یادگیری ماشین چیست؟

آشنایی با یادگیری ماشین

یادگیری ماشین شامل یک سیستم است که بر روی مقادیر زیادی داده آموزش می‌بیند. بنابراین، این سیستم می‌تواند از اشتباهات درس بگیرد و الگوها را تشخیص دهد تا پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها را به‌شکل دقیق‌تری انجام دهد. نکته مهم این است که سیستم این قابلیت را برای ارزیابی داده‌های جدید به‌دست می‌آورد.

در مقاله امروز در وب سایت ایران هاستینگ 24 قصد داریم تا شما را با مفهوم یادگیری ماشین یا همان Machine learning بیشتر اشنا کنیم. با ما همراه باشید.

یادگیری ماشین چیست؟

مهم‌ترین خصوصیتی که هوش مصنوعی را از سایر موضوعات علوم کامپیوتر جدا می‌کند، توانایی اتوماسیون آسان وظایف با استفاده از یادگیری ماشینی است. این قابلیت به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا از تجربیات مختلف یاد بگیرند و این امکان را به توسعه‌دهندگان بدهند تا آن‌ها را برای انجام هر کاری برنامه‌ریزی کنند. این قابلیت همان چیزی است که بسیاری از آن به‌عنوان هوش مصنوعی یاد می‌کنند؛ اما یادگیری ماشین در واقع زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است.

یادگیری ماشین شامل یک سیستم است که بر روی مقادیر زیادی داده آموزش می‌بیند. بنابراین، این سیستم می‌تواند از اشتباهات درس بگیرد و الگوها را تشخیص دهد تا پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها را به‌شکل دقیق‌تری انجام دهد. نکته مهم این است که سیستم این قابلیت را برای ارزیابی داده‌های جدید به‌دست می‌آورد.

نمونه‌هایی از یادگیری ماشینی شامل تشخیص تصویر و گفتار، محافظت در برابر کلاهبرداری و موارد دیگر است. برای مثال در یک سیستم تشخیص تصویر، کاربران عکسی را در فیسبوک آپلود می‌کنند. شبکه اجتماعی می‌تواند تصویر را تجزیه‌وتحلیل کند و چهره‌ها را تشخیص دهد؛ در واقع پیشنهاداتی که برای تگ کردن دوستان ارائه می‌شود بر اساس همین قابلیت است. با گذشت زمان و تمرین بیش‌تر، سیستم این مهارت را تقویت می‌کند و یاد می‌گیرد که پیشنهادات دقیق‌تری را ارائه دهد.

المان‌های یادگیری ماشین

همان‌طور که در بالا اشاره شد، یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و به‌طور کلی به‌ دو دسته اصلی تقسیم می‌شود؛ یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت.

یادگیری تحت نظارت

برای درک بهتر یادگیری ماشین باید ببینیم یادگیری تحت نظارت در هوش مصنوعی چیست و چطور کار می‌کند. یادگیری تحت نظارت یک تکنیک متداول برای آموزش سیستم‌های هوش است که در آن با استفاده از تعداد زیادی نمونه‌های برچسب‌گذاری‌شده که توسط افراد طبقه‌بندی شده‌اند، به سیستم آموزش داده می‌شود.

این سیستم‌های یادگیری ماشینی با حجم عظیمی از داده‌ها تغذیه می‌شوند؛ در واقع سیستم درباره هر مفهوم با استفاده از تعداد زیادی مثال آموزش می‌بیند. فرض کنید می‌خواهید به یک مدل یادگیری ماشینی برای تشخیص و تمایز تصاویر دایره‌ها و مربع‌ها آموزش دهید.

شما باید با جمع‌آوری مجموعه بزرگی از داده‌های متشکل از تصاویر دایره‌ها و مربع‌ها در زمینه‌های مختلف مانند نقاشی یک سیاره برای نمایش مفهوم دایره؛ یا تصویری از یک میز برای نمایش مفهوم مربع کار خودتان را شروع کنید. تمام تصاویر دارای برچسب‌هایی هستند که مفهوم را برای سیستم توضیح می‌دهد. سپس الگوریتم این مجموعه داده برچسب‌گذاری‌شده از تصاویر را برای تشخیص اشکال و ویژگی‌های آن به‌کار می‌گیرد.

مثلا سیستم یاد می‌گیرد که دایره‌ها گوشه ندارند و در مربع‌ها همیشه اندازه چهار ضلع برابر است. پس از اینکه با مجموعه داده‌ها کار آموزش را به پایان رساندید، سیستم می‌تواند تصویر کاملا جدیدی را ببیند و تعیین کند که دایره است یا مربع.

یادگیری بدون نظارت

در نقطه مقابل، یادگیری بدون نظارت قرار دارد که در آن از رویکرد متفاوتی استفاده می‌شود. در این رویکرد الگوریتم‌ها سعی می‌کنند با شناسایی الگوها در داده‌های ارائه‌شده، به‌دنبال شباهت‌هایی باشند که می‌توانند از آن‌ها برای دسته‌بندی استفاده کنند.

یک مثال می‌تواند دسته‌بندی میوه‌هایی با وزن مشابه یا خودروهایی با حجم موتور مشابه باشد. الگوریتم از قبل برای انتخاب انواع خاصی از داده‌ها تنظیم نشده است. در واقع فقط به‌دنبال داده‌های دارای شباهت می‌گردد که بتواند آن‌ها را گروه‌بندی کند. برای مثال، گروه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید برای هدف قرار دادن آن‌ها با کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده.