این روزها درباره هوش مصنوعی (AI) زیاد می‌شنوید و به همین خاطر ممکن است کنجکاو باشید که این فناوری در چه حوزه‌هایی کاربرد دارد. برای فعالیت در زمینه‌های مختلف صنعت و پیشرفت فناوری، لازم است درباره یکی از بخش‌های مهم هوش مصنوعی، یعنی یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ، اطلاعات بیشتری کسب کنید. در این مقاله، خلاصه‌ای از این مبحث آشنا را بررسی خواهیم کرد.
ماشین لرنینگ چیست ؟
یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) شاخه‌ای از رشته هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر (Computer Science) است که با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها به تقلید از روش‌های یادگیری انسان‌ها می‌پردازد تا به تدریج دقت خود را افزایش دهد و یاد بگیرد. در این مبحث، داده‌ها از طریق روش‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای دسته‌بندی (Classification) و پیش‌بینی (Prediction) آموزش داده می‌شوند.
اگر واحدهای درسی داده‌کاوی (Data Mining) را در رشته‌هایی مانند مهندسی کامپیوتر یا فناوری اطلاعات گذرانده باشید، در این زمینه درک بهتری خواهید داشت.
روش‌های یادگیری ماشین
روش‌های مختلف یادگیری ماشین بر تصمیم‌گیری در برنامه‌ها، کسب‌وکارها و معیارهای رشد کلیدی تأثیر بسزایی دارند. به همین دلیل، موقعیت‌های شغلی بسیاری برای متخصصین فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر ایجاد می‌شود تا با یادگیری در این حوزه بتوانند شغل ایده‌آل خود را پیدا کنند.
الگوریتم‌های ماشین لرنینگ از داده‌های قدیمی‌تر به‌عنوان ورودی برای پیش‌بینی مقدار خروجی جدید استفاده می‌کنند. در یادگیری ماشین، با استفاده از الگوریتم‌های مختلف و هدف شناسایی الگوها و آموزش سیستم با استفاده از حجم زیادی از داده‌ها در طی یک فرایند تکراری، می‌توان اطلاعات مفیدی را به‌دست آورد.
فرآیند یادگیری ماشین با داده‌هایی که به‌عنوان ورودی دریافت می‌کند، آغاز می‌شود تا ماشین با بهره‌گیری از آن‌ها به الگوهای موجود دست پیدا کند و بر اساس کشف الگوها و بینش‌های حاصل‌شده، تصمیمات بهتری بگیرد.
همچنین، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ از روش‌های محاسباتی و آماری برای یادگیری مستقیم از داده‌ها استفاده می‌کنند، به جای اینکه به معادله‌های از پیش تعیین‌شده تکیه کنند. با افزایش تعداد نمونه‌ها و داده‌ها در طول این فرآیند، کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز بهبود می‌یابد.
همان طور که گفتیم برای انواع مجموعه داده‌ها لازم است از مسیر یادگیری و روش‌های متفاوتی استفاده شود که هر کدام مزایا و معایب مختص به خود را دارند. در ادامه انواع روش‌های ماشین لرنینگ را به صورت زیر دسته‌بندی می‌کنیم:
- یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
- یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
- یادگیری نیمه نظارتی (Semi Supervised Learning)
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
ماشین لرنینگ در چه زمینه هایی کاربرد دارد؟
یادگیری ماشین یکی از مؤلفه‌های مهم هوش مصنوعی در رشد علم داده به حساب می‌آید. این حوزه توسط دانشمندی به نام آرتور سموئل (Arthur Samuel) ایجاد شد. امروز، با به وجود آمدن مفاهیمی مانند بیگ دیتا (Big Data)، اینترنت اشیا (IoT) و محاسبات فراگیر (Ubiquitous Computing)، یادگیری ماشین به امری ضروری برای حل مسائل تبدیل شده است.
در ادامه، به زمینه‌های کاربردی دیگری که یادگیری ماشین در آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، خواهیم پرداخت:
- حوزه محاسبات مالی (Computational Finance) به مسائلی همچون رتبه‌بندی اعتبار (Credit Scoring) و معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) می‌پردازد.
- بینایی ماشین (Computer Vision) به زمینه‌هایی همچون تشخیص چهره، تشخیص شیء و ردیابی حرکتی می‌پردازد.
- پردازش زبان طبیعی (NLP) در زمنیه تشخیص صدا (Voice Recognition) کاربرد دارد.
- زیست‌شناسی محاسباتی (Computational Biology) به تشخیص تومور مغزی، دارو پژوهی و والی‌یابی DNA اشاره می‌کند.
- علاوه بر این‌ها در زمنیه خودروسازی، هوافضا و تولید هم کاربرد بسیار دارد.
در نهایت، الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی یک مجموعه داده برای ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی مدل‌سازی می‌شوند. پس از آن، می‌توان داده‌های ورودی جدید را وارد الگوریتم ماشین لرنینگ کرد و برای توسعه مدل با هدف پیش‌بینی، آن‌ها را به کار گرفت.
اگرچه یادگیری ماشین مفهوم جدیدی نیست و نمونه‌هایی مانند ماشین انیگما در دوران جنگ جهانی دوم نیز وجود داشته است، اما امروز ماشین لرنینگ به عنوان توانایی انجام محاسبات پیچیده ریاضی به‌صورت خودکار برای انواع داده‌های مختلف، پیشرفتی نسبتاً جدید به شمار می‌رود.
برای مثال، یادگیری عمیق نیز زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که کامپیوترها را برای تقلید از ویژگی‌های انسان آموزش می‌دهد و پارامترهای عملکردی بهتری را نسبت به الگوریتم‌های ماشین لرنینگ معمولی ارائه می‌دهد.