آنچه خواهید آموخت
یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست
یادگیری ماشین ( به انگلیسی : Machine Learning) ( به اختصار : ML ) یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی ( به انگلیسی : Artificial Intelligence) است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح ، از داده‌ها یاد بگیرند و بهبود یابند. با توجه به پیشرفت‌های سریع در فناوری و صنعت نسل چهارم (Fourth Industrial Revolution) ، یادگیری ماشین به یکی از ابزارهای کلیدی در تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمند تبدیل شده است.
به عبارت ساده‌تر ، سیستم های هوشمند تجربیات مختلف را ثبت می‌کند و در زمان‌های مختلف مانند تصمیم گیری‌ها و اقداماتی که انجام می‌دهد ، از آن تجربیات و داده‌ها استفاده می‌کند.
Mashin Learning چه کاربردی دارد؟
یادگیری ماشین به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها الگوها و روابط را شناسایی کنند و بر اساس آنها پیش‌بینی‌هایی انجام دهند. این فرایند شامل جمع‌آوری داده‌ها، پردازش آنها و سپس استفاده از الگوریتم‌های خاص برای استخراج اطلاعات مفید است. یادگیری ماشین به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود: یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت.
انواع یادگیری سیستم ( Mashin Learning )
به طور کلی می‌توانیم ۳ نوع یادگیری برای سیستم‌های هوشمند تعریف کنیم :
۱. یادگیری تحت نظارت
در این نمونه یادگیری ، ماشین ( نرم‌افزار ، برنامه و… ) بر پایه یک سری داده‌های برچسب دار متوجه یادگیری خواهد شد. که این داده‌های برچسب دار همانند مثال‌های مختلف به ماشین در فهم یادگیری کمک خواهد کرد.
در یادگیری تحت نظارت، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، داده‌ها شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظار هستند. هدف این است که مدل بتواند پیش‌بینی‌های دقیقی بر اساس ورودی‌های جدید انجام دهد. این نوع یادگیری در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر، تحلیل احساسات و پیش‌بینی قیمت‌ها بسیار رایج است.
مثال های دیگر
مانند تشخصیص اعداد زوج که با مثال زدن اعداد ۲ ، ۴ ، ۶ و… به ماشین می‌فهمانیم که اعدادی که بر دو بخش‌پذیر هستند را شناسایی کند. یا به سیستم چندین چهره یا دست خط از آدمای مختلف می‌دهیم و بعد سیستم با یادگیری و مقایسه می‌تواند به درک بهتری برای شناسایی چهره یا دست خط افراد دیگر برسد.
۲. یادگیری بدون نظارت
در یادگیری بدون نظارت، داده‌ها برچسب‌گذاری نشده‌اند و مدل باید به‌طور خودکار الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها را شناسایی کند. این نوع یادگیری معمولاً در خوشه‌بندی داده‌ها و تحلیل‌های اکتشافی مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، می‌توان از این روش برای شناسایی گروه‌های مختلف مشتریان در یک پایگاه داده استفاده کرد.
۳. یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) نوع دیگری از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل (Agent) در یک محیط (Environment) قرار می‌گیرد و با انجام اقداماتی سعی می‌کند تا پاداش (Reward) بیشتری کسب کند. این نوع یادگیری در بازی‌های رایانه‌ای و رباتیک کاربردهای زیادی دارد.
- نقل قول بخوانید :
سایر الگوریتم‌های مورد استفاده در یادگیری بدون نظارت شامل شبکه‌های عصبی، خوشه‌بندی k-means و روش‌های خوشه‌بندی احتمالی است.
مزایا و معایب یادگیری ماشین
مزایا
دقت بالا
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند و به تصمیم‌گیری‌های هوشمند کمک کنند.
خودکارسازی
یادگیری ماشین می‌تواند فرایندهای دستی را خودکار کند و کارایی را افزایش دهد.
تحلیل داده‌های بزرگ
این فناوری می‌تواند به تحلیل حجم بالایی از داده‌ها کمک کند و الگوهای پنهان را شناسایی کند.
اتوماسیون
نرم‌افزارهای هوشمندی که بر پایه یادگیری طراحی می‌شوند ، اتوماسیون و خودکارسازی را خودشان انجام می‌دهند.
پویایی در انجام کارها
از دیگر ویژگی‌های یادگیری ماشین ، پویایی در انجام کارها می‌باشد. به صورتی که کارها به سرعت و بدون دخالت انسان انجام می‌شود.
برای تمام اقداماتی که قرار است انجام دهد نیازی به برنامه نویسی یا برنامه ریزی نیست. زیرا سیستم هوشمند با قابلیت یادگیری با بدست آوردن تجربیات مختلف توانایی انجام کارهای جدید را به صورت خودکار دارد. نمونه آشکار آن chat gpt و یا بات‌های هوش مصنوعی هستند.
در زمانی که این ربات برنامه نویسی شد خیلی اطلاعات جزئی را درون خودش داشت ولی با مرور زمان و اطلاعات که از طرف مردم جمع آوری کرده ، امروز می‌تواند اطلاعات گسترده‌تری به ما بدهد.
سازگاری
هر نرم افزار یا برنامه‌ای که قابلیت یادگیری دارد خیلی راحت می‌تواند با محیط بیرون خودش ارتباط برقرار کند و با اتفاقات و حوادث سازگار شود. که این ویژگی باعث می‌شود که سیستم هوشمند بتواند در تمام رخ دادها بهترین پاسخگویی را انجام دهد.
- شاید برایتان جالب باشد :
معایب
نیاز به داده‌های زیاد
برای آموزش مدل‌های دقیق، نیاز به داده‌های کافی و با کیفیت است.
پیچیدگی
برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند بسیار پیچیده باشند و نیاز به تخصص دارند.
خطرات اخلاقی
استفاده نادرست از یادگیری ماشین می‌تواند منجر به تبعیض و نقض حریم خصوصی شود.
- شاید برایتان جالب باشد :
آینده یادگیری ماشین
با توجه به روندهای کنونی ، آینده یادگیری ماشین بسیار روشن به نظر می‌رسد. پیشرفت‌های فناوری و افزایش حجم داده‌ها به این حوزه کمک می‌کند تا به سرعت رشد کند و به کارایی‌های جدیدی دست یابد. برخی از روندهای کلیدی که می‌توان انتظار داشت عبارتند از:
۱. یادگیری ماشین خودکار
یادگیری ماشین خودکار (AutoML) به عنوان یک روند جدید در حال ظهور است که هدف آن ساده‌سازی فرایند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین است. این فناوری به کاربران غیرتخصصی این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به دانش عمیق در زمینه الگوریتم‌ها، مدل‌های مؤثری بسازند و به کار ببرند.
۲. ادغام با اینترنت اشیاء (IoT)
با گسترش اینترنت اشیاء ، یادگیری ماشین می‌تواند به تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از دستگاه‌های متصل کمک کند. این ادغام می‌تواند به بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها در صنایع مختلف، از جمله کشاورزی، حمل و نقل و بهداشت و درمان منجر شود.
۳. پردازش زبان طبیعی (NLP)
پیشرفت‌های یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی به توسعه سیستم‌های هوشمندتر و کارآمدتر کمک می‌کند. این فناوری می‌تواند در ایجاد چت‌بات‌ها، تحلیل احساسات و ترجمه‌های خودکار به کار گرفته شود و تجربه کاربری را بهبود بخشد.
۴. یادگیری ماشین در حوزه بهداشت و درمان
یادگیری ماشین در حوزه بهداشت و درمان به سرعت در حال گسترش است. از تشخیص بیماری‌ها گرفته تا پیش‌بینی روندهای درمانی، این فناوری می‌تواند به پزشکان در تصمیم‌گیری‌های بهتر کمک کند و به بهبود کیفیت خدمات بهداشتی منجر شود.
۵. چالش‌های اخلاقی و قانونی
با گسترش استفاده از یادگیری ماشین، چالش‌های اخلاقی و قانونی نیز افزایش می‌یابد. نیاز به تنظیم قوانین و مقررات برای استفاده مسئولانه از این فناوری و حفاظت از حریم خصوصی افراد بیش از پیش احساس می‌شود. این چالش‌ها باید به دقت مورد بررسی قرار گیرند تا از سوءاستفاده‌های احتمالی جلوگیری شود.
سخن پایانی
یادگیری ماشین به عنوان یک فناوری تحول‌آفرین، در حال تغییر نحوه کار و زندگی ماست. با پیشرفت‌های مستمر در این حوزه، می‌توان انتظار داشت که یادگیری ماشین به ابزاری کلیدی در حل مسائل پیچیده و بهبود کیفیت زندگی تبدیل شود. به همین دلیل، سرمایه‌گذاری در آموزش و پژوهش در این زمینه از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. با در نظر گرفتن چالش‌ها و فرصت‌های موجود، آینده یادگیری ماشین می‌تواند به ایجاد نوآوری‌های شگرف و بهبود زندگی بشر منجر شود.
هوشیار باشید.
- منابع :
