یادگیری ماشین machine learning چیست و جایگاهش در دنیای امروز

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست باید گفت روشی برای تجزیه و تحلیل داده‌‍ها است که ساخت مدل تحلیلی را اتومات یا خودکار می کند. در واقع شاخه‌ای از هوش مصنوعی بوده و مب تنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کرده و خودشان با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند.

تکامل یادگیری ماشین

به دلیل وجود فناوری‌های جدید محاسباتی، امروزه مانند گذشته نیست و از شناخت الگو و نظریه‌ای که می‌گوید کامپیوترها توانایی انجام کارهای خاص را بدون برنامه‌ریزی دارند، متولد شده است.

محققان علاقه‌مند به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کنجکاو بودند که آیا کامپیوترها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند یا خیر. جنبه اولیه آن از آنجایی دارای اهمیت است که وقتی مدل‌ها در معرض داده‌های جدید قرار می‌گیرند، می‌توانند به طور مستقل سازگار شوند. آن‌ها از رایانش یا محاسبات قبلی یاد می‌گیرند تا تصمیمات و نتایج قابل اعتماد و قابل تکراری تولید کنند. این روش علمی است که جدید نیست، اما جنبش تازه ای پیدا کرده است.

در حالی که بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین برای مدت طولانی وجود داشته‌اند، توانایی اعمال محاسبات پیچیده ریاضی در داده‌‍های بزرگ آن هم به صورت سریع‌تر و مداوم پیشرفتی است، که اخیرا رخ داده است.

 چند نمونه از برنامه های یادگیری ماشین 

• ماشین گوگل
• برنامه‌هایی مانند آمازون و نتفلیکس (Amazon and Netflix)
• توییتر
• برنامه‌های مربوط به تشخیص کلاهبرداری و کارهای غیر قانونی

 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی یا artificial intelligence (AI) دانش گسترده‌ی تقلید از توانایی‌های انسان است، یادگیری ماشین زیرمجموعه خاصی از هوش مصنوعی است، که به یک ماشین آموزش می‌دهد تا چگونه یاد بگیرد.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

علاقه به یادگیری ماشین به دلیل همان عواملی است که باعث محبوبیت داده کاوی یا data mining و تحلیل Bayesian بیشتر از هر زمان دیگر شده‌اند. به عنوان مثال، مواردی مانند افزایش حجم و انواع مختلف داده‌های در دسترس، پردازش محاسباتی ارزان‌تر و قدرتمندتر و همچنین ذخیره‌سازی داده مقرون به صرفه باعث به وجود آمدن و افزایش این علاقه شده‌اند.

همه این موارد به معنای تولید سریع و خودکار مدل‌هایی است که بتوانند داده‌های بزرگتر و پیچیده‌تری را تجزیه و تحلیل کنند و نتایج سریع‌تر و دقیق‌تری را حتی در مقیاس بسیار بزرگ‌، ارائه دهند. به علاوه، با ساختن مدل‌های دقیق، یک سازمان شانس بیشتری در شناسایی فرصت‌های سودآور یا اجتناب از عوامل با ریسک بالا دارد. جایگاه یادگیری ماشین در دنیای امروز با استفاده از الگوریتم‌ها برای ساخت مدل‌هایی که ارتباطات را کشف می‌کنند، سازمان‌ها، می‌توانند بدون دخالت انسانی تصمیمات بهتری بگیرند. 

چه کسانی از تکنولوژی machine learning  استفاده می کنند؟

اکثر صنایعی که با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارند، ارزش فناوری یادگیری ماشین را به خوبی درک می‌کنند. با جمع آوری اطلاعات مفید از این داده‌ها، اغلب در همان زمان، سازمان‌ها می‌توانند کارایی موثرتری داشته باشند یا از رقبای خود برتری کسب کنند.

ماشین لرنینگ درخدمات مالی 

بانک‌ها و سایر مشاغل در صنعت مالی از فناوری یادگیری ماشین برای دو هدف اصلی استفاده می‌کنند: شناسایی ایده‌ها و اطلاعات مفید و مهم در داده‌ها و جلوگیری از کلاهبرداری و تقلب. بینش‌های به دست آمده از داده‌ها می‌توانند، فرصت های سرمایه گذاری را شناسایی کنند یا به سرمایه گذاران کمک کنند، تا بدانند چه زمانی باید تجارت کنند. داده کاوی همچنین می‌تواند مشتریانی را که دارای پروفایل‌های با ریسک بالا هستند را شناسایی کند و یا از نظارت سایبری برای تعیین دقیق علائم هشدار دهنده کلاهبرداری استفاده کند.

 یادگیری ماشین برای دولت ها

ارگان‌های دولتی مانند ارگان‌های مربوط به ایمنی عمومی و خدمات عمومی نیاز ویژه‌ای به ماشین لرنینگ دارند؛ زیرا منابع مختلفی از داده‌ها را دارند که می‌توانند با کاوش در آن‌ها اطلاعات مفیدی بدست آورند. برای مثال، با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر، روش‌هایی برای افزایش کارایی و صرفه جویی در هزینه‌ها شناسایی می‌شوند. همچنین می‌تواند به کشف کلاهبرداری و به حداقل رساندن سرقت هویت نیز کمک کند.

ماشین لرنینگ در مراقبت های بهداشتی

یادگیری ماشین به لطف ظهور دستگاه‌هایی کاربردی (مانند ساعت هوشمند) و حسگر‌هایی که می‌توانند از داده‌ها برای ارزیابی سلامت بیمار در همان زمان استفاده کنند، در حال رشد چشمگیری در این زمینه است. این فناوری همچنین می‌تواند به متخصصان پزشکی در تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی روندها یا علائم هشدار دهنده کمک کند و منجر به بهبود تشخیص‌ها و درمان شود.

خرده فروشی با استفاده از یادگیری ماشین

مواردی که از سمت وب سایت‌ها به شما توصیه می‌شوند و ممکن است آن‌ها را دوست داشته باشید، این است که از ماشین لرنینگ برای تجزیه و تحلیل تاریخچه خریدهای قبلی شما استفاده می‌کنند. خرده فروشان از آن برای به دست آوردن داده‌ها، تجزیه و تحلیل آن ها و استفاده از آن داده‌ها برای شخصی‌سازی تجربه خرید، پیاده‌سازی کمپین بازاریابی، بهینه‌سازی قیمت، برنامه‌ریزی عرضه کالا و کسب بینش نسبت به نیازها و تقاضای مشتری استفاده می‌کنند.

 الگوریتم های یادگیری ماشین در صنعت نفت و گاز

از جمله خدماتی که machine learning در این صنعت ارائه می‌دهد، یافتن منابع انرژی جدید، تجزیه و تحلیل مواد معدنی موجود در زمین، پیش بینی خرابی سنسور پالایشگاه، ساده‌سازی توزیع نفت برای کارآمدتر و مقرون به صرفه‌شدن آن هستند. تعداد موارد استفاده از آن در این صنعت بسیار زیاد بوده و همواره در حال گسترش است.

ماشین لرنینگ در حمل و نقل

تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوها و روندها در صنعت حمل و نقل از آن جایی اهمیت دارد که متکی به کارایی بیشتر روش ها و پیش بینی مشکلات احتمالی برای افزایش سودآوری است. تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل سازی جنبه‌های ماشین لرنینگ، ابزار مهمی برای شرکت‌های تحویل دهنده (delivery companies) ، حمل و نقل عمومی و سایر سازمان‌های حمل و نقل است.

 برخی از روش های محبوب یادگیری ماشین

دو مورد از متداول‌ترین روش‌های ماشین لرنینگ، یادگیری تحت‌نظارت و یادگیری بدون نظارت است؛ اما روش‌های دیگری نیز برای آموزش یادگیری ماشین وجود دارند. در اینجا مروری بر محبوب‌ترین انواع آن را خواهیم دید.

 الگوریتم های یادگیری تحت نظارت

 الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت با استفاده از مثال‌های مشخص، مانند یک ورودی که خروجی مشخصی دارد، آموزش می بینند. به عنوان مثال، یک قطعه از تجهیزات می‌تواند دارای نقاط داده باشد که دارای برچسب “F” (خراب) یا “R” (اجرا) هستند. الگوریتم یادگیری مجموعه‌ای از ورودی‌ها را به همراه خروجی‌های صحیح مربوطه دریافت می‌کند، الگوریتم با مقایسه خروجی واقعی خود با خروجی های صحیح برای یافتن خطا، می‌آموزد، سپس مدل را متناسب با آن اصلاح می کند.

یادگیری نظارت شده برای پیش بینی مقادیر  label بر روی داده‌های label نشده اضافی از روش‌هایی مانند طبقه‌بندی، پیش بینی و افزایش شیب، استفاده می‌کند. یادگیری تحت‌نظارت معمولاً در برنامه‌هایی که داده‌های تاریخی، وقایع احتمالی آینده را پیش بینی می کنند، استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌تواند پیش بینی کند که کدام تراکنش‌های یک کارت اعتباری احتمالاً جعلی است یا کدام مشتری بیمه احتمالا درخواست وجه می‌کند.

الگوریتم های یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت در برابر داده‌هایی استفاده می‌شود که هیچ برچسب یا label تاریخی ندارند. به این سیستم “پاسخ درست” گفته نمی شود. الگوریتم باید آنچه را نشان داده شده است، کشف کند. هدف، کاوش داده‌ها و یافتن برخی ساختارها در داخل است. یادگیری بدون نظارت همچنین روی داده‌های معاملاتی به خوبی کار می کند.

به عنوان مثال، می‌تواند مشتری‌های با ویژگی‌های مشابه را شناسایی کند تا پس از آن در کمپین‌های بازاریابی با آن‌ها به صورت مشابهی رفتار شود، یا ویژگی‌های اصلی که باعث تمایز مشتریان مختلف می‌شود، را پیدا کند. تکنیک‌های محبوب شامل نقشه‌های خود سازماندهی شده، نقشه برداری از نزدیکترین همسایه (nearest-neighbor mapping)، خوشه بندی k-means  و تجزیه ارزش واحد است. این الگوریتم‌ها همچنین برای تقسیم بندی مباحث متنی، توصیه موارد و شناسایی داده داده‌های خارج از محدوده استفاده می‌شوند.

یادگیری نیمه نظارت شده

یادگیری نیمه نظارت شده برای همان برنامه‌های یادگیری تحت نظارت استفاده می‌شود. اما برای آموزش از داده‌های برچسب خورده و بدون برچسب استفاده می‌کند – به طور معمول مقدار کمی از داده‌های دارای برچسب با مقدار زیادی داده بدون برچسب (زیرا داده های بدون برچسب هزینه کمتری دارند و برای دستیابی به آن‌ها تلاش کمتری لازم است).

 این نوع یادگیری ماشین را می‌توان با روش‌هایی مانند طبقه بندی، رگرسیون و پیش بینی استفاده کرد. یادگیری نیمه نظارت زمانی مفید است که هزینه‌های مرتبط با برچسب گذاری بیش از حد شده باشد و امکان انجام یک آموزش کامل با برچسب وجود نداشته باشد. از نمونه‌های اولیه این مورد می‌توان به شناسایی چهره یک شخص در وب کم اشاره کرد.

چرا ابرآراز؟

یکی از مزایای کلیدی ابر سرور یا سرور مجازی آراز قیمت مقرون به صرفه،کنترل پنل مدیریت سرور با قابلیت های منحصر به فرد و پشتیبانی شبانه روزی آن است، که می‌توانند نقش و تاثیر زیادی در انتخاب شما داشته باشند.