یادگیری ماشین چیست؟ با کاربردها، انواع و نحوه کار Machine Learning آشنا شوید

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) در واقع شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌نویسی، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. در این فرآیند، الگوریتم‌ها با تحلیل داده‌های گذشته، الگوها و روابط موجود را شناسایی کرده و از آن‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در موقعیت‌های جدید استفاده می‌کنند.​

یادگیری ماشین بر اساس مدل‌های آموزشی ایجاد شده بر روی داده‌های تاریخی استوار است، که به این سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا از تجارب گذشته استفاده کنند و با ورودی‌های جدید سازگار شوند. در این مقاله از ابرآراز به مفهوم ماشین لرنینگ، مزایا، معایب و کاربردهای آن خواهیم‌پرداخت.

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین به کامپیوترها یا ماشین‌ها این توانایی را می‌دهد که بدون نیاز به برنامه‌نویسی مستقیم و خط به خط، از داده‌ها یاد بگیرند. (همچنین بخوانید: ماشین مجازی چیست؟)

این یادگیری به این شکل انجام می‌شود که مدل یادگیری ماشین، با استفاده از محاسبات، تنظیمات داخلی خودش (که به آن‌ها پارامتر گفته می‌شود) را طوری تغییر می‌دهد که رفتار مدل با داده‌هایی که به آن داده شده، هماهنگ شود. به بیان ساده‌تر، مدل مثل یک دانش‌آموز است که با دیدن مثال‌های زیاد، کم‌کم یاد می‌گیرد که چطور کارها را درست انجام دهد. هرچه داده‌ها بیشتر باشند، مدل هم بیشتر یاد می‌گیرد و بهتر عمل می‌کند.

مزایا و ویژگی های یادگیری ماشین

یادگیری ماشین با بهره‌گیری از داده‌های موجود، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کرده و تصمیمات بهتری اتخاذ کنند.​ برخی از مهم‌ترین مزایا و ویژگی‌های این یادگیری ماشین به شرح زیر است:

• عدم نیاز به مداخله انسانی (اتوماسیون)

با استفاده از یادگیری ماشین، دیگر نیازی به دخالت مستقیم در هر مرحله از پروژه نیست. این تکنولوژی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی‌هایی انجام دهند و الگوریتم‌های خود را بهبود بخشند.

• مدیریت داده‌های چندبعدی و چندمتغیره

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های چندبعدی و چندمتغیره عملکرد خوبی دارند و می‌توانند این کار را در محیط‌های پویا یا نامشخص انجام دهند.

• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده

با استفاده از یادگیری ماشین، تصمیم‌گیری‌ها سریع‌تر، دقیق‌تر و هماهنگ‌تر انجام می‌شوند؛ زیرا بر پایه تحلیل داده‌های واقعی هستند.​

• به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها

مدل‌های یادگیری ماشین با دریافت بازخوردهای مداوم، خود را به‌روزرسانی می‌کنند و با تغییرات بازار و نیازهای مشتریان هماهنگ می‌شوند.​

• توسعه محصولات و خدمات جدید

با تحلیل هوشمندانه داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند محصولات و خدمات جدیدی را توسعه دهند یا پیشنهادات فعلی خود را بهبود بخشند.​

معایب و چالش های یادگیری ماشین

با وجود تمام مزایا و محبوبیتی که یادگیری ماشین دارد، این تکنولوژی بی‌نقص نیست و با معایب و چالش‌هایی مواجه است.

• جمع‌آوری داده‌ها

یادگیری ماشین برای آموزش به مجموعه داده‌های وسیع و جامع نیاز دارد. این داده‌ها باید بی‌طرف و باکیفیت باشند. همچنین در برخی موارد، محققان باید منتظر تولید داده‌های جدید بمانند.

• زمان و منابع

یادگیری ماشین به زمان کافی برای آموزش الگوریتم‌ها و پیشرفت در دستیابی به اهداف نیاز دارد. همچنین برای اجرا به منابع زیادی احتیاج است که این به معنای نیاز به توان محاسباتی بالا است.

• تفسیر نتایج

یکی از چالش‌های مهم در یادگیری ماشین، توانایی تفسیر دقیق نتایج حاصل از الگوریتم‌ها است. انتخاب دقیق الگوریتم‌های مناسب نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.

• حساسیت به خطای بالا

یادگیری ماشین به‌صورت خودگردان عمل می‌کند، اما به شدت مستعد خطا است. اگر یک الگوریتم با یک مجموعه داده کوچک و غیرجامع آموزش داده شود، ممکن است با پیش‌بینی‌های مغرضانه‌ای مواجه شوید که از یک مجموعه آموزشی نادرست ناشی می‌شود. این امر می‌تواند منجر به نمایش تبلیغات نامرتبط به مشتریان شود.

با کمک جدول زیر به مقایسه مزایا و معایب یادگیری ماشین خواهیم پرداخت و نکات کلیدی هر یک از جنبه‌های مثبت و منفی این تکنولوژی را به‌طور مختصر بیان می‌کند.

کاربردهای یادگیری ماشین

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

• ماشین لرنینگ در خدمات 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، فرصت‌های سرمایه گذاری را شناسایی کنند یا به سرمایه گذاران کمک کنند، تا بدانند چه زمانی باید تجارت کنند. داده‌کاوی همچنین می‌تواند مشتریانی را که دارای پروفایل‌های با ریسک بالا هستند را شناسایی کند و یا از نظارت سایبری برای تعیین دقیق علائم هشداردهنده کلاهبرداری استفاده کند.

•  یادگیری ماشین برای دولت‌ها

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.

• ماشین لرنینگ در مراقبت‌های 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 تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای شناسایی روندها یا علائم هشداردهنده کمک کند و منجر به بهبود تشخیص‌ها و درمان شود.

• خرده‌فروشی 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 تجزیه‌وتحلیل تاریخچه خریدهای قبلی شما استفاده می‌کنند. خرده فروشان از آن برای به دست آوردن داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل 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.

•  الگوریتم‌های یادگیری ماشین در صنعت نفت و گاز

از جمله خدماتی که machine learning در این صنعت ارائه می‌دهد، یافتن منابع انرژی جدید، تجزیه‌وتحلیل مواد معدنی موجود در زمین، پیش‌بینی خرابی سنسور پالایشگاه، ساده‌سازی توزیع نفت برای کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌شدن آن هستند. تعداد موارد استفاده از آن در این صنعت بسیار زیاد بوده و همواره درحال گسترش است.

• ماشین لرنینگ در حمل‌ونقل

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوها و روندها در صنعت حمل‌ونقل از آن‌جایی اهمیت دارد که متکی به کارایی بیشتر روش ها و پیش‌بینی مشکلات احتمالی برای افزایش سودآوری است. تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل سازی جنبه‌های ماشین لرنینگ، ابزار مهمی برای شرکت‌های تحویل‌دهنده (delivery companies) ، حمل‌ونقل عمومی و سایر سازمان‌های حمل‌ونقل است.

به نقل از quotecatalog

یادگیری ماشین یعنی استفاده از داده‌هایی که هر کسی ممکن است داشته باشد — چه یک تیم ورزشی باشد یا یک تولیدکننده صنعتی — و با استفاده از الگوریتم‌ها، تحلیل و پیش‌بینی نتایجی که به افراد کسب‌وکار کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند.

انواع ماشین لرنینگ

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 می‌بینند. به‌عنوان 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 خروجی‌های صحیح برای یافتن خطا، می‌آموزد، سپس مدل را متناسب با آن اصلاح می‌کند.

یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی مقادیر label بر روی داده‌های label نشده اضافی از روش‌هایی مانند طبقه‌بندی، پیش‌بینی و افزایش شیب، استفاده می‌کند. یادگیری تحت‌نظارت معمولاً در برنامه‌هایی که داده‌های تاریخی، وقایع احتمالی آینده را پیش‌بینی می کنند، استفاده می‌شود. به‌عنوان مثال، می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام تراکنش‌های یک کارت اعتباری احتمالاً جعلی است یا کدام مشتری بیمه احتمالاً 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 به‌خوبی کار می کند.

به‌عنوان 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.

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.به‌طور معمول مقدار کمی از داده‌های دارای برچسب با مقدار زیادی داده بدون برچسب (زیرا داده‌های بدون برچسب هزینه کمتری دارند و برای دستیابی به آن‌ها تلاش کمتری لازم است).

این نوع یادگیری ماشین را می‌توان با روش‌هایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و پیش‌بینی استفاده کرد. یادگیری نیمه‌نظارت زمانی مفید است که هزینه‌های مرتبط با برچسب‌گذاری بیش‌ازحد 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 وب‌کم اشاره کرد.

تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

تفاوت بین هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) در واقع در سطح، پیچیدگی، و نحوه عملکرد آن‌هاست. این سه اصطلاح به هم وابسته‌اند، ولی یکی نیستند. در ادامه به شرح هرکدام می‌پردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌هاست؛ از تصمیم‌گیری گرفته تا درک زبان و یادگیری.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی و لایه‌های متعدد، قادر به تحلیل حجم بالایی از داده و یادگیری ویژگی‌های پیچیده است.

به‌طورکلی می‌توان هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) را به‌صورت جدول زیر مقایسه نمود:

فرآیندهای یادگیری ماشین (Machine Learning)

فرایند یادگیری ماشین (Machine Learning) با وارد کردن داده‌های آموزشی به الگوریتم منتخب آغاز می‌شود. این الگوریتم با استفاده از این داده‌ها شروع به یادگیری و شناسایی الگوها می‌کند تا وظایفی مانند طبقه‌بندی یا شناسایی را انجام دهد. پس از اتمام مرحله یادگیری، باید بررسی شود که آیا الگوریتم در مواجهه با داده‌های جدید نیز عملکرد مناسبی دارد یا خیر.

برای ارزیابی کارایی الگوریتم، داده‌های جدید به آن وارد می‌شود و پیش‌بینی‌های آن مورد بررسی قرار می‌گیرد. اگر پیش‌بینی‌ها مطابق با انتظارات نباشند، الگوریتم چندین بار آموزش داده می‌شود تا زمانی که خروجی مطلوب حاصل گردد. این فرآیند به الگوریتم یادگیری ماشین این امکان را می‌دهد که به‌طور مداوم از داده‌ها یاد بگیرد و بهترین پاسخ ممکن را ارائه دهد و با گذشت زمان دقت آن به‌تدریج افزایش یابد.

آینده یادگیری ماشین

آینده machine learning چیست؟ با سرعتی چشمگیر در حال تحول است و پیش‌بینی می‌شود که در سال‌های آینده، نقش آن در صنایع مختلف و زندگی روزمره ما عمیق‌تر و گسترده‌تر شود. بر اساس منابع معتبر آینده یادگیری ماشین به شرح زیر است:

• ادغام گسترده در صنایع مختلف: یادگیری ماشین در حوزه‌هایی مانند بهداشت و درمان، مالی، تولید، آموزش و حمل‌ونقل نقش فزاینده‌ای خواهد داشت.
• پیشرفت در بینایی کامپیوتری (Computer Vision): الگوریتم‌های یادگیری ماشین در درک و تفسیر داده‌های بصری بهبود یافته‌اند، که در زمینه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی، خودروهای خودران و سیستم‌های نظارتی کاربرد دارند.
• تحول در جستجوی اینترنتی و تعاملات دیجیتال: مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین، مانند ChatGPT، تجربه جستجو در اینترنت را با درک بهتر زبان طبیعی و تحلیل رفتار کاربر بهبود بخشیده‌اند که منجر به نتایج دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر می‌شود.
• تاثیر بر بازار کار و مهارت‌های مورد نیاز: با گسترش یادگیری ماشین، نیاز به مهارت‌های انسانی مانند حل مسئله، تفکر استراتژیک و مدیریت زمان افزایش می‌یابد. کارفرمایان به‌جای تمرکز بر مدارک تحصیلی، بر مهارت‌های عملی و توانایی‌های نرم تاکید خواهند کرد.

یادگیری ماشین نه‌فقط عصری جدید برای تمدن پدید می‌آورد، بلکه مرحله‌ای تازه در تکامل حیات روی زمین خواهد بود.

نحوه کار یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌های مناسب، امکان تحلیل و تصمیم‌گیری هوشمند را فراهم می‌کند و در بسیاری از زمینه‌ها نقش کلیدی دارد. برای اینکه بدانید مراحل machine learning چیست، به‌صورت خلاصه مراحل را بیان می‌نماییم:

• جمع‌آوری داده‌ها: برای حل یک مسئله خاص، داده‌های لازم را جمع‌آوری و تحلیل می‌کنیم. کیفیت و کمیت این داده‌ها بر عملکرد مدل تاثیر مستقیم دارد. این داده‌ها ممکن است در یک پایگاه داده موجود باشند یا نیاز به ایجاد از نو داشته باشند.
• آماده‌سازی داده: داده‌ها را بررسی و نمایش می‌دهیم تا همبستگی بین ویژگی‌ها (Features) را تحلیل کنیم. انتخاب ویژگی‌ها مهم است و باید داده‌ها را متعادل کنیم تا مدل به سمت نوع خاصی از پاسخ نرود. همچنین، داده‌ها به دو گروه آموزش و ارزیابی تقسیم می‌شوند (معمولاً ۸۰/۲۰).
• انتخاب مدل: مدل‌های مختلفی بسته به نوع داده‌ها (تصویر، صدا، متن و مقادیر عددی) وجود دارد که باید براساس هدف انتخاب شوند.
• آموزش مدل: مجموعه‌داده را آموزش می‌دهیم تا نرخ پیش‌بینی بهبود یابد. وزن‌های مدل به‌صورت تصادفی مقداردهی می‌شوند و با آموزش، الگوریتم آن‌ها را تنظیم می‌کند.
• ارزیابی: عملکرد مدل را با استفاده از داده‌های ارزیابی بررسی می‌کنیم. اگر دقت مدل کمتر از ۵۰ درصد باشد، مدل مفید نیست. دقت ۹۰ درصد یا بیشتر نشان‌دهنده اعتماد به نتایج مدل است.
• تنظیم پارامتر: اگر دقت مدل پایین باشد، ممکن است با مشکلات بیش‌برازش یا کم‌برازش مواجه باشیم. در این صورت، برخی از پارامترهای مدل را تغییر می‌دهیم.

راهکار ابرآراز

برای یادگیری ماشین و استفاده از آن در حوزه‌های مختلف بهترین کار استفاده از سرور اختصاصی ابرآراز است. ​سرور اختصاصی ابرآراز یک راهکار حرفه‌ای و قدرتمند برای کسب‌وکارهایی است که به منابع سخت‌افزاری اختصاصی، امنیت بالا و کنترل کامل بر محیط میزبانی نیاز دارند. یکی از مزایای کلیدی سرور اختصاصی ابرآراز قیمت مقرون‌به‌صرفه،کنترل پنل مدیریت سرور با قابلیت های منحصربه‌فرد و پشتیبانی شبانه روزی آن است، که می‌توانند نقش و تاثیر زیادی در انتخاب شما داشته باشند.

جمع‌بندی: یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یکی از تاثیرگذارترین تکنولوژی‌های عصر دیجیتال است که روز‌به‌روز نقش پررنگ‌تری در صنایع و زندگی ما ایفا می‌کند.

• یادگیری ماشین به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌نویسی مستقیم، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود دهند.
• این فناوری با مزایایی مثل اتوماسیون، تصمیم‌گیری دقیق و به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها، بهینه‌سازی قابل توجهی در فرآیندهای سازمانی ایجاد می‌کند.
• با این حال، چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های جامع، منابع محاسباتی زیاد و احتمال خطا در تحلیل داده‌ها همچنان وجود دارد.
• کاربردهای آن از خدمات مالی تا بهداشت، حمل‌ونقل، خرده‌فروشی و صنایع نفت و گاز گسترده است.
• الگوریتم‌های مختلف یادگیری نظیر تحت‌نظارت، بدون‌نظارت و نیمه‌نظارت‌شده، هر یک در شرایط خاصی قابل استفاده‌اند.
• آینده یادگیری ماشین با پیشرفت در بینایی کامپیوتری، تعاملات دیجیتال و تغییر در بازار کار، تحولات گسترده‌ای را رقم خواهد زد.

در نهایت، یادگیری ماشین نه‌تنها ابزاری فنی، بلکه یک رویکرد تحول‌آفرین در حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری هوشمندانه به شمار می‌رود.

سوالات متداول

• آیا یادگیری ماشین همان هوش مصنوعی است؟

خیر، یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی محسوب می‌شود. هوش مصنوعی یک مفهوم وسیع‌تر است که شامل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و سایر روش‌ها است.

• چه نوع داده‌هایی برای یادگیری ماشین نیاز است؟

داده‌ها می‌توانند شامل انواع مختلفی از اطلاعات باشند، مانند متن، تصویر، صدا، ویدیو یا عدد. کیفیت و حجم داده‌ها تأثیر زیادی بر عملکرد مدل دارند.

• یادگیری ماشین چه کاربردهایی دارد؟

یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، مالی، بازاریابی و … کاربرد دارد.