همه ما می دانیم که برای استفاده از کامپیوترها و دستگاه های دیجیتال باید آن ها را برنامه ریزی کنیم. در واقع سیستم های کامپیوتری با استفاده از یک الگوریتم و برنامه مشخص به هر ورودی یک پاسخ و خروجی مشخص خواهند داد. ماشین لرنینگ یکی از جدیدترین فناوری های مورد استفاده در دنیای دیجیتال است که باعث می شود سیستم های کامپیوتری بدون نیاز به برنامه نویسی نیز کار کنند. در واقع در این روش ماشین ها بدون نیاز به برنامه نویسی، با استفاده از هوش مصنوعی و الگوهای تکرار، همانند یک انسان نتایج و احتمالات موجود را حدس زده و طبق آن عمل می کنند.
ماشین لرنینگ دقیقا چیست؟
در یادگیری ماشین حجم بسیاری از کار بر عهده خود ماشین که یک سیستم کاملا هوشمند است انجام می شود. در سیستم های دیجیتال شما یک برنامه نوشته شده به سیستم می دهید تا بر روی آن بارگزاری شود. به دستگاه دیجیتال ورودی می دهید و دستگاه بر اساس برنامه خود آن ها را بررسی و آنالیز کرده و خروجی متناسب با آن را به شما خواهد داد.
در ماشین لرنینگ پیدا کردن الگو و برنامه بر عهده خود ماشین است. یعنی شما ورودی و خروجی های متناظر هم را به دستگاه داده و ماشین همانند یک انسان آن را بررسی کرده تا بتواند بهترین الگوی متناسب با آن را پیدا کند. تصور کنید شما بخواهید یک برنامه تحصیلی برای دانش آموزان یک کلاس طراحی کنید. اگر شما یک برنامه از پیش نوشته شده داشته باشید، فاکتورهای ورودی مثلا تعداد ساعت مطالعه دانش آموزان را به برنامه داده و برنامه نتیجه امتحان نهایی را برای شما تخمین خواهد زد.
در ماشین لرنینگ شما تمامی فاکتورهای موثر مانند ساعت مطالعه، نوع کتاب ها، نوع آزمون هایی که دانش آموز باید در آن ها شرکت کند، شیوه مطالعه و غیره و نتایج نهایی آزمون را در اختیار ماشین قرار می دهید. ماشین بر اساس ورودی و خروجی بهترین الگوی ممکن را طراحی کرده تا دانش آموزان به بهترین نمره ممکن برسند.
انواع روش های یادگیری ماشین لرنینگ
ماشین لرنینگ به روش های مختلفی طراحی شده و انجام می شود. درست است که سیستم دیجیتال و ماشین خود وظیفه پیدا کردن الگو و برنامه مناسب را برعهده دارد اما این ماشین نیز به یک مجموعه آموزشی اولیه نیاز دارد تا بداند دقیقا باید انتظار چه نتایج و اطلاعاتی را داشته باشد. ماشین بر اساس نوع آموزش اولیه می تواند حجم زیادی از اطلاعات را بررسی کرده و یک الگو و پیشامد را حدس می زند. به مرور به صورت آزمون و خطا الگوهای حدس زده را اصلاح کرده تا به یک برنامه و الگوریتم کامل و نهایی برسد. انواع آموزش ماشین شامل سه نوع یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری نیمه نظارتی یا تقویتی هستند که هر کدام ویژگی ها، مزایا و معایب خاص خود را دارند.
یادگیری با نظارت
این روش ماشین لرنینگ همانطور که از نام آن پیدا است به یک ناظر و معلم همراه نیاز دارد. برای مثال فرض کنید شما به دنبال پیدا کردن یک دستو پخت (برنامه) یک غذای جدید هستید که چیزی از آن نمی دانید. در این حالت یک سرآشپز در پیدا کردن الگوی مناسب برای پیدا کردن مواد اولیه مورد نیاز، مقدار و نحوه ترکیب آن ها به شما کمک خواهد کرد.
یادگیری بدون نظارت
برخلاف روش بالا، این روش ماشین لرنینگ نیازی به ناظر و همراه ندارد. در این روش ماشین داده های ورودی و خروجی را دریافت کرده، آن ها را دسته بندی می کند و بر اساس ارتباطات بین آن ها یک الگو و برنامه احتمالی را حدس زده و آن را برنامه ریزی می کند.
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی را می تواند قویی ترین و دقیق ترین روش ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی دانست که به طور مداوم بر اساس آزمون خطا به دنبال پیدا کردن بهترین الگوی ممکن می گردد. در این روش ماشین بر اساس نظام پاداش و مجازات عمل می کند، به این ترتیب که در ازای هر پیشرفت کوچک یک پاداش دریافت کرده و در ازای هر خطا و اشتباه خود را مجازات می کند تا در نتیجه به مطلوب ترین نتیجه ممکن برسد.
مدل های مختلف ماشین لرنینگ
بعد از آن که با مفهوم ماشین لرنینگ و انواع روش های یادگیری آشنا شدید، بهتر است بدانید که این تکنولوژی از طریق چه مدل هایی انجام می شود.
شبکه عصبی مصنوعی
یکی از مدل های آموزش ماشین، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که سیستم دیجیتال را مانند مغز و ذهن انسان برنامه ریزی می کند. همانطور که می دانید ذهن همه ما از میلیون ها سلول مغزی تشکیل شده است که حتی باهوش ترین افراد نیز نمی توانند از تمامی ظرفیت آن استفاده کنند. در این روش هوش مصنوعی همانند ذهن انسان اما با ظرفیت استفاده بیشتر طراحی شده تا ماشین بتواند همانند انسان حتی از آن باهوش تر اقدام کند.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق روش پیشرفته تر شبکه عصبی است که می تواند نورون های مغزی را شبیه سازی کرده و همانند رایانه های بسیار قوی حجم زیادی از اطلاعات را بررسی و آنالیز کند. این روش می تواند بسیاری از اطلاعات محیطی مانند صوت، تصویر، دما، و هر فاکتور دیگر را بررسی کرده و بهترین نتیجه ممکن را ارائه خواهد داد.
مدل ماشین بردار پشتیبانی
در این روش، ماشین سعی می کند بهترین خط را برای جدا کردن داده ها پیدا کرده و آن ها را بررسی کند.
مزایای استفاده از یادگیری ماشین
این روش در هوش مصنوعی می تواند مزایای بسیاری به دنبال داشته باشد. یکی از مزایای این روش بالا بردن دقت است. دقت انسانی وابسته به شرایط بسیاری از جمله حالات روحی و میزان خستگی فرد است. اما ماشین لرنینگ بدون هیچ کدام از این عوامل با دقت بالا و بدون نقص عمل می کند.
کاهش هزینه های نیروی انسانی از دیگر مزایای است که باعث کاهش هزینه های پروژه، شرکت و یا کارخانه شما خواهد شد. ماشین دارای تکرارپذیری بالا است، یعنی می تواند یک عمل را صدها بار و حتی بیشتر بدون هیچ گونه خطا و یا خستگی انجام دهد تا بهترین الگوی ممکن را شناسایی کند.
کاربردهای یادگیری ماشین
ماشین لرنینگ این روزها در زمینه های مختلف دیجیتال مارکتینگ، صنعت، علم پزشکی، تجهیزات نظامی و بسیاری جنبه های دیگر مورد استفاده قرار می گیرد. در علم پزشکی از این روش می توان برای تشخیص سن و جنسیت اجسادی که قابل شناسایی نیستند، تشخیص بیماری، انتخاب بهترین و کوتاه ترین روش درمان و غیره استفاده کرد.
از دیگر کاربرد های یادگیری ماشین استفاده در دنیای اینترنت است. اگر شما در یکی از صفحات مجازی فعال باشید، متوجه شده اید که اپلیکیشن با توجه به سابقه شما در لایک ها، کامنت ها و دوستانتان، به شما صفحات و افرادی را پیشنهاد می دهد که احتمالا به آن علاقه مند هستید.
از طرف دیگر زمانی که در جست و جوی یک مطلب خاص در موتورهای جست و جو مانند گوگل هستید، گوگل موارد مشابه دیگری را که احتمالا مناسب شما باشد، نشان خواهد داد.
کنترل ربات از دیگر مزایای ماشین لرنینگ است که کنترل ربات طراحی شده توسط انسان را برعهده گرفته و دستورات لازم و مورد نیاز را به آن می دهد.
نظر دهید
با استفاده از فرم نظردهی زیر به بهبود خدمات کمک کنید.