ما می دانیم که انسان ها و سایر موجودات زنده آموزش دیده اند. 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 ایجاد 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، معنای آن، کاربردهای آن در زمینه های مختلف و پیش نیازهای ورود به این حوزه 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 واژه استفاده کرد.او یادگیری ماشینی را به عنوان توانایی کامپیوتر برای یادگیری بدون نیاز به برنامه نویسی تعریف کرد.
یادگیری ماشینی فرآیندی است که طی آن یک ربات یا کامپیوتر توانایی یادگیری را به دست می آورد. مانند انسان هایی که از طریق یادگیری و تجربه یاد می گیرند، می توانیم به روبات ها یاد بدهیم. یادگیری ماشینی در واقع شاخه ای از هوش مصنوعی است. هدف آن طراحی الگوریتم ها و برنامه هایی است که به ربات کمک می کند تا از داده ها یا تجربیات یاد بگیرد.
فرآیند یادگیری ماشینی با مطالعه داده ها، آزمایش یا استفاده از دستورات از پیش داده شده انجام می شود و هدف این است که در آینده ربات بتواند در چنین شرایطی تصمیم بگیرد و رفتار مناسبی برای این موقعیت داشته باشد، همانطور که ما به کودک الفبا را آموزش می دهیم تا شما می تواند در آینده کلمات ایجاد کند. ما می خواهیم الفبای را به روبات ها آموزش دهیم که بتوانند جملات معنی دار بسازند. البته این فقط یک مثال مفید برای درک بهتر مفهوم است، در غیر این صورت مشکلات آموزش ربات بسیار بیشتر از مشکلات آموزش به کودک انسان است.
برای درک بهتر یادگیری ماشینی، به این مثال ها توجه کنید:
- ماشین گوگل نمونه ای از کاربرد یادگیری ماشینی است.
- پیشنهادات خرید آنلاین یا خبرنامه هایی که در موتور جستجوی گوگل ظاهر می شوند نیز توسط دستگاهی کنترل می شوند که رفتار شما را در فضای مجازی رصد می کند و تا حدودی با سلیقه شما آشنا است.
- می خواهید بدانید مشتریان در فضای مجازی درباره شما چه می گویند؟ یادگیری ماشینی به شما کمک می کند.
- کشف تقلب و تقلب نیز یکی از کاربردهای یادگیری ماشینی است.
هدف نهایی یادگیری ماشینی ساخت ربات ها یا برنامه های کامپیوتری است که بتوان آنها را بدون دخالت مستقیم انسان یاد گرفت و مطابق با آموخته های موجود در موقعیت های مختلف ابتکار عمل را به دست گرفت.
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 هدایت شده و مدیریت نشده تقسیم می شوند.
1 الگوریتم های یادگیری ماشین هدایت شده
به این ترتیب داده ها و مثال های آموزش داده شده روی ماشین از قبل دسته بندی می شوند. این داده های طبقه بندی شده به ربات کمک می کند تا نزدیک ترین پاسخ مناسب را در موقعیت های جدید پیش بینی و اجرا کند. در این روش خروجی واقعی با خروجی مشخص شده در الگوریتم برای تصحیح خطاها مقایسه می شود. روبات هایی که با انسان ها شطرنج بازی می کنند نمونه ای از این مدل یادگیری هدایت شده هستند.
2. الگوریتم هایی برای یادگیری ماشین غیر جهت دار
برخلاف روش قبلی، خبری از داده های دسته بندی شده و پاسخ از پیش تعریف شده نیست. این نوع یادگیری ماشینی را می توان به کودکی تشبیه کرد که در جنگل رها شده تا خودش به کاوش و اکتشاف بپردازد. در این روش الگوریتم پاسخ را به عنوان پاسخ صحیح تعیین نمی کند و خود ماشین باید داده ها را برای یافتن پاسخ ها بررسی کند.
دو دسته دیگر نیز وجود دارد که ترکیبی از دو دسته اصلی هستند و در زیر توضیح داده شده است.
3. الگوریتم های یادگیری ماشین نیمه کنترل شده
در این روش که ترکیبی از دو روش قبلی 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 را پیدا کند. جالب اینجاست که چنین رویکردی دقت یادگیری را نیز افزایش می دهد.
این روش آموزشی زمانی انتخاب می شود که لازم باشد بخشی از داده ها دسته بندی شود.
4. بهبود الگوریتم های یادگیری ماشین
این روش مشابه روش آزمون و خطا است. هر بار که یک ماشین چیزی یاد می گیرد و مطابق با آن واکنش نشان می دهد، پاداش و بازخورد مثبت دریافت می کند. این بررسی های مثبت ثبت می شود و به ربات کمک می کند تا در آینده از همان واکنش ها استفاده کند. در واقع، این نظرات مثبت که بر اساس عملکرد دستگاه دسته بندی می شوند، یادگیری را افزایش می دهند.
مزایای یادگیری ماشین چیست؟
چیزی که یادگیری ماشین را در دنیای امروز بسیار مهم کرده است، تولید و ذخیره سازی انبوه آن است. هر چه داده‌های بیشتری تولید کنیم، به ماشین‌هایی برای بازیابی، تجزیه و تحلیل و طبقه‌بندی آنها نیاز داریم.
ماشین‌های آموزشی به ما امکان می‌دهند سریع‌تر و ارزان‌تر کار کنیم. این ماشین‌ها به کسب‌وکارها و شرکت‌ها این امکان را می‌دهند که به دنبال چیزی مفید در استخراج داده بگردند یا از خطرات ناشناخته اجتناب کنند.
علاوه بر این، یادگیری ماشینی با تقلید از رفتار انسان به ما این امکان را می دهد که کارهای بسیار رایج و تکراری را به ماشین ها بسپاریم. تشخیص چهره، حدس زدن و ارائه کلمات هنگام تایپ و ویرایش متون تنها برخی 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 کار می کنند 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:
- شناسایی داده های مهم از مجموعه داده ها، مانند شناسایی فرصت های سرمایه گذاری یا شناسایی کلاهبرداران؛
- مشتریان پرخطر یا بد را شناسایی کنید.
2. نهادهای دولتی
دولت ها نیز دائماً با انبوهی از داده ها مواجه هستند. به عنوان مثال دوربین های امنیتی که روزانه میلیون ها ترافیک را ثبت می کنند. دولت علاوه بر استفاده از امنیت دستگاه آموزشی، عملکرد ارائه دهندگان خدمات خود را نیز بهبود می بخشد. ماشین یادگیری همچنین بسیاری از وظایف روزانه را به جای افراد انجام می دهد. این باعث صرفه جویی در پول می شود.
3. اداره بهداشت
استفاده از قابلیت های ماشین برای جمع آوری و پایش علائم بیمار یکی از کاربردهای مهم یادگیری ماشینی در این زمینه است. دستگاه آموزشی همچنین روند تشخیص را سرعت می بخشد.
4. خدمات فروشگاه
وب‌سایت‌هایی که براساس جستجوهای قبلی به شما پیشنهاد می‌دهند از فناوری یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. مدیران این فروشگاه‌ها سوابق بازدیدها و خریدهای شما را جمع‌آوری می‌کنند و این داده‌ها بعداً برای بهبود زنجیره تأمین محصول و کمپین‌های تبلیغاتی مؤثرتر با شناخت بهتر مشتریان استفاده می‌شوند.
5. صنعت نفت و گاز
صنعت نفت و گاز از یادگیری ماشینی برای شناسایی معادن جدید، پیش‌بینی خرابی حسگرها و تخصیص دقیق‌تر منابع نفتی به شبکه انتقال نفت و گاز استفاده می‌کند. کاربرد ماشین یادگیری در این زمینه در حال گسترش است.
6. حمل و نقل
تجزیه و تحلیل داده های حمل و نقل برای شرکت های باربری و شرکت های حمل و نقل عمومی ضروری است. شناسایی و پیش بینی الگوی ترافیک در روزهای مختلف سال برای انتخاب بهترین و سریع ترین روش انتقال 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 مدل سازی و درک روابط بین داده ها برای تصمیم گیری بهتر) را دنبال می کنند، اما هر رویکرد برای دستیابی به این هدف متفاوت است.
برای درک بهتر این تفاوت، بهتر است کمی به داده کاوی و آموزش عمیق نگاه کنیم.
1 تجزیه و تحلیل داده ها
استخراج داده ها را می توان پایه اساسی سایر روش های پردازش داده نامید. در این روش از روش های آماری قدیمی و سنتی برای تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها استفاده می کنیم. بازیابی داده ها هم توسط انسان و هم توسط ماشین انجام می شود.
2. آموزش عمیق
یادگیری عمیق، یادگیری ماشینی مانند شبکه های عصبی و تکنیک های بازیابی داده را 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 آموزش های عمیق برای تشخیص زودهنگام بیماری، ترجمه خودکار زبان ها بدون استفاده از مترجم انسانی و مقابله با 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 در تلاش هستیم تا فرآیند بازیابی اطلاعات را خودکار کنیم. ما می خواهیم به ماشین یاد دهیم که می تواند بدون دخالت انسان یا حداقل با حداقل مداخله، داده ها را به تنهایی پردازش و یاد بگیرد.
برای ورود به حوزه 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 قابل قبولی داشته باشید. سه حوزه ریاضی که باید در آن دانش کسب کنید عبارتند از:
- جبر خطی برای تجزیه و تحلیل داده ها، آشنایی با ماتریس و مفهوم تانسور.
- مشتقات و شیب ها، آمار و احتمال.
- حساب دیفرانسیل و انتگرال برای درک بهتر الگوریتم ها.
چقدر به این موضوع علاقه مند یا آشنا هستید؟ نظر شما در مورد آینده این علم و نقش آن در زندگی بشر چیست؟
برای مدت زمان محدود