با قدرت ماشین لرنینگ و کاربردهای آن در دنیای امروز آشنا شوید.

• آنچه در این مقاله خواهید خواند:
  
• معرفی
  
• یادگیری ماشین چیست؟
• یادگیری ماشین و علم داده
• نقش یادگیری ماشین در هوش مصنوعی
• یادگیری ماشین و اینترنت اشیاء
• کاربردهای ماشین لرنینگ در صنایع
  
•  منابعی که برای شروع یادگیری ماشین به شما کمک می کنند.
  
•  نتیجه گیری
  
  

معرفی

در دهه اخیر، یادگیری ماشین بسیار پررونق بوده است. یادگیری ماشین را زیرمجموعه هوش مصنوعی می دانند. بنابراین، نیاز است که برای ورود به دنیای هوش مصنوعی با یادگیری ماشین آشنا شد. مزیت این روش، یادگیری از داده ها و ارائه پیش بینی های هوشمند بدون نیاز به کدهای برنامه نویسی طولانی و پیچیده است. یادگیری ماشین در بسیاری از علوم نوظهورکاربرد دارد. همچنین در بسیاری از صنایع، تحولات سودمندی را ایجاد کرده است و توانسته است بسیاری از فعالیت های مهم را بدون صرف زمان زیاد به طور دقیق انجام دهد. در این وبلاگ می کوشیم تا شما را با کاربردهای یادگیری ماشین، آشنا کنیم.

                   
یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین به مجموعه ای از تکنیک ها گفته می شود که به رایانه ها کمک می کنند تا کارهایی را انجام دهند که به طور دقیق برای انجام آن ها برنامه ریزی نشده اند. یادگیری ماشین بر پایه الگوریتم ها است. سیستم ها با به کارگیری الگوریتم ها می توانند داده ها را بررسی کنند، الگوهای موجود در آن ها را بیابند و آموزش ببینند. الگوریتم ها، انواع مختلفی دارند و از هر کدام از آن ها برای آموزش وظیفه خاصی استفاده می شود. در ادامه به روش های کلی یادگیری ماشین و الگوریتم های مورد استفاده در آن ها می پردازیم:

• یادگیری تحت نظارت:

در یادگیری نظارت شده، سیستم ها با مثال آموزش می بینند. به این معنا که یک مجموعه داده شناخته شده که شامل ورودی ها و خروجی های مشخص است، به ماشین داده می شود. ماشین باید با استفاده از این داده ها، الگوی مناسب را شناسایی کند، یاد بگیرد و به پیش بینی بپردازد. الگوریتم های پرکاربرد در این روش از یادگیری ماشین، الگوریتم های رگرسیون، طبقه بندی و پیش بینی هستند.

• یادگیری نیمه نظارتی:

در یادگیری نیمه نظارتی، به طور همزمان از داده های برچسب دار (مشخص شده) و بدون برچسب استفاده می شود. ماشین به کمک داده های برچسب دار می تواند الگوهای موجود در داده ها را شناسایی کند، عنوان داده های بدون برچسب را مشخص کند و آموزش ببیند. از این روش یادگیری در مواردی استفاده می شود که داده ها دارای حجم زیادی هستند و برچسب گذاری تمامی آن ها، با صرف زمان و هزینه زیادی همراه است.

• یادگیری بدون نظارت:

در یادگیری بدون نظارت، تمام داده ها بدون برچسب و به صورت ناشناخته به ماشین داده می شوند. ماشین باید داده ها را تجزیه و تحلیل کند و رابطه بین آن ها و الگو ها را پیدا کند. هدف در این روش، دستیابی ماشین به ساختارها و ویژگی هایی از داده ها است تا بتواند آن ها را دسته بندی کنند. الگویتم های خوشه بندی در این دسته قرار می گیرند.

• یادگیری تقویتی:

       در یادگیری تقویتی، ماشین با تعامل با محیط آموزش می بیند. به این معنا که محیط با فرستادن سیگنال پاداش، به بهتر شدن عملکرد ماشین کمک می کند. این یک روش آزمون و خطا است. ماشین، گزینه ها و احتمالات مختلف را بررسی می کند، نتیجه را ارزیابی می کند تا بتواند با یافتن گزینه بهینه تر، پاداش بیشتری دریافت کند. در این روش، ماشین از تجربیات خود می آموزد تا بهترین عملکرد را داشته باشد.

نقش یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

• هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی زیرمجموعه ای وسیعی از علوم کامپیوتر است.  هدف نهایی هوش مصنوعی، شبیه سازی هوش انسانی در سیستم های کامپیوتری است.  سیستم های هوشمند به گونه ای برنامه نویسی می شوند که بتوانند مانند انسان ها استدلال کنند، از تجربیات خود بیاموزند و به هدف معینی که برای آن برنامه ریزی شده اند، دست یابند.

• یادگیری ماشین چه نقشی در هوش مصنوعی دارد؟

سیستم های هوشمند می توانند به کمک الگوریتم های خاص با داده ها و مجموعه ای از دستورالعمل ها، آموزش ببینند و تصمیم گیری کنند. یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است. ماشین لرنینگ سیستم را قادر می سازد تا داده ها را بررسی و تحلیل کند، الگوهای پنهان آن ها را بفهمد، مدل های محاسباتی را بسازد و سپس به تصمیم گیری و پیش بینی بپردازد. بنابراین ماشین لرنینگ در آموزش ابزارهای هوش مصنوعی نقش کلیدی ایفا می کند. از کاربردهای یادگیری ماشین در هوش مصنوعی می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• آموزش و یادگیری: از الگوریتم های یادگیری ماشین برای آموزش مدل های هوش مصنوعی استفاده می شود.
• تجزیه و تحلیل داده ها و تشخیص الگو: الگوریتم های ماشین لرنینگ در تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها، شناسایی الگوها و استفاده از آن ها کاربرد دارند.
• پیش بینی و تصمیم گیری: ابزارهای هوش مصنوعی با به کارگیری الگوهای شناسایی شده توسط الگوریتم های ماشین لرنینگ، می توانند پیش بینی کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.
• پردازش زبان طبیعی: پردازش زبان طبیعی یا NLP یکی از حوزه های هوش مصنوعی است که بر پایه یادگیری ماشین است. در این حوزه، از یادگیری ماشین برای پردازش، درک، تفسیر و تولید زبان های طبیعی مانند فارسی و انگلیسی استفاده می شود. همچنین، در طبقه بندی متون، درک احساسات و ترجمه زبان های مختلف در چت بات ها، الگوریتم های ماشین لرنینگ بسیار کاربردی هستند.
• بینایی کامپیوتر: الگوریتم های یادگیری ماشین به خصوص مدل های یادگیری عمیق، سیستم ها را قادر می سازند تا داده های بصری مانند تصاویر را درک و تحلیل کنند و به کمک آن ها، به تشخیص چهره و درک محیط اطراف بپردازند.

بنابراین، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به یکدیگر وابسته هستند و پیشرفت در روش ها و تکنیک های ماشین لرنینگ سبب توسعه هوش مصنوعی خواهد شد.

یادگیری ماشین و علم داده

• مروری کلی بر علم داده:

علم داده به مجموعه فعالیت هایی در زمینه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها گفته می شود. این فعالیت ها برای دستیابی به بینش مورد نیاز جهت تصمیم گیری های آگاهانه استفاده می شوند. علم داده ترکیبی از ریاضیات، آمار، یادگیری ماشین و علوم کامپیوتر است. امروزه علم داده در صنایع کاربرد گسترده ای دارد، چرا که می تواند با پیش بینی آینده، فرصت های جدید برای سرمایه گذاری و توسعه را شناسایی کند.

• تاثیرات یادگیری ماشین و علم داده بر یکدیگر:

یادگیری ماشین و علم داده، دو رشته مرتبط و نزدیک هستند که یکدیگر را تکمیل می کنند. یادگیری ماشین، یکی از حوزه های مهم و کاربردی در علم داده است. دامنه فعالیت علم داده بسیار گسترده است. دانشمندان داده به جمع آوری، پیش پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها می پردازند، سپس مدل محاسباتی مناسب را پیدا می کنند و ارزیابی های لازم را انجام می دهند. تکنیک های یادگیری ماشین به دانشمندان علوم داده در تمام این فعالیت ها کمک می کنند تا مدل های محاسباتی بسازند، الگوها را از داده ها استخراج کنند، پیش بینی دقیق داشته باشند و تصمیم بگیرند. به طور کلی، یادگیری ماشین به متخصصان علوم داده در استخراج بینش از مجموعه وسیعی از داده ها جهت بهینه تر کردن عملیات کمک می کنند. در مقابل، علم داده به دلیل فراهم کردن زیرساخت داده ها و درک آن ها، اساس یادگیری ماشین است و تاثیر زیادی در آموزش و ارزیابی مدل های یادگیری ماشین دارد.

یادگیری ماشین و اینترنت اشیاء

• مروری بر اینترنت اشیاء (IOT):

اینترنت اشیاء، به توسعه اتصال به اینترنت در تمام دستگاه های فیزیکی گفته می شود. حسگرهایی که در اشیاء قرار می گیرند، به آن ها این امکان را می دهند که داده ها را از طریق اینترنت جمع آوری و تبادل کنند، در نتیجه یک شبکه ایجاد می شود. اشیاء به هم پیوسته در این شبکه، می توانند با یکدیگر و با کاربران ارتباط برقرار کنند. اینترنت اشیاء، با ایجاد راه حل های هوشمند سبب تحول بسیاری از صنایع شده است. برای مثال، استفاده از دستگاه های IOT مانند ترموستات های هوشمند و سیستم های امنیتی سبب می شود تا کاربران بتوانند از راه دور خانه های خود را کنترل و نظارت کنند. بنابراین، اینترنت اشیاء تغییرات مهمی را در نحوه تعامل ما با جهان به وجود می آورد و اشیاء فیزیکی را به دنیای دیجیتال متصل می کند. در نتیجه، امکانات جدیدی را برای نوآوری در حوزه های مختلف فراهم می کند.

• نقش یادگیری ماشین در اینترنت اشیاء:

یادگیری ماشین کاربردهای زیادی در IOT دارد. یادگیری ماشین، به توسعه و پیشرفت اتوماسیون خانه های هوشمند، سیستم های حمل و نقل خودران و غیره کمک می کند. به طور کلی از الگوریتم های ماشین لرنینگ برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها که توسط اشیاء متصل به اینترنت تولید می شوند، استفاده می شوند. در ادامه، به برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در اینترنت اشیاء اشاره می کنیم:

• تشخیص ناهنجاری: الگوریتم های ماشین لرنینگ می توانند با استفاده از داده ها، الگوهای عادی رفتاری را یاد بگیرند و ناهنجاری ها را شناسایی کنند. این امر در سیستم های امنیتی بسیار مهم است.
• بهینه سازی انرژی: الگوریتم های ماشین لرنینگ می توانند الگوهای مصرف انرژی را توسط داده های دستگاه های IOT بررسی کنند و به بهینه کردن مصرف انرژی کمک کنند.
• شخصی سازی: به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین می توان به تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده از دستگاه های IOT پرداخت و از الگوهای پیدا شده برای کنترل موارد گوناگون مانند روشنایی اتاق به صورت شخصی سازی شده، استفاده کرد.

 کاربردهای ماشین لرنینگ در صنایع

ماشین لرنینگ با تحلیل داده و انجام عملیات پیچیده، صنایع مختلف را متحول کرده است. در ادامه نحوه تحول تعدادی از این صنایع را توضیح خواهیم داد:

• مراقبت های بهداشتی:

الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند مقادیر زیادی از داده های مربوط به بیمار مانند تصاویر پزشکی را تجزیه و تحلیل کنند و بینش دقیقی را در اختیار پزشکان قرار دهند. همچنین، یادگیری ماشین می تواند با فیلتر کردن مولکول ها و برهمکنش های میان آن ها، به دارو سازان در اکتشاف داروهای جدید کمک کند.

• صنعت حمل و نقل:

یادگیری ماشین یکی از ابزارهای اصلی در توسعه خودروهای خودران است. در این خودروها، ماشین لرنینگ برای تصمیم گیری های درست و به موقع و همچنین جلوگیری از بروز حادثه مورد استفاده قرار می گیرد. علاوه بر این، الگوریتم های یادگیری ماشین با یافتن الگوهای ترافیک و شرایط آب و هوا می توانند نزدیک ترین و بهترین مسیر را پیشنهاد دهند. همچنین، یادگیری ماشین می تواند زمان تعمیر خودرو را پیش بینی کند.

• صنعت مالی:

در صنعت مالی، برای شناسایی تقلب و کلاه برداری از یادگیری ماشین استفاده می شود. الگوریتم های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها، می توانند تراکنش های مشکوک را شناسایی کنند. همچنین، از یادگیری ماشین برای اعتبارسنجی استفاده می شود، به این معنا که الگوریتم ها می توانند پیشینه اعتباری و درآمد گیرنده وام را بررسی کنند و در اختیار وام دهنده قرار دهند. بنابراین بانک ها می توانند تصمیم درستی برای ارائه تسهیلات به افراد بگیرند. برای تجربه یک تجارت کارآمد در بازارهای مالی، یادگیری ماشین بسیار کمک کننده است. این الگوریتم ها، داده های بازار، تاریخچه و رسانه های اجتماعی را تجزیه و تحلیل می کنند تا بتوانند معاملات را به حداکثر سود برسانند.

• صنعت خرده فروشی:

الگوریتم های یادگیری ماشین، تاریخچه خرید شما در بازارهای آنلاین را بررسی می کنند و سپس با استفاده از آن ها، محصولات مورد علاقه شما را پیشنهاد می دهند. از کاربردهای دیگر ماشین لرنینگ در این صنعت، پیش بینی تقاضا برای محصولات است. الگوریتم های یادگیری ماشین با توجه به تاریخچه فروش و تبلیغات محصولات، می توانند تقاضای کاربران در آینده را برای هر محصول با دقت خوبی پیش بینی کنند.

• صنعت سرگرمی:

به عنوان یکی از کاربردهای رایج ماشین لرنینگ، می توان به محتواهای شخصی سازی شده در پلتفرم های موسیقی، فیلم و غیره اشاره کرد. الگوریتم های ماشین لرنینگ با تجزیه و تحلیل پیشینه جستجوهای شما، ترجیحات شما را پیدا می کنند و آن ها را برایتان به نمایش می گذارند. با کمک ابزارهای یادگیری ماشین، سازندگان می توانند مخاطبان خود را دسته بندی کنند و برای هر گروه، محتوای مناسب را ایجاد کنند. همچنین، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با بررسی احساسات و نظرات مردم در رسانه های اجتماعی، به تهیه کنندگان کمک کنند تا با انتخاب بازیگران و ژانر مناسب فیلم ها به صنعت سینما رونق بخشند.

منابعی که برای شروع یادگیری ماشین به شما کمک می کنند.

کاربردهای گسترده یادگیری ماشین در زندگی امروز توجه افراد زیادی را به خود جلب کرده است. بسیاری از علاقمندان به دنبال منابع مفیدی هستند تا بتوانند به یک متخصص یادگیری ماشین تبدیل شوند. در ادامه تلاش کرده ایم تعدادی از دوره های سودمند در این زمینه را به شما معرفی کنیم:

• Machine Learning — Coursera
• Machine Learning Crash Course — Google AI
• Machine Learning with Python — Coursera

مطالعه کتاب های زیر در این راه به شما کمک خواهند کرد:

• کتاب Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow نوشته شده توسط Aurélien Géron
• کتاب Introduction to Statistical Learning نوشته شده توسط Gareth James، Daniela Witten، Trevor Hastie، Robert Tibshirani

 نتیجه گیری

در زندگی امروزی، با یادگیری ماشین لرنینگ و استفاده از امکانات آن می توان به حل مسائل پیچیده و بهبود عملکرد صنایع مختلف پرداخت. با استفاده از یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها توسط آن، می توان رویداد های آینده را پیش بینی کرد و تصمیمات آگاهانه تری گرفت. در واقع ماشین لرنینگ مانند یک دستیار هوشمند عمل می کند که می تواند در بیشتر کارها بینش های ارزشمندی را در اختیار انسان ها قرار دهد. بنابراین این روزها متخصصان یادگیری ماشین فرصت های شغلی زیادی دارند و تسلط بر یادگیری ماشین بسیار کاربردی است. در این وبلاگ تلاش کردیم تا یادگیری ماشین و کاربردهای آن را به طور خلاصه و ساده برای شما توضیح دهیم و منابع مفیدی را برای شروع در اختیار علاقمندان این حوزه قرار دهیم.