یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشین یکی از پرکاربردترین شاخه‌های هوش مصنوعی است. این فناوری نقش مهمی در برنامه‌های مدرن دارد و امکان خودکارسازی و تحلیل پیشرفته داده‌ها را فراهم می‌کند. در این مقاله، بررسی خواهیم کرد که یادگیری ماشین چیست، چگونه کار می‌کند، انواع آن و چه کاربردهایی در دنیای واقعی دارد.
یادگیری ماشین یک شاخه از هوش مصنوعی است که بر اساس الگوریتم‌ها آموزش دیده بر روی مجموعه داده‌ها عمل می‌کند تا مدل‌هایی ایجاد کند که قادر به انجام وظایفی باشند که به‌طور سنتی نیازمند هوش انسانی هستند. این وظایف شامل طبقه‌بندی تصاویر، تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی قیمت‌ها می‌شود. به عنوان یکی از رایج‌ترین اشکال هوش مصنوعی، یادگیری ماشین بسیاری از خدمات دیجیتال و محصولاتی که افراد روزانه استفاده می‌کنند، را به حرکت در می‌آورد.
در این راهنما، ما نحوه عملکرد یادگیری ماشین، دسته‌بندی‌های مختلف آن و کاربردهای واقعی آن را بررسی خواهیم کرد. علاوه بر این، به مزایا و چالش‌های مرتبط با این فناوری نیز خواهیم پرداخت. اگر به افزایش تخصص خود در زمینه یادگیری ماشین علاقه دارید، ممکن است به دوره زیر نیاز داشته باشید.
▶️ مشاهده دوره: یادگیری ماشین از صفر تا صد - هوش مصنوعی، پایتون و R + جایزه ChatGPT [2023]
تعریف یادگیری ماشین
یادگیری ماشین حوزه‌ای تخصصی در هوش مصنوعی (AI) است که از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که با مجموعه داده‌ها آموزش دیده‌اند تا مدل‌های خودآموز را توسعه دهند. این مدل‌ها می‌توانند نتایج را پیش‌بینی کنند و اطلاعات را طبقه‌بندی کنند بدون اینکه به ورودی انسانی نیاز داشته باشند. یادگیری ماشین امروزه در صنایع مختلف به کار می‌رود و محصولات را بر اساس سابقه خرید کاربران پیشنهاد می‌دهد، روندهای بازار سهام را پیش‌بینی کرده و متون را بین زبان‌های مختلف ترجمه می‌کند.
در زبان روزمره، اصطلاحات "یادگیری ماشین" و "هوش مصنوعی" اغلب به جای یکدیگر به کار می‌روند، زیرا یادگیری ماشین بخش مهمی از راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. بااین‌حال، این دو مفهوم از یکدیگر متمایز هستند. هوش مصنوعی به هدف گسترده‌تر ایجاد سیستم‌هایی با توانایی‌های شناختی شبیه به انسان اشاره دارد، در حالی که یادگیری ماشین به‌طور خاص بر استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های مبتنی بر داده تمرکز دارد و این هدف را محقق می‌کند.
▶️ مشاهده دوره مبانی هوش مصنوعی: یادگیری ماشین
🔷 بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی چیست؟ تعریف، کاربردها و انواع
مثال‌ها و کاربردها
یادگیری ماشین یکی از پرکاربردترین فناوری‌های هوش مصنوعی در دنیای امروز است. برخی از رایج‌ترین کاربردهای آن شامل موارد زیر می‌شود:
موتورهای پیشنهاددهی که بر اساس ترجیحات کاربران، محصولات، موسیقی یا فیلم‌ها را پیشنهاد می‌دهند. این فناوری در پلتفرم‌هایی مانند آمازون، اسپاتیفای و نتفلیکس استفاده می‌شود.
نرم‌افزارهای تشخیص گفتار که دستورات صوتی یا یادداشت‌های صوتی را به متن تبدیل می‌کنند و در دستیارهای مجازی و سرویس‌های تبدیل گفتار به متن به کار می‌روند.
سیستم‌های شناسایی تقلب که در بانک‌ها برای تشخیص و علامت‌گذاری خودکار تراکنش‌های مالی مشکوک استفاده می‌شوند.
خودروهای خودران و ویژگی‌های کمکی رانندگی که با استفاده از فناوری‌هایی مانند تشخیص نقاط کور و ترمز خودکار، ایمنی وسایل نقلیه را افزایش می‌دهند.
یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند؟
یادگیری ماشین در عین سادگی، پیچیدگی‌های خاص خود را دارد. در هسته اصلی آن، الگوریتم‌هایی قرار دارند که مجموعه‌ای از قوانین و دستورالعمل‌ها را دنبال می‌کنند و با استفاده از داده‌های گذشته بهبود می‌یابند تا در مواجهه با داده‌های جدید، پیش‌بینی کرده و طبقه‌بندی انجام دهند. به‌عنوان‌مثال، یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌تواند با آموزش روی هزاران تصویر برچسب‌گذاری‌شده از گل‌ها، ویژگی‌های متمایز هر نوع گل را یاد بگیرد و در تصاویر جدید، آن‌ها را شناسایی کند.
برای عملکرد دقیق، این الگوریتم‌ها باید بارها اصلاح شوند تا مجموعه‌ای جامع از دستورالعمل‌ها را به دست آورند که به آن‌ها امکان عملکرد صحیح را بدهد. پس از آموزش کافی، این الگوریتم‌ها به مدل‌های یادگیری ماشین تبدیل می‌شوند که برای انجام وظایف خاصی مانند دسته‌بندی تصاویر، پیش‌بینی قیمت مسکن یا انجام حرکات شطرنج طراحی می‌شوند.
در برخی موارد، چندین الگوریتم روی هم قرار می‌گیرند و شبکه‌های پیچیده‌ای را تشکیل می‌دهند که می‌توانند وظایف پیشرفته‌تری را انجام دهند. این روش که با نام یادگیری عمیق شناخته می‌شود، به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که کارهایی بسیار پیشرفته مانند تولید متن شبیه به انسان و قدرت‌بخشیدن به چت‌بات‌ها را انجام دهند.
اگرچه اصول اولیه یادگیری ماشین ساده است، اما مدل‌های حاصل از آن می‌توانند بسیار پیچیده باشند و به حل چالش‌های پیشرفته در صنایع مختلف کمک کنند.
تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
در هنگام بررسی یادگیری ماشین، احتمالاً با اصطلاح یادگیری عمیق نیز روبه‌رو خواهید شد. این دو مفهوم ارتباط نزدیکی با یکدیگر دارند، اما از نظر ساختار و عملکرد، تفاوت‌هایی دارند.
یادگیری ماشین به استفاده کلی از الگوریتم‌ها و داده‌ها برای ایجاد سیستم‌های خودمختار یا نیمه‌خودمختار اشاره دارد. در مقابل، یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود که الگوریتم‌ها را در قالب شبکه‌های عصبی سازمان‌دهی می‌کند و مکانیسم پردازش مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند. این شبکه‌های عصبی به ماشین‌ها امکان می‌دهند که وظایف پیچیده‌تری مانند تشخیص تصاویر، ترجمه زبان و پردازش زبان طبیعی را انجام دهند.
انواع یادگیری ماشین
انواع مختلف یادگیری ماشین فناوری‌های دیجیتال زیادی را که روزانه از آن‌ها استفاده می‌کنیم، پشتیبانی می‌کنند. در حالی که هدف همه این انواع ایجاد سیستم‌هایی است که بدون دخالت انسانی کار کنند، روش‌های آن‌ها متفاوت است. در ادامه، به بررسی چهار نوع اصلی یادگیری ماشین که امروزه استفاده می‌شوند، پرداخته‌ایم.
1. یادگیری ماشین نظارت‌شده
در یادگیری نظارت‌شده، الگوریتم‌ها بر روی مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بینند که حاوی برچسب‌هایی هستند که هر بخش از داده‌ها را توصیف می‌کنند. این به این معنی است که الگوریتم با یک "کلید پاسخ" در اختیار دارد که به آن کمک می‌کند تا نحوه تفسیر صحیح داده‌های جدید را یاد بگیرد. به عنوان مثال، یک الگوریتم ممکن است بر روی تصاویر گل‌ها آموزش ببیند که هر تصویر برچسب نوع گل مربوطه را دارد و این امکان را می‌دهد که آن گل‌ها را در تصاویر جدید به‌درستی شناسایی کند.
یادگیری نظارت‌شده معمولاً برای وظایف پیش‌بینی و طبقه‌بندی، مانند تشخیص تراکنش‌های تقلبی، تشخیص بیماری‌های پزشکی و فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم استفاده می‌شود.
2. یادگیری ماشین بدون نظارت
در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم‌ها با استفاده از مجموعه داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند، به این معنی که باید به‌طور مستقل الگوها و ساختارها را شناسایی کنند بدون اینکه برچسب‌های از پیش تعیین‌شده‌ای وجود داشته باشد. الگوریتم داده‌های خام را پردازش می‌کند و روندها، روابط یا گروه‌بندی‌های معنادار را شناسایی می‌کند. به عنوان مثال، یک الگوریتم ممکن است داده‌های اجتماعی زیادی را تحلیل کند تا روندهای رفتار کاربران را کشف کند.
یادگیری بدون نظارت به‌طور مکرر توسط محققان و دانشمندان داده برای تحلیل سریع و کارآمد مجموعه‌های داده بزرگ و بدون ساختار استفاده می‌شود. این روش به‌ویژه برای وظایفی مانند خوشه‌بندی، شناسایی ناهنجاری‌ها و تقسیم‌بندی بازار مفید است.
3. یادگیری ماشین نیمه‌نظارت‌شده
یادگیری نیمه‌نظارت‌شده ترکیبی از جنبه‌های یادگیری نظارت‌شده و یادگیری بدون نظارت است. ابتدا الگوریتم‌ها با استفاده از مقدار کمی داده برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بینند تا یک مرجع اولیه فراهم کنند، سپس به یک مجموعه بزرگ‌تر از داده‌های بدون برچسب معرفی می‌شوند تا پیش‌بینی‌های خود را بهبود دهند.
به‌عنوان مثال، یک الگوریتم تشخیص گفتار ممکن است ابتدا بر روی یک مجموعه داده محدود از نمونه‌های گفتاری برچسب‌گذاری‌شده آموزش ببیند، سپس با استفاده از یک مجموعه وسیع از داده‌های گفتاری بدون برچسب دقت خود را افزایش دهد. این روش معمولاً در مواقعی که داده‌های برچسب‌گذاری‌شده کمیاب هستند اما مقدار زیادی داده خام در دسترس است، استفاده می‌شود.
یادگیری نیمه‌نظارت‌شده در وظایف طبقه‌بندی و پیش‌بینی به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند بهداشت و درمان، پردازش زبان و امنیت سایبری به‌طور گسترده به کار می‌رود.
4. یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی بر اساس آزمایش و خطا برای آموزش الگوریتم‌ها و توسعه مدل‌ها استوار است. در طول آموزش، الگوریتم با یک محیط خاص تعامل می‌کند و پس از هر اقدام، بازخورد دریافت می‌کند. مشابه نحوه یادگیری یک کودک از طریق تجربه، الگوریتم به‌طور تدریجی محیط خود را درک کرده و اقدامات خود را برای دستیابی به اهداف خاص اصلاح می‌کند.
به‌عنوان مثال، یادگیری تقویتی به‌طور رایج برای آموزش الگوریتم‌ها جهت بازی شطرنج استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل بازی‌های گذشته و تنظیم استراتژی‌های خود، مدل یاد می‌گیرد که حرکات خود را بهینه‌سازی کند تا عملکرد بهتری داشته باشد.
یادگیری تقویتی معمولاً در وظایف تصمیم‌گیری و اقدام‌های پیوسته مانند رباتیک، ناوبری خودروهای خودران و خلاصه‌سازی خودکار متن به‌کار می‌رود.
مقایسه هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین
ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند چت‌جی‌پی‌تی، گوگل جمینی و مایکروسافت کُپایلت به‌طور چشمگیری در محیط‌های کاری رایج شده‌اند. این ابزارها می‌توانند محتوای اصلی را بر اساس دستورات ساده کاربران ایجاد کنند، با کاربردهایی که از ایجاد متن گرفته تا تولید تصاویر و پردازش داده‌ها متغیر است.
در حالی که هوش مصنوعی مولد از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین بهره می‌برد، عملکرد آن متفاوت است. مدل‌های سنتی یادگیری ماشین برای وظایف خاص و تکراری طراحی شده‌اند، در حالی که هوش مصنوعی مولد خروجی‌های دینامیک و اصلی تولید می‌کند که به‌طور لحظه‌ای با ورودی‌های انسانی تطبیق پیدا می‌کنند.
مزایا و ریسک‌های یادگیری ماشین
یادگیری ماشین در حال حاضر بسیاری از جنبه‌های دنیای ما را متحول کرده و مزایای قابل توجهی در زمینه‌های مختلف ارائه می‌دهد. با این حال، مانند هر فناوری تحول‌آفرین، این فناوری نیز خطرات بالقوه‌ای را به همراه دارد که باید به دقت مدیریت شوند.
مزایا:
کاهش هزینه‌های عملیاتی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا فرآیندها را اتوماتیک کنند و به این ترتیب هزینه‌های نیروی کار را کاهش داده و بهره‌وری را افزایش دهند.
افزایش بهره‌وری و دقت عملیاتی: مدل‌های یادگیری ماشین قادرند وظایف خاصی را با دقت بالا انجام دهند و این امر باعث می‌شود که نتایج به‌موقع و دقیقی حاصل شود.
بینش‌های بهبود یافته: یادگیری ماشین می‌تواند روندها و الگوها را به سرعت در مجموعه‌های داده بزرگ شناسایی کند و بینش‌های ارزشمندی را برای کسب‌وکارها، محققان و سیاست‌گذاران فراهم آورد.
ریسک‌ها:
اخراج‌های شغلی: به‌دلیل اتوماتیک شدن برخی از وظایف شغلی، کارگران در صنایع تحت تاثیر ممکن است با اخراج مواجه شوند و نیاز به تغییر حرفه یا آموزش مجدد پیدا کنند.
کمبود عنصر انسانی: مدل‌های یادگیری ماشین که برای وظایف خاص و محدود طراحی شده‌اند، ممکن است جنبه‌های مهم انسانی را نادیده بگیرند که این می‌تواند تصمیم‌گیری‌ها را در حوزه‌های حساسی مانند بهداشت و درمان و خدمات مشتری تحت تأثیر قرار دهد.
تعصب در هوش مصنوعی: مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است تعصبات موجود در داده‌های آموزشی را بازتاب دهند و آن‌ها را تداوم بخشند، که این می‌تواند به نتایج غیرمنصفانه یا تبعیض‌آمیز منجر شود.
با درک مزایا و چالش‌های یادگیری ماشین، کسب‌وکارها و جامعه می‌توانند به‌خوبی از پتانسیل آن بهره‌برداری کنند و در عین حال ریسک‌ها را کاهش دهند.
🔷 مشاهده لیست دوره های آموزش یادگیری ماشینی