دیگر رسانه ها

یادگیری ماشین چیست؟ اهمیت ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی به شمار می رود و در دنیای امروزه آموزش و یادگیری آن امری ضروری محسوب می‌شود چرا که در دوره ای به سر می بریم که همه چیز به سوی پیشرفته شدن و اتوماتیک بودن می رود. یادگیری ماشین این کمک را به سیستم ها دارد تا بتوانند یادگیری و پیشرفت را به صورت خودکار در اختیار داشته باشند. به زبانی دیگر هدف از یادگیری ماشین طراحی برنامه های رایانه‌ای و ساخت ربات هایی می باشد که میتوانند عملکردی بدون دخالت انسان ها داشته باشند ولی البته قبل از آن قابلیت آموختن و یادگیری را دارند.

اصلی ترین هدفی که در خصوص یادگیری ماشین وجود دارد ساخت ربات یا برنامه هایی می باشد که امکان آموزش آنها بدون دخالت مستقیم انسان وجود داشته باشد و با توجه به هر آنچه که یاد گرفته اند بتوانند عملکرد خود را در موقعیت های مختلف نشان بدهند. مثلاً یکی از کاربردهای یادگیری ماشین شناسایی کلاهبرداری ها و تقلب هاست.

توسعه برنامه های رایانه ای به عنوان رسالت اصلی یادگیری ماشین مطرح می شود که دسترسی به داده ها توسط ماشین وجود داشته باشد و برای یادگیری از آنها استفاده کند. شروع پروسه یادگیری با داده ها و مشاهده ها انجام می شود؛ همانطور که اشاره کرده ایم یادگیری ماشین با این هدف سپری می‌شود که این اجازه به کامپیوتر داده شود تا بصورت مستقیم و بدون دخالت انسان و خودکار فرایند یادگیری انجام شود و مطابق با آن اقداماتی را تنظیم نماید.

یادگیری ماشین چیست؟ اهمیت ماشین لرنینگ

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق

این سه مبحث همواره در کنار یکدیگر قرار می گیرند اما با هم تفاوت هایی نیز دارند و هرکدام از آنها یک مبحث جداگانه است. یادگیری ماشین توانایی ماشین ها به منظور یادگیری بدون نیاز به برنامه نویسی اختصاصی است؛ یادگیری عمیق منجر به خلق شبکه عصبی مصنوعی میشود که قادر به یادگیری و گرفتن تصمیم های هوشمند به واسطه الگوریتم ها را داشته است؛ یادگیری ماشین توانایی یک ماشین به منظور تقلید از رفتارهای انسانی و گرفتن تصمیم با روش هوشمندانه و مشابه انسانی می باشد.

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی میباشد.

یادگیری بدون نظارت شامل کاهش بُعد (ساختار کاوی، استخراج ویژگی ها، فشرده سازی معنادار و مصور سازی داده های بزرگ)، خوشه بندی ( سیستم های توصیه کننده، بازاریابی هدفمند، تقسیم بندی مشتری) می باشد.

یادگیری نظارت شده شامل طبقه بندی ( حفظ مشتری، تشخیص ها، دسته بندی عکس، تشخیص جعل هویت) و رگرسیون (پیش بینی میزان محبوبیت تبلیغات، پیش بینی رشد جمعیت، پیش بینی بازار، پیش بینی آب و هوا، محاسبه امید زندگی) می باشد.

نکته) ورودی و خروجی الگوریتم در یادگیری تحت نظارت مشخص میشود.

 در یادگیری بدون نظارت الگوریتمهای را شامل می شود که به وسیله داده های بدون برچسب آموزش می بینند. در این شیوه داده هایی که بر روی آنها الگوریتم ها آموزش می بینند و توصیه هایی که در خروجی تولید می کنند یا پیش بینی ها از قبل تعیین شده می باشند.

یادگیری تقویتی نیز به بازی مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری وظایف، کسب مهارت، تصمیمات در لحظه و ناوبری رباتیک اشاره می کند.

اهمیت یادگیری ماشین

یادگیری ماشین زمانی اهمیت پیدا می‌کند که با یک مشکل پیچیده یا کار دشواری روبرو شده باشیم و حل آن به واسطه روش های معمولی صورت نگیرد و همچنین نبود معادلات و فرمول یا در شرایطی که متغیر ها و داده های بسیاری وجود دارد که نیروی انسانی توانایی پردازش و محاسبه آن ها را ندارد و روش های معمولی و سنتی نیز کمکی نخواهند کرد.

به زبان ساده تر اگر پروسه انجام کاری متغیر است یا فرایندی که ماهیت های داده ای ثابت ندارد و باید مطابق با این داده ها برنامه نیز سازگاری کافی داشته باشد یا معادلات و قوانینی که برای انسان ها پیچیده باشند یادگیری ماشین به عنوان راهکار اساسی برای حل آنها بسیار کاربردی و موثر است.

کاربردهای یادگیری ماشین شامل موارد متفاوتی می‌شود که می‌توان به حمل و نقل، شبکه های اجتماعی، دستیار مجازی، خدمات مالی، بهداشت و درمان، فروشگاه های اینترنتی اشاره کرد مثلاً در فروشگاه اینترنتی به منظور پیشنهاد محصولات یا تبلیغ و حتی پشتیبانی از مشتری مورد استفاده قرار می گیرد.

مزیت های یادگیری ماشین

تا این قسمت از مطلب با یادگیری ماشین و اهمیت استفاده از آن آشنا شده اید اما بد نیست که بدانید چه مزیت هایی را به همراه دارد: زمانی که یادگیری ماشین انجام می شود این کمک به شرکت ها خواهد شد که به صورت عمیق تری مشتریان شان را درک کنند. الگوریتم های یادگیری ماشین داده های مشتریان را جمع آوری کرده و بین این داده ها و رفتار کاربران در پروسه های زمانی ارتباط برقرار کرده و به همین واسطه الگوهای ارتباطی و مرتبط را می آموزند و به کارکنان یک کسب و کار کمک خواهند کرد تا برای توسعه محصول از ابتکارات شان استفاده کنند و همچنین با توجه به تقاضای مشتریان بازاریابی را انجام بدهند.

البته این نکته را نیز به خاطر داشته باشید که ممکن است یادگیری ماشین نیاز به هزینه داشته باشد و معمولاً به واسطه دانشمندان داده هدایت می شوند که هزینه های بالای دریافت می کنند. این پروژه ها برای اینکه اجرا شوند نیاز به زیرساخت های نرم افزاری هم دارند و البته گاهی جهت گیری متعصبانه نیز برای آنها مطرح می شود.

فرایندهای یادگیری ماشین

فرایندهای یادگیری ماشین شامل چند مرحله است که می‌توان به جمع‌آوری و تهیه داده، انتخاب و آموزش یک مدل، ارزیابی یک مدل، تنظیم و پیش بینی ابر پارامترها اشاره کرد. بعد از اینکه بهینه‌سازی هایپر پارامتر ها انجام شد می توان اینگونه گفت که مدل یادگیری ماشین ساخته شده و با توجه به میزان موفقیت آن و توانایی پیش بینی در دنیای واقعی میتوان آن را اجرا و پیاده سازی کرد.

نکته) یکی از چالش هایی که در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای برنامه نویسی مطرح می‌شود انتخاب زبان برنامه نویسی است؛ افرادی که میخواهند به عرصه هوش مصنوعی وارد شوند در ابتدا با چالش های متعددی برای انتخاب زبان برنامه نویسی روبرو خواهند شد و با توجه به اینکه اهمیت بسیار زیادی دارد می‌توان این دغدغه ها را تا حدودی درک کرد. از طرفی در هوش مصنوعی اصلی ترین موضوع ریاضی و حل توانایی مسئله است و در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قدرت ریاضی شما بسیار تاثیرگذار خواهد بود و باید زمان زیادی را به آن اختصاص بدهید و در مرحله بعد برای تعیین نوع زبان برنامه نویسی اقدام کنید اما به صورت کلی مواردی مثل پایتون، جاوا ،++C و… در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسیار محبوب هستند.

پس در آخر به خاطر بسپارید که اهمیت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسیار مهم است چرا که از روند رفتار مشتریان در رابطه با تعامل با کسب و کار و الگوهای عملیاتی کسب و کار دیدگاه جدیدی را به شرکت ارائه خواهد داد و همچنین پشتیبانی از توسعه محصولات جدید را انجام میدهد. شرکت های متعددی نظیر فیس بوک امروزه یادگیری ماشین را به بخش مرکزی عملیات کسب و کار خود تبدیل نموده اند و برای شرکت های بسیار زیادی یادگیری ماشین به عنوان مزیت رقابتی به شمار می رود.

جمع بندی

اگر علاقه مند به یادگیری ماشین هستید میتوانید از وبسایت های متعددی استفاده کنید که در این حوزه مشغول به فعالیت هستند وب سایت هایی نظیر coursera.org در زمینه یادگیری ماشین، آموزش های خوبی را منتشر کرده اند.

اما برخی مراجع ایرانی نیز هستند که در این زمینه فعالیت میکنند.یکی از وبسایت های موفق در این زمینه ،وبسایت پروپژ است که در زمینه آموزش پایتون در هوش مصنوعی فعالیت میکند.

اگر نمیدانید که برای شروع کار باید چه مسیری را طی کنید ، روی ادامه مطلب کلیک کنید و صفحه ی مورد نظر را مطالعه کنید.

ادامه مطلب

 

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

*

code

15 − 13 =

دکمه بازگشت به بالا