یادگیری ماشین | Machine Learning موضوع اصلی این محتوا است که بسیار محبوب شده و به صورت فزاینده‌ای در دنیا در حال استفاده است و هر روز توسعه پیدا میکند. در نظر بگیرید که شما در یکی از شبکه‌های اجتماعی هر روز 2/3 زمانی که در آن صرف می‌کنید را ویدیوهای انگیزشی می‌بینید و 1/3 دیگر را به تماشای ویدیوهای آموزش در زمینه برنامه نویسی می‌پردازید بعد از یک یا دو روز به صورت اعجاب آوری متوجه می‌شوید که این شبکه اجتماعی به صورت خودکار برای شما بهترین پست‌های انگیزشی و آموزشی را به همان نسبت که تماشا می‌کردید ارسال میکند.
این مثالی ساده و سریع بود از ماشین لرنینگ، حال با ما همراه باشید تا در این موضوع عمیق تر شویم.
یادگیری ماشین | Machine Learning چیست؟
ماشین لرنینگ زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی AI به شمار می‌رود که بر توسعه الگوریتم‌ها داده‌ها و مدل‌های آماری تمرکز دارد که به سیستم این قدرت را می‌دهد از تجربیات و استفاده کاربران یادبگیرد و خودش را بهبود بدهد، این موضوع در حالتی رخ می‌دهد که هیچ برنامه‌ای برای این کار در آنها پیاده سازی نشده است. به زبان ساده، یادگیری ماشین بر اساس بررسی الگوها و تکرار آنها سعی میکند خود را تغییر دهد.
الگوریتم های یادگیری ماشینی مدل‌های متفاوتی دارد اما کارآمدترین آنها مدل برچسب گذاری است که با توجه به استفاده کاربر یا انتخاب‌‌ها برچسب گذاری میکند. می‌شود گفت که یادگیری ماشین هنوز در ابتدای مسیر قرار دارد و هرچه بگذرد قطعا پیشرفت بیشتری خواهد داشت و توسعه پیدا میکند.
قدیم تر انسان‌ها به روش سنتی به تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌پرداختند اما زمانی که حجم اطلاعات بالا برود دیگر کاری از دست انسان ساخته نیست و کار بسیار پیچیده و سخت می‌شود وو اینجاست که نیاز به یک ماشین خودکار داریم تا با یادگیری منظم بتوانند به بررسی و تحلیل اطلاعات بپردازد.
به طور مثال: یک موتور جستجو همانند گوگل را در نظر بگیرید، با نوشتن هر متنی توسط شما سعی میکند مرتبط ترین و دقیق ترین اطلاعات را ارائه دهد یا پدیده ChatGPT که به تازگی ارائه شده است با هر پرسش شما سعی میکند بهترین اطلاعات را جمع آوری و به شما نمایش دهد. هر دو از یادگیری ماشین برای ارائه این پاسخ‌های ارزشمند استفاده می‌کنند.
مقالات پیشنهادی که برای شما جذاب هستند : برنامه نویسی با هوش مصنوعی
این روزها از یادگیری ماشین در صنایع و زمینه‌های متفاوتی استفاده می‌شود. در یک جمله که گوگل مطرح میکند: یادگیری ماشین یعنی استفاده از داده‌ها برای پاسخ به سوالات.
چرا باید از ماشین لرنینگ استفاده کنیم؟
همانطور که اشاره شد با افزایش حجم اطلاعات و بیگ دیتا دیگر تجزیه، تحلیل، بررسی و توسعه اطلاعات کار انسان نخواهد بود. زیرا قادر به بررسی همه این اطلاعات با سرعت بالا نیست. در این حالت است که انسان می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برنامه‌ای بنویسد که در مدت زمان بسیار کوتاهی تمامی اطلاعات را بررسی کند و نتیجه‌ای نسبتا عالی یا عالی ارائه دهد.
ماشین لرنینگ می‌تواند سرعت و دقت کار را به صورت موازی بسیار بالا ببرد.
Machine Learning | یادگیری ماشین چطور کار میکند؟
اشاره کردیم در ویدیویی از گوگل کلاد این تعریف را از یادگیری ماشین ارائه می‌دهد که : استفاده از داده‌ها برای پاسخ به سوالات.
همانطور که ملاحضه می‌فرمایید این پاسخ به دو قسمت تقسیم شده است: 1- استفاده از داده‌ها 2- پاسخ به سوالات
یعنی این ماشین از داده‌ها و اطلاعات موجود کاربر و اینترنت استفاده میکند، هرچه این اطلاعات کامل تر شود، ماشین نیز خودش را بهبود می‌دهد و اطلاعات بهتری را در ادامه به کاربران ارائه می‌دهد. منظور این است که قسمت دوم یعنی پاسخ به سوالات در مرور زمان بهبود پیدا میکند. اینجاست که در ادامه مفوم Deep Learning که زیر مجموعه یادگیری ماشین هست نیز وارد عمل می‌شود.
توضیحاتی که ارائه شده یعنی هرچه داده بیشتری توسط سیستم یادگیری ماشین کشف شود، مدل بهتری تولید شده و در ادامه دقت بالاتری را مشاهده خواهید کرد.
روش‌هایی که یادگیری ماشین از آنها استفاده میکند؟
Supervised learning | یادگیری تحت نظارت
یادگیری نظارت شده نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن الگوریتم با استفاده از برچسب گذاری داده‌ها آموزش می‌بیند در این مدل معمولا برچسب‌هایی برای الگوریتم تعریف می‌شود که با بررسی آنها ماشین تصمیم به انتخاب می‌گیرد.
به طور مثال در یک سبد میوه، موز و سیب وجود دارد. هر کدام از آنها دارای ویژگی متمایزی در رنگ، ابعاد، استحکام و … هستند که با بررسی این برچسب‌ها ماشین به انتخاب درست پی می‌برد و موز و سیب را از همدیگر تشخیص می‌دهد.
Unsupervised learning | یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت نوعی یادگیری ماشینی است که در آن الگوریتم ماشین بر روی داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شود، در این مدل ماشین به دنبال کشف الگوها و روابط بین داده‌ها است بدون اینکه آموزش دیده باشد. ماشین در یادگیری بدون نظارت به دنبال کشف ساختار داده‌ها است.
در این روش ماشین شروع به گروه بندی اطلاعات مشابه با یکدیگر و دسته بندی داده‌های مشابه میکند. در این روش هیچ گونه برچسب گذاری وجود ندارد.
به طور مثال یک تیم فوتبال در حال دویدن هستند و تمامی بازیکنان دارای جی پی اس هستند. برای پیدا کردن سطح کیفی بازیکنان ماشین بدون برچسب گذاری شروع به بررسی میزان دویدن بازیکن و قرار گیری در نقاط موثر بازی میکند و پس از مدتی اطلاعات مشابه را با یکدیگر دسته بندی میکند.
Reinforcement learning | یادگیری تقویتی
در سیستم یادگیری تقویتی معمولا ماشین تمام تلاش خود را میکند که با استفاده از تعامل با محیط و به حداکثر رساندن اطلاعات اولیه پاسخی صحیح به شما بدهد. به طور مثال شما تصویری از یک گوشی همراه را به ماشین می‌دهد اما در ابتدا ماشین، تصویر را تبلت تشخیص می‌دهد. پس از آن شما این مسئله را نمی‌پذیرید و داده‌هایی به آن می‌دهید تا تشخیص قوی‌تری پیدا کند. پس از آن با کسب تجربیات تازه تصویر موبایل را از تبلت تشخیص می‌دهد.
مدل‌های دیگر نیز برای ماشین لرنینگ نام برده می‌شوند که شامل Semi-Supervised Learning – Transfer Learning – Deep Learning هستند اما این سه مدل معمولا در تعاریف بیشتر ذکر می‌شود و آنها را پایه یادگیری ماشین می‌دانند.
کاربردهای یادگیری ماشین در صنایع متفاوت
1- مراقبت‌های بهداشتی و سیستم پزشکی
از یادگیری ماشین می‌شود در سیستم پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی استفاده کرد. از کاربردهای آن در سیستم پزشکی می‌توان تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، پیش بینی و تشخیص بیماری و ارائه روند درمان بیمار و … نام برد.
از دیگر موارد پرکاربرد یادگیری ماشین در سیستم پزشکی این است که به مصرف کنندگان تجهیزات و دستگاه‌های پزشکی یادآوری کند چه زمانی دستگاه‌ها نیاز به نگهداری و تعویض دارند.
همچنین ماشین لرنینگ می‌تواند با بررسی اطلاعات بیولوژکی داروهای جدید کشف کند و در روند درمان بیمار داروهای درستی را پیشنهاد بدهد.
2- سرمایه‌گذاری و سیستم مالی
از یادگیری ماشین در سیستم سرمایه‌گذاری و مالی نیز استفاده‌های زیادی می‌شود برد به طور مثال تشخیص تراکنش‌های تقلبی مالی برای جلوگیری از کلاه برداری. یا در زمینه سرمایه‌گذاری برای تجزیه و تحلیل بازارهای مالی و ارائه پیشنهادهایی جذاب برای خرید سهم استفاده کرد.
همچنین در زمینه بازپرداخت وام و کشف بهترین وام‌های بازار نیز می‌توان از Machine Learning استفاده کرد.
3- دستیار فروش و کسب و کار
یادگیری ماشین می‌تواند شروع به دسته بندی مشتریان کند تا جهت ارتباط با آنها دیگر گیج و سردرگم نشوید و در ادامه این دسته بندی می‌تواند با بررسی بازار اینترنت بهترین روش‌های فروش، بازاریابی و ارائه محصولات را برایتان ارسال کند.
همچنین از یادگیری ماشین می‌توانید در امور بررسی موجودی محصول، تقضا و بهینه سازی موجودی جهت بهبود کارایی سیستم استفاده کرد.
4- سیستم حمل و نقل
استفاده از خودروهای خودران که در دنیا مورد توجه اکثر مردم قرار گرفته است یکی از دسته کاربردهای ماشین لرنینگ است. همچنین در سیستم ردیابی همانند عملیاتی که وب سایت ردیاب من انجام می‌دهد شما با خرید ردیاب و نصب آن بر روی خودرو می‌توانید به صورت خودکار از تعمیر و نگهداری خودرو آگاه شوید، مسیرهارا مشاهده فرمایید و … که از کاربردهای ماشین لرنینگ است. در ادامه قصد داریم به امید خدا از این تکنولوژی در ردیاب من نیز استفاده کنیم.
کاربردهای بالقوه یادگیری ماشین در صنایع متفاوت بسیار گسترده است و با پیشرفت تکنولوژی و توسعه تکنیک های جدید همچنان در حال رشد و توسعه است. این موارد گفته شده تنها تعدادی از کاربردهای یادگیری ماشین است.
مزایای استفاده از یادگیری ماشین
1- مدیریت سریع و آسان مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده
یادگیری ماشین دارای الگوریتم‌های پیشرفته‌ای است که می‌تواند برای مدیریت حجم عظیمی از اطلاعات مورد استفاده قرار گیرد. مخصوصا اطلاعاتی که دیگر بررسی آن برای انسان طاقت فرسا و انجام نشدنی است. یادگیری ماشین می‌تواند با شناسایی و دسته بندی داده‌ها انجام هر کار دشوار را آسان کند.
2- بروزرسانی و بهبود یادگیری ماشین در طول زمان
ماشین لرنینگ با توجه به اطلاعاتی که در طول زمان دریافت میکند می‌تواند خودش را بهبود بدهد و در ادامه مسیر اطلاعاتی ارزشمند تر را در اختیار کاربران خود قرار دهد.
3- قابلیت پیش بینی و انجام اقدامات توسط ماشین
Machine Learning قابلیت پیش بینی و انجام اقداماتی کلیدی را دارد به طور مثال در بازار بورس با استفاده از یک ربات ماشین لرنینگ شما می‌توانید برخی از نمودارها را تشخیص دهید و ربات با پیش بینی زمان ورود و خروج درست به یک بازار را با الگوریتم‌های پیاده سازی شده به شما ارائه می‌دهد.
4- افزایش کارایی و بهره‌وری در سیستم
همانطور که ملاحضه می‌فرمایید با استفاده از این تکنولوژی معمولا عملیات خودکار می‌شوند و همچنین ناکارآمدی‌ها قابل تشخیص و اصلاح خواهند بود.
5- بهبود تصمیم گیری
در انتها یادگیری ماشین منجر به تصمیم گیری بهتر برای انسان‌ها در هر کاری خواهند شد. شما با این سیستم انگار یک دستیار حرفه‌ای را دارید و در ادامه بینش نسبتا کاملی نسبت به مسائل پیدا می‌کنید.
محدودیت‌ها و معایت استفاده از یادگیری ماشین
تداوم و نظم بیش از اندازه الگوریتم
الگوریتم یادگیری ماشین براساس اطلاعات آموزش دیده شروع به بررسی داده‌ها میکند. اگر قسمتی از این الگوریتم با برخی داده‌ها سازگار نباشد می‌تواند در حجم زیادی از اطلاعات دچار اشکال شود.
عدم شفافیت و پاسخگویی
این سیستم به صورت یک ربات آموزش دیده کار را پیش می‌برد و اگر هر فردی قادر به بررسی جز به جز اطلاعات آن نیست و این ربات قابلیت پاسخگویی در امور را ندارد و این موضوع می‌تواند در برخی صنایع مسئله ساز شود.
اتکای بیش از اندازه به تکنولوژی
اتکای بیشت از اندازه به تکنولوژی در ادامه مسیر می‌تواند مسائلی همچون از بیکار شدن برخی افراد و حذف شدن برخی مشاغل و تنبلی در هر مسئله که توسط ماشین قابل حل است.
حریم خصوصی
با توجه به اینکه حجم زیادی از اطلاعات در این سیستم قرار می‌گیرد یا نفوذ یک هکر این اطلاعات می‌تواند در دسترس هر فردی باشد پس سعی کنید در زمان استفاده از یادگیری ماشین به این مورد نیز توجه ویژه داشته باشید.
جمع بندی
در نتیجه، یادگیری ماشین یک زمینه علمی به سرعت در حال رشد است که این پتانسیل را دارد شیوه زندگی و کار انسان ها را به کل متحول کند. چه دانشمند، مهندس، یا تاجر باشید، درک اصول یادگیری ماشین برای پیشرفت در دنیایی که به سرعت در حال تغییر است ضروری است. ماشین لرنینگ همین الان نیز در صنایع متفاوتی وارد شده است و آنها را دگرگون کرده.
سوالات متداول
انواع مختلف الگوریتم های یادگیری ماشین چیست؟
سه دسته اصلی الگوریتم‌های یادگیری ماشین عبارتند از یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی دسته های دیگری نیز وجود دارد که در مقاله نام بردیم.
برخی از کاربردهای رایج یادگیری ماشین چیست؟
برخی از کاربردهای رایج یادگیری ماشینی شامل طبقه بندی تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان اسنان، انواع بازی، وسایل نقلیه خودران، موتورهای جست و جو و ... است.
برخی از مزایای یادگیری ماشین چیست؟
برخی از مزایای یادگیری ماشینی شامل توانایی مدیریت مجموعه داده های بزرگ و پیچیده، توانایی بهبود کارهای در مرور زمان و ... است.
برخی از محدودیت های یادگیری ماشین چیست؟
دشواری در تفسیر نتایج الگوریتم‌های پیچیده، احتمال سوگیری در صورتی که داده‌های آموزشی توسط برنامه نویس دچار مشکل باشد، چالش‌هایی در درک چگونگی تصمیم‌گیری همانند انسان و ...
