داده کاویهوش مصنوعی

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟ | کاربردها و ویژگی‌ها

Machine Learning

اگر به دنیای الگوریتم‌ها، هوش مصنوعی و فناوری نانو علاقمند باشید، حتما در مورد داده کاوی و یادگیری ماشین چیزهایی شنیده‌اید. شاید کنجکاو شوید که چرا در این دوره مبحث یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ داغ است و خیلی‌ها سعی در پیشرفت در این زمینه دارند.

انسان‌ها از بدو خلقت تا به حال همواره در حال واکاوی، جستجو و تحلیل اطلاعاتی هستند که از محیط اطراف خود بدست می‌آورند. ما هر روز از راه‌های متفاوت همچون لامسه، بینایی، شنوایی و بخصوص اعصاب، اطلاعات و داده‌های زیادی دریافت و در مغز ذخیره می‌کنیم.

انسان نخستین قادر به تکلم نبود و مجبور بود با ترسیم اشکال منظور خود را برساند. کم کم بشر با رشد مغزش، یاد گرفت که با حرف زدن، احساسات و واکنش‌های خود را بروز دهد و سپس برای انتقال و ذخیره این حالات و همچنین ثبت مشاهدات خود از نوشتن استفاده کرد. تمام این مراحل نشان از تحولاتی است که در مغز بشر رخ داده، که ما به آن هوش می گوییم. هوش یادگیری انسان‌ها، در رایانه‌ها و سیستم‌های دیگر امروز بصورت هوش مصنوعی ملموس است.

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟

هوش مصنوعی قابلیت یادگیری دارد. این یادگیری به وسیله الگوریتم‌هایی که انسان به سیستم می‌دهد، صورت می‌گیرد. الگوریتم‌ها از چند دستورالعملی که درکنار هم قرار می‌گیرند تشکیل می‌شوند و یک یا چند هدف را دنبال می‌کنند. اگر تنها یک هدف، تمام کاری باشد که سیستم انجام می‌دهد هوش مصنوعی محدود خواهد بود.

اما ماشین‌ها و ربات‌های امروز چگونه یاد می‌گیرند که به هدف نهایی برسند؟ پاسخ این سوال در مفهوم ماشین لرنینگ نهفته است.

سامانه روابط عمومی دیتاک

اگر در مورد مفاهیم، ساختار و کاربردهای داده کاوی و یادگیری ماشین (Machine Learning) اطلاعات کافی ندارید همراه ما باشید. در این مطلب به شما خواهیم گفت که این عبارات چه مفهومی را به همراه دارند. از ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین و داده کاوی چه استفاده‌ای می‌توان برد. کاربرد هر یک چیست؟ داده کاوی و یادگیری ماشین چه تفاوت‌هایی باهم دارند؟

چرا انسان به رشد علم داده کاوی علاقمند است؟

رشد داده کاوی به معنای رشد سیستم‌هاست و رشد سیستم‌های یادگیرنده یعنی اینکه انسان مجبور نیست برای هر محاسبه‌ای مقدار زیادی اطلاعات را آنالیز کند و هزینه زیادی برای ذخیره کردن داده‌های بی‌نهایت خود بپردازد. استفاده از فناوری ابری و تعدد کاربران سیستم در دنیای اینترنت نیز از جمله دلایل علاقه‌ی انسان به رشد داده کاوی است.

بیشتر بخوانید: با ابزارهای داده کاوی در سال ۲۰۲۰ آشنا شوید

 

چرا به یادگیری ماشین نیاز داریم؟

یادگیری ماشین نوعی زمینه مطالعاتی در فناوری هوش مصنوعی است. انسان به کمک هوش مصنوعی موفق به ساخت ماشین‌های بهتر و هوشمند شد. اما دانشمندان اوایل از انجام کارهای پیچیده‌تری که مداوم با چالش همراه بود ناتوان بودند و فقط قادر به انجام کارهای جزئی، مانند پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه A و B بودند. پس از مدتی به این درک رسیدند که اگر نیاز به انجام کارهای بزرگتر دارند تنها راه ممکن، طراحی ماشین‌هایی است که بتوانند از خودشان یاد بگیرند. مانند کودکی که از خودش می‌آموزد. بنابراین، یادگیری ماشین به‌عنوان یک توانایی جدید برای رایانه‌ها مطرح شد.

از گذشته تا حال؛ داده کاوی و یادگیری ماشین

دو مبحث ماشین لرنینگ و داده کاوی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی هستند که باید جداگانه در موردشان توضیح داد:

نگاهی به داده کاوی:

  • دهه ۱۹۳۰ پدیده داده کاوی مطرح شد. از داده کاوی با تعریف کشف علم در پایگاه‌های داده یاد می‌شد.
  • داده کاوی اطلاعات و داده‌هایی که برای سیستم و هوش مصنوعی مورد نیاز است را کشف و مورد بررسی قرار می‌دهد.
  • برای ساخت الگوریتم‌ها به آن نیاز داریم.
  • با وجود داده کاوی می‌توان داده‌های زیادی را فرا گرفت.

نگاهی به یادگیری ماشین:

  • یادگیری ماشین از دهه ۱۹۵۰ مطرح شده و با ساخت نخستین برنامه یادگیری Samuel’s checker معروف شد.
  • یادگیری ماشین همچون داده کاوی یک فرآیند تحلیل کننده است که برای هوش مصنوعی حیاتی خواهد بود.
  • الگوریتم‌های لازم را تشخیص می‌دهد.
  • داده‌های بهتر را بررسی و بهترین را به سیستم معرفی می‌کند.

در واقع یادگیری ماشین دوست دارد که الگوریتم‌های تعریف شده را بهبود ببخشد تا واکنش‌ها و عملکردهای سیستم هوشمندانه‌تر شود. با یادگیری ماشین دیگر سیستم ملزم نیست که بارها روش‌های مختلف را تکرار کند.

شما می‌توانید بیگ دیتای شبکه‌های اجتماعی و سایت‌های خبری را در یک بستر به صورت کامل و جامع در سامانه دیتاک در اختیار داشته باشید و از آن برای بهبود کسب و کار خود در هر صنعتی استفاده کنید.

تماس با کارشناسان دیتاک

تفاوت داده کاوی و یادگیری ماشین در چیست؟

داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیلی است که بر آموزش دادن سیستم تاکید دارد. داده کاوی اختلالات و ناهنجاری‌های موجود را در بین هزاران داده پیدا می‌کند (در این موارد انسان نیز مداخله دارد). در این فرآیند حتی می‌توان دستورها و الگوریتم‌های هوشمند دیگری نیز افزود تا عملکرد بهتری از خود نشان دهد.

در واقع در مباحث تجاری می‌توانید با استفاده از علم داده کاوی اطلاعات مشتریان و بازار کار خود را رصد کنید، عمده نیازهای بازار را شناسایی کنید و طبق آن محصولات و خدمات خود را تبلیغ و عرضه نمایید. مثل کاری که موتورهای جستجوی گوگل انجام می‌دهند.

با کاربردهای ماشین لرنینگ آشنا شوید: ۵ کاربرد ماشین لرنینگ در دیجیتال مارکتینگ

 

اما یادگیری ماشین علاوه بر اینکه بر آموزش سیستم تمرکز دارد، سعی می‌کند با تجزیه تحلیل الگوریتم‌های برتر الگوهای تازه‌تری ارائه دهد و داده‌های بهتری پیشنهاد کند.

جالب است بدانید بعد از تنظیمات، برنامه نویسی‌ها و شروع بکار، یادگیری ماشین احتیاجی به مداخله انسان ندارد و خود می‌تواند به تنهایی داده‌ها را واکاوی کند و بهترین پیش‌بینی‌ها را انجام دهد. چرا که یادگیری ماشین اطلاعات و داده‌های بیشتری در خود دارد بنابراین روز به روز بیشتر رشد می‌کند.

یادگیری ماشین می‌تواند ترجیحات کاربر و یا کاربران را تشخیص دهد، مثلا اگر شما با نام کاربری مشخصی محصولی را مرتبا سرچ کنید در دفعات بعد الگوریتم‌های سیستم همان محصول و محصولات مشابه آن را ابتدا به شما نشان خواهند داد.

اقسام یادگیری ماشین

  • نظارت شده: در این حالت سیستم از پیش‌بینی‌هایی که با الگوریتم‌ها به آن تزریق شده سعی می‌کند الگوها را بیاموزد.
  • نظارت نشده: در این حالت خود الگوریتم به صورتی برنامه نویسی شده که به تنهایی و مستقل دنبال الگوهای مناسب بگردد. در این الگو از قبل پاسخ و هدف مناسب به سیستم داده نشده و خود سیستم باید بهترین هدف و راه موفقیت را پیدا کند.
  • تقویتی: در این حالت به سیستم یاد داده می شود که چگونه در یک محیط تشویق و تنبیه اهداف را درست تجزیه، تحلیل و انتخاب کند.

برای آشنایی بیشتر با مباحث داده کاوی، هوش مصنوعی، بیگ دیتا، شبکه عصبی و ماشین لرنینگ دیگر پست‌های بلاگ ما را بخوانید.

برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.
برچسب ها
برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.

    پانته‌آ پایدار

    من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.

    نوشته های مشابه

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

    دکمه بازگشت به بالا
    بستن