ماشین لرنینگ چیست +هیجان انگیزترین مراحل یادگیری

آیا تاکنون به فکر این افتاده‌اید که چگونه برنامه‌های هواشناسی می‌توانند آب و هوای روزهای آینده را پیش‌بینی کنند؟ یا چگونه ماشین‌های بدون سرنشین بدون راننده در خیابان‌ها حرکت می‌کنند؟ همه این‌ها به واسطه ماشین‌های یادگیری عمیق ممکن شده‌اند.

ماشین یادگیری عمیق یکی از فناوری‌های بسیار مهم است که نقش کلیدی در قرن بیست و یکم ایفا می‌کند و امروزه دیگر گزینه‌ای نیست، بلکه یک ضرورت محسوب می‌شود. بر اساس یک نظرسنجی انجام شده توسط شرکت Deloitte در سال ۲۰۲۰، ۶۷٪ از شرکت‌ها از ماشین یادگیری عمیق استفاده می‌کنند؛ علاوه بر این، در کلیات، ۳۳٪ از شرکت‌ها برنامه‌ای برای استفاده از آن در آینده نزدیک دارند؛ اما ماشین یادگیری عمیق چیست و چه کاربردهایی دارد؟

در این مقاله، ما به معرفی ماشین یادگیری عمیق، نحوه عملکرد آن و کاربردهای هیجان‌ انگیز آن می‌پردازیم. اگر می‌خواهید با جدیدترین فناوری امروز آشنا شوید، تا انتهای مقاله با ما همراه باشید.

ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان یادگیری بدون برنامه ریزی صریح از داده‌ها را می‌دهد. این فرآیند به کامپیوترها امکان می‌دهد تا الگوها و اطلاعات مفید را از داده‌ها استخراج کرده و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌هایی را بر اساس آنها انجام دهند. ماشین یادگیری در حوزه‌های مختلفی از تشخیص تصویر و گفتار تا پیش‌بینی بازار و ترتیب دادن به داده‌ها استفاده می‌شود.

تفاوت ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ، هوش مصنوعی و دیتا ساینس

معمولاً ماشین لرنینگ به اشتباه با هوش مصنوعی یا یادگیری عمیق اشتباه گرفته می‌شود؛ در حالی که این اصطلاحات تعاریف متفاوتی دارند. بیایید به تفاوت‌های این اصطلاحات نگاهی بیاندازیم.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI):
هوش مصنوعی به توسعه برنامه‌هایی اشاره دارد که به‌صورت هوشمندانه رفتار کرده و از طریق مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها هوش انسانی را تقلید می‌کنند. تمرکز اصلی هوش مصنوعی بر سه مهارت یادگیری، استدلال و خود اصلاحی برای عملکرد بهتر است. در حالت کلی، هوش مصنوعی به برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین یا برنامه‌های رایانه‌ای برنامه‌ریزی شده اشاره دارد.

ماشین لرنینگ (Machine Learning – ML):
ماشین لرنینگ یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌هایی برای یادگیری و پیش‌بینی استفاده می‌کند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند از طریق یادگیری تحت نظارت، جایی که الگوریتم‌ها الگوها را از داده‌های موجود یاد می‌گیرند، یا یادگیری بدون نظارت که در آن الگوریتم‌ها الگوهای کلی موجود در داده‌ها را کشف می‌کنند، تولید شوند. مدل‌های ML می‌توانند مقادیر عددی را بر اساس داده‌های تاریخی پیش‌بینی کنند، رویدادها را به عنوان درست یا نادرست دسته‌بندی کنند و نقاط داده را بر اساس اشتراکات خوشه‌بندی کنند.

یادگیری عمیق (Deep Learning):
یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ، زیرشاخه‌ای از ماشین لرنینگ است که با الگوریتم‌هایی بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه (ANN) که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند، سروکار دارد. برخلاف الگوریتم‌های معمولی ماشین لرنینگ، الگوریتم‌های یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ کمتر خطی بوده و بیشتر پیچیده و سلسله‌مراتبی هستند. این الگوریتم‌ها قادر به یادگیری به‌وسیله حجم عظیمی از داده‌ها هستند و می‌توانند نتایج بسیار دقیقی تولید کنند. به‌عنوان مثال، ترجمه زبان و تشخیص تصویر نمونه‌هایی از کاربردهای یادگیری عمیق هستند.

دیتا ساینس (Data Science):
دیتا ساینس و ماشین لرنینگ دو زمینه مرتبط هستند، اما با اهداف و فعالیت‌های متفاوتی سروکار دارند. در حالی که ماشین لرنینگ بیشتر به طراحی و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی و تصمیم‌گیری متمرکز است، دیتا ساینس (data science) شامل تجزیه‌وتحلیل گسترده داده‌ها به منظور استخراج اطلاعات، الگوها و تفسیرات است. در واقع، دیتا ساینس به عنوان پایه‌ای برای ماشین لرنینگ عمل می‌کند.

فرایند یادگیری ماشین:
یادگیری ماشین از چگونگی عملکرد یک مدل یادگیری ماشین است که داده‌های خام را به بینش‌های ارزشمندی تبدیل می‌کند. فرایند یادگیری ماشین شام

ارکان مهم ماشین لرنینگ

ارکان مهم ماشین لرنینگ عبارتند از:

الگوریتم‌ها (Algorithm): الگوریتم‌ها فرآیند اصلی یادگیری را تعریف می‌کنند و نحوه استفاده از داده‌ها برای انجام وظایف مشخص را توصیف می‌کنند.

داده‌ها (Data): داده‌ها نقش بسیار مهمی در ماشین لرنینگ دارند. الگوریتم‌ها از داده‌های آموزشی برای یادگیری الگوها و اطلاعات استفاده می‌کنند.

مدل‌ها (Models): مدل‌ها نتایج یادگیری را نمایش می‌دهند و مسئول انجام پیش‌بینی‌ها یا وظایف خاص می‌باشند. آنها بر اساس الگوریتم‌ها و داده‌های آموزشی ساخته می‌شوند.

تابع هدف (Objective Function): این تابع اندازه‌گیری کیفیت عملکری مدل را تعیین می‌کند و الگوریتم را هدایت می‌کند تا بهترین نتایج را ارائه دهد.

پارامترها (Parameters): پارامترها مقادیر قابل تنظیم در مدل هستند که توسط الگوریتم در طول فرآیند یادگیری بهینه‌سازی می‌شوند.

فرآیند آموزش (Training Process) : این فرآیند شامل استفاده از داده‌های آموزشی برای بهینه‌سازی مدل و تنظیم پارامترها به نحوی است که مدل قابلیت بهتری در پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری داشته باشد.

آزمون و ارزیابی (Testing and Evaluation): مرحله نهایی فرآیند که شامل استفاده از داده‌های جدید برای ارزیابی عملکری مدل آموزش دیده شده است.

تنظیم پیش‌فرض (Hyperparameter Tuning): تنظیم پارامترهایی که تأثیر مستقیم در عملکرد مدل دارند و نمی‌توانند توسط الگوریتم خود بهینه‌سازی شوند.

این اجزا به همراه همکاری و هماهنگی میان آنها، موفقیت فرآیند ماشین لرنینگ را تضمین می‌کنند.

کسب اطلاعات کامل تر از طریق مراجعه به لینک Machine Learning امکان پذیر است.

ارکان ماشین لرنینگ: الگوریتم ها

الگوریتم‌ها در ماشین لرنینگ نقش کلیدی دارند و بر اساس نوع وظیفه‌ای که باید انجام دهند، ممکن است متنوع باشند. اینجا توضیحات کلی در مورد دو دسته اصلی الگوریتم ماشین لرنینگ آورده شده است:

الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده (Supervised Learning Algorithms):

رگرسیون (Regression): برای پیش‌بینی مقدار عددی استفاده می‌شود، مثل قیمت یک محصول.
طبقه‌بندی (Classification): برای تخصیص یک برچسب یا کلاس به داده‌ها، به عنوان مثال، تشخیص ایمیل‌های هرزنامه.
الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning Algorithms):

خوشه‌بندی (Clustering): اجزای داده را به گروه‌های مشابه یا “خوشه‌ها” تقسیم می‌کند، مانند خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید.
کاهش بعد (Dimensionality Reduction): کاهش تعداد ویژگی‌های داده بدون از دست دادن اطلاعات مهم، برای ساده‌تر کردن مسائل یادگیری یا برداشت اطلاعات بهتر.
همچنین، الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Algorithms) که بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق ساخته شده‌اند، برای وظایف پیچیده مانند تشخیص تصویر یا ترجمه متون به کار می‌روند.

مهمترین نکته این است که انتخاب الگوریتم صحیح به ویژگی‌های داده و نیازهای وظیفه وابسته است.

بیشتر بخوانید: بررسی جامع بلاک چین با 5 معیار

ارکان ماشین لرنینگ: داده ها

در ماشین لرنینگ، داده‌ها نقش حیاتی دارند و می‌توانند از منابع مختلفی گردآوری شوند. این داده‌ها می‌توانند شامل اطلاعات مختلف باشند که به مدل کمک می‌کنند تا الگوها و ارتباطات را فرا گیرد. دو نوع اصلی داده در ماشین لرنینگ عبارتند از:

داده‌های آموزشی (Training Data)

این داده‌ها به مدل زمانی که در حال یادگیری است، ارائه می‌شوند.
شامل ورودی‌ها و خروجی‌های متناظر (برچسب‌ها) است که الگوریتم یادگیری می‌تواند الگوها و ارتباطات را استخراج کند.
به عنوان مثال، در یادگیری نظارت شده، داده‌های آموزشی شامل جفت‌های ورودی-خروجی مثل تصاویر و برچسب‌های دسته‌بندی هستند.
داده‌های آزمون یا ارزیابی (Test or Evaluation Data)

این داده‌ها برای ارزیابی عملکری مدل پس از یادگیری استفاده می‌شوند.
مدل برروی این داده‌ها تست می‌شود تا دیده شود چقدر در پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر روی داده‌های جدید عملکری خوب دارد.
این داده معمولاً از مجموعه‌ای متفاوت و جدید نسبت به داده‌های آموزشی تشکیل شده است.
برای بهترین عملکری، داده‌ها باید نمایانگر واقعیت مسئله باشند و به مقدار کافی و گسترده باشند تا مدل بتواند الگوهای کلی را فرا بگیرد. همچنین، پیش‌پردازش و تمیزکاری از داده‌ها نیز در مراحل اولیه مهم است تا بهترین نتایج حاصل شود.

آشنایی با واقعیت مجازی و شگفتی های آن را در مقاله معرفی 5 عنوان درمورد واقعیت مجازی بخوانید!

ارکان ماشین لرنینگ: مدل ها و تابع هدف

مدل‌ها (Models)

تعریف: مدل در ماشین لرنینگ یک ساختار یا قالب ریاضی است که توسط الگوریتم یادگیری ایجاد می‌شود و نمایشی از ارتباطات و الگوها در داده‌ها فراهم می‌کند.
نوع‌ها:
مدل‌های خطی: مانند رگرسیون خطی.
مدل‌های درختی: مانند درخت تصمیم یا جنگل تصمیم.
مدل‌های عصبی: برپایه شبکه‌های عصبی که به طور معمول شامل لایه‌های مختلف هستند.
مدل‌های مخفی مارکوف: مانند الگوریتم‌های کاهش بعد در یادگیری بدون نظارت.

تابع هدف (Objective Function)

تعریف: تابعی است که عملکرد مدل را اندازه‌گیری کرده و کیفیت پیش‌بینی‌ها یا خروجی‌های مدل را ارزیابی می‌کند.
هدف: بیشینه کردن یا کمینه کردن تابع هدف به منظور بهینه‌سازی عملکری مدل.
نمونه توابع هدف:
در یادگیری نظارت شده:
رگرسیون: میانگین مربعات خطا بین پیش‌بینی واقعی واحد‌های خروجی.
طبقه‌بندی: میانگین تابع خطای چندجمله‌ای یا متوسط تابع خطای دسته‌بندی.
در یادگیری بدون نظارت:
خوشه‌بندی: میانگین فاصله بین اعضای یک خوشه.
کاهش بعد: حفظ اطلاعات مهم در کاهش تعداد ویژگی‌ها.
در کل، این ترکیب از مدل و تابع هدف به مدل کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌های آموزشی یاد بگیرد و بر روی داده‌های جدید پیش‌بینی کند یا تصمیم بگیرد.

در مقاله آشنایی با رایانش ابری از 4 طریق با Cloud Computing آشنا شوید.

ارکان ماشین لرنینگ: پارامتر ها و فرآیند آموزش

پارامترها (Parameters)

تعریف: پارامترها مقادیر قابل تنظیم درون مدل هستند که توسط الگوریتم یادگیری بهینه‌سازی می‌شوند.
نوع‌ها:
در مدل‌های خطی: وزن‌ها و عبورات (biases).
در شبکه‌های عصبی: وزن‌ها و اندازه‌های لایه‌ها.
مقدارهای این پارامترها به نحوی تنظیم می‌شود که تابع هدف کمینه شود.

فرآیند آموزش (Training Process)

تعریف: مرحله اصلی که در آن مدل با استفاده از داده‌های آموزشی یاد می‌گیرد و پارامترها بهینه‌سازی می‌شوند.
مراحل:
انتخاب مدل: انتخاب یک ساختار مدل و تعیین نوع الگوریتم یادگیری.
آماده‌سازی داده: پیش‌پردازش و تمیزکاری داده‌های آموزشی.
انتخاب تابع هدف: مشخص کردن یک تابع که کیفیت پیش‌بینی‌ها را اندازه‌گیری می‌کند.
شروع آموزش: اجرای الگوریتم یادگیری بر روی داده‌های آموزشی و بهینه‌سازی پارامترها.
ارزیابی: استفاده از داده‌های آزمون برای ارزیابی عملکری مدل.
تنظیم پیش‌فرض: بهینه‌سازی پارامترهایی که از الگوریتم بهینه‌سازی به صورت خودکار تعیین نمی‌شوند (تنظیم پیش‌فرض).
فرآیند آموزش به مدت چند مرحله تکرار می‌شود تا مدل بهینه شود و بتواند بر روی داده‌های جدید با کیفیت مناسب پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند.

نحوه پردازش در ماشین لرنینگ

پردازش در ماشین لرنینگ مراحل متعددی را دربر می‌گیرد. این مراحل شامل موارد زیر می‌شوند:

جمع‌آوری داده

مرحله ابتدایی شامل جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل است. داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مثل پایگاه‌های داده، فایل‌ها، یا حتی داده‌های آنلاین باشند.

پیش‌پردازش داده

در این مرحله، داده‌ها تمیزکاری و پیش‌پردازش می‌شوند. این شامل حذف داده‌های اشتباه، پر کردن مقادیر خالی، تبدیل فرمت‌ها، و مراحل مشابه است.

انتخاب ویژگی‌ها

انتخاب ویژگی‌های مهم و معنی‌دار از داده به منظور استفاده در مدل. این گام می‌تواند کمک کند تا مدل سریع‌تر و کارآمدتر آموزش ببیند.

انتخاب مدل

انتخاب نوع مدل یا الگوریتم یادگیری که بر اساس نیازهای مسئله مشخص می‌شود. این ممکن است شامل مدل‌های خطی، درختی، عصبی، یا مدل‌های دیگر باشد.

آموزش مدل

در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود. این شامل بهینه‌سازی پارامترها و تنظیم مدل به نحوی است که بر روی داده‌های آموزشی بهترین عملکرد را داشته باشد.

ارزیابی مدل

ارزیابی عملکری مدل با استفاده از داده‌های آزمون. این مرحله نشان می‌دهد که مدل بر روی داده‌های جدید چقدر دقیق و کارآمد است.

پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری

استفاده از مدل آموخته شده برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مواجهه با داده‌های جدید. این می‌تواند در مسائل پیش‌بینی، طبقه‌بندی، یا دیگر وظایف مشابه باشد.
هر مرحله در پردازش ماشین لرنینگ نقش خود را بازی کرده و به بهبود عملکرد نهایی مدل کمک می‌کند.

کاربرد های مختلف ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ در انواع مختلفی از صنایع و حوزه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از زمینه‌های کاربردی مهم عبارتند از:

پزشکی

تشخیص بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی.
پیش‌بینی خطر ابتلاء به بیماری‌ها.
طراحی داروها و بهینه‌سازی درمان‌ها.

مالی

پیش‌بینی بازارها و ترتیب دادن به سرمایه‌گذاری‌ها.
تشخیص تقلب در معاملات مالی.
تصمیم‌گیری در مدیریت ریسک.

تجارت و بازاریابی

تحلیل رفتار مشتریان و پیش‌بینی تقاضا.
سیستم‌های پیشنهادگویی محصولات بر اساس سلیقه مشتریان.
بهینه‌سازی زنجیره تأمین.

تکنولوژی اطلاعات

پردازش زبان طبیعی و ترجمه ماشینی.
تشخیص اجسام در تصاویر و ویدئوها.
پردازش گفتار و تشخیص سیاق.

ماشین‌سازی و صنعت

کنترل خودکار ربات‌ها و ماشین‌آلات.
پیش‌بینی خرابی و تعمیر و نگهداری پیشگیرانه.
بهینه‌سازی فرآیندهای تولید.

حوزه علوم زمینه‌ای

تحلیل داده‌های عظیم در فیزیک، شیمی، زیست‌شناسی و سایر علوم.
پیش‌بینی الگوهای هواشناسی و اقلیم.

خدمات آنلاین

ساماندهی و پویایی خدمات مبتنی بر وب.
پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های گفتاری و چت‌بات.

آموزش مجازی

تخصیص منابع آموزشی به دانشجویان بر اساس نیازها و توانمندی‌ها.
سیستم‌های هوشمند ارزیابی عملکرد دانش‌آموزان.

ماشین لرنینگ به عنوان یک ابزار قوی در حل مسائل پیچیده و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری در مختلف زمینه‌ها به کار گرفته می‌شود.

ترکیب ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی

ماشین لرنینگ یک زیرشاخه از هوش مصنوعی (AI) است. هوش مصنوعی به صورت کلی تلاش می‌کند کامپیوترها را به گونه‌ای توسعه دهد که بتوانند وظایفی را انجام دهند که اگر انسان انجام می‌داد، به عنوان مثال تصمیم‌گیری، تفسیر زبان، تشخیص الگوها، یادگیری و انجام کارهای هوشمند.

ماشین لرنینگ به عنوان یک روش درون حوزه هوش مصنوعی قرار دارد که از الگوریتم‌ها و مدل‌ها برای یادگیری اطلاعات از داده‌ها و ارائه پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌های هوشمند بر اساس آنها استفاده می‌کند.

ترکیب ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی می‌تواند به شکل زیر توضیح داده شود:

تصمیم‌گیری هوشمند

هوش مصنوعی به کمک الگوریتم‌های تصمیم‌گیری می‌تواند در تحلیل و تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات خودکار کمک کند. این اطلاعات ممکن است از ماشین لرنینگ یا دیگر روش‌های هوش مصنوعی آمده باشد.

پردازش زبان طبیعی

با استفاده از ترکیب ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی، می‌توان سیستم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) را ایجاد کرد که قادر به درک و تفسیر زبان انسانی باشند.

سیستم‌های تصویری هوشمند

ترکیب ماشین لرنینگ با هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد سیستم‌های تصویری هوشمند کمک کند که تصاویر را تحلیل و تشخیص اجسام، چهره‌ها، یا ویژگی‌های خاص دیگر را انجام دهند.

رباتیک هوشمند

استفاده از ماشین لرنینگ در همراهی با هوش مصنوعی می‌تواند در ساخت روبات‌های هوشمند کمک کند که در محیط‌های پیچیده و تغییرات متغیر عمل کنند.
ترکیب این دو حوزه به منظور ایجاد سیستم‌های هوشمندتر و کاربردهای پیشرفته تر در بسیاری از زمینه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

آینده ماشین لرنینگ

آینده ماشین لرنینگ (Machine Learning) با توجه به پیشرفت‌های سریع در علوم داده، هوش مصنوعی، و فناوری اطلاعات، بسیار جذاب و پر از امکانات است.

در زیر، تعدادی از جهت‌گیری‌های ممکن برای آینده ماشین لرنینگ ذکر شده است:

ترکیب ماشین لرنینگ با هوش مصنوعی

ادغام هوش مصنوعی با ماشین لرنینگ به منظور ایجاد سیستم‌های هوشمندتر و قابل یادگیری تر.

توسعه مدل‌های عمیق

ادامه تحقیقات در زمینه شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و افزایش پیچیدگی مدل‌ها برای بهبود عملکرد در وظایف پیچیده‌تر.

یادگیری تقویتی پیشرفته

پیشرفت در روش‌های یادگیری تقویتی و استفاده از آنها در حل مسائل وظایف متنوع از جمله بازی‌های رایانه‌ای، رباتیک، و مدیریت منابع.

تداخل ماشین لرنینگ و علوم زندگی

استفاده از ماشین یادگیری در زمینه‌های زیست‌شناسی، پزشکی، بیوانفورماتیک، و تحقیقات پزشکی برای شناخت بهتر از پدیده‌های زیستی.

حرکت به سمت یادگیری ماشین بدون نظارت

توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌های ماشین یادگیری که بدون نیاز به برچسب‌های دقیق آموزش ببینند.

حفاظت از حریم خصوصی در ماشین لرنینگ

توسعه روش‌های جلوگیری از نقض حریم خصوصی در فرآیند استفاده از داده‌های شخصی در ماشین لرنینگ.

کاربرد‌های وسیع‌تر در صنایع مختلف

گسترش استفاده از ماشین لرنینگ در حوزه‌های صنعتی چون خودروسازی، تولید، ارتباطات، انرژی، و ساختارهای هوشمند شهری.

تحقیقات بیشتر در تفسیر برداشت‌پذیری مدل‌ها

پیشرفت در فهم چگونگی تصمیم‌گیری مدل‌های پیچیده با استفاده از روش‌های تفسیری و قابل فهم.
هرچند که آینده ماشین لرنینگ پر از چالش‌ها و سوالات است، اما با توجه به توسعه سریع فناوری، انتظار می‌رود که این حوزه همچنان به گسترش و بهبود مداوم خود ادامه دهد.

علاقمندان به فناوری صفحه ی تکنولوژی ما را برگزینید.