شبکه عصبی و یادگیری ماشینی

نکات مهمی که باید درباره یادگیری ماشین بدانیم

ضرورت و اهمیت یادگیری ماشین در چیست؟

مفهوم اصلی یادگیری ماشین:

به روش تجزیه و تحلیلی که رایانه یاد می‌گیرد تا مانند بشر داده‌ها را جمع آوری، طبقه‌بندی و در نهایت مورد استفاده قرار دهد یادگیری ماشین می‌گویند. در زنجیره یادگیری سیستم تجربه کردن را یاد می‌گیرد و خطاها دوباره تکرار نمی‌شوند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های انتخابی برای مدلسازی استفاده می‌کنند و در این روند هیچگونه روش محاسباتی دخالت نخواهد داشت. به مراتب هرچقدر تعداد نمونه‌ها و داده‌های غربال شده بیشتر شود عملکرد سیستم و یادگیری آن نیز بهبود می‌یابد، به این معنا که ماشین قدرت یاد گرفتن دارد و تبدیل به یک متخصص می‌شود.

ضرورت و اهمیت یادگیری ماشین در چیست؟

گفتیم که ماشین یاد می‌گیرد داده‌ها را طبقه بندی کند، تمیز کند، آنها را کنار یکدیگر جایگذاری کند و به داده‌های تکمیل‌تر، بهبود یافته‌تر و بهتر دستیابد. در این حالت داده‌ها بزرگ‌تر می‌شوند و به تدریج یادگیری ماشین به یک تکنیک حل مسئله در موارد مورد نظر تبدیل می‌شوند، به عنوان مثال:

  • مالی محاسباتی: تجارت الگوریتمی، امتیازدهی و اعتبار.
  • پردازش تصویر و بینایی رایانه‌ای: تشخیص چهره، تشخیص اشیا و تشخیص حرکت.
  • زیست شناسی محاسباتی: تعیین توالی DNA، تشخیص تومور، کشف دارو.
  • تولید انرژی: بیش بینی قیمت انرژی، پیش بینی بار انرژی.
  • ساخت و نگهداری: خودرو، هوا فضا.
  • پردازش زبان طبیعی: تشخیص صدا.

فراوانی داده‌ها، افزایش سوالات و جواب‌های بهینه‌تر:

مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های طبیعی را از میان انبوه داده‌ها استخراج می‌کنند. این داده‌ها و اطلاعات در واقع به افزایش بینش مسئله و اتخاذ تصمیمات بهتر و پیش بینی‌های درست‌تر منجرب می‌شوند.

این داده‌ها و اطلاعات غریب نیستند و امروز در علوم بسیاری که هر روز در ارتباط با آنها هستیم همچون معاملات سهام، تشخیص بار انرژی و حتی تشخیص‌های پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

سامانه روابط عمومی دیتاک

به عنوان مثال: هنگامی که شما فیلم و یا پادکست بخصوصی را جستجو می‌کنید سایت‌ها و رسانه‌هایی که متکی بر فناوری یادگیری ماشین هستند به شما و دیگر کاربران هزاران و یا میلیون‌ها فیلم و پادکست را توصیه می‌کنند.

در حالت دیگر این اطلاعات و الگوهای یادگیری و تاثیرشان را در مشاغل بر پایه خرده فروشی دید. خرده فروشان با استفاده از الگوها و الگوریتم‌ها درمورد رفتارها و واکنش‌های مشتریان به بینش می‌رسند و از این حدس‌ها و پیش بینی‌ها بهینه برای افزایش فروش محصولات خود استفاده می‌کند.

زمان مناسب استفاده از ماشین لرنینگ:

در هر زمان و برای حل هر مسئله‌ای شما می‌توانید از یادگیری ماشین استفاده کنید، بخصوص وقتی که با یک پروژه و یا مسئله پیچیده و حجم زیادی از داده‌ها و متغیرها روبه رو هستید، ولی برای حل آن هیچگونه معادله و فرمولی در دست ندارید. یادگیری ماشین در چنین شرایطی حل قطعی مشکل شما خواهد بود.

در چنین شرایطی از یادگیری ماشین استفاده کنید:

  • معادلات و قوانین دسته نوشته و پیچیده: تشخیص گفتار و تشخیص چهره.
  • قوانین و معادلات در حال تغییر: سوابق معاملات، کشف تخلف‌ها و تقلب‌ها.
  • تغییر ماهیت داده‌ها و احتیاج به همگام سازی: پیش بینی پروسه خرید، پیش بینی تقاضای انرژی.

بیشتر بخوانید: مدل های یادگیری ماشینی به زبان ساده

 

نحوه کارکرد یادگیری ماشین:

به صورت کلی یادگیری ماشین دو تکنیک متفاوت دارد، یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت:

  • یادگیری تحت نظارت: در این تکنیک الگوریتم و مدل هایی تعریف شده‌اند که داده‌های ورودی و خروجی را دریافت می‌کنند و به وسیله آن ماشین ارتقا پیدا می‌کند. بنابراین در آینده سیستم از این یادگیری‌ها استفاده کرده و پیش بینی‌ها را انجام می‌دهد.
  • یادگیری بدون نظارت: در این تکنیک یادگیری ماشین الگوهای مخفی و ساختارهای ذاتی که در داده‌هایی وارد شده وجود دارند می‌باید.

عملکرد یادگیری ماشین تحت نظارت:

  • در این تکنیک یادگیری ماشین مدلی را به وجود می‌آورد که اگر به اطمینان کامل نرسیده باشد از شواهد برای پیش بینی رفتارها استفاده می‌کند.
  • الگوریتم یادگیری نظارت شده داده‌های ورودی و جواب‌های شناخته شده به داده‌ها یعنی همان خروجی را دریافت می‌کند و مدلی را ارائه می‌دهد. از این مدل برای پیش بینی‌های آینده استفاده می‌کند و به داده‌های جدید که وارد می‌شوند پاسخ می‌دهد.
  • این تکنیک درمواردی که قصد داریم داده‌های خروجی آینده را پیش بینی کنیم مفید واقع می‌شود.
  • در این تکنیک یادگیری ماشین از تکنیک‌های طبقه بندی و رگرسیون جهت توسعه دادن به مدل‌های پیش بینی استفاده می‌کند.
  • تکنیک های طبقه بندی درمواردی همچون: تشخیص بدخیم و خوش خیم بودن بیماری، تشخیص هرزنامه ها از میان ایمیل‌ها، امتیازدهی به اعتبار و تشخیص گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند.
  • در تکنیک طبقه بندی معمولا از الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان، نزدیکترین همسایه، رگرسیون لجستیک، تحلیل تفکیک و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.

عملکرد یادگیری ماشین بدون نظارت:

  • در این تکنیک یادگیری ماشین بدون احتیاج به نظارت داده‌ها را بررسی و الگوها و ساختارهای ذاتی را بدست می‌آورد.
  • در حالتی از این تکنیک استفاده می‌کنیم که بخواهیم مجموعه ای از داده‌های ورودی بدون برچسب پایه را استنباط کنیم.
  • رایج‌ترین مدلی که در روش بدون نظارت مورد استفاده قرار می‌گیرد، خوشه بندی است.
  • خوشه بندی برای یافتن الگوهای مخفی موجود در داده ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
  • در مواردی همچون تجزیه و تحلیل توالی ژن، تشخیص اشیا و تحقیقات بازار می‌توان از خوشه بندی استفاده کرد.

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