مزایا و معایب یادگیری ماشین

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• یادگیری ماشین چیست؟
• مزایای یادگیری ماشین
• معایب یادگیری ماشین
• چرا امروزه یادگیری ماشین اهمیت زیادی دارد؟
• نتیجه گیری

معرفی

در دهه های اخیر شاهد پیشرفت و توسعه زمینه های مختلف علوم کامپیوتر بوده ایم. یادگیری ماشین یکی از حوزه های علوم کامپیوتر است که به سرعت در حال توسعه است. تکنیک های ماشین لرنینگ تغییرات کاربردی و چشمگیری را در زندگی روزمره و صنایع مختلف ایجاد کرده است و باعث شده است تصمیمات بهینه تری در زمینه های مختلف گرفته شوند. یکی از قدرت های یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها و پیش بینی دقیق رویدادهای آینده است. با این حال دستیابی به داده های باکیفیت برای آموزش مدل های ماشین لرنینگ یکی از چالش هایی است که متخصصان یادگیری ماشین با آن مواجه می شوند. در این وبلاگ مزایای کاربردی و معایب یادگیری ماشین را بررسی می کنیم تا بتوانیم بهره وری هوشمندانه تری از تکنیک های یادگیری ماشین داشته باشیم.

یادگیری ماشین چیست؟

در یادگیری ماشین، سیستم های کامپیوتری به کمک الگوریتم های موجود از میان مجموعه داده های تست، الگوها را شناسایی می کنند و بدون برنامه نویسی مستقیم اطلاعاتی را کسب می کنند. این ماشین ها می توانند وظایف مختلفی را با کمترین دخالت انسانی انجام دهند. از جمله این وظایف می توان به طبقه بندی تصاویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و پیش بینی رویدادهای آینده اشاره کرد.

مزایای یادگیری ماشین

در سال های اخیر تسلط بر یادگیری ماشین بسیار مهم شده است و یادگیری ماشین به یک حوزه قدرتمند و محبوب تبدیل شده است. چرا که با افزایش قدرت محاسباتی و در دسترس بودن داده های زیاد، امکان توسعه الگوریتم ها و مدل های پیشرفته و پیچیده را فراهم می کند. این امر مزایای بسیاری را برای سازمان ها و افراد ایجاد می کنند. این مزایا باعث پیشرفت پروژه های مختلف می شوند.

• اتوماسیون:

الگوریتم های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها را خودکار می کنند و با از میان برداشتن تجزیه و تحلیل های دستی، به سازمان ها اجازه می دهند تا با توجه به داده ها تصمیمات دقیق تر و سریع تری بگیرند. از این الگوریتم ها برای ساخت مدل های پیش بینی استفاده می شود.

• بهبود دقت:

الگوریتم های یادگیری ماشین از تکنیک های تشخیص الگو برای تحلیل و استخراج اطلاعات مفید و بینش های دقیق از مجموعه داده ها استفاده می کنند. سپس با کمک این اطلاعات و بینش ها به پیش بینی دقیق آینده می پردازند. این امر برای سازمان هایی که به طور دائم با مجموعه داده های بزرگ سر و کار دارند، یک مزیت مهم به شمار می آید.

• کاهش هزینه:

به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین می توان بسیاری از فرآیندهای خاص را خودکار کرد. بنابراین، از نیروی کار انسانی کم تر استفاده می شود و هزینه کم تری هم صرف استخدام نیروی انسانی می شود. این امر به سازمان ها کمک می کند تا بر روی فعالیت های سودمندتری تمرکز کنند. همچنین، الگوریتم های یادگیری ماشین معمولا از داده ها و منابع کمتری استفاده می کنند و هزینه ها را کاهش می دهند.

• مقیاس پذیری:

معمولا از الگوریتم های یادگیری ماشین برای کنترل مجموعه داده های بزرگ استفاده می شود. به کارگیری این الگوریتم ها از دقت عملکرد ماشین ها کم نمی کنند. به این ترتیب، سازمان ها با استفاده از الگوریتم های ماشین، مجموعه داده های بزرگ را بررسی می کنند، مسائل پیچیده تر را حل می کنند و به بینش های دقیق دست می یابند.

• افزایش بهره وری:

استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، به اتوماسیون برخی از فرآیندها کمک می کند. با به کارگیری الگوریتم ها و تکنیک های یادگیری ماشین، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های سازمانی به صرف زمان کمتری نیاز دارند. بنابراین، کارایی سیستم ها بهبود می یابد. در نتیجه این امر، سازمان ها می توانند تصمیمات آگاهانه تری را بگیرند.

معایب یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک شاخه موفق و مهم از علوم کامپیوتر است که عملکرد سیستم ها را بهینه کرده است. این حوزه دارای مزایای زیادی برای افراد و سازمان ها است. اما با وجود این مزایا، باید به معایب یادگیری ماشین هم پرداخته شود. در ادامه به توضیح تعدادی از معایب و چالش هایی که در این زمینه باید به آن ها آگاه بود، می پردازیم.

• وابستگی به داده:

الگوریتم های یادگیری ماشین برای هر عملی به شدت به داده ها  وابسته هستند. این الگوریتم ها برای پیش بینی و یادگیری با دقت بالا نیاز به حجم زیادی از داده ها دارند. همچنین، داده هایی که برای آموزش استفاده می شوند باید از کیفیت خوبی برخوردار باشند تا پیش بینی های دقیقی ارائه شوند. بنابراین یک عملکرد بهینه، نیازمند داده های بزرگ با کیفیت بالا است که دسترسی به آن به آسانی امکان پذیر نیست.

• منابع محاسباتی:

بسیاری از مدل های یادگیری ماشین پیچیده، نیازمند توان محاسباتی بالا هستند. برای اجرای این مدل ها به منابع بسیاری نیاز است. بنابراین، آموزش این مدل ها باعث صرف هزینه زیادی می شود و سرمایه اولیه قابل توجهی برای تامین سخت افزار و نرم افزار لازم دارد.

• نمونه برداری:

نمونه برداری در یادگیری ماشین، به فرآیند انتخاب زیرمجموعه ای از داده های بزرگ اشاره دارد. ایجاد یک نمونه معرف از داده های تست هنگام استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای آموزش مدل، اعتبارسنجی و آزمون ضروری است. چرا که پیپچیدگی های محاسباتی را کم می کند. اما اگر این نمونه گیری درست انجام نشود ممکن است سوگیری های اشتباهی را در نتیجه گیری ایجاد کند.

• حریم خصوصی و امنیت:

الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند به کشف اطلاعات حساس از مجموعه داده ها کمک کنند. بنابراین، با الگوریتم های یادگیری ماشین امکان دسترسی به اطلاعات امنیتی و مهم وجود دارد. استفاده از این الگوریتم ها می تواند حریم شخصی افراد را به خطر بیندازد.

• تناسب بیش از حد:

تطبیق بیش از حد، زمانی اتفاق می افتد که الگوریتم های یادگیری ماشین به داده ها خیلی نزدیک باشند. این امر سبب می شود تا نتیجه پیش بینی الگوریتم ها، تنها با داده های اولیه دقت کافی داشته باشند. در این شرایط، الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین با داده های جدید پیش بینی مناسبی ارائه نمی کنند.

چرا امروزه یادگیری ماشین اهمیت زیادی دارد؟  

 این روزها، ماشین لرنینگ از مهم ترین زمینه های رو به توسعه در دنیای تکنولوژی است. چرا که هر لحظه داده های پیچیده و عظیمی در دنیا تولید می شوند که تحلیل و بررسی آن ها توسط انسان ها بسیار دشوار است. تجزیه و تحلیل این داده ها به کمک الگوریتم ها و تکنیک های یادگیری ماشین، دقیق تر، سریع تر و از نظر مالی به صرفه تر است. به وسیله اطلاعات و بینش هایی که از داده ها استخراج می شوند، می توان به بهبود بهره وری  و ارتقاء تصمیم گیری ها با صرف هزینه کم تر در سازمان ها پرداخت. بنابراین، یادگیری ماشین با توسعه ابزارهای گوناگون و کاربردی، داده ها را به اطلاعات مفیدی تبدیل می کند. در نتیجه، یادگیری ماشین نقش بسیار مهمی در اقتصاد و صنعت دارد.

نتیجه گیری

یادگیری ماشین یک حوزه پویا و رو به پیشرفت در علوم کامپیوتر است. این حوزه مزایا و معایب بسیاری دارد. یکی از مزایای مهم این تکنولوژی، توانایی پردازش مجموعه بزرگی از داده ها است که تجزیه و تحلیل آن ها برای انسان ها بسیار دشوار است. ماشین لرنینگ، سبب بهبود تصمیم ها و بینش ها در صنایع و زندگی روزمره می شود. با وجود کاربردی بودن مزایای یادگیری ماشین وابستگی شدید الگوریتم های آن به داده ها، چالش هایی را به وجود می آورد. چرا که اگر کیفیت و کمیت داده ها به اندازه کافی نباشد، سیستم ها نتیجه نادرستی را در اختیار کاربران قرار می دهند. همچنین، بسیاری از مدل های یادگیری ماشین پیچیده هستند و فهم آن ها برای انسان ها دشوار است. در نتیجه، این امر می تواند سبب ایجاد مشکلات امنیتی و اخلاقی شود. بنابراین، برای جلوگیری از مشکلات باید نسبت به معایب یادگیری ماشین آگاهی لازم را کسب کرد تا بتوان موثر ترین بهره گیری را از تکنیک های ماشین لرنینگ داشت. در این وبلاگ تلاش کردیم تعدادی از مهم ترین مزایا و معایب ماشین لرنینگ را توضیح دهیم.