یادگیری ماشین چیست و چه کاربردهایی دارد؟

آیا رایانه‌ها نیز مانند انسان آموزش پذیرند؟ و قابلیت و توانایی یادگیری را دارند؟ جواب مثبت است. یادگیری ماشین یا ماشین‌لرنینگ یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی میباشد(هوش مصنوعی: هر تکنیک و برنامه و الگوریتمی‌که باعث می‌شود ماشین‌ها رفتاری مثل انسان‌ها داشته باشند و هوشمندانه و با فکر عمل کنند.)، و هدفش ساخت و طراحی برنامه‌هایی رایانه‌ای است که بتوانند بیاموزند و متناسب با آن بدون دخالت انسان عمل کنند. در ادامه مطالبی در خصوص یادگیری ماشین و اهمیت و کاربرد آن و همچنین بیان ساده از نحوه یادگیری ماشین ارائه میدهیم. علم یادگیری ماشین علم جدیدی نیست ولی علمی‌است که اخیرا پیشرف‌های بسیاری پیدا کرده است. تلفیق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند ماشین‌ها را برای پردازش حجم زیادی از داده‌ها و اطلاعات آماده کند.

یادگیری ماشین (machine learning)

در یادگیری‌ماشین (Machine Learning) رایانه‌ها مباحث جدید را یاد می‌گیرند و بر حسب تجربه بهبود پیدا می‌کنند و بدون برنامه‌ریزی مستقیم برای انجام هر کاری تنها با یک‌سری الگوریتم‌های عمومی‌قادر خواهند بود درشرایط تصمیم‌گیری هوشمندانه عمل کنند. در این روش هدف این است که رایانه‌ها بتوانند بصورت خودکار از داده‌های ورودی یاد بگیرند و برای انجام کارهای مشخص بدون کمک و نظارت انسان سریع و هوشمندانه عمل کنند.

اهمیت یادگیری ماشین

در یادگیری ماشین بیان شد ماشین‌ها داده‌ها را دریافت می‌کنند آنها را دسته بندی می‌کنند و برای آن‌ها الگوریتم می‌سازند، حال در دنیای امروز با افزایش داده‌ها این تکنیک بیش از پیش برای انجام امور احساس می‌شود. همچنین استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین این امکان را می‌دهد نتایج بهتری از داده‌ها استخراج نمود. ماشین‌های یادگیرنده امکان بهره‌برداری سریع‌تر و بهینه‌تر از داده‌ها را به ما می‌دهند. این ماشین‌ها به کسب و کارها و سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که از داده‌ها خروجی‌های سودمند را دریافت کنند و یادگیری ماشین با تقلید از کار انسان می‌تواند بسیاری از کارهای تکرار شونده و معمول را با دقت بالاتری نسبت به انسان انجام دهد.

کاربردهای یادگیری ماشین

امروزه یادگیری ماشین در تمام زندگی روزمره ما وجود دارد و ما روزانه از این الگوریتم‌ها بارها استفاده میکنیم. پیشنهادهای موتور جستجو گوگل یا دیجی کالا یا بسیاری از شبکه‌های اجتماعی که بر اساس علاقه و سرچ‌های ما ارائه میدهند و … این تکنولوژی‌ها بسیار کمک کننده هستند تا جایی که ما دلمان می‌خواهد بسیاری از ابزارهای اطرافمان هوشمندتر شوند مثلا تلویزیون‌مان حواسش به سریالی که هر هفته میبینیم و یا مسابقات بازی تیم‌های محبوبمان باشد و اگه حواسمان به زمان پخش برنامه نبود به گوشی همراهمان پیام دهد که برنامه مورد علاقه شما شروع شده

نحوه عملکرد فناوری یادگیری ماشین

در واقع یادگیری ماشین و هوشمند کردن آن از طریق آموزش به ماشین انجام می‌شود و با برنامه‌نویسی مستقیم بسیار تفاوت دارد. در برنامه‌نویسی مستقیم برای هر الگوریتمی‌تعداد زیادی تکنیک‌هایی از قبیل اگر …. آنگاه …. کد‌نویسی شده و با ورود داده، ماشین همه این اگوریتم‌ها را باید بررسی کند تا به جواب برسد یعنی ما الگوریتم را به ماشین می‌دهیم و داده را هم همینطور تا ماشین بتواند به جواب برسد و باید آنقدر قوانین تنظیم کنیم تا همه حالت‌های ممکن را پوشش دهد برای مثال وقتی تصویر موز را به عنوان داده به همراه مثلا تصویر سیب به آن می‌دهیم و می‌خواهیم موز را تشخیص دهد باید برنامه‌ای داشته باشد که آنکه زرد است. آنونوقت اگر سیب هم زرد باشد یک برنامه دیگر آنکه مستطیل است اگه کال بود و یا اگر پوسیده بود و … برنامه جداگانه میبایست نوشته شود. و در واقع این کار به معنای هوشمند کردن ماشین نیست بلکه در واقع انسان هوشمندی بوده که همه این کدنویسی و برنامه‌ها را برای تشخیص و گرفتن خروجی نام موز برای آن تعریف کرده است.

یادگیری ماشین را می‌توانیم به یادگیری در کودکان شبیه دانست یعنی داده و جواب را به آنها می‌دهیم آموزش می‌دهیم هر وقت این مورد را دیدید و یا شنیدید جواب این مورد می‌باشد. برای مثال تصویر و یا شکل موز را به عنوان داده ورودی نشان (کودک و یا الگوریتم ML) می‌دهیم و یادآوری می‌کنیم هر وقت این تصویر را مشاهده نمودی جواب موز است.

همانطور که به کودک یاد می‌دهیم الگوریتم یادگیری ماشین هم یک‌سری پارامتر دارد وقتی ما داده را به الگوریتم می‌دهیم آنقدر تغییر می‌کند تا یاد می‌گیرد. دقیقا مثل مغز کودک که بارها موز را می‌بیند و تصاویرش را از اطراف، عکس، فیلم و یا کارتن مشاهده می‌کند و با اعلام اینکه این موز می‌باشد مغز این موضوع رو یاد می‌گیرد.

به اینصورت که ما داده ورودی(تصویر موز) همراه با داده خروجی(نام موز) را به برنامه رایانه میدهیم تا الگوریتم را بسازد و حالا با دانستن این موضوع هر تصویری که به رایانه بدهیم تصاویر بسیار زیاد و درهم و برهم و تار و محو و … تصویر موز رو می‌تواند تشخیص بدهد و برای مثال تعداد دقیق آن را هم اعلام کند. کاری که شاید انسان به خاطر خطای انسانی، خستگی چشم و … نتواند.

داده در ماشین لرنینگ

• داده‌ها در Machine learning می‌توانند به شکلهای مختلفی باشند شامل تصویر، صوت، متن، سیگنال، عدد، …
• داده‌ها در یادگیری ماشین بسیار مهم هستند.

همانگونه که بیان شد یادگیری از طریق داده‌ها انجام می‌شوند بنابراین هر چه داده‌ها بهتر باشند احتمالا الگوریتم بهتری رو یاد‌می‌گیرندو ماشین می‌تواند در شرایط تصمیم‌گیری بدون برنامه مستقیم (که اگه این طور شد آنگاه این کار را انجام بده) خودش تصمیم بگیرد و هوشمندانه عمل کند.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

در دنیای امروز با توجه به حجم داده‌های گسترده‌ای که تولید می‌شود نیاز ما به ماشین‌های یادگیرنده‌ای که بتوانند از حجم زیاد داده‌ها آنها را تحلیل و دسته‌بندی کنند و نتایج مطلوبی را استخراج کنند بسیار مورد توجه می‌باشد. پیشرفت‌هایی که ما را قادر می‌سازد حجم و تنوع بالایی از داده‌ها را از طریق ایمیل‌ها، دوربین‌ها و … دریافت کنیم و با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری‌ماشین نتایج بهتری از این اطلاعات استخراج نماییم. به همین دلیل امروزه اکثر سازمان‌ها و کسب و کارها تقریبا در هر صنعتی امکان بهره‌برداری از این تکنولوژی پیشرفته را دارند.