یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML، که به آن یادگیری ماشین نیز گفته می‌شود) شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توانمندسازی کامپیوترها برای شبیه‌سازی یادگیری انسان تمرکز دارد تا به صورت خودکار وظایف را انجام داده و با جمع‌آوری تجربه از داده‌ها، عملکرد خود را بهبود بخشد. به زبان ساده، این حوزه مطالعه‌ای است که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه‌نویسی صریح می‌دهد، طبق تعریف کلاسیک آرتور ساموئل، متخصص دهه ۱۹۵۰. این تعریف هنوز معتبر است: به جای برنامه‌نویسی هر دستور خاص، ما داده‌ها را برای استنتاج قوانین به ماشین می‌دهیم و به تدریج نتایج را بهبود می‌بخشیم.

حوزه‌ای از مطالعه که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه‌نویسی صریح می‌دهد.

— آرتور ساموئل، دانشمند کامپیوتر (دهه ۱۹۵۰)

امروزه، یادگیری ماشین به طور گسترده در زندگی روزمره حضور دارد. بسیاری از خدمات آنلاین که روزانه استفاده می‌کنیم – از موتورهای جستجوی اینترنتی، فیلترهای ایمیل هرزنامه، سیستم‌های پیشنهاد فیلم/محصول، تا نرم‌افزارهای بانکی که تراکنش‌های غیرمعمول را شناسایی می‌کنند – توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین پشتیبانی می‌شوند.

این فناوری همچنین در بسیاری از برنامه‌های موبایل مانند ویژگی‌های تشخیص صدا که به دستیارهای مجازی امکان درک گفتار شما را می‌دهد، ظاهر می‌شود. به لطف توانایی یادگیری و بهبود، یادگیری ماشین به پایه اکثر سیستم‌های مدرن هوش مصنوعی تبدیل شده است. در واقع، بیشتر پیشرفت‌های هوش مصنوعی در ۵–۱۰ سال گذشته به یادگیری ماشین مرتبط است، تا جایی که بسیاری از افراد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را تقریباً مترادف می‌دانند.

تصویرسازی مفهوم یادگیری ماشین

رابطه بین یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی (AI) مفهومی گسترده است که تمام تکنیک‌هایی را شامل می‌شود که به ماشین‌ها امکان انجام رفتارهای «هوشمندانه» مانند انسان‌ها را می‌دهد. یادگیری ماشین روشی برای تحقق هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها بیاموزند به جای برنامه‌نویسی صریح گام به گام. در اکوسیستم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین نقش برجسته‌ای دارد به طوری که بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی اساساً بر مدل‌های یادگیری ماشین ساخته شده‌اند.

یادگیری عمیق زیرمجموعه خاصی از یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه (شبکه‌های عصبی عمیق) استفاده می‌کند تا به صورت خودکار ویژگی‌ها را از داده‌های خام استخراج کند با حداقل دخالت انسان. به لطف ساختار چندلایه، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها (مانند تصاویر، صدا، متن) را پردازش کرده و ویژگی‌های مهم برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی را بیاموزند بدون اینکه برنامه‌نویسان مجبور باشند آن ویژگی‌ها را از پیش فراهم کنند. این تلاش برای «آموزش» ماشین را کاهش می‌دهد و از داده‌های بزرگ مقیاس بهره می‌برد برای مدل.

برعکس، الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین (که از یادگیری عمیق استفاده نمی‌کنند) اغلب بسیار وابسته به ویژگی‌های ورودی طراحی شده توسط انسان هستند و نیاز به پردازش داده‌های ساختاریافته بیشتری برای رسیدن به نتایج خوب دارند. می‌توانید هوش مصنوعی را مجموعه‌ای گسترده از فناوری‌های هوشمند تصور کنید، یادگیری ماشین به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین – که بر مدل‌های شبکه عصبی عمیق تمرکز دارد.

رابطه سلسله‌مراتبی بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

انواع یادگیری ماشین

روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی در یادگیری ماشین وجود دارد. اساساً، یادگیری ماشین به چهار نوع اصلی تقسیم می‌شود بر اساس اینکه سیستم چگونه از داده‌ها می‌آموزد:

چهار نوع اصلی رویکردهای یادگیری ماشین

چگونه یادگیری ماشین کار می‌کند

یادگیری ماشین بر اساس داده‌ها عمل می‌کند. ابتدا سیستم باید یک مجموعه داده بزرگ و متنوع از منابع مختلف (حسگرها، سیستم‌های تراکنش، شبکه‌های اجتماعی، پایگاه‌های داده باز و غیره) جمع‌آوری کند. کیفیت داده‌ها بسیار مهم است: اگر داده‌ها نویزی، ناقص یا نماینده نباشند، مدل یادگیری ماشین ممکن است اشتباه بیاموزد و نتایج نادرستی تولید کند.

فرآیند کامل جریان کاری یادگیری ماشین

کاربردهای عملی یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به طور گسترده در زندگی واقعی کاربرد دارد، از راحتی‌های روزمره تا حوزه‌های پیشرفته فناوری. در ادامه چند نمونه معمول از کاربردهای یادگیری ماشین آمده است:

کاربردهای دنیای واقعی یادگیری ماشین در صنایع مختلف

مزایا و محدودیت‌های یادگیری ماشین

مانند سایر فناوری‌ها، یادگیری ماشین دارای مزایای قابل توجه و همچنین محدودیت‌هایی است. درک این موارد به ما کمک می‌کند یادگیری ماشین را به طور مؤثر به کار ببریم و از خطرات احتمالی جلوگیری کنیم.

تعادل بین مزایا و محدودیت‌های یادگیری ماشین

نتیجه‌گیری

در خلاصه، یادگیری ماشین فناوری کلیدی در عصر داده‌های بزرگ است. این فناوری به کامپیوترها امکان می‌دهد بدون برنامه‌نویسی دقیق گام به گام، یاد بگیرند و توانایی پیش‌بینی خود را به مرور زمان بهبود بخشند. در نتیجه، یادگیری ماشین به طور گسترده در زندگی و صنعت کاربرد داشته و دارد، از دستیارهای مجازی هوشمند تا سیستم‌های خودکار پیشرفته.

یادگیری ماشین ابزاری است که به انسان‌ها کمک می‌کند ارزش داده‌ها را در عصر دیجیتال به طور کامل بهره‌برداری کنند و فرصت‌های زیادی برای کاربردهای فناوری هوشمند در آینده باز می‌کند.

— دیدگاه INVIAI