یادگیری ماشینی (Machine learning) جدید ترین اصطلاحی است که در گسترۀ تجارت جهانی باب شده و با تسخیر تصورات عمومی، چشم اندازی از هوش مصنوعی و ربات های خود آموز مدرن را به تصویر کشیده است. یادگیری ماشینی در صنایع مختلف، راهی را برای دستاوردها و ابزارهای فناورانه هموار کرده که تا چند سال پیش گذر از آن غیرممکن بود و در نوآوری های مهمی به کار رفته که پشتوانه سبک زندگی مدرن ما هستند؛ از موتورهای پیش بینی گرفته تا پخش تلویزیونی زنده و آنلاین.
حالا قبل از پرداختن به کاربرد های مختلف یادگیری ماشینی، بیایید بفهمیم یادگیری ماشینی چیست.
توی این پک فوق العاده، صفرتاصد مبانی برنامه نویسی رو جوری یاد میگیری که تو هیچ کلاس آموزشی یا پک دیگه ای نه دیدی نه شنیدی! بدون هیچ کلاسی، با صفرتاصد مبانی برنامه نویسی اپلیکیشن بزن، پروژه محور یاد بگیر و حسابی پول در بیار!
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی اصطلاحی کلی برای مجموعه ای از تکنیک ها و ابزارهایی است که به رایانه ها کمک می کنند تا خودشان یاد بگیرند و هماهنگ شوند. الگوریتم های یادگیری ماشینی به یادگیری هوش مصنوعی، بدون برنامه ریزی صریح برای انجام عمل مورد نظر، کمک می کنند. الگوریتم یادگیری ماشینی با آموختن الگوی نمونه ورودی، وظایف را صرفاً بر اساس الگوی آموخته شده و نه دستورالعملی از پیش تعریف شده، پیش بینی و اجرا می کند. یادگیری ماشینی در موارد متعددی که به کارگیری الگوریتم های خاص امکان پذیر نیست، راه نجات است؛ چرا که فرآیند جدید را از الگوهای پیشین یاد می گیرد و دانسته ها را اجرا می کند.
یکی از کاربرد های یادگیری ماشینی که با آن آشنا هستیم، روشی است که ارائه دهندگان ایمیل در هرزنامه به کار می برند. فیلترهای هرزنامه از یک الگوریتم برای شناسایی و انتقال ایمیل های دریافتی ناخواسته به پوشه هرزنامه یا همان اسپم (spam) استفاده می کنند. چندین شرکت تجارت الکترونیک نیز از الگوریتم های یادگیری ماشینی در ارتباط با سایر ابزارهای امنیتی فناوری اطلاعات برای جلوگیری از کلاه برداری و بهبود عملکرد موتور توصیه گر خود استفاده می کنند.
بیایید سایر برنامه های کاربردی یادگیری ماشینی را در دنیا بررسی کنیم.
کاربرد های رایج یادگیری ماشینی
1- ویژگی های رسانه های اجتماعی
در پلتفرم رسانه های اجتماعی از الگوریتم ها و رویکرد های یادگیری ماشینی برای ایجاد برخی ویژگی های جذاب و بی نظیر استفاده می شود. به عنوان مثال، پلتفرم فیسبوک فعالیت ها، چت ها، لایک ها، نظرات شما و مدت زمانی که روی انواع خاصی از پست ها می گذرانید را ثبت می کند. ماشین تجارب شما را یاد می گیرد و دوستان و صفحات پیشنهادی مطابق با مشخصات شما ارائه می کند.
2- پیشنهاد محصول
پیشنهاد محصول یکی از محبوب ترین و شناخته شده ترین کاربردهای یادگیری ماشینی است. پیشنهاد محصول یکی از ویژگی های بارز وب سایت های تجارت الکترونیکی امروزی است و یکی از کاربردهای پیشرفته تکنیک‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، وب سایت ها رفتار شما را بر اساس خریدهای قبلی، الگوی جستجو و سابقه سبد خرید ردیابی و سپس توصیه هایی برای خرید محصول ارائه می کنند.
3- تشخیص تصویر
تشخیص تصویر که رویکردی برای فهرست نویسی و شناسایی یک ویژگی یا یک شی در تصویر دیجیتال است، یکی از مهم ترین و چشمگیر ترین تکنیک های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است. این تکنیک برای تحلیل بیشتر، مانند تشخیص الگو و تشخیص چهره استفاده می شود.
4- تجزیه و تحلیل احساسات
تحلیل احساسات یکی از ضروری ترین کاربردهای یادگیری ماشینی است. تحلیل احساسات یک نرم افزار بلادرنگ یادگیری ماشینی است که احساسات یا نظر گوینده یا نویسنده را مشخص می کند. به عنوان مثال، اگر شخصی یک گزارش یا ایمیل (یا هر سند دیگری) نوشته باشد، تحلیلگر احساسات فوراً به تفکر و لحن واقعی متن پی خواهد برد. از نرم افزار تحلیل احساسات می توان برای بررسی وب سایت های مبتنی بر نظرات، نرم افزار های تصمیم گیری و غیره استفاده کرد.
5- اتوماسیون کنترل دسترسی کارکنان
سازمان ها الگوریتم های یادگیری ماشینی را برای تعیین سطح دسترسی مورد نیاز کارکنان به حوزه های مختلف، بسته به مشخصات شغلی آنها، اجرا می کنند. این یکی از جالب ترین کاربردهای یادگیری ماشین است.
6- حفاظت از حیات وحش دریایی
الگوریتم های یادگیری ماشینی برای توسعه مدل های رفتاری برای پستانداران آبزی در خطر انقراض و سایر گونه های دریایی استفاده می شوند و به دانشمندان کمک می کنند تا بر آنها نظارت و جمعیتشان را تنظیم کنند.
تفاوت هوش مصنوعی رو با این یکی یاد بگیرید: آموزش هوش تجاری از صفر تا صد با 30 درس
7- تنظیم راندمان مراقبت های بهداشتی و خدمات پزشکی
بخش های مهم مراقبت های بهداشتی به دنبال استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای مدیریت بهتر هستند. آنها زمان انتظار بیماران در اتاق انتظار اورژانس را در بخش های مختلف بیمارستان ها پیش بینی می کنند. مدل ها از عوامل حیاتی استفاده می کنند که به تعریف الگوریتم، جزئیات عملکرد کارکنان در طول روز، سوابق بیماران و گزارش کامل مکاتبات بخش و چیدمان اتاق‌های اورژانس کمک می کنند. همچنین الگوریتم های یادگیری ماشین هنگام تشخیص بیماری، برنامه ریزی درمان و پیش بینی وضعیت بیماری به کار می روند. این یکی از ضروری ترین کاربرد های یادگیری ماشین است.
8- پیش بینی نارسایی قلبی
الگوریتمی که برای اسکن یادداشت‌های الکترونیکی پزشک و شناسایی تاریخچۀ الگوهای قلبی- عروقی بیمار طراحی شده، مشکلات زیادی در پزشکی ایجاد کرده است. حالا به جای اینکه پزشک برای رسیدن به یک تشخیص صحیح سوابق طولانی بیمار را بررسی کند، با رایانه ای که بر اساس اطلاعات موجود تجزیه و تحلیل می کند، گزافه کاری کاهش می یابد.
9- حیطه بانکی
در حال حاضر بانک ها از جدیدترین فناوری پیشرفته یادگیری ماشینی برای جلوگیری از کلاه برداری و محافظت از حساب‌ها در برابر هکرها استفاده می کنند. الگوریتم ها تعیین می کنند که چه عواملی را برای ایجاد فیلتری که از آسیب جلوگیری می کند، در نظر بگیرید. سایت های مختلفی که معتبر نیستند به طور خودکار فیلتر و از همان شروع تراکنش ها محدود می شوند.
10- ترجمه زبان
یکی از رایج ترین کاربرد های یادگیری ماشینی، ترجمه زبان است. یادگیری ماشینی نقش مهمی در ترجمه یک زبان به زبانی دیگر دارد. جالب است که چگونه وب سایت ها می توانند بدون دردسر از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و ترجمۀ متنی را نیز ارائه دهند. فناوری به کار رفته در این ابزار ترجمه «ترجمه ماشینی» نامیده می شود. این فناوری افراد را قادر می‌سازد تا با دیگر افراد از سراسر جهان تعامل داشته باشند. بدون آن، زندگی به راحتی اکنون نخواهد بود. همچنین به مسافران و شرکای تجاری این اطمینان را داده است تا با این باور که زبان دیگر مانع نخواهد بود، با خیال راحت وارد سرزمین های خارجی شوند.
باید آنچه را که می خواهید ماشین یاد بگیرد به مدلتان آموزش دهید. تغذیه داده های مربوطه به ماشین کمک می کند تا الگوها را ترسیم و مطابق با آن عمل کند. ارائه داده‌ها و فایل‌های مربوطه به منظور کمک به ماشین برای یادگیری وظایف مورد انتظار، ضروری است. در یادگیری ماشینی، نتایجی که برای آن تلاش می کنید به محتوای فایل هایی که ثبت می شوند بستگی دارد.
آموزش کامل هوش مصنوعی: آموزش هوش مصنوعی از صفر تا صد با 14 درس+ جزوه
11-کاربرد یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت سیستم ها را قادر می‌سازد تا الگوهای درون مجموعه داده ها را با الگوریتم های هوش مصنوعی شناسایی کنند که در غیر این صورت برچسب گذاری نشده یا طبقه بندی نشده باقی می مانند. مثال های متعددی از کاربرد یادگیری بدون نظارت وجود دارد، برخی نمونه های رایج شامل: سیستم‌های توصیه گر، دسته بندی محصولات، برچسب گذاری مجموعه داده ها، دسته بندی مشتریان و تشخیص شباهت.
12-کاربرد یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی نیز اغلب در انواع مختلف کاربرد های یادگیری ماشین استفاده می شود. برخی از کاربردهای رایج یادگیری تقویتی عبارتند از: اتوماسیون صنعتی، فناوری خودروهای خودران، برنامه‌هایی که از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند، دستکاری رباتیک و موارد دیگر. یادگیری تقویتی در طیف گسترده ای از کاربرد های هوش مصنوعی شامل صنایع مالی، مراقبت های بهداشتی، مهندسی و بازی سازی استفاده می شود.
13-یادگیری ماشینی برای تجارت الگوریتمی
الگوریتم ها بخش مهمی از یادگیری ماشینی هستند و این فناوری برای دستیابی به اهداف خاص یا انجام وظایفی خاص به قوانین و الگوی داده‌ها متکی است. وقتی صحبت از یادگیری ماشینی برای تجارت الگوریتمی در میان است، داده های مهم به منظور خودکارسازی یا پشتیبانی از فعالیت های سرمایه گذاری استخراج می شوند. به عنوان مثال می توان به مدیریت موفق پورتفولیو، تصمیم گیری در مورد خرید و فروش سهام و غیره اشاره کرد.
هوش مصنوعی چیست؟ اجزای آن، انواع آن و همه نکات کاربردی
جمع بندی
فناوری و کاربردهای رایج یادگیری ماشینی با سرعت زیادی در حال پیشرفت هستند و ما برای امکاناتی که مدرک هوش مصنوعی/ یادگیری ماشینی ما در روزهای آینده ارائه خواهد کرد، خوشحالیم. از آنجایی که تقاضا برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی افزایش یافته است، سازمان‌ها به افراد حرفه‌ای نیاز دارند که دانش کاملی از این فناوریهای رو به رشد و همینطور تجربه عملی داشته باشند.
