یادگیری ماشین چیست

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ با استفاده از الگوریتم‌های خاص، به ما این امکان را می‌دهد تا از داده‌های بزرگ و پیچیده، الگوهایی را استخراج کنیم و با استفاده از آن‌ها، درباره آینده پیش‌بینی کنیم. هدف این مقاله، آشنایی شما با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین و ارائه راهنمایی‌ برای پیاده‌سازی آن در پروژه‌ها است.

تعریف یادگیری ماشین 

یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، الگوهی را در آن‌ها شناسایی کنند. این فناوری در حال حاضر در بسیاری از صنایع و حوزه‌های کاربردی از جمله تشخیص چهره، ترجمه ماشینی پردازش زبان طبیعی، تحلیل داده‌ها، کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و  ... مورد استفاد قرار می‌گیرد.

تاریخچه یادگیری ماشین

تاریخچه یادگیری ماشین به دهه ۱۹۵۰ میلادی بر می‌گردد، زمانی که محققانی همچون آرتور ساموئل و ماروین مینسکی، به دنبال راه‌حل‌هایی برای حل مسائل هوش مصنوعی بودند. در آن زمان، ایده یادگیری ماشین به صورت مفهومی مطرح شد و اولین الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز در همان دوران توسعه یافت.

• در دهه ۱۹۶۰، الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهبود یافت و محققان بیشتری به این حوزه علاقه‌مند شدند. در این دهه، الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌ عصبی و درخت تصمیم‌گیری توسعه یافتند و به کار گرفته شدند.
• در دهه ۱۹۷۰، با پیدایش روش‌های جدیدی برای یادگیری ماشین، این فناوری به مرحله بلوغ رسید. در این دهه، الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده توسعه یافتند و به کار گرفته شدند.
• در دهه ۱۹۸۰، با پیدایش روش‌های جدیدی برای پردازش داده‌ها، ماشین لرنینگ به یکی از مهم‌ترین فناوری‌ها تبدیل شد. در این دهه، الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی و ماشین بلتزمن توسعه یافتند.
• در دهه ۱۹۹۰، با پیدایش روش‌های جدیدی برای پردازش داده‌ها و توسعه سخت‌افزارهای قدرتمند، یادگیری ماشین به یکی از مهم‌ترین فناوری‌های دهه ۱۹۹۰ تبدیل شد. در این دهه، الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی پیچیده و ماشین‌های بردار پشتیبان توسعه یافتند.
• در دهه ۲۰۰۰، با پیدایش روش‌های جدیدی برای پردازش داده‌ها و توسعه سخت‌افزارهای قدرتمند، ماشین لرنینگ به یکی از مهم‌ترین فناوری‌های دهه ۲۰۰۰ تبدیل شد. در این دهه، الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی عمیق و ماشین‌های یادگیری تقویتی پیشرفته به کار گرفته شدند.

انواع ماشین لرنینگ

انواع یادگیری ماشین شامل سه دسته اصلی هستند: یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.

• یادگیری نظارت شده: در این نوع یادگیری، مدل با داده‌هایی که برچسب دارند آموزش داده می‌شود. به عبارت دیگر، مدل با داده‌های ورودی و خروجی متناظر آن‌ها آموزش می‌بیند. این نوع یادگیری برای مسائلی که برچسب دارند مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و ترجمه ماشینی استفاده می‌شود.
• یادگیری بدون نظارت: در این نوع یادگیری، مدل با داده‌هایی که برچسب ندارند آموزش داده می‌شود. به عبارت دیگر، مدل با داده‌های ورودی، بدون هیچ گونه خروجی متناظر آن‌ها، آموزش می‌بیند. این نوع یادگیری برای مسائلی که برچسب ندارند مانند خوشه‌بندی و کاهش ابعاد داده‌ها استفاده می‌شود.
• یادگیری تقویتی: در این نوع یادگیری، مدل در ارتباط با محیط آموزش داده می‌شود. به عبارت دیگر، مدل با انجام عملیاتی در محیط و دریافت پاداش یا مجازات آموزش می‌بیند. این نوع یادگیری برای مسائلی که نیاز به تصمیم‌گیری در محیط پویا دارند مانند بازی‌های رایانه‌ای و رباتیک استفاده می‌شود.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند: الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت.

الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده:

• Regression Algorithms: این الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی یک مقدار پیوسته مانند قیمت یک محصول یا درآمد یک شخص استفاده می‌شوند. برخی از این الگوریتم‌ها شامل Linear Regression ،Polynomial Regression و Support Vector Regression هستند.
• Classification Algorithms: این الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی یک مقدار گسسته مانند بیماری یا نوع یک محصول استفاده می‌شوند. برخی از این الگوریتم‌ها شامل Logistic Regression، Decision Tree ،Random Forest و Naive Bayes هستند.

الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت:

• Clustering Algorithms: این الگوریتم‌ها برای خوشه‌بندی داده‌ها بدون نیاز به برچسب استفاده می‌شوند. برخی از این الگوریتم‌ها شامل K-Means ،Hierarchicalustering و DBSCAN هستند.
• Association Rule Learning Algorithms: این الگوریتم‌ها برای پیدا کردن روابط بین داده‌ها استفاده می‌شوند. برخی از این الگوریتم‌ها شامل Apriori و Eclat هستند.
• Dimensionality Reduction Algorithms: این الگوریتم‌ها برای کاهش تعداد ویژگی‌های داده‌ها به منظور ساده‌سازی مدل استفاده می‌شوند. برخی از این الگوریتم‌ها شامل Principal Component Analysis (PCA) و t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) هستند.

بیشتر بخواتید: گوگل بارد چیست

تفاوت‌های بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، هر دو  با هم مرتبط هستند، اما تفاوت‌هایی دارند.
یادگیری ماشین: یادگیری ماشین به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها گفته می‌شود که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا با استفاده از داده‌های ورودی، یک مدل ریاضی بسازند که بتواند پیش‌بینی‌هایی را در مورد داده‌های جدید ارائه دهد.ماشین لرنینگ شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی است.
یادگیری عمیق: یادگیری عمیق به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها گفته می‌شود که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، الگوهای پیچیده‌تری را در داده‌ها پیدا کنند. یادگیری عمیق برای مسائلی که داده‌های پیچیده و ساختارهای عمیقی دارند مانند تشخیص تصویر و ترجمه ماشینی مناسب است.

چرا یادگیری ماشین لرنینگ مهم است؟

ماشین لرنینگ یکی از مهمترین زمینه‌های اخیر در علم کامپیوتر است که در زندگی ما تأثیرات چشمگیری داشته است. یادگیری ماشین لرنینگ به‌عنوان یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی، به ما این امکان را می‌دهد تا الگوها و روابط پنهان در داده‌های بزرگ را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی در مورد رویدادهای آینده ارائه دهیم. در ادامه بررسی می‌کنیم که چرا یادگیری ماشین لرنینگ مهم است؟

ماشین لرنینگ در زندگی ما چه تأثیری گذاشته است؟

یادگیری ماشینی یک انقلاب در فناوری است که تأثیر قابل‌توجهی بر زندگی ما گذاشت. این فناوری برای بهبود فرآیندهای مختلف در زندگی ما استفاده‌شده است.
در هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی نقش مهمی ایفا کرده است. این فناوری به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا با تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ، الگوها و اتصالات پنهان را شناسایی کنند. این تجزیه‌وتحلیل‌ها را می‌توان در زمینه‌های مختلفی مانند پیش‌بینی رفتار مشتری، تجزیه‌وتحلیل بازارها، بهبود خدمات پزشکی و حتی خودروهای خودران استفاده کرد.
علاوه بر این، ماشین لرنینگ می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیقی را بر اساس اطلاعات قبلی انجام دهد. در بانکداری می‌توان از آن برای کشف تقلب در تراکنش‌های مالی استفاده کرد. یادگیری ماشینی در علوم زیستی می‌تواند به ما در تشخیص بیماری‌های مزمن در مراحل اولیه و ارائه درمان‌های بهتر کمک کند.
علاوه بر این، در عرصه تجارت الکترونیک، ماشین لرنینگ تجربه خرید مشتری را با بهبود سامانه‌های توصیه افزایش می‌دهد. با تجزیه‌وتحلیل تاریخچه خرید مشتریان، یادگیری ماشینی می‌تواند محصولات و خدمات را بر اساس نیازها و ترجیحات آن‌ها پیشنهاد دهد.

کاربردهای یادگیری ماشین در صنایع گوناگون

یادگیری ماشین به عنوان یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی، در بسیاری از صنایع، ازجمله حمل‌ونقل، بهداشت، تجارت الکترونیک، تولید و خدمات مالی به کار گرفته شد. برخی از کاربردهای ماشین لرنینگ عبارتند از:

1. تشخیص تصویر: برای تشخیص اشیاء و شناسایی الگوهای مختلف در تصاویر استفاده می شود. این مورد در پردازش تصویر و در حوزه‌هایی مانند پزشکی و امنیتی بسیار مفید است.
2. ترجمه ماشینی: برای ترجمه متون به زبان‌های مختلف کاربرد دارد. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند تجارت بین‌المللی و گردشگری بسیار مفید است.
3. پردازش زبان طبیعی: برای تحلیل و پردازش متون به زبان طبیعی  به کار می رود. این مورد در حوزه‌هایی مانند تحلیل اخبار و تحلیل اجتماعی کاربرد دارد.
4. پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها: ماشین لرنینگ می‌تواند برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می شود. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند تحلیل بازار سهام و تحلیل رفتار مشتریان بسیار مفید است.
5. تشخیص تقلب: برای تشخیص تقلب در سیستم‌های مالی و بانکی کارآمد است. این مورد در حوزه‌هایی مانند بانک‌داری و بیمه کاربرد دارد.
6. پزشکی: یادگیری ماشین می‌تواند برای تشخیص بیماری‌ها و پیش‌بینی نتایج درمان استفاده می شود. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند پزشکی و بهداشت بسیار مفید است.

یادگیری ماشین لرنینگ از کجا شروع کنیم؟

برای شروع یادگیری ماشین لرنینگ، باید با مفاهیم اساسی آن آشنا شوید. اولین قدم برای شروع یادگیری، آشنایی با تفاوت بین یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت است.
در یادگیری نظارت‌شده، برای هر داده ورودی، خروجی متناظر آن نیز مشخص است و الگوریتم به‌صورت تدریجی با استفاده از این جفت داده‌ها، یک مدل یادگیری می‌سازد.
در یادگیری بدون نظارت، خروجی متناظر با ورودی‌ها مشخص نیست و الگوریتم تلاش می‌کند که الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کند و تقسیم‌بندی‌هایی مانند خوشه‌بندی انجام دهد.
پس از آشنایی با این مفاهیم، باید با نوع داده‌های مورداستفاده در یادگیری ماشینی آشنا شوید. این گزینه شامل داده‌های عددی، داده‌های دسته‌ای، داده‌های متنی و تصویری است. بعدازاینکه با این داده‌ها آشنا شدید، باید با الگوریتم‌های ماشین لرنینگ آشنا شوید. این شامل الگوریتم‌هایی مانند کا-نزدیکترین همسایه، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبانی است.
برای یادگیری ماشین لرنینگ، می‌توانید از منابع آموزشی آنلاین و کتاب‌های مربوط به این زمینه استفاده کنید. در این منابع آموزشی، مفاهیم اساسی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به‌صورت جامع و قابل‌فهمی توضیح داده شده‌اند. همچنین، می‌توانید از دوره‌های آموزشی آنلاین و دانشگاه‌های معتبری که در این زمینه آموزش می‌دهند، استفاده کنید.
علاوه بر این، برای بهبود مهارت‌های خود در ماشین لرنینگ، می‌توانید در چالش‌های مسابقاتی مربوط به این حوزه شرکت و با دیگران رقابت کنید.

بعد از یادگیری ماشین لرنینگ در چه شغل‌هایی می‌توانیم کسب درآمد کنیم

امروزه یادگیری ماشین لرنینگ به‌عنوان یکی از فناوری‌های پیشرو در بسیاری از صنایع و محیط‌های کاری استفاده می‌شود. با یادگیری این رشته می‌توانید در مشاغل مرتبط و غیر مرتبط کسب درآمد کنید. در اینجا چند شغل مرتبط با یادگیری ماشین لرنینگ آورده شده است:
1. مهندس ماشین لرنینگ: با مطالعه و یادگیری این رشته می‌توانید به‌عنوان مهندس در شرکت‌های فناوری و شرکت‌های بزرگی که برای توسعه و استفاده از این فناوری تأسیس شده‌اند، کار کنید.
2. متخصص داده: می‌توانید به‌عنوان متخصص داده در شرکت‌های مختلفی ازجمله مؤسسات مالی، شرکت‌های بیمه و شرکت‌های تجارت الکترونیک که از داده‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند، مشغول به کار شوید.
3. تحلیلگر داده: می‌توانید به‌عنوان تحلیلگر داده در شرکت‌هایی ازجمله شرکت‌های تحقیقاتی، شرکت‌های تولیدی و شرکت‌های خرده‌فروشی که می‌خواهند داده‌های خود را تجزیه‌وتحلیل کنند استخدام شوید.
4. توسعه‌دهنده نرم‌افزار: یک توسعه‌دهنده نرم‌افزار در یک شرکت فناوری کار کنید و برنامه‌های کاربردی وب، برنامه‌های کاربردی موبایل و سامانه‌های نرم‌افزاری را توسعه دهید.
5. مشاور ماشین لرنینگ: با یادگیری این رشته به‌عنوان مشاور در شرکت‌های مالی، شرکت‌های تولیدی و شرکت‌های تجارت الکترونیک فعالیت کنید.
6. کارشناسان امنیت سایبری: به‌عنوان متخصص امنیت سایبری در شرکتی که به دنبال بهبود امنیت شبکه هستند ازجمله شرکت‌های بزرگ، شرکت‌های دولتی و شرکت‌های خصوصی خدمت‌رسانی کنید.

مزایا و معایب یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین دارای مزایا و معایبی است که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنم:

مزایای ماشین لرنینگ

• قابلت پردازش داده‌های بزرگ: قابلیت پردازش داده‌های بزرگ را دارد و می‌تواند به تحلیل داده‌های پیچیده و پیش‌بینی نتایج دقیق‌تر کمک کند.
• دقت بالا: یادگیری ماشین می‌تواند با دقت بالایی الگوها و الگوریتم‌های پیچیده را شناسایی کند و نتایج دقیق‌تری را ارائه دهد.
• افزایش سرعت پردازش: ماشین لرنینگ می‌تواند به افزایش سرعت پردازش داده‌ها کمک کند و در نتیجه زمان و هزینه‌های مربوط به پردازش داده‌ها را کاهش دهد.
• قابلیت یادگیری خودکار:  می‌تواند به صورت خودکار الگوها و الگوریتم‌های جدید را یاد بگیرد و در نتیجه بهبود پایداری و دقت الگوریتم‌ها را بهبود بخشد.
• کاربرد در حوزه‌های مختلف: یادگیری ماشین در بسیاری از حوزه‌های مختلف از جمله پزشک، تجارت بین‌المللی و ... کاربرد دارد.

معایب ماشین لرنینگ

• نیاز به داده‌های کیفیت بالا: یادگیری ماشین برای دقت بالا نیاز به داده‌های کیفیت بالا دارد و در صورت عدم دسترسی به داده‌های کافی و کیفیت بالا، نتایج نامطلوبی ارائه می‌دهد.
• نیاز به تخصص: یادگیری ماشین برای پیاده‌سازی و استفاده، به تخصص و دانش فنی کافی نیاز دارد و در صورت عدم دسترسی به تخصص کافی، پیاده‌سازی و استفاده از آن مشکل خواهد بود.
• نیاز به سرمایه‌گذاری: پیاده‌سازی یادگیری ماشین نیاز به سرمایه‌گذاری بالا دارد و در صورت عدم دسترسی به سرمایه کافی، پیاه‌سازی آن مشکل خواهد بود.
• نیاز به تعامل با انسان: نیاز به تعامل با انسان دارد و در صورت عدم تعامل مناسب با انسان، نتایج نامطلوبی ارائه می‌دهد.
• مشکلات حریم خصوصی: استفاده از ماشین لرنینگ ممکن است با مشکلات حریم خصوصی مواجه شود و در صورت عدم رعایت حریم خصوصی، مشکلات قانونی و اخلاقی پیش خواهد آمد.

سخن پایانی 

در این مقاله به بررسی مفهوم یادگیری ماشین، تاریخچه، انواع، الگوریتم‌ها و مزایا و معایب استفاده از آن پرداختیم. یادگیری ماشین لرنینگ، به‌عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته، در بسیاری از صنایع و شغل‌ها به کار می‌رود. با یادگیری این فنّاوری، می‌توانید در شغل‌هایی مانند مهندس ماشین لرنینگ، متخصص داده‌ها، تحلیلگر داده‌ها، توسعه‌دهنده نرم‌افزار، مشاور ماشین لرنینگ، کارشناس امنیت سایبری، مدیر پروژه، برنامه‌نویس، متخصص تحلیل تصویر و متخصص پردازش زبان طبیعی کار کنید و درآمد خود را افزایش دهید. با توجه به رشد روزافزون این فنّاوری، امیدواریم که بیشترین بهره را از آن برای بهبود کیفیت زندگی خود بردارید.