یادگیری ماشینی چیست ؟

یادگیری ماشینی چیست ؟

یادگیری ماشینی چیست ؟ این عبارتی است که اخیرا بسیار شنیده می شود ولی بسیاری از مردم از

معنی دقیق آن آگاهی ندارند. برخی فکر می کنند که یک برنامه ساده هنگامی که بر روی یک کامپیوتر

نصب می شود کامپیوتر به اصطلاح یاد می گیرد اما این تعریف نا درست است. یادگیری ماشینی کاربردی

از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم ها امکان یادگیری و پیشرفت خودکار با کسب کردن تجربه را

بدون برنامه ریزی صریح فراهم می کند. یادگیری ماشینی برای توسعه برنامه های رایانه ای است که

می توانند به داده ها دسترسی پیدا کرده و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

کارایی یادگیری ماشینی چیست ؟

بخاطر تکنولوژی های محاسباتی و قدرت بالای کامپیوتر هایی که امروزه در دسترس قرار دارند یادگیری

ماشینی که امروز ما می شناسیم با یادگیری که در گذشته بود متفاوت است. این فناوری جدید نیست اما به

تازگی فرصت این را پیدا کرده تا شکوفا شود. این فناوری از دل تشخیص الگو و این ایده که کامپیوتر ها

بدون برنامه ریزی دقیق می توانند یاد بگیرند و یک وظیفه مشخص را انجام دهند، زاده شد. محققانی که به

رشته هوش مصنوعی علاقه داشتند می خواستند ببینند که کامپیوتر ها می توانند از داده ها به صورت مستقل

یاد بگیرند.جنبه تکراری یادگیری ماشینی مهم است زیرا مدل ها در معرض داده های جدید هستند ، وقادر به

سازگاری به صورت مستقل هستند. آنها از محاسبات قبلی یاد می گیرند که بتوانند تصمیمات و نتایج قابل اعتماد

و قابل تکرار بگیرند. فرایند یادگیری با مشاهدات و یا داده ها مانند، تجربه کردن مستقیم یا گرفتن دستورالعمل ها

شروع می شود تا به دنبال الگوهایی در داده ها  باشد و تصمیم گیری های بهتری در آینده بر اساس مثالهایی که

ارائه می دهیم انجام دهد. هدف اصلی این است که کامپیوترها بدون دخالت یا کمک انسان یاد بگیرند و اقدامات

خود را بر این اساس تنظیم کنند.

دلیل مهم بودن یادگیری ماشینی چیست ؟

چیزهایی مثل رشد حجم و انواع داده های در دسترس، پردازش محاسباتی که ارزان تر و قدرتمند تر است،

و ذخیره سازی داده مقرون به صرفه، دلایلی است که علاقه مندی مجدد به یادگیری ماشین را مانند داده کاوی

و تجزیه و تحلیل بیزی، بیش از پیش کرده.همه این موارد بدان معنی است که حتی در مقیاس بسیار بزرگ

می توان به سرعت و به صورت خودکار مدل هایی تولید کرد که بتوانند داده های بزرگتر ، پیچیده تر را

تجزیه و تحلیل کرده و نتایج سریعتر و دقیق تری را ارائه دهند و با ایجاد مدل های دقیق ، یک سازمان

شانس بهتری برای شناسایی فرصت های سودآور و جلوگیری از خطرات ناشناخته  دارد. برای ایجاد

سیستم های یادگیری ماشین خوب باید قابلیت های آماده سازی داده ها، الگوریتم های پایه ای  و پیشرفته،

اتوماسیون و فرآیندهای تکراری، مقیاس پذیری و مدل سازی کلی را در نظر گرفت.

چه مجموعه هایی از یادگیری ماشینی استفاده می کنند؟

بیشتر صنایعی که با مقادیر زیادی از داده کار می کنند ، ارزش فن آوری یادگیری ماشین را به خوبی می دانند.

با جمع آوری بینش از این داده ها که غالباً در زمان واقعی اتفاق می افتد سازمان ها قادر هستند نسبت به رقبا

کارآمد تر و یا برتر باشند.

مجموعه های مالی

مجموعه های مالی مانند بانک ها و بیمه ها یکی از ارگان هایی هستند که از این فناوری استفاده می کنند. این

مراکز عمدتا به دو دلیل از یادگیری ماشینی استفاده می کنند: برای شناسایی بینشهای مهم در داده ها و جلوگیری

از کلاهبرداری. این اطلاعات می تواند فرصت های سرمایه گذاری را شناسایی کند  ، یا به سرمایه گذاران کمک

کند تا بدانند چه زمان تجارت کنند. داده کاوی همچنین می تواند مشتریانی را که دارای پروفایل های پر ریسک

هستند شناسایی کنند ، یا از نظارت سایبری برای مشخص کردن علائم هشدار دهنده کلاهبرداری استفاده کنند.

دولت

دولت ها ارگان های بعدی هستند که از یادگیری ماشین استفاده می کنند. آژانسهای دولتی مانند امنیت عمومی

و خدمات عمومی نیاز ویژه ای به یادگیری ماشین دارند زیرا از چندین منبع داده ای برخوردار هستند که

می توانند برای برنامه های آینده از آنها استخراج شوند. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل داده های سنسور ،

روش های افزایش بهره وری و پس انداز پول را مشخص می کند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند به

تشخیص کلاهبرداری و به حداقل رساندن سرقت هویت کمک کند.

بخش بهداشت و سلامت

بهداشت و سلامت هم بخشی است که در حال استفاده از ML یادگیری ماشینی به لطف ظهور دستگاه های پوشیدنی

و حسگرها که می توانند از داده ها برای ارزیابی سلامت یک بیمار در زمان واقعی استفاده کنند. این فناوری

همچنین می تواند به متخصصان پزشکی کمک کند تا داده ها را تجزیه و تحلیل کنند تا روندها  را شناسایی کنند

که ممکن است منجر به بهبود تشخیص و درمان شود.

خرده فروشی

وب سایت هایی که مواردی را که ممکن است بر اساس خریدهای قبلی دوست داشته باشید توصیه می کنند ،

از دستگاه یادگیری برای تجزیه و تحلیل تاریخ خرید خود استفاده می کنند. خرده فروشان برای گرفتن اطلاعات،

تجزیه و تحلیل و استفاده از آن برای شخصی سازی یک تجربه خرید ، پیاده سازی یک بازاریابی بازاریابی،

بهینه سازی قیمت ، برنامه ریزی عرضه کالا و برای بینش مشتری به یادگیری ماشین متکی هستند.

فراورده های نفتی و گازی

شاید از خودتان بپرسید که استفاده یادگیری ماشینی در صنعت نفت و گاز چیست ؟ یافتن منابع انرژی جدید.

تجزیه و تحلیل مواد معدنی موجود در زمین. پیش بینی خرابی سنسور پالایشگاه. پخش ساده روغن برای کارآمدتر

و مقرون به صرفه تر بودن آن. تعداد موارد استفاده از یادگیری ماشین برای این صنعت بسیار گسترده است که هنوز

هم در حال گسترش است.

حمل و نقل

تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی الگوها و روندها ،یک امر مهم در صنعت حمل و نقل است که به کارآمدتر

شدن مسیرها و پیش بینی مشکلات احتمالی برای افزایش سودآوری تکیه دارد. تجزیه و تحلیل داده ها و جنبه های

مدل سازی یادگیری ماشین ابزار مهمی برای شرکت های تحویل ، حمل و نقل عمومی و سایر سازمان های

حمل و نقل است.

متد های یادگیری ماشینی 
یادگیری نظارت شده (Supervised learning )

الگوریتم یادگیری مجموعه ای از ورودی ها را با خروجی های صحیح مربوطه دریافت می کند ، و الگوریتم با

مقایسه خروجی واقعی خود با خروجی های صحیح برای پیدا کردن خطاها می آموزد. سپس مدل را بر این اساس

اصلاح می کند. از طریق روشهایی مانند طبقه بندی ، رگرسیون ، پیش بینی و افزایش شیب ، یادگیری نظارت شده

از الگوهای استفاده می کند تا مقادیر برچسب را بر روی داده های بدون برچسب اضافی پیش بینی کند.

یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-supervised learning)

یادگیری نیمه نظارت شده برای برنامه های مشابه یادگیری نظارت شده استفاده می شود. اما برای آموزش از داده های

دارای برچسب و بدون برچسب استفاده می کند یادگیری نیمه نظارت شده هنگامی مفید است که هزینه های مربوط به

برچسب زدن بسیار بالا باشد تا بتواند یک فرایند آموزش کاملاً برچسب خورده را فراهم کند. نمونه های اولیه این متد

شامل شناسایی چهره شخص در وب کم است.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning)

یادگیری بدون نظارت در برابر داده هایی استفاده می شود که هیچ برچسب ثبت شده ای ندارند.در این حالت به سیستم

“جواب درست” گفته نمی شود. الگوریتم باید مشخص کند آنچه نشان داده شده استدر ست است یا خیر و به بیان دیگر

آن را درک کند. هدف این است که داده ها را کشف کرده و ساختار درون آن پیدا کنیم. یادگیری بدون نظارت بر روی

داده های معامله ای کار می کند.

یادگیری تقویت شده (Reinforcement learning)

یادگیری تقویت شده اغلب برای روباتیک ، بازی و ناوبری استفاده می شود. با یادگیری تقویت ، الگوریتم از طریق

آزمایش و خطا کشف می کند که عملکردها بیشترین پاداش را کسب می کنند. این نوع یادگیری دارای سه مؤلفه اصلی

است: عامل (یادگیرنده یا تصمیم گیرنده) ، محیط (هر کاری که عامل با آن تعامل دارد) و اقدامات (آنچه عامل می تواند

انجام دهد). هدف این است که عامل اقداماتی را انتخاب کند که پاداش مورد انتظار را در مدت زمان مشخصی به

حداکثر برساند. عامل با پیروی از یک سیاست خوب ، خیلی سریعتر به هدف می رسد. بنابراین هدف در یادگیری

تقویت شده یادگیری بهترین خط مشی است.

پس می توانیم نتیجه بگیریم برای اینکه بگوییم یادگیری ماشینی چیست باید جنبه های مختلفی از کاربرد ها متد و روش ها

را در نظر بگیریم

  • برگشت به مقالات
ارسال نظر

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

برچسب ها