نکات مهمی که باید درباره یادگیری ماشین بدانیم

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.

[box type=”shadow” align=”” class=”” width=””]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.[/box]

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.