یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که با توسعه الگوریتمهای مختلف به رایانهها اجازه میدهد الگوها و روندها را از دل دیتا و محتوای داده شده به سیستم کشف کنند و در واقع بجای دستورات از پیش نوشته شده توسط برنامهنویس، دستورات لازم را پیشبینی و الگوی موجود در آن را یاد بگیرند و در استفادههای بعدی از آن بهره ببرند. یادگیری ماشینی در صنایع مختلف از جمله مراقبتهای بهداشتی، اتوماسیون و بازاریابی اهمیت فزایندهای پیدا کرده است، چرا که با تسهیل تصمیمگیری و استفاده بهینه از دادهها موجب صرفجویی در انرژی و نیاز کمتر به نیروی انسانی و در نتیجه کاهش هزینهها میشود.
یادگیری ماشینی چگونه صورت میگیرد؟
عملکرد یک مدل یادگیری ماشین معمولا شامل ۷ مرحله زیر است:
1.جمعآوری دادهها: اولین قدم در یادگیری ماشینی مربوط به جمعآوری اطلاعات مرتبط از منابع مختلف است. این منابع میتواند شامل سورسهای آنلاین، سنسورها یا دیتابیس از پیش فراهم شده باشد.
2. پیشپردازش دادهها: وقتی داده موردنیاز جمعآوری شد، حالا نیاز داریم که آن را برای آموزش مدل آماده کنیم تا به بهترین شکل مورد بهرهبرداری قرار بگیرد. این فرایند شامل حذف دادههای گمشده، نرمالسازی دادهها و کدگذاری متغیرهاست.
3. انتخاب مدل: بسته به ذات مسئله و نوع داده موجود در دسترس، الگوریتم یادگیری مناسب انتخاب میشود. الگوریتمهای رایج یادگیری ماشینی مواردی مانند شبکههای عصبی، رگرسیون خطی و درخت تصمیمگیری را دربر میگیرد.
4. آموزش دادن به مدل: الگوریتم انتخاب شده توسط سیستم روی دیتای آماده شده تمرین میکند تا پترنها و روابط بین دادهها را کشف کند. در طول تمرین و یادگیری، مدل موردنظر با تنظیم پارامترهای خود تفاوت بین پیشبینیهای خود و نتایج واقعی را به حداقل میرساند.
5. ارزیابی مدل: زمانی که مدل ما آموزش های لازم را دید وقت آن است که توسط یک سری دیتای جداگانه به نام «تست ست» ارزیابی شود. عملکرد مدل به وسیله واحدهایی مثل دقت یادگیری، سرعت و میزان یادآوری، مورد ارزیابی قرار میگیرد که البته بسته به نوع مسئله موردنظر این واحدها متفاوتاند.
6. بهبود مدل: اگر عملکرد مدل رضایتبخش نبود، میتوان پارامترهای الگوریتم را برای بهبود عملکرد به شکل جدیدی تنظیم کرد. تکنیکهایی مانند سرچ رندوم یا گرید سرچ میتواند برای یافتن پارامترهای مناسب کاربردی باشد.
7. استقرار مدل: وقتی آموزش و ارزیابی سیستم کامل شد، میتوان آن را در محیط مورد نظر مستقر کرد تا در مورد دادههای جدید که تابحال با آن برخورد نداشته تصمیمگیری کند.
کیفیت عملکرد و دقت تصمیمگیری ماشین کاملا بستگی به داده فراهم شده برای مدل دارد. هرچه اطلاعات گستردهتر، جامعتر و صحیحتر باشد مدل ما توانایی بهتری در نمایش یک عملکرد دقیق ارائه میدهد.
یادگیری ماشین چه کاربردهایی در دنیای واقعی دارد؟
کاربردهای یادگیری ماشین را بههیچوجه نمیتوان محدود به زمینهی خاصی دانست، چرا که صنایع و مشاغل بسیاری فرصت استفاده از این سیستم را چه در حال حاضر و چه در سالهای آتی خواهند داشت. در اینجا صرفاً برای آشنایی با این که چگونه یادگیری ماشین میتواند به ما کمک کند به چند مورد از این کاربردها اشاره میکنیم.
- بهعنوان اولین کارکرد یادگیری ماشین میتوان به سیستمهای آنالیزی پیشبینی کننده اشاره کرد که میتوانند اتفاقات آینده را بر اساس یک سری داده تاریخی موجود پیشبینی کنند. از این قابلیت در مارکتهای مالی، پیشبینی فروش، تقاضای بازار یا ارزیابی ریسک میتوان استفاده کرد.
- پردازش زبان طبیعی(Natural Language Proccessing) مورد دیگری است که احتمالا دروازه آشنایی بسیاری از ما با هوش مصنوعی بوده، آن هم از طریق چتباتهای مختلف مثل ChatGPT. این تکنیک که به اختصار به آن NLP هم میگویند برای آنالیز، درک و تولید محتوای گفتاری به زبان انسانی به کار میرود. علاوه بر چتباتها، ترجمه زبان و تشخیص گفتار نیز زیرشاخههایی از این توانایی هستند که کاربرد گستردهای در سطح جهان پیدا کردهاند.
- الگوریتمهای یادگیری ماشین با آموزش کافی میتوانند توانایی تشخیص و تفسیر دادههای تصویری مانند عکس و ویدئوها را پیدا کنند و با این استعداد، کاربردهایی مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیا و آنالیز تصاویر پزشکی را ممکن کنند.
- مورد آخری که به آن اشاره میکنیم و از جالبترین تواناییهایی است که یادگیری ماشین به ما میدهد، راه اندازی سیستمهای اتونوم یا به عبارتی خودآگاه است. اتومبیلهای خودران، پهپادها و رباتها مثالهایی هستد که میتوانند از این طریق توانایی تصمیمگیری بر اساس دادههای دریافتی محیط خود را بیابند و براساس آن تصمیمات لازم را بگیرند.
اینها تنها مثالهای معدودی از کاربردهای گسترده یادگیری ماشین در فیلدهای مختلف است. همانطور که مدلهای یادگیری هر روزه در حال بهبود و تقویت خود هستند، کاربردهای جدید نیز برای استفاده هرچه بیشتر از این قابلیتها کشف میشود که تماما همه کاره بودن و تاثیر بالقوه تکنولوژی ماشین لرنینگ روی ابعاد مختلف زندگی را نشان میدهد.
دورههای مرتبط با مقالهی ماشین لرنینگ چیست؟
انواع مدلهای یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به طور کلی به ۴ نوع مهم تقسیم میشود که هرکدام را جداگانه معرفی میکنیم.
- یادگیری ماشین تحت نظارت (Supervised): در این نوع یادگیری ماشین، الگوریتمها با استفاده از دادههای زوج ورودی-خروجی آموزش داده میشوند. هدف الگوریتمهای این چنینی پیشبینی خروجی برای ورودیهای جدید است. الگوریتمهای کلاسبندی (Classification) و رگرسیون (Regression) مثالهایی از این نوع یادگیری محسوب میشود.
- یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised): در این نوع، الگوریتمها به خروجی دسترسی ندارند. این الگوریتمها صرفا الگوها، ساختارها، و روابط بین دادهها را شناسایی میکنند.
- یادگیری نیمهنظارتی (Semisupervised): الگوریتمها در این نوع یادگیری دادههای برچسب خورده و بدون برچسب را با هم ترکیب میکنند و از طریق آنها آموزش میبینند. این الگوریتمها از دادههای برچسب خورده برای رسیدن به دقت بالاتر در پیشبینی دادههای بدون برچسب استفاده میکنند.
- یادگیری تقویتی (Reinforcement): تنها حالتی که در آن تعامل یادگیرنده با محیط انجام میشود و از طریق سیستم پاداش و جریمه یادگیری تجربی برای سیستم صورت میگیرد این حالت است. هدف این نوع یادگیری گرفتن تصمیمات لازم و متناسب با پیامهای دریافتی از محیط پیرامون است.
این چهار نوع یادگیری مدلهای اساسی یادگیری ماشین را تشکیل میدهند که هرکدام کاربردهای خاص خود را دارند و در زمینههای گوناگون از جمله پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل تصاویر، پزشکی، صنعت، امور مالی و رباتیک بهکار میروند.
یادگیری ماشین چه مزایا و چالشهایی دارد؟
یادگیری ماشین دارای مزایای زیادی است و میتواند در زمینههای مختلفی به کمک ما بیاید. در عین حال مانند تمام ابعاد دیگر، رشد تکنولوژی یادگیری ماشین نیز همراه با چالشهای خاصی است که با گذر زمان و افزایش کاربری آن بیشتر ملموس خواهد بود.
هرکسی که علاقهمند به یادگیری یا استفاده از این فناوری است باید آگاهی نسبتا خوبی نسبت به نکات مثبت و منفی این تکنولوژی نیز داشته باشد. از این رو یک سری مزایای مهم و چالشهای قابل توجه یادگیری ماشین در اینجا ذکر میشود.
مزایای یادگیری ماشین
1. قابلیت پردازش حجم عظیمی از دادهها: با یادگیری ماشین قادر هستیم به صورت همزمان و با سرعت بسیار بالا دادههای بزرگ را پردازش کنیم و الگوها و روابط نهفته در آنها را شناسایی کنیم، کاری که بدون استفاده از یادگیری ماشین ممکن است هزاران برابر زمان از ما بگیرد.
2. قابلیت پیشبینی دقیق: الگوریتمهای یادگیری ماشین توانایی این را دارند که با استفاده از دادههای ارائهشده در گذشته پیشبینیهای دقیق و قابل اعتمادی در مورد اتفاقات آینده ارائه کنند.
3. اتوماسیون و خودکارسازی: یادگیری ماشین قابلیت اتوماسیون فرآیندها و خودکارسازی تصمیمگیریها را فراهم میکند و در هزینهها به شکل قابل توجهی صرفهجویی میکند.
4. کاربردهای گسترده: یادگیری ماشین در حوزههای مختلفی از جمله پزشکی، مسائل مالی، صنایع، تجارت و فناوری رباتیک کاربرد دارد و به حل مسائل پیچیده در همه زمینهها کمک میکند.
چالشهای یادگیری ماشین
نیاز به داده کافی: یادگیری ماشین نیاز به دادههای فراوان، دست اول و باکیفیت دارد تا بتواند الگوریتمها را به درستی آموزش دهد و براساس آموختهها پیشبینیهای دقیق انجام دهد.
تفسیرپذیری دشوار: برخی از الگوریتمهای یادگیری ماشین، پیچیدگی زیادی دارند، به راحتی تفسیرپذیر نیستند و فرآیند تصمیمگیری آنها قابل فهم نیست.
انتخاب پارامترهای مناسب: انتخاب الگوریتم مناسب برای کاربرد مورد نظر و تنظیم پارامترهای آن چالشهای خاص خود را دارد و نیاز به تجربه و دانش فنی بالا دارد.
امنیت و حریم خصوصی: تا به امروز هنوز نگرانیهای رفع نشدهای در مورد استفاده از یادگیری ماشین در برخی حوزهها مانند پزشکی و اموری که از نظر امنیتی و حفظ حریم خصوصی استفادهکنندگان حساسیت بیشتری دارند وجود دارد.
با شناخت دقیق مشکلات و فرصتهای موجود، کارشناسان خبره در حوزه یادگیری ماشین میتوانند روشهایی برای بهبود عملکرد الگوریتمها و راهحلی مناسب برای چالشهای موجود پیدا کنند.
چه آیندهای در انتظار یادگیری ماشین است؟
آینده یادگیری ماشین با پیشرفتهایی که در الگوریتم آن به وجود آمده، قدرت پردازشی بالای آن و تسلط بالای آن به دادهها، در پیشبرد فناوریها و مشاغل مختلف بسیار امیدوارکننده به نظر میرسد. موارد زیر جنبههایی از آینده روشن یادگیری ماشین هستند که آموزش و تسلط به آن را امری ضروری جلوه میدهند.
- یادگیری عمیق: یادگیری عمیق که زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین به حساب میآید، به دلیل توانایی در یادگیری الگوهای پیچیده از دادهها در حال معروف شدن است. یادگیری عمیق در زمینههایی مانند تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی و کنترل وسایل نقلیه خودران استفاده میشود.
- هوش مصنوعی قابل توضیح: با پیچیدهتر شدن مدلهای یادگیری ماشین، نیاز بیشتری به شفافیت و تفسیرپذیری در درک عملکرد یادگیری ماشین احساس میشود. هدف هوش مصنوعی توضیحپذیر این است که مدلهای یادگیری ماشین را قابل درکتر و قابل اعتمادتر کند.
- هوش مصنوعی و اخلاق: با فراگیرتر شدن یادگیری ماشینی، نگرانی فزایندهای در مورد مسائل اخلاقی مانند حفاظت از حریم خصوصی کاربران وجود دارد. اگرچه تلاشهای گستردهای برای ایجاد دستورالعملها و چارچوبهای اخلاقی برای استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی صورت گرفته اما باز هم نیاز به نظارت و پایش بیشتری در این زمینه حس میشود.
چرا یادگیری ماشین در دنیای امروز مهم است؟
تواناییهایی که یادگیری ماشین در اختیار ما میگذارد، چیزهایی مثل تسهیل اتوماسیون سیستمها، پیشبینی شرایط محتمل آینده و درک و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از دادهها در سریعترین زمان ممکن، در دنیای رو به پیشرفت امروز و با وجود حجم عظیم اطلاعات، اموری بسیار حیاتی محسوب میشوند و بدون شک هرچه جلوتر میرویم این نیاز بیشتر حس خواهد شد.
یادگیری ماشینی می تواند وظایف و فرآیندهای تکراری را به صورت خودکار انجام دهد و با آزاد کردن منابع انسانی، فرصت کار کردن روی استراتژیهای جدید، ایدهپردازی و افزایش خلاقیت را به نیروی انسانی برمیگرداند که به نوبه خود منجر به افزایش کارایی و بهرهوری در صنایع مختلف میشود.
از طرف دیگر الگوریتمهای یادگیری ماشینی میتوانند ترجیحات و رفتارهای فردی را تجزیه و تحلیل کنند و از این دادهها برای ارائه توصیهها، خدمات و محصولات شخصیسازی شده استفاده کنند که این هم به شکلی باعث صرفه جویی در زمان و هزینه جستجو برای مواردی می شود که بدون هوش مصنوعی باید مدتها به دنبال آن میگشتیم.
یادگیری ماشینی باعث ایجاد نوآوریهایی در زمینههای مختلف که قبل از این ذکر کردیم میشود که به راحتی امکان توسعه فناوریها و راه حلهای جدیدی را فراهم می کند که پیش از این ممکن نبود.
سخن پایانی
میتوان گفت که یادگیری ماشین یکی از پرکاربردترین و پرمزایاترین فناوریهای امروزی است که نقش بسیار مهمی در تحولات صنعتی، علمی و اجتماعی دارد و در آیندهای نزدیک بیشتر شاهد اثرات آن حتی در زندگی روزمره خود خواهیم بود. با افزایش حجم دادهها و پیچیدگی مسائل، امروزه اهمیت یادگیری ماشین بیش از پیش احساس میشود. امیدوارم این مقاله به سوالات شما در مورد چیستی و چگونگی عملکرد و همچنین انواع یادگیری ماشین، مزایا و چالشهای آن پاسخ لازم را داده باشد و زمینه آشنایی خوبی برایتان فراهم کرده باشد.