یادگیری ماشینی چیست؟ اهمیت و کاربرد آن چیست؟

ما می دانیم که انسان ها و سایر موجودات زنده در حال یادگیری هستند. اما در مورد ربات ها و کامپیوترها چطور؟ آیا می توانیم این موجودات ساخته شده از فلز، پلاستیک و سیلیکون را تربیت کنیم؟ پاسخ بله است! یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که هدف آن ساخت ربات‌ها و طراحی برنامه‌های کامپیوتری است که می‌توانند آموخته‌های خود را بدون دخالت انسان بیاموزند و بر اساس آن عمل کنند. در این مقاله در مورد یادگیری ماشینی به زبان ساده، اهمیت آن، کاربردهای آن در زمینه های مختلف و شرایط ورود به این رشته صحبت خواهیم کرد. تا پایان مقاله با ما همراه باشید.

یادگیری ماشینی یا یادگیری ماشینی چیست؟

آرتور ساموئل، پیشگام در زمینه هوش مصنوعی و بازی های رایانه ای، اولین بار در سال 1959 از این مفهوم استفاده کرد. او یادگیری ماشینی را توانایی یادگیری کامپیوتر بدون نیاز به برنامه نویسی تعریف کرد.

یادگیری ماشینی فرآیندی است که در آن یک ربات یا کامپیوتر توانایی یادگیری را به دست می آورد. مانند انسان‌هایی که از طریق آموزش و تجربه یاد می‌گیرند، می‌توانیم به روبات‌ها یاد بدهیم. یادگیری ماشینی واقعاً شاخه ای از هوش مصنوعی است. هدف آن طراحی الگوریتم‌ها و برنامه‌هایی است که به ربات‌ها کمک می‌کند از داده‌ها یا تجربیات به‌دست‌آمده یاد بگیرند.

فرآیند یادگیری ماشینی شامل تجزیه و تحلیل داده ها، آزمایش یا استفاده از دستورات پیشرفته است و هدف این است که در آینده، ربات در مورد موقعیت های مشابه تصمیم بگیرد و مطابق با آن موقعیت عمل کند، همانطور که ما به یک کودک آموزش می دهیم. الفبای که می تواند کلمات را در آینده ایجاد کند. ما می خواهیم ربات ها الفبای یاد بگیرند که بتوانند جملات معنی دار بسازند. البته، این فقط یک مثال عملی برای درک بهتر مفهوم است، زیرا مشکل آموزش ربات ها فراتر از آموزش یک کودک انسان است.

برای درک بهتر یادگیری ماشینی، به این مثال ها توجه کنید:

• Google Car نمونه ای از یک برنامه یادگیری ماشینی است.
• پیشنهادات خرید آنلاین یا خبرنامه هایی که در موتور جستجوی گوگل برای شما ظاهر می شوند نیز تحت کنترل دستگاهی هستند که حرکت شما را در فضای مجازی رصد می کند و تا حدودی با سلیقه شما آشناست.
• آیا می خواهید بدانید مشتریان در فضای مجازی درباره شما چه می گویند؟ یادگیری ماشینی می تواند به شما کمک کند.
• تشخیص تقلب و فریب نیز یکی از کاربردهای یادگیری ماشینی است.

هدف نهایی یادگیری ماشینی ساخت ربات ها یا برنامه های کامپیوتری است که بتوانند بدون دخالت مستقیم انسان یاد بگیرند و بر اساس آنچه در بسیاری از موارد آموخته شده، ابتکار عمل کنند.

چگونه کارشناسان چیزی به روبات ها آموزش می دهند؟

برای اینکه بتوانیم چیزی به ماشین ها آموزش دهیم، باید از الگوریتم های یادگیری استفاده کنیم. الگوریتم های یادگیری ماشینی به دو دسته اصلی دستی و غیر دستی تقسیم می شوند.

1. الگوریتم های یادگیری ماشین هدایت شده

به این ترتیب داده ها و مثال هایی که از ماشین آموخته می شوند قبلاً دسته بندی می شوند. این داده های طبقه بندی شده به ربات کمک می کند تا نزدیک ترین پاسخ ممکن را در موقعیت های جدید پیش بینی و اجرا کند. در این روش خروجی واقعی با خروجی مشخص شده در الگوریتم مقایسه می شود تا خطاهای رخ داده اصلاح شود. روبات هایی که با انسان ها شطرنج بازی می کنند نمونه ای از این سبک یادگیری رهبری هستند.

2. الگوریتم های یادگیری ماشین غیرخطی

برخلاف روش قبلی، هیچ به روز رسانی طبقه بندی داده ها و هیچ پاسخ قبلی وجود ندارد. این نوع یادگیری ماشینی را می توان به کودکی تشبیه کرد که در جنگل رها می شود تا خودش به کاوش و اکتشاف بپردازد. در این روش الگوریتم پاسخ پاسخ صحیح را مشخص نمی کند و خود ماشین نیز برای یافتن پاسخ نیاز به بررسی داده ها دارد.

دو دسته دیگر نیز وجود دارد که پیچیده تر از دو دسته اصلی هستند و در زیر توضیح داده شده است.

3. الگوریتم های یادگیری ماشین نیمه هدایت شونده

در این روش که از دو روش قبلی تشکیل شده است، قسمت کوچکی از داده های آموزشی دسته بندی شده و مابقی دسته بندی نمی شوند. در این حالت ربات مانند کودکی است که به او نقشه راه داده اند و باید با خواندن نقشه راه خود را پیدا کند. جالب اینجاست که چنین رویکردی دقت یادگیری را نیز افزایش می دهد.

این روش یادگیری زمانی انتخاب می شود که لازم باشد یک داده را دسته بندی کنیم.

4. الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین

این روش مشابه روش آزمون و خطا است. وقتی یک ماشین چیزی یاد می گیرد و بر اساس آن پاسخ می دهد، یک پاداش و یک پاسخ مثبت دریافت می کند. این واکنش های مثبت ثبت می شوند و به ربات کمک می کنند تا در آینده از همین واکنش ها استفاده کند. در واقع، این واکنش های مثبت که بر اساس عملکرد ماشین طبقه بندی می شوند، یادگیری را تقویت می کنند.

کاربرد یادگیری ماشین چیست؟

چیزی که یادگیری ماشین را در دنیای امروز بسیار مهم کرده است، تولید و ذخیره سازی انبوه آن است. هر چه داده های بیشتری تولید کنیم، ماشین های بیشتری برای استخراج، تجزیه و تحلیل و توزیع آنها مورد نیاز است.

ماشین‌های یادگیری به ما امکان می‌دهند سریع‌تر و ارزان‌تر کار کنیم. این ماشین‌ها به کسب‌وکارها و کسب‌وکارها اجازه می‌دهند تا چیزهای مفیدی را در منبع داده جستجو کنند یا از خطرات ناشناخته اجتناب کنند.

علاوه بر این، یادگیری ماشینی با تقلید از دریای انسان به ما این امکان را می دهد که بسیاری از کارهای رایج و تکراری را به ماشین ها بسپاریم. تشخیص چهره، حدس زدن و ارائه کلمات هنگام نوشتن و ویرایش متون تنها تعدادی از کاربردهای آشنای یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما هستند.

چه کسی از یادگیری ماشینی استفاده می کند؟

اکثر سازمان هایی که با حجم زیادی از داده ها سر و کار دارند از این ماشین ها استفاده می کنند. در اینجا چند نمونه آورده شده است.

1. خدمات مالی

بانک ها و سایر موسسات مالی از یادگیری ماشینی برای دستیابی به دو هدف اصلی استفاده می کنند:

1. شناسایی داده های مهم از مجموعه داده ها، مانند شناسایی فرصت های سرمایه گذاری یا شناسایی کلاهبرداران؛
2. مشتریان خطرناک یا بد را شناسایی کنید.

2. نهادهای دولتی

دولت ها نیز همیشه با داده های زیادی مواجه هستند. به عنوان مثال دوربین های امنیتی که روزانه میلیون ها ترافیک را ثبت می کنند. دولت علاوه بر استفاده ایمن از ماشین یادگیری، تولید ارائه دهندگان خدمات خود را نیز بهبود می بخشد. ماشین یادگیری نیز بسیاری از وظایف روزانه را به جای انسان انجام می دهد. این باعث صرفه جویی در پول می شود.

3. وزارت بهداشت

استفاده از قابلیت های ماشین برای جمع آوری و ردیابی علائم بیمار یکی از مهمترین کاربردهای یادگیری ماشینی در این زمینه است. ماشین یادگیری همچنین فرآیند تشخیص را سرعت می بخشد.

4. خدمات فروشگاه

وب‌سایت‌هایی که بر اساس جستجوهای قبلی تجزیه و تحلیل ارائه می‌دهند، از فناوری یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. مدیران این فروشگاه‌ها سوابق بازدیدها و خریدهای شما را جمع‌آوری می‌کنند و سپس از این داده‌ها برای بهبود زنجیره ردیابی محصول و همچنین ترویج مؤثر کمپین‌های تبلیغاتی با شناسایی بهتر مشتریان استفاده می‌شود.

5. صنعت نفت و گاز

صنعت نفت و گاز از یادگیری ماشینی برای شناسایی چاه های جدید، پیش بینی خرابی حسگرها و توزیع دقیق منابع نفتی در شبکه حمل و نقل نفت و گاز استفاده می کند. کاربرد ماشین یادگیری در این زمینه گسترش می یابد.

6. حمل و نقل

تجزیه و تحلیل داده های حمل و نقل برای شرکت های باربری و موسسات حمل و نقل عمومی مهم است. تشخیص و پیش بینی الگوی ترافیک در روزهای مختلف سال برای انتخاب بهترین و سریع ترین روش حمل و نقل یکی از کاربردهای این فناوری است.

تفاوت بین یادگیری ماشین و داده کاوی و یادگیری عمیق چیست؟

هر سه روش یک هدف (کسب دانش و نمونه برداری و درک روابط بین داده ها برای بهبود تصمیم گیری) را دنبال می کنند، اما هر رویکرد برای دستیابی به این هدف متفاوت است.

برای درک بهتر این تفاوت، بهتر است کمی عمیق تر به تبادل داده ها و یادگیری نگاه کنیم.

1. تجزیه و تحلیل داده ها

مبادله داده را می توان به عنوان پایه اساسی سایر روش های تولید داده در نظر گرفت. در این روش از روش های آماری قدیمی و سنتی برای تحلیل و پردازش داده ها استفاده می کنیم. حذف داده ها هم توسط انسان و هم توسط ماشین انجام می شود.

2. یادگیری عمیق

یادگیری ماشینی عمیق، یادگیری ماشین را به عنوان یک شبکه عصبی و تکنیک های استخراج داده برای شناسایی الگوهای پنهان و عمیق بین داده ها ترکیب می کند. امروزه از این روش برای شناسایی اشیاء در تصویر یا کلمات در صدا استفاده می شود. محققان در این زمینه اکنون به دنبال استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص سریع بیماری ها، ترجمه خودکار زبان ها بدون استفاده از مترجم انسانی و حل برخی از مهم ترین و دشوارترین مشکلات حرفه ای و اجتماعی هستند.

اکنون می‌توانیم تفاوت یادگیری ماشینی با این دو را ببینیم. در یادگیری ماشینی، ما سعی می کنیم فرآیند تبادل داده را خودکار کنیم. ما می‌خواهیم به ماشین یاد دهیم که می‌تواند بدون دخالت انسان یا حداقل با حداقل مداخله، داده‌ها را به تنهایی پردازش و یاد بگیرد.

برای ورود به فضای یادگیری ماشینی به چه دانشی نیاز داریم؟

اگر به این رشته علاقه دارید و دلتان می خواهد در این زمینه فعالیت کنید، باید دانش و مهارت کسب کنید. مهمترین این مهارت ها یادگیری زبان برنامه نویسی (ترجیحا پایتون) است. علاوه بر این مهارت، باید دانش ریاضی ثابت شده ای داشته باشید. در اینجا سه ​​حوزه از ریاضیات وجود دارد که باید از آنها آگاه باشید:

• الگوریتم خطی برای تجزیه و تحلیل داده ها، تشخیص ماتریس و مفهوم تانسور.
• مشتقات و شیب ها، آمار و احتمالات.
• محاسبات مختلف و یکپارچه برای درک بهتر الگوریتم ها.

چقدر به این موضوع علاقه مند یا آشنا هستید؟ دیدگاه شما درباره آینده این علم و نقش آن در زندگی بشر چیست؟