ماشین لرنینگ چیست؛ کامل ترین مسیر یادگیری

ماشین لرنینگ نوعی فناوری جدید است که تقریباً نزدیک به یک دهه است مفهوم آن مطرح‌شده و توانسته است به حوزه‌های مختلفی نفوذ کند و عملکرد آن‌ها را تحت تأثیر قرار دهد. این مفهوم که زیرمجموعه هوش مصنوعی قرار می‌گیرد باعث شده است سیستم‌ها به‌صورت خودکار یادگیری داشته باشند و همین امر می‌تواند نقطه عطفی در دانش بشریت باشد.

یادگیری ماشین چیست؟

یکی از مهم‌ترین سؤالاتی که در این مسیر پرسیده می‌شود، در این رابطه است که یادگیری ماشین چیست. بهتر است بدانید یادگیری ماشین یک بخش از علم هوش مصنوعی به شمار می‌رود. به ماشین‌ها و سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از تجربه و داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، عملکرد بهتری داشته باشند. درواقع، ماشین لرنینگ به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که الگوها و روابطی را که در داده‌ها وجود دارد را شناسایی کنند و سپس بر اساس آن‌ها، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های خود را پیش ببرند.

در فرایند یادگیری ماشین، از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری استفاده می‌شود که با تحلیل داده‌ها و تشخیص الگوها، قواعد و قوانینی را استخراج می‌کنند. این قواعد و قوانین به ماشین‌ها این امکان را می‌دهند که به‌صورت خودکار و بدون نیاز به برنامه‌ریزی دستورات، وظایف خاصی را انجام دهند.

یادگیری ماشین به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود: یادگیری نظارت‌شده و یادگیری بدون نظارت. در یادگیری نظارت‌شده، ماشین با استفاده از داده‌های آموزشی که دارای برچسب هستند، مدلی را آموزش می‌بیند تا بتواند بر داده‌های جدید برچسب بزند. اما در یادگیری بدون نظارت، داده‌ها بدون برچسب هستند و ماشین باید الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها را بدون هیچ راهنمایی قبلی شناسایی کند.

ماشین لرنینگ در کجاها کاربرد دارد؟

ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) در انواع صنایع و زمینه‌های مختلف کاربرد دارد. در ادامه، به برخی از کاربردهای مهم آن اشاره می‌کنیم:

  • تشخیص الگو: ماشین لرنینگ در تشخیص الگوها و روابط پنهان در داده‌ها عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد. از این قابلیت می‌توان برای تشخیص تصاویر و اشیا، تشخیص چهره، تشخیص بیماری‌ها و تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی استفاده کرد. همین امر باعث می‌شود درصد خطا به میزان زیادی کاهش پیدا کند و در نتیجه، امنیت برقرار می‌گردد.
  • پردازش زبان طبیعی: یکی از مهم‌ترین مواردی که باعث شده است یادگیری ماشین کاربرد داشته باشد، پردازش زبان طبیعی است. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی مانند ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متون، تحلیل احساسات و پاسخگویی به سؤالات به‌کار می‌رود.
  • توصیه برای موارد دیگر: زمانی که وارد پلتفرم نتفلیکس یا هر پلتفرم دیگری می‌شوید و فیلم مشاهده می‌کنید، پس از اتمام فیلم در قسمت انتهایی پلتفرم نوتیفیکشنی که را مشاهده می‌کنید که فیلم‌های دیگری را که به علایق شما نزدیک است، پیشنهاد داده است. این سیستم نیز بر اساس یادگیری ماشین عمل می‌کند. درواقع، این سیستم با تحلیل رفتار کاربران و الگوهای آن‌ها می‌تواند بهترین پیشنهادها را به هر کاربر ارائه کند.
  • تحلیل و پیش‌بینی مالی: ماشین لرنینگ در تجزیه‌وتحلیل داده‌های مالی، پیش‌بینی بازارها و سرمایه‌گذاری‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرد. مدل‌های یادگیری ماشین با تحلیل الگوها و روندهای مالی می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهند.
  • بهینه‌سازی و کنترل: یادگیری ماشین می‌تواند در بهبود کارایی و بهینه‌سازی سیستم‌ها و فرآیندها به‌طور مثال مدیریت زنجیره تأمین، برنامه‌ریزی تولید، کنترل پروسه‌های صنعتی و مدیریت انرژی مورداستفاده قرار گیرد.

برخی از روش‌های یادگیری ماشین

روش‌های مختلفی برای یادگیری ماشین وجود دارد. در زیر، به برخی از اصلی‌ترین روش‌های یادگیری ماشین اشاره می‌کنم:

  • یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): در این روش، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی که دارای برچسب هستند، به‌صورت مستقیم یاد می‌گیرد. هدف این است که مدل بتواند برای داده‌های جدید واردشده، برچسب مناسبی را قرار دهد. مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده عبارت‌اند از: درخت‌های تصمیم گیر (Decision Trees)، ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks).
  • یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): در این روش، داده‌ها بدون برچسب هستند و هدف از یادگیری، شناسایی الگوها، ساختارها و روابط مخفی در داده‌ها است. روش‌های یادگیری بدون نظارت می‌توانند برای خوشه‌بندی (Clustering)، کاهش بُعد (Dimensionality Reduction) و تفسیر داده‌ها استفاده شوند. مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت عبارت‌اند از: K-Means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering) و کاهش بعد با استفاده از تجزیه ماتریسی (Matrix Factorization).
  • یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این روش، ماشین در تعامل با یک محیط و دریافت پاداش یا مجازات، یاد می‌گیرد که در یک مجموعه تعاملی از وضعیت‌ها و عمل‌ها، بهترین تصمیم را بگیرد تا بهترین پاداش را کسب کند. مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی شامل Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN) می‌باشند.
  • یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning): در این روش، مدل با استفاده از داده‌هایی که برچسب دارند و داده‌هایی که برچسب ندارند، یاد می‌گیرد. این روش برای مواقعی کاربرد دارد که به‌دست آوردن برچسب برای تمام داده‌ها زمان‌بر و هزینه‌بر است.
  • یادگیری تشدید شده (Self-Supervised Learning): در این روش، ماشین با استفاده از خود داده‌ها، به‌صورت خودکار برچسب‌ها را تشکیل می‌دهد. این روش به‌عنوان نوعی از یادگیری بدون نظارت در نظر گرفته می‌شود و در آن، مدل با پیش‌بینی بخشی از داده‌ها از بقیه داده‌ها یاد می‌گیرد.
  • یادگیری تقویتی ژرف (Deep Reinforcement Learning): این روش یادگیری تقویتی را با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) ترکیب می‌کند. در این روش، مدل با استفاده از تجربه‌هایی که در تعامل با محیط به‌دست می‌آورد، یاد می‌گیرد تا بیشترین پاداش را کسب کند.

همچنین، روش‌های دیگری نیز وجود دارند که در یادگیری ماشین مورداستفاده قرار می‌گیرند که از میان آن‌ها می‌توان به یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)، یادگیری چند دامنه‌ای (Multi-Task Learning) و یادگیری تقویتی موجودیت-هدف (Inverse Reinforcement Learning) اشاره کرد. انتخاب روش مناسب به مسئله موردنظر و نوع داده‌های موجود بستگی دارد.

ماشین لرنینگ چیست؛ کامل ترین مسیر یادگیری

چه زمانی باید از ماشین لرنینگ استفاده کنیم؟

ماشین لرنینگ یک روش قدرتمند برای حل مسائلی است که به تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بر اساس الگوها و روابط استنتاجی نیاز دارند. به‌طورکلی، وقتی با یکی از موارد زیر مواجه می‌شوید، می‌توانید به سراغ یادگیری ماشین بروید:

  • وجود الگوها در داده‌ها: اگر داده‌هایتان دارای الگوها، روابط مخفی یا ساختارهای پنهان هستند و می‌خواهید این الگوها را شناسایی یا پیش‌بینی کنید، یادگیری ماشین می‌تواند مناسب باشد.
  • کار با داده‌های بزرگ: وقتی داده‌های شما حجم بزرگی دارند و تحلیل دستی آن‌ها زمان‌بر و دشوار است، ماشین لرنینگ می‌تواند به شما در پردازش و استخراج اطلاعات از این داده‌ها کمک کند.
  • پیش‌بینی عملکرد: اگر نیاز به پیش‌بینی و تخمین عملکرد یک سیستم یا پیش‌بینی یک متغیر دارید، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند به شما در این زمینه کمک کنند.
  • تصمیم‌گیری هوشمند: اگر در مواجهه با تصمیم‌های پیچیده هستید که نیاز به تحلیل داده‌ها، متغیرهای مختلف و عوامل متعدد دارند، ماشین لرنینگ می‌تواند در فرآیند تصمیم‌گیری هوشمند کمک کند.
  • بهبود عملکرد: اگر می‌خواهید عملکرد یک سیستم یا فرایندی را بهبود ببخشید، می‌توانید با استفاده از یادگیری ماشین، مدل‌های بهبودیافته و بهینه‌تری را برای آن ایجاد کنید.

تفاوت‌های بین سه مفهوم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI)، ماشین لرنینگ (Machine Learning – ML) و یادگیری عمیق (Deep Learning – DL) سه مفهوم مرتبط در حوزه علمی و فناوری هستند، اما تفاوت‌هایی در میان آن‌ها وجود دارد. در ادامه، به توضیح این تفاوت‌ها می‌پردازیم:

  • هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI): هوش مصنوعی عبارت است از تلاش برای ساخت سیستم‌ها و برنامه‌های رایانه‌ای که قادر باشند وظایفی را انجام دهند که به نظر می‌رسد نیاز به هوش انسانی برای اجرای آن‌ها وجود دارد. هدف اصلی هوش مصنوعی، تولید سیستم‌هایی است که قادر به تفکر، یادگیری، استنتاج، تفسیر و حل مسائل مشابه انسان باشند. هوش مصنوعی می‌تواند از روش‌ها و تکنیک‌های مختلفی ازجمله یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده کند.
  • یادگیری ماشین (Machine Learning – ML): یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که با تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی ارتباط دارد که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهند که از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی مستقیم خود را ارتقا دهند. در یادگیری ماشین، سیستم‌ها با تحلیل و فراهم کردن داده‌های آموزشی، مدل‌ها و الگوریتم‌هایی را تولید می‌کنند که بتوانند بر روی داده‌های جدید پیش‌بینی‌هایی را انجام دهند. برای این کار، داده‌های آموزشی را به ماشین می‌دهیم و آن را آموزش می‌دهیم تا بتواند الگوها و روابط در داده‌ها را تشخیص دهد و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کند.
  • یادگیری عمیق (Deep Learning – DL): یادگیری عمیق نوعی روش ماشین لرنینگ است که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی عمیق (Deep Neural Networks – DNNs) استوار است. شبکه‌های عصبی عمیق، ساختارهایی با سطوح متعدد از نورون‌ها هستند که به‌صورت سلسله مراتبی به یکدیگر متصل شده‌اند. این شبکه‌ها قادرند الگوها و ساختارهای پیچیده‌تر را در داده‌ها تشخیص دهند و ویژگی‌های نهفته را استخراج کنند. یادگیری عمیق به‌عنوان یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین، در حوزه‌هایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی کاربرد فراوانی دارد.

ماشین لرنینگ چیست؛ کامل ترین مسیر یادگیری

برای یادگیری ماشین لرنینگ به کجا مراجعه کنیم؟

تا به اینجا تلاش کردیم اطلاعات کاملی را در مورد ماشین لرنینگ در اختیار شما قرار دهیم. اگر به دنبال مرکزی هستید تا اطلاعات خود را در مورد این مفهوم افزایش دهید، می‌توانید به آکادمی هوش مصنوعی  مراجعه کنید.

مطالب پیشنهادی
اشتراک در
اطلاع از
guest
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها