یادگیری ماشین چیست؟ اصول عملکرد و کاربردهای روش یادگیری ماشین چیست؟ با INVIAI همراه شوید تا پاسخ‌های دقیق را در بخش‌های زیر بیابید!

یادگیری ماشین چیست...؟

یادگیری ماشین (ML، که به آن یادگیری ماشینی نیز گفته می‌شود) شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر شبیه‌سازی نحوه یادگیری انسان توسط کامپیوتر تمرکز دارد تا به صورت خودکار وظایف را انجام دهد و با انباشت تجربه از داده‌ها عملکرد خود را بهبود بخشد. به زبان ساده، این حوزه مطالعه‌ای است که به کامپیوترها امکان می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح، خودآموزی کنند، تعریفی که از دهه ۱۹۵۰ توسط متخصص آرتور ساموئل ارائه شده و تا امروز معتبر باقی مانده است: به جای برنامه‌نویسی دقیق هر دستورالعمل، ما داده‌ها را فراهم می‌کنیم تا کامپیوتر بتواند قوانین را استخراج کرده و به مرور زمان نتایج را بهبود بخشد.

امروزه، یادگیری ماشین در زندگی روزمره به طور گسترده حضور دارد. بسیاری از خدمات آنلاین که روزانه استفاده می‌کنیم – از موتورهای جستجوی اینترنتی، فیلترهای ایمیل اسپم، سیستم‌های پیشنهاد فیلم یا محصول، تا نرم‌افزارهای بانکی برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک – همگی توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین اداره می‌شوند.

این فناوری همچنین در بسیاری از برنامه‌های تلفن همراه دیده می‌شود، مانند قابلیت تشخیص صدا که به دستیارهای مجازی امکان می‌دهد گفتار شما را درک کنند. به لطف قابلیت خودآموزی و بهبود، یادگیری ماشین به پایه و اساس اکثر سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن تبدیل شده است. در واقع، بیشتر پیشرفت‌های هوش مصنوعی در ۵ تا ۱۰ سال اخیر به یادگیری ماشین مرتبط است، به حدی که بسیاری یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را تقریباً مترادف می‌دانند.

رابطه بین یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی (AI) مفهومی گسترده است که شامل تمام تکنیک‌هایی می‌شود که به ماشین‌ها امکان انجام رفتارهای «هوشمندانه» مانند انسان را می‌دهد. یادگیری ماشین یکی از روش‌های تحقق هوش مصنوعی است که به ماشین اجازه می‌دهد از داده‌ها خودآموزی کند به جای اینکه هر مرحله به صورت دقیق برنامه‌ریزی شود. در اکوسیستم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین نقش برجسته‌ای دارد به طوری که بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی بر اساس مدل‌های یادگیری ماشین ساخته شده‌اند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) شاخه‌ای خاص از یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه (deep neural networks) برای استخراج خودکار ویژگی‌ها از داده‌های خام با حداقل دخالت انسان استفاده می‌کند. به دلیل ساختار چندلایه، الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها (مانند تصاویر، صدا، متن) و یادگیری ویژگی‌های مهم برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی بدون نیاز به ارائه ویژگی‌های از پیش تعریف شده توسط برنامه‌نویس هستند. این امر بار آموزش ماشین را کاهش می‌دهد و از داده‌های بزرگ برای مدل بهره می‌برد.

در مقابل، الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین (که از یادگیری عمیق استفاده نمی‌کنند) معمولاً بیشتر به طراحی ویژگی‌های ورودی توسط انسان وابسته‌اند و نیاز به داده‌های ساختاریافته‌تر برای رسیدن به نتایج بهتر دارند. می‌توان گفت اگر هوش مصنوعی مجموعه‌ای گسترده از فناوری‌های هوشمند است، یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که بر مدل‌های شبکه عصبی عمیق تمرکز دارد.

(توجه: روبات و یادگیری ماشین دو حوزه متفاوت هستند. روبات‌ها مربوط به سخت‌افزار و مکانیک خودکار هستند، در حالی که یادگیری ماشین عمدتاً الگوریتم‌های نرم‌افزاری است. با این حال، روبات‌های مدرن می‌توانند یادگیری ماشین را ادغام کنند تا «هوشمندتر» شوند، مثلاً روبات‌های خودران که از یادگیری ماشین برای یادگیری نحوه حرکت استفاده می‌کنند.)

انواع یادگیری ماشین

روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی در یادگیری ماشین وجود دارد. اما به طور کلی، یادگیری ماشین به چهار نوع اصلی بر اساس نحوه یادگیری سیستم از داده‌ها تقسیم می‌شود:

یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

یادگیری نظارت‌شده روشی است که مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌خورده آموزش داده می‌شود. یعنی داده‌های ورودی از قبل دارای نتیجه مورد انتظار هستند و الگوریتم با مثال‌های مشخص یاد می‌گیرد. مدل پارامترهای داخلی خود را تنظیم می‌کند تا خروجی پیش‌بینی شده با برچسب‌های موجود مطابقت داشته باشد. برای مثال، اگر الگوریتم را با تصاویر برچسب‌خورده سگ و گربه تغذیه کنیم، مدل از این تصاویر یاد می‌گیرد تا به طور دقیق تصاویر سگ را از غیر سگ تشخیص دهد. یادگیری نظارت‌شده رایج‌ترین نوع یادگیری ماشین در حال حاضر است و در مسائل متعددی مانند تشخیص دست‌خط، طبقه‌بندی ایمیل اسپم یا پیش‌بینی قیمت مسکن کاربرد دارد.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در یادگیری بدون نظارت، داده‌های ورودی برچسب ندارند. الگوریتم به صورت خودکار الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را بدون راهنمایی قبلی کشف می‌کند. هدف این است که ماشین بتواند گروه‌ها یا قوانین پنهان داده‌ها را که ممکن است انسان از آن‌ها بی‌اطلاع باشد، شناسایی کند. برای مثال، یک برنامه یادگیری بدون نظارت می‌تواند داده‌های خرید آنلاین را تحلیل کرده و به طور خودکار مشتریان را به خوشه‌هایی با رفتار خرید مشابه تقسیم‌بندی کند.

نتایج این خوشه‌بندی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بخش‌های مختلف مشتریان را درک کنند، حتی اگر قبلاً هیچ برچسب «نوع مشتری» مشخصی وجود نداشته باشد. یادگیری بدون نظارت معمولاً در تحلیل داده‌های کاوشی، کاهش ابعاد داده‌ها (dimensionality reduction) و سیستم‌های توصیه‌گر کاربرد دارد.

یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)

یادگیری نیمه‌نظارتی روشی است که هم از داده‌های برچسب‌خورده و هم بدون برچسب در فرایند آموزش استفاده می‌کند. معمولاً تنها مقدار کمی داده برچسب‌خورده در دسترس است و بخش عمده داده‌ها بدون برچسب باقی می‌مانند. الگوریتم یادگیری نیمه‌نظارتی از این داده‌های برچسب‌خورده محدود برای هدایت طبقه‌بندی و استخراج ویژگی‌ها در مجموعه داده بزرگ‌تر بدون برچسب بهره می‌برد. این رویکرد از حجم عظیم داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کند در حالی که نیاز به برچسب‌گذاری دستی را کاهش می‌دهد.

یادگیری نیمه‌نظارتی به ویژه زمانی مفید است که جمع‌آوری داده‌های برچسب‌خورده سخت یا پرهزینه باشد و دقت بهتری نسبت به یادگیری بدون نظارت ساده ارائه دهد.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی روشی است که الگوریتم از طریق مکانیزم پاداش و تنبیه هنگام تعامل با محیط خودآموزی می‌کند. برخلاف یادگیری نظارت‌شده، مدل داده‌های ورودی-خروجی مشخصی ندارد و با آزمون و خطا رفتارهای مختلف را امتحان می‌کند و بر اساس میزان موفقیت آن رفتارها پاداش یا تنبیه دریافت می‌کند.

با گذشت زمان، رفتارهایی که نتایج بهتری دارند تقویت می‌شوند و مدل به تدریج استراتژی بهینه برای رسیدن به هدف را می‌آموزد. یادگیری تقویتی معمولاً برای آموزش هوش مصنوعی در بازی‌ها، کنترل روبات‌ها یا آموزش خودروهای خودران استفاده می‌شود.

برای مثال، مدلی می‌تواند با بازی مکرر شطرنج و دریافت امتیاز برای برد، یاد بگیرد. نمونه معروف این روش سیستم IBM Watson است که از یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری زمان پاسخ و میزان شرط‌بندی بهینه استفاده کرد و در سال ۲۰۱۱ مسابقه تلویزیونی Jeopardy! را برد.

نحوه عملکرد یادگیری ماشین

یادگیری ماشین بر پایه داده‌ها کار می‌کند. ابتدا، سیستم باید مقدار زیادی داده 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 ML ممکن است اشتباه یاد بگیرد و نتایج نادرستی ارائه دهد.

برای مثال، هرچه داده‌های پاک‌تر و نماینده‌تر باشند، مدل بهتر یاد می‌گیرد، اما داده‌ها باید پیش‌پردازش شوند (پاک‌سازی، نرمال‌سازی و غیره) تا برای آموزش آماده باشند.

1. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها: ابتدا باید داده‌های ورودی مشخص شده و از منابع معتبر جمع‌آوری شوند. سپس داده‌ها پاک‌سازی شده، خطاها حذف، مقادیر گمشده تکمیل و اطلاعات ورودی نرمال‌سازی می‌شوند. این مرحله زمان‌بر است اما تأثیر زیادی بر دقت نهایی مدل دارد.
2. انتخاب الگوریتم و آموزش مدل: بر اساس نوع داده و هدف (طبقه‌بندی یا پیش‌بینی)، الگوریتم مناسب انتخاب می‌شود (مثلاً رگرسیون خطی، درخت تصمیم، شبکه عصبی و غیره). داده‌های آموزش پس از پردازش به مدل داده می‌شوند تا یاد بگیرد با بهینه‌سازی تابع خطا. فرایند آموزش پارامترهای مدل را تنظیم می‌کند تا خطای پیش‌بینی روی داده‌های آموزش کاهش یابد.
3. ارزیابی و پیاده‌سازی: پس از آموزش، مدل روی داده‌های جدید (داده‌های تست) آزمایش می‌شود تا کیفیت آن ارزیابی شود. معیارهای رایج شامل دقت (accuracy)، دقت مثبت (Precision)، بازیابی (Recall) و F1-Score هستند که بسته به مسئله متفاوت‌اند. اگر نتایج قابل قبول باشند، مدل در محیط واقعی (در برنامه یا سرویس) پیاده‌سازی می‌شود، در غیر این صورت داده‌ها یا الگوریتم اصلاح و آموزش مجدد انجام می‌شود.

کاربردهای عملی یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در عمل در حوزه‌های متنوعی به کار گرفته می‌شود، از ابزارهای روزمره گرفته تا فناوری‌های پیشرفته. در ادامه چند نمونه برجسته از کاربردهای ML آورده شده است:

• هوش مصنوعی مولد (Generative AI): این فناوری ML امکان ایجاد محتوای جدید (متن، تصویر، ویدئو، کد و غیره) را بر اساس درخواست کاربر فراهم می‌کند. مدل‌های هوش مصنوعی مولد (مانند مدل‌های زبان بزرگ) از حجم عظیمی از داده‌ها یاد می‌گیرند تا درخواست‌ها را درک کرده و محتوای مناسب به صورت خودکار تولید کنند. مثال: ChatGPT یک برنامه هوش مصنوعی مولد مشهور است که می‌تواند به سوالات پاسخ دهد یا متن‌هایی مطابق خواسته کاربر بنویسد.

• تشخیص گفتار: یادگیری ماشین به کامپیوتر کمک می‌کند تا صدای انسان را درک کرده و به متن تبدیل کند. فناوری تشخیص گفتار معمولاً از مدل‌های یادگیری ماشین (که اغلب با پردازش زبان طبیعی ترکیب می‌شوند) برای شناسایی و تبدیل صوت به متن استفاده می‌کند. کاربردهای عملی شامل دستیارهای مجازی تلفن همراه (مانند Siri، Google Assistant) برای اجرای دستورات صوتی یا قابلیت تایپ با صدا برای تعامل آسان‌تر با دستگاه‌ها است.

• چت‌بات‌ها و پشتیبانی مشتری: بسیاری از چت‌بات‌ها در وب‌سایت‌ها و شبکه‌های اجتماعی مجهز به یادگیری ماشین هستند تا پاسخ‌های خودکار به سوالات متداول (FAQ)، مشاوره محصول و تعامل ۲۴ ساعته با مشتریان ارائه دهند. با کمک ML، چت‌بات‌ها می‌توانند نیت سوالات کاربران را درک کرده و پاسخ‌های مناسب ارائه دهند و حتی از هر گفتگو یاد بگیرند تا خدمات بهتری ارائه کنند. این امر به کسب‌وکارها کمک می‌کند نیروی انسانی صرفه‌جویی کنند و تجربه مشتری را بهبود بخشند (مثلاً دستیارهای مجازی و چت‌بات‌های فروشگاه‌های آنلاین که پیشنهاد محصول و پاسخ به سوالات را فوری انجام می‌دهند).

• بینایی ماشین (Computer Vision): این حوزه از ML به کامپیوترها کمک می‌کند تا تصاویر و ویدئوها را «ببینند» و محتوای آن‌ها را درک کنند. الگوریتم‌های بینایی ماشین معمولاً از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای شناسایی ویژگی‌های تصویری استفاده می‌کنند تا اشیاء را تشخیص، طبقه‌بندی یا الگوها را شناسایی کنند. کاربردهای بینایی ماشین بسیار متنوع است: از برچسب‌گذاری خودکار عکس‌ها در شبکه‌های اجتماعی، تشخیص چهره در تلفن همراه، تا تشخیص تصاویر پزشکی (مانند شناسایی تومور در عکس‌های رادیولوژی) و خودروهای خودران (شناسایی عابران پیاده، تابلوهای راهنمایی و رانندگی و غیره).

• سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommender System): این الگوریتم‌های ML رفتار کاربران را تحلیل می‌کنند تا پیشنهادهای متناسب با سلیقه هر فرد ارائه دهند. برای مثال، بر اساس تاریخچه تماشای فیلم یا خرید، سیستم پیشنهاددهنده فیلم‌ها یا محصولات مرتبط را پیشنهاد می‌کند. فروشگاه‌های آنلاین و سرویس‌های پخش محتوا (مانند Netflix، Spotify) از ML برای شخصی‌سازی محتوای نمایش داده شده به کاربران استفاده می‌کنند که باعث افزایش رضایت و فروش می‌شود.

• کشف تقلب: در حوزه مالی و بانکی، یادگیری ماشین برای شناسایی سریع تراکنش‌های تقلبی یا غیرعادی به کار می‌رود. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با آموزش روی داده‌های تراکنش‌های شناخته شده به عنوان تقلبی (یادگیری نظارت‌شده) علائم مشخصه تراکنش‌های تقلبی را شناسایی کنند. همچنین با استفاده از تکنیک‌های کشف ناهنجاری، سیستم می‌تواند تراکنش‌های «غیرمعمول» را نسبت به رفتار عادی هشدار دهد. به کمک ML، بانک‌ها و شرکت‌های کارت اعتباری می‌توانند تقلب‌ها را به موقع شناسایی و خسارت و ریسک را برای مشتریان کاهش دهند.

(علاوه بر این، ML کاربردهای فراوان دیگری مانند: کنترل خودکار در کارخانه‌ها (روباتیک)، تحلیل زنجیره تأمین، پیش‌بینی آب و هوا، تحلیل داده‌های ژنتیکی در زیست‌شناسی و غیره دارد. توسعه ML در حال گشودن افق‌های جدید در تقریباً همه حوزه‌ها است.)

مزایا و محدودیت‌های یادگیری ماشین

مانند سایر فناوری‌ها، یادگیری ماشین دارای مزایای برجسته و همچنین محدودیت‌هایی است. درک این نکات به ما کمک می‌کند تا ML را به طور مؤثر به کار ببریم و از ریسک‌های احتمالی جلوگیری کنیم.

مزایا

• توانایی کشف الگوها در داده‌های بزرگ: ML می‌تواند الگوها و روندهای پنهان را در حجم عظیمی از داده‌ها که برای انسان قابل مشاهده نیست، شناسایی کند. این امکان به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا اطلاعات ارزشمند از «داده‌های بزرگ» استخراج کنند و تصمیمات دقیق‌تری بگیرند.

• خودکارسازی و کاهش وابستگی به انسان: سیستم‌های ML می‌توانند الگوریتم‌های تحلیلی را با حداقل دخالت انسان خودآموزی و بهبود دهند. تنها با ارائه داده‌های ورودی، مدل می‌تواند پارامترهای داخلی را به صورت خودکار تنظیم و بهینه کند. این امکان خودکارسازی وظایف پیچیده مانند طبقه‌بندی و پیش‌بینی را به صورت مداوم فراهم می‌کند بدون نیاز به برنامه‌نویسی دستی برای هر مورد خاص.

• بهبود با گذشت زمان و شخصی‌سازی تجربه: برخلاف نرم‌افزارهای سنتی (با عملکرد ثابت)، مدل‌های یادگیری ماشین هرچه داده‌های بیشتری دریافت کنند، دقت بیشتری پیدا می‌کنند. با هر بار آموزش مجدد، مدل تجربه کسب کرده و پیش‌بینی‌های بهتری ارائه می‌دهد. این قابلیت به سیستم‌های ML امکان می‌دهد بر اساس هر کاربر شخصی‌سازی شوند – مثلاً پیشنهاد محتوای متناسب با سلیقه کاربر – و تجربه کاربری را به مرور زمان بهبود بخشند.

محدودیت‌ها

• وابستگی به کیفیت داده‌ها: مدل‌های ML نیازمند حجم زیادی از داده‌های آموزشی هستند که باید دقیق، متنوع و بدون سوگیری باشند. اگر داده‌های ورودی کیفیت پایینی داشته باشند، خروجی نیز ضعیف خواهد بود (اصل «ورودی نامناسب، خروجی نامناسب»). علاوه بر این، جمع‌آوری و پردازش حجم بالای داده‌ها نیازمند زیرساخت‌های ذخیره‌سازی و محاسباتی قوی است که ممکن است هزینه‌بر باشد.

• ریسک یادگیری اشتباه یا نتایج نادرست: مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است در صورت کمبود داده یا داده‌های غیرنماینده، خطاهای جدی داشته باشند. در برخی موارد، با داده‌های بسیار کم، الگوریتم ممکن است قانونی پیدا کند که از نظر ریاضی «منطقی به نظر برسد اما در عمل کاملاً اشتباه باشد». این موضوع می‌تواند منجر به پیش‌بینی‌های نادرست یا سوءتفاهم شود که تأثیر منفی بر تصمیمات مبتنی بر آن دارد. بنابراین، بررسی صحت نتایج ML به ویژه زمانی که داده‌های ورودی محدود است، ضروری است.

• کمبود شفافیت: بسیاری از مدل‌های پیچیده ML (به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق) مانند یک «جعبه سیاه» عمل می‌کنند و توضیح دلیل پیش‌بینی خاص مدل دشوار است. برای مثال، یک شبکه عصبی عمیق با میلیون‌ها پارامتر ممکن است دقت بالایی داشته باشد اما تشخیص اینکه کدام ویژگی‌ها باعث تصمیم‌گیری شده‌اند، سخت است. این کمبود قابلیت توضیح‌پذیری در حوزه‌هایی که نیاز به تبیین نتایج دارند (مانند مالی و پزشکی) مشکل‌ساز است. در مقابل، برخی مدل‌های ساده‌تر (مانند درخت تصمیم) قابل بررسی و اعتبارسنجی آسان‌تر هستند زیرا منطق تصمیم‌گیری آن‌ها قابل پیگیری است – مزیتی که مدل‌های «جعبه سیاه» ندارند.

>>> کلیک کنید برای اطلاعات بیشتر:

هوش مصنوعی محدود و هوش مصنوعی عمومی چیست؟

تفاوت‌ها بین: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

خلاصه اینکه، یادگیری ماشین (Machine Learning) فناوری کلیدی در عصر داده‌های بزرگ است. این فناوری به کامپیوترها امکان می‌دهد تا به صورت خودآموزی توانایی پیش‌بینی خود را به مرور زمان بهبود بخشند بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق هر مرحله. به همین دلیل، یادگیری ماشین در زندگی و صنعت به طور گسترده‌ای به کار گرفته شده است، از دستیارهای هوشمند گرفته تا سیستم‌های خودکار پیشرفته.

همانطور که گفته شد، «یادگیری ماشین ابزار اصلی برای بهره‌برداری کامل از ارزش داده‌ها در عصر دیجیتال است» و افق‌های جدیدی برای کاربردهای فناوری هوشمند در آینده باز می‌کند.