک مدل یادگیری ماشین مناسب انتخاب می شود. 

4. آموزش مدل: مدل انتخاب شده با استفاده از داده های آموزشی، آموزش داده می شود. در طول آموزش، الگوریتم الگوها و روابط موجود در داده ها را یاد می گیرد. این یادگیری شامل تنظیم پارامترهای مدل به صورت مکرر برای به حداقل رساندن تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و خروجی های واقعی در داده های آموزشی است.

5. ارزیابی مدل: پس از آموزش، مدل با استفاده از داده های آزمون برای ارزیابی عملکرد آن ارزیابی می شود. معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری یا میانگین مربعات خطا برای ارزیابی میزان تعمیم مدل به داده‌های جدید و نادیده استفاده می‌شوند.

6. تنظیم دقیق: مدل‌ها ممکن است با تنظیم فراپارامترها (پارامترهایی که مستقیماً در طول آموزش یاد نمی‌شوند، مثل نرخ یادگیری یا تعداد لایه‌های پنهان در یک شبکه عصبی) به منظور بهبود عملکرد، تنظیم شوند.

7. پیش بینی یا استنتاج: در نهایت، مدل آموزش دیده برای پیش بینی یا تصمیم گیری در مورد داده های جدید استفاده می شود.

 

انواع یادگیری ماشین

• یادگیری ماشین نظارت شده

• یادگیری ماشین بی نظارت

• یادگیری ماشین تقویتی

یادگیری ماشین نظارت شده:

یادگیری نظارت شده نوعی از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم بر روی مجموعه داده نشاندار آموزش داده می‌شود. این نوع از یادگیری ماشین، می آموزد که ویژگی های ورودی را بر داده های آموزشی هدف تطبیق دهد.

در این نوع از یادگیری، الگوریتم با ویژگی های ورودی و برچسب های خروجی مربوطه ارائه می شود و یاد می گیرد که از این داده ها یک نتیجه کلی بگیرد تا داده های جدید و نادیده را پیش بینی کند.

یادگیری ماشین بی نظارت:

یادگیری بی نظارت نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن الگوریتم یاد می‌گیرد که الگوهای موجود در داده‌ها را بدون آموزش صریح با استفاده از نمونه‌های نشاندار  تشخیص دهد. هدف از یادگیری بی نظارت، کشف ساختار یا توزیع زیربنایی در داده ها است.

یادگیری ماشین تقویتی:

یادگیری تقویتی نوعی از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل یاد می‌گیرد با انجام اقدامات و دریافت پاداش یا جریمه‌ها با یک محیط تعامل داشته باشد. 

کاربردهای مختلف یادگیری ماشین

در ادامه کاربردهای یادگیری ماشین را مشاهده می کنید:

• خودکارسازی یا اتوماسیون: یادگیری ماشینی که در هر زمینه ای کاملاً مستقل و بدون نیاز به هیچ گونه دخالت انسانی کار می کند. به عنوان مثال، ربات ها مراحل ضروری را در کارخانه های تولیدی انجام می دهند.

• صنعت سرمایه گذاری: یادگیری ماشین در این صنعت رو به افزایش است. بانک ها عمدتاً از یادگیری ماشین برای یافتن الگوهای درون داده ها و همچنین برای جلوگیری از کلاهبرداری استفاده می کنند.

• صنعت بهداشت و درمان: بهداشت و درمان یکی از اولین صنایعی بود که از یادگیری ماشین با تشخیص تصویر استفاده کرد.

• بازاریابی: استفاده گسترده از هوش مصنوعی به لطف دسترسی فراوان به داده ها در بازاریابی انجام می شود. با رونق داده ها، بخش بازاریابی برای بهینه سازی روابط با مشتری و کمپین های بازاریابی به هوش مصنوعی متکی است.

• صنعت فروش: یادگیری ماشین در صنعت فروش برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، پیش بینی تقاضا و مدیریت موجودی استفاده می شود. همچنین به فروشندگان کمک می کند تا با توصیه محصولات بر اساس خریدها و ترجیحات قبلی، تجربه خرید را برای هر مشتری شخصی سازی کنند.

• حمل و نقل: یادگیری ماشین در صنعت حمل و نقل برای بهینه سازی مسیرها، کاهش مصرف سوخت و بهبود کارایی کلی سیستم های حمل و نقل استفاده می شود. همچنین در وسایل نقلیه خودران، جایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری در مورد ناوبری و ایمنی استفاده می‌شوند، نقش دارد.

سخن پایانی

در نتیجه، درک اینکه یادگیری ماشین چیست، دری را به روی دنیایی باز می کند که در آن رایانه ها نه تنها داده ها را پردازش می کنند، بلکه از آنها برای تصمیم گیری و پیش بینی یاد می گیرند. این تلاقی علم کامپیوتر و آمار را نشان می دهد و سیستم ها را قادر می سازد تا عملکرد خود را در طول زمان بدون برنامه نویسی صریح بهبود بخشند.

همانطور که یادگیری ماشینی به تکامل خود ادامه می دهد، برنامه های کاربردی آن در تمامی صنایع تضمین می کنند که نحوه تعامل ما با فناوری را متحول کند. این ویژگی ها آن را نه تنها به یک ابزار، بلکه به یک نیروی دگرگون کننده در زندگی روزمره ما تبدیل کند.