ماشین لرنینگ دانش مبتنی بر هوش مصنوعی است که به کمک آن، سیستم‌ها بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، قادر به یادگیری از طریق داده‌های اولیه و بهبود عملکرد خود هستند. یادگیری ماشین بر الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی استوار است و با تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها و روندها، می‌تواند با دقت بالایی پیشبینی و تصمیم‌گیری کند. اهمیت Machine Learning به دلیل توانایی آن در حل مسائل پیچیده و متنوع است.
فهرست مطالب این مقاله:
- یادگیری ماشین چیست؟
- یادگیری ماشین چطور کار می‌کند؟
- انواع یادگیری ماشین
- الگوریتم های یادگیری ماشین
- کاربرد ماشین لرنینگ
- جمع‌بندی
- سوالات پرتکرار
در عصر دیجیتال، درک فناوری‌هایی نوآورانه یک ضرورت است. یکی از فناوری‌های موثر در تحول دنیای دیجیتال، یادگیری ماشین است. یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، تجارت، بانکداری، پردازش تصاویر، ترجمه خودکار و ... مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از ماشین لرنینگ، می‌توان عملکرد سیستم‌ها را بهبود داد، هزینه‌ها را کاهش داد و نتایج سریع‌تر و دقیق‌تری بدست آورد. در این مقاله ضمن بررسی معنی Machine Learning، راهنمای جامعی را به علاقه‌مندان ارائه می‌دهیم.
یادگیری ماشین چیست؟
مخفف ML، کوتاه شده عبارت Machine Learning و به معنای یادگیری ماشین است. یادگیری ماشین یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که برای انجام وظایف پیچیده، به نحوی مشابه با عملکرد انسان، استفاده می‌شود. مفهوم Machine Learning، به توانایی یک سیستم (ماشین) برای تقلید رفتار هوشمندانه انسان اشاره دارد. در دهه 1950، آرتور ساموئل (پیشگام هوش مصنوعی) تعریف اصطلاح ML را به صورت "زمینه‌ای که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد" ارائه کرد.
در بسیاری از موارد، نوشتن برخی از برنامه‌های پیچیده برای کامپیوتر زمان‌بر یا حتی غیرممکن است، مانند یک برنامه کامپیوتری برای تشخیص تصاویر افراد مختلف! اگرچه انسان‌ها می‌توانند به راحتی این کار را انجام دهند، اما سخت است که به کامپیوتر بگوییم چطور این کار را انجام دهد. بنابر تعریف یادگیری ماشین، این فناوری به کامپیوترها اجازه می‌دهد از طریق تجربه خودشان، برنامه‌ریزی را یاد بگیرند.
در همین رابطه بخوانید:
- هوش مصنوعی جامع (AGI) چیست و چرا باید نگران آن باشیم؟
- با بهترین ابزار های هوش مصنوعی (AI) در سال 2023 آشنا شوید
یادگیری ماشین چطور کار می‌کند؟
روش کار ماشین لرنینگ، شامل یک فرآیند مرحله به مرحله است که داده‌های خام را به اطلاعات و روندهای ارزشمند تبدیل می‌کند. در ادامه روند عملکرد یادگیری ماشین را بررسی و تحلیل میکنیم.
1. جمع‌آوری داده
مرحله اول فرآیند یادگیری ماشین، جمع‌آوری داده است. داده‌ها، اساس یادگیری ماشین هستند. کیفیت و حجم داده‌ها می‌تواند به طور مستقیم بر عملکرد مدل تأثیر بگذارد. داده می‌تواند از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، تصاویر، فایل‌های صوتی یا حتی سایت‌ها جمع‌آوری شوند. بعد از جمع‌آوری داده‌ها باید آن‌ها را برای ارائه به مدل آماده کرد. این فرآیند شامل تبدیل داده‌ها به یک فرمت مناسب مانند یک فایل CSV یا یک دیتابیس است.
2. پیش‌پردازش داده
پیش‌پردازش داده یک مرحله اساسی در فرآیند یادگیری ماشین است. این مرحله، شامل پاکسازی داده‌ها (حذف داده‌های تکراری و اصلاح خطاها)، بررسی و جایگزینی داده‌های حذف شده و نرمال‌سازی داده‌ها (تبدیل مقیاس داده‌ها به یک فرمت استاندارد) می‌شود. پیش‌پردازش، کیفیت داده‌ها را افزایش می‌دهد و اطمینان می‌دهد که مدل یادگیری ماشین می‌تواند آن را به درستی تفسیر کند. این مرحله می‌تواند به طور قابل توجهی دقت مدل را افزایش دهد. روش‌های یادگیری ماشین با پایتون، می‌توانند در پیش پردازش داده‌ها موثر باشند.
در همین رابطه بخوانید:
- معایب، مضرات و خطرات هوش مصنوعی برای بشریت
- هر آنچه باید در مورد مدل زبان بزرگ هوش مصنوعی GPT-5 بدانید
3. انتخاب مدل و الگوریتم مناسب
بعد از آماده‌سازی داده، باید یک مدل یادگیری ماشین انتخاب کرد. مدل‌های مختلفی برای انتخاب وجود دارند که بر اساس الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، درخت‌های تصمیم و شبکه‌های عصبی کار می‌کنند. انتخاب مدل به نوع داده‌ها و مسئله‌ای که سعی در حل آن دارید، بستگی دارد. عواملی که باید هنگام انتخاب یک مدل در نظر گرفته شوند شامل حجم و نوع داده‌ها، پیچیدگی مسئله و منابع محاسباتی موجود است.
4. آموزش مدل
پس از انتخاب مدل مناسب، باید مدل را با داده‌های آماده‌شده، آموزش داد. فرآیند آموزش، شامل ارائه داده به مدل و تنظیم پارامترهای داخلی مدل به منظور پیشبینی بهتر خروجی است. در طول آموزش، باید از بیش‌برازش (حالتی که مدل درباره داده‌های آموزش خوب و درباره داده‌های جدید، بد عمل می‌کند) و کم‌برازش (حالتی که مدل هم درباره داده‌های آموزش و هم درباره داده‌های جدید بد عمل می‌کند) پرهیز شود.
5. ارزیابی مدل
بعد از آموزش مدل و پیش از استقرار آن، لازم است عملکرد آن را ارزیابی کنید. این ارزیابی شامل آزمایش مدل بر روی داده‌های جدیدی است که در طول آموزش، ارائه نشده‌اند. معیارهای متداول برای ارزیابی عملکرد یک مدل شامل دقت (برای مسائل طبقه‌بندی)، دقت و بازخوانی (برای مسائل طبقه‌بندی دودویی) و میانگین مربعات خطا (برای مسائل رگرسیون) است.
6. تنظیم و بهینه‌سازی پارامترها
پس از ارزیابی مدل، ممکن است نیاز به تنظیم پارامترهای مدل وجود داشته باشد تا عملکرد آن بهبود یابد. این فرآیند به عنوان تنظیم پارامتر یا بهینه‌سازی هایپرپارامتر شناخته می‌شود. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر شامل جستجوی شبکه‌ای (امتحان کردن ترکیب‌های مختلفی از پارامترها) و اعتبارسنجی متقابل است. منظور از اعتبارسنجی متقابل، حالتی است که داده‌ها را به زیرمجموعه‌هایی تقسیم می‌کنید و مدل خود را روی هر زیرمجموعه آموزش می‌دهید تا اطمینان حاصل کنید که بر داده‌های مختلف خوب عمل می‌کند.
7. استقرار و پیشبینی
هنگامی که مدل آموزش دید و بهینه‌سازی شد، آماده می‌شود که پیش‌بینی‌ها را بر روی داده‌های جدید انجام دهد. این فرآیند شامل ارائه داده‌های جدید و استفاده از خروجی مدل برای تصمیم‌گیری یا تجزیه و تحلیل بیشتر با هدف ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. استقرار مدل شامل یکپارچه‌سازی آن در یک محیط تولید است که می‌تواند داده‌های واقعی را پردازش کرده و خروجی‌ها را به صورت زمان‌واقعی ارائه دهد. این فرآیند به طور معمول به عنوان MLOps شناخته می‌شود.
انواع یادگیری ماشین
یادگیری ماشین، بر اساس سیستم یادگیری و داده‌ها، به طور کلی به سه نوع تقسیم می‌شود؛ یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. در ادامه هر کدام را دقیق‌تر بررسی میکنیم.
یادگیری نظارت‌شده
یادگیری نظارت‌شده (Supervised learning) پرکاربردترین نوع یادگیری ماشین است. در این رویکرد، مدل بر روی مجموعه داده‌های برچسب‌دار، آموزش داده می‌شود. به عبارت دیگر، در این روش داده‌ها با یک برچسب همراه هستند و مدل برای پیشبینی آن‌ها تلاش می‌کند. برچسب‌ها، می‌توانند انواع مختلفی (مانند برچسب دسته‌بندی یا اعداد خاص) داشته باشند. مدل در طول فرآیند آموزش، یک نگاشت بین ورودی‌ها (ویژگی‌ها) و خروجی (برچسب‌ها) ایجاد می‌کند. پس از آموزش، مدل می‌تواند خروجی را برای داده‌های جدید و ناشناخته پیشبینی کند.
مثال‌های معمول از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده، شامل رگرسیون خطی برای مسائل رگرسیون و رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و ماشین‌های بردار پشتیبان برای مسائل طبقه‌بندی هستند. در عمل، این روش شبیه فرآیند شناسایی تصویر است که در آن مجموعه‌ای از تصاویر وجود دارد که با عناوینی مانند "گربه"، "سگ" و ... برچسب‌گذاری شده‌اند، یک مدل نظارت‌شده، می‌تواند تصاویر جدید را به درستی تشخیص دهد و دسته‌بندی کند.
در همین رابطه بخوانید:
- همه چیز درباره هوش مصنوعی سنتزیا (Synthesia AI)
- آشنایی با هوش مصنوعی جاسپر (Jasper AI)
یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning)، به معنای آموزش مدل بر روی مجموعه داده‌های بدون برچسب است. در این حالت، خود مدل باید الگوها و روابط موجود در داده‌ها را پیدا کند. این نوع یادگیری اغلب برای خوشه‌بندی و کاهش بعد استفاده می‌شود. خوشه‌بندی شامل گروه‌بندی نقاط داده مشابه است و کاهش بعد، به معنای کاهش تعداد متغیرهای تصادفی مورد بررسی با گرفتن مجموعه‌ای از متغیرهای اصلی است.
مثال‌های معمول از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت شامل k-means برای مسائل خوشه‌بندی و تجزیه و همچنین تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای مسائل کاهش بعد هستند. یادگیری بدون نظارت در حوزه بازاریابی برای تقسیم مشتریان شرکت‌ها استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ماشین لرنینگ بدون هیچ برچسب از پیش تعیین شده، صرفا با مطالعه الگوهای خرید، داده‌های جمعیتی و سایر اطلاعات، می‌تواند مشتریان را به گروه‌هایی که رفتارهای مشابهی دارند، دسته‌بندی کنند.
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) نوع دیگری یادگیری ماشین است که در آن مدل ضمن تعامل با محیط خود، تصمیم‌گیری را یاد می‌گیرد. در این حالت، مدل برای اقداماتی که انجام می‌دهد با افزایش یا کاهش امتیاز، پاداش یا جریمه دریافت می‌کند و به طور کلی، هدف آن افزایش کل پاداش است.
یادگیری تقویتی برخلاف یادگیری نظارت‌شده و یادگیری بدون نظارت، به‌ویژه برای مسائلی که داده‌ها به‌صورت متوالی هستند و تصمیم گرفته‌شده در هر مرحله بر نتایج آینده تاثیر می‌گذارد، مناسب است. مثال‌های معمول از یادگیری تقویتی شامل بازی‌ها، رباتیک، مدیریت منابع و ... می‌شود.
الگوریتم های یادگیری ماشین
الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، بر اساس انواعی که در بخش قبل توضیح دادیم، موارد مختلفی را شامل می‌شوند. مهمترین الگوریتم های یادگیری ماشین، عبارت‌اند از:
1. رگرسیون خطی
رگرسیون خطی یک الگوریتم ساده و قابل تفسیر است که یک رابطه خطی بین متغیرهای وابسته و مستقل برقرار می‌کند. هدف این الگوریتم، پیشبینی مقدار عددی برای متغیر وابسته است.
2. رگرسیون لجستیک
این الگوریتم برای مسائل دسته‌بندی استفاده می‌شود و مقادیر خروجی در محدوده 0 و 1 قرار می‌گیرند. الگوریتم رگرسیون لجستیک بر اساس تابع لجستیک، احتمال تعلق یک نمونه به یک کلاس را محاسبه می‌کند.
3. درخت تصمیم
در این الگوریتم، یک درخت تصمیم با استفاده از قوانین و شرایطی که از داده‌های قبلی استخراج شده‌اند، ساخته می‌شود. درخت تصمیم در یادگیری ماشین، نوعی از یادگیری نظارت‌شده است که در آن، مدل بر اساس پاسخ‌های قبلی، پاسخ‌های آینده را پیشبینی می‌کند.
4. نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
این الگوریتم بر اساس شباهت نمونه‌ها عمل می‌کند. وقتی یک نمونه جدید وارد می‌شود، K نمونه نزدیک به آن پیدا می‌شوند و بر اساس آن‌ها، برچسب نمونه جدید تعیین می‌شود.
5. بردار پشتیبان
الگوریتم بردار پشتیبان، به صورت یک الگوریتم با قابلیت دسته‌بندی استفاده می‌شود. بردارهای پشتیبان، بیشترین فاصله بین دو دسته از نمونه‌ها را پیدا می‌کنند و برای تعیین دسته‌بندی به شکل بهینه استفاده می‌شوند.
6. K-means
این الگوریتم یادگیری بدون نظارت، برای خوشه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. در این روش، داده‌ها به گروه‌های مشابه تقسیم می‌شوند و مرکز هر گروه به عنوان مرکز خوشه در نظر گرفته می‌شود.
کاربرد ماشین لرنینگ
ورود ماشین لرنینگ به زمینه‌های مختلف، تغییرات اساسی در فرآیندهای سنتی ایجاد کرده و راه را برای نوآوری باز کرده است. در ادامه، کاربرد ماشین لرنینگ در زمینه‌های مختلف را بررسی میکنیم.
بهداشت
یادگیری ماشین در حوزه بهداشت، برای پیشبینی شیوع بیماری‌ها، شخصی‌سازی برنامه‌های درمانی بیماران و بهبود دقت تصاویر پزشکی استفاده می‌شود. به عنوان مثال، فناوری DeepMind Health شرکت گوگل، مدل‌های یادگیری ماشین را برای شناسایی بیماری‌ها و بهبود روند مراقبت از بیماران، به پزشکان ارائه می‌دهد.
اقتصاد
حوزه اقتصاد نیز به طور قابل توجهی از یادگیری ماشین بهره می‌برد. در حوزه‌های مالی و اقتصادی، ماشین لرنینگ برای رتبه‌دهی اعتباری، معاملات بر اساس الگوریتم و شناسایی تخلفات مالی استفاده می‌شود. یک نظرسنجی که اخیرا انجام شده، نشان می‌دهد که 56% مدیران اجرایی در سطح جهانی، گفته‌اند که از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین در برنامه‌های اجرایی آن‌ها برای مبارزه با جرم مالی استفاده می‌شود.
در همین رابطه بخوانید:
- آشنایی با هوش مصنوعی DoNotPay؛ ربات حقوقی که به شما در حل مشکلات روزمره کمک می‌کند
- تکنولوژی دیپ فیک چیست؟ چطور DeepFake بسازیم؟
حمل و نقل
یادگیری ماشین انقلابی در صنعت خودروسازی نیز ایجاد کرده است. شرکت تسلا از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تفسیر داده‌های حسگرها به صورت بلادرنگ (Real-time) استفاده می‌کنند که این امکان را به خودروهای تسلا می‌دهد تا اشیاء را تشخیص دهند، تصمیمات هوشمندانه بگیرند و به طور خودکار در مسیرهای مختلف حرکت کنند. به طور مشابه، اداره حمل و نقل سوئد نیز اخیراً برای بهینه‌سازی مدیریت زیرساخت جاده‌های کشور با متخصصان این حوزه شروع به همکاری کرده است.
سیستم‌های پیشنهاددهنده
سیستم‌های پیشنهاددهنده، از کاربردهای مهم یادگیری ماشین هستند. شرکت‌هایی مانند نتفلیکس و آمازون از Machine Learning برای تجزیه و تحلیل رفتار گذشته مشتریان استفاده می‌کنند و محصولات یا فیلم‌هایی را که ممکن است دوست داشته باشند، به آن‌ها پیشنهاد می‌دهند.
دستیارهای صوتی
دستیارهای صوتی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل از یادگیری ماشین برای درک دستورات صوتی کاربران و ارائه پاسخ‌های مناسب استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها، به طور مداوم از تعامل با کاربران برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند. در حقیقت این سیستم‌ها ضمن انجام دستورات کاربران، آموزش هم می‌بینند.
شناسایی تقلب و تخلفات
بانک‌ها و موسسات اعتباری از یادگیری ماشین برای شناسایی تراکنش‌های تقلبی استفاده می‌کنند. سیستم‌های مبتنی بر ماشین لرنینگ در بانک‌ها با تجزیه و تحلیل الگوهای رفتار عادی و غیرعادی، می‌توانند فعالیت مشکوک را به صورت بلادرنگ (Real-time) تشخیص دهند. این سیستم‌ها پس از مشاهده چندین روند عادی و مواردی از تخلفات مالی، یاد می‌گیرند که چه رفتارهایی را عادی و چه رفتارهایی را تخلف و تقلب تشخیص دهند.
رسانه‌های اجتماعی
شبکه‌های اجتماعی، نمونه‌هایی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کرده‌اند. پلتفرم‌های اجتماعی، رفتار هر کاربر را به طور جداگانه مورد بررسی قرار می‌دهند و محتوای موردعلاقه او را در بخش feed یا explore نمایش می‌دهند. از دیگر کاربردهای ماشین لرنینگ در رسانه‌های اجتماعی، می‌توان به سیستم فیلترینگ محتوای نامناسب اشاره کرد.
با توجه به پتانسیل فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ و روند رو‌به‌پیشرفت آن‌ها، می‌توان گفت که کاربردهای این فناوری‌ها، به همین زمینه‌ها محدود نمی‌شود و در آینده شاهد ورود آن به بسیاری از زمینه‌های علمی و کسب و کارها خواهیم بود.
جمع‌بندی
در این مقاله، یادگیری ماشین را از جنبه‌های مختلفی مانند روش عملکرد، انواع، الگوریتم‌ها، کاربردها و ... بررسی کردیم. اگر به زمینه یادگیری ماشین علاقه‌مند هستید، مطالعه چند کتاب یادگیری ماشین می‌تواند شما را به درک عمیق‌تری از این فناوری برساند.
سوالات پرتکرار
ماشین لرنینگ چیست؟
ماشین لرنینگ، یک فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا بدون برنامه نویسی، بر اساس داده‌ها و روندهای قبلی، برای روندهای آینده تصمیم بگیرند.
چهار اصل یادگیری کاشین چیست؟
این اصول شامل یادگیری نظارت‌شده، یادگیری نیمه‌نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی است.
کدام زبان برنامه نویسی برای ماشین لرنینگ بهتر است؟
با توجه به روند یادگیری آسان زبان برنامه نویسی پایتون و کاربرد فراوان آن در ماشین لرنینگ، یکی از زبان‌های مناسب برای یادگیری و پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر ماشین لرنینگ است.
مهمترین کاربرد ماشین لرنینگ چیست؟
ماشین لرنینگ کاربردهای فراوانی دارد و مهمترین کاربردهای آن پیشبینی، تصمیم‌گیری، شناسایی و کاهش خطا، خودکارسازی فرآیندها و افزایش سرعت و دقت انجام امور است.
نظر خود را اضافه کنید.
برای ارسال نظر وارد شوید
ارسال نظر بدون عضویت در سایت