آشنایی با یادگیری ماشین

در این مقاله از رایانیتا می خواهیم به آشنایی با یادگیری ماشین بپردازیم. یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است. امروزه در بسیاری از حوزه ها برای دقیق تر، راحت تر و سریع تر شدن کارها، از یادگیری ماشین استفاده می شود. در ادامه به تعریف آن و مثال هایی از استفاده از آن می پردازیم. برای آشنایی با یادگیری ماشین در ادامه این مقاله از رایانیتا همراه باشید.

یادگیری ماشین چیست؟

قدم اول در آشنایی با یادگیری ماشین، ارائه یک تعریف از آن است. یادگیری ماشین یک روش در حوزه هوش مصنوعی است. در این روش سیستم به صورت خودکار چیزهایی را یاد می گیرد و توانایی های خود را بهبود می بخشد. در ادامه توضیحاتی درمورد نحوه انجام این یادگیری توسط الگوریتم های مختلف نیز ارائه خواهیم داد. اما روش کلی در یادگیری ماشین به این صورت است که سیستم با استفاده از یک سری داده، آموزش می بیند که در شرایط مختلف چه واکنشی نشان دهد.

این یادگیری، بسته به نوع الگوریتم استفاده شده، می تواند در طول اجرای کد یا پیش از آن اتفاق بیفتد. در حالت اول، سیستم در طول اجرای کار آموزش می بیند و کم کم خود را بهبود می دهد. با گذشت مدتی، نتایج بهینه تری به دست می آورد. در حالت دوم، ابتدا آموزش تکمیل می شود و سپس سیستم شروع به کار می کند و سطح بهینگی نتیجه ثابت است. البته استفاده از ترکیبی از این دو حالت نیز مرسوم است که در ادامه بیشتر خواهیم پرداخت. به صورت کلی اگر بخواهیم توضیح کوتاهی از کلیت همه روش های یادگیری ماشین ارائه دهیم، به این عبارت زیر می رسیم:

«الگو را پیدا می کنیم و طبق آن عمل می کنیم.»

همه‌گیری ویروس کرونا موجب شد بسیاری از شرکت‌ها در جهان، به سوی دورکاری و شروع کار در خانه روی بیاورند. اما خب این دورکاری چه تاثیراتی بر روی کسب و کار ها می تواند داشته باشد؟ مفید یا مضر؟ پیشنهاد می کنیم برای رسیدن به پاسخ این سوالات مقاله زیر را از دست ندهید.

تاثیر دورکاری بر کسب و کارها

انواع الگوریتم های یادگیری ماشین

برای پیدا کردن الگو و پیروی از آن، انواع مختلفی از الگوریتم ها وجود دارد. آن ها را معمولا بر اساس روش یادگیری دسته بندی می کنند. در ادامه این الگوریتم ها را معرفی می کنیم.

1. الگوریتم های تحت نظارت(Supervised)

در الگوریتم های تحت نظارت یادگیری ماشین، چیزهایی که در گذشته آموخته شده را برای پیش بینی وقایع آینده استفاده می کنیم. در این الگوریتم ها، از داده های مثال برچسب خورده برای آموزش استفاده می شود. پس از آموزش، اقدام به تولید خروجی های جدید با توجه به ورودی های جدید می شود. در این الگوریتم ها می توان برای ورودی های جدیدی که می دهیم هم یک خروجی مطلوب داشته باشیم. سپس سیستم خروجی خود را با خروجی مطلوب مقایسه کند و اقدام به اصلاح روش تصمیم گیری خود کند.

2. الگوریتم های بدون نظارت(Unsupervised)

در الگوریتم های بدون نظارت یادگیری ماشین، داده های آموزش برچسب ندارند. در این روش سیستم تقریبا به صورت کورکورانه به دنبال هر الگویی است که بتواند پیدا کند. به عبارتی سیستم آزاد گذاشته می شود تا بین داده ها بگردد و تا جایی که می تواند الگوهای مختلف بیابد. سپس این الگوها را برای تولید خروجی از ورودی های جدید به کار می بندد. این نوع الگوریتم ها به دلیل واضح نبودن شیوه کار، کاربردهای زیادی ندارند.

3. الگوریتم های نیمه نظارت شده(Semi-supervised)

الگوریتم های نیمه نظارت شده، چیزی مابین دو مدل الگوریتم پیشین هستند. به این شکل که این الگوریتم ها برای آموزش، هم داده های برچسب خورده و هم داده های برچسب نخورده را استفاده می کنند. در حالت عادی، مقدار کمی از داده ها برچسب دارند و مابقی بدون برچسب هستند. سیستم هایی که از این مدل الگوریتم ها استفاده می کنند، تا حد بسیار زیادی دقتشان در تولید خروجی ها بالا می رود.

4. الگوریتم های تقویت یادگیری(Reinforcement)

در الگوریتم های Reinforcement، سیستم با یک سری اکشن ها، با محیط اطراف ارتباط برقرار می کند. سیستم با جستجو در محیط و انجام یک سری اکشن، به آزمون و خطا و یافتن پاداش(Reward) می پردازد. در این روش، خود سیستم حالت و رفتار ایده آل را پیدا می کند. به این صورت که لازم است به آن بازخورد پاداش بدهیم که به آن سیگنال تقویت(Reinforcement signal) گفته می شود.

موارد کاربرد یادگیری ماشین

قدم بعدی در آشنایی با یادگیری ماشین، شناخت موارد کاربرد آن است.

یادگیری ماشین در حوزه های مختلفی استفاده می شود. بررسی مصداق های استفاده آن، به شما در شناخت دقیق تر یادگیری ماشین کمک می کند. در زیر تعدادی مثال از موارد کاربرد یادگیری ماشین آمده است.

• کاربرد دولتی: ارگان های مختلف دولتی کشورهای مختلف، از یادگیری ماشین برای مقاصد مختلفی مانند دوربین های تشخیص چهره در شهر ها استفاده می کنند.
• کاربرد حوزه سلامت: از یادگیری ماشین در تشخیص بیماری می توان استفاده گسترده ای کرد. به این صورت هزینه های ویزیت و همچنین تربیت پزشکان کاهش می یابد. همچنین کیفیت درمان با تاوجه به تشخیص بهتر بیماری افزایش می یابد.
• کاربرد حوزه مالی: با استفاده از یادگیری ماشین می توان پیش بینی های اقتصادی گسترده و دقیقی انجام داد. به این صورت بانک ها، شرکت های سرمایه گذاری و افراد می توانند دقیق تر اقدام به سرمایه گذاری کنند. همچنین از بروز تقلب در سیستم بانکی می توان جلوگیری کرد.
• کاربرد صنعتی: امروزه در بهینه کردن خطوط تولید، معرفی مکان های مستعد برای یافتن معادن جدید، یافتن حوزه های نفتی جدید و مواردی مانند آن از یادگیری ماشین استفاده می شود.

لازم به ذکر است که این ها تنها موارد معدودی از کاربردهای یادگیری ماشین است. می توان گفت در هر جا که بتوانیم با استفاده از داده های گذشته نتیجه ای بگیریم، آن جا حوزه کاربرد یادگیری ماشین است.

در دنیای امروز رقابت در بین همه کسب و کار ها و صنایع شدت بسیاری زیادی گرفته است. هر کسب و کاری برای کسب موفقیت در بازار باید یک تحلیل دقیق از بازار و رقبا خود داشته باشد. تئوری پورتر یکی از مناسب ترین روش ها برای ارزیابی و تحلیل رقابت در بازار است. پیشنهاد می کنیم حتما مقاله زیر را مطالعه نمایید.

پنج نیروی رقابتی پورتر

چگونه عمیق تر بیاموزیم؟

در این مقاله فقط قطره ای از دریای یادگیری ماشین معرفی شد. اگر علاقه مند به مطالعه در این حوزه هستید، می توانید با یادگیری یک زبان برنامه نویسی سطح بالا مانند پایتون، به سراغ الگوریتم های یادگیری ماشین بروید. پس از مطالعه و درک کامل آن ها، می توانید شروع به کد نویسی کنید و مثال های ساده ای را پیاده سازی کنید. به این صورت می توانید پژوهش خود در این زمینه را استارت بزنید. مطمئن باشید که در صورت علاقخ و پشتکار شما، زمینه کار در این حوزه بی پایان خواهد بود.