یادگیری ماشین در هوش مصنوعی (همه نکات و ویدیوی آموزشی رایگان)

یادگیری ماشین به‌عنوان یکی از شاخه‌های پیشرفته و کلیدی هوش مصنوعی، انقلابی در نحوه تحلیل و پردازش داده‌ها ایجاد کرده است. این فناوری به ماشین‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها بیاموزند و وظایف پیچیده‌ای مانند پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تحلیل داده‌های کلان را انجام دهند. در عصر حاضر که داده‌ها با سرعتی بی‌سابقه تولید می‌شوند، یادگیری ماشین به ابزاری حیاتی برای مدیریت و بهره‌برداری از این حجم عظیم اطلاعات تبدیل شده است. در این مقاله، نگاهی جامع به یادگیری ماشین، روش‌ها و کاربردهای آن در مقایسه با هوش مصنوعی خواهیم داشت.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین Machine Learning یا ML شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از مجموعه داده‌ها متمرکز است تا مدل‌هایی تولید شوند که قادر به انجام وظایف پیچیده‌ای مانند مرتب‌سازی تصاویر، پیش‌بینی فروش یا تحلیل داده‌های کلان باشند.

امروزه یادگیری ماشین، اصلی‌ترین روش تعامل اکثر افراد با هوش مصنوعی است. برخی از روش‌های رایجی که احتمالاً پیش از این با یادگیری ماشین مواجه شده‌اید عبارتند از:

• دریافت توصیه‌های ویدئویی در یک پلتفرم پخش آنلاین ویدئو.
• رفع مشکل به‌صورت آنلاین با یک چت‌بات که بر اساس پاسخ‌های شما، شما را به منابع مناسب هدایت می‌کند.
• استفاده از دستیارهای مجازی که به درخواست‌های شما مانند برنامه‌ریزی جلسات در تقویم، پخش یک آهنگ خاص یا تماس گرفتن با کسی پاسخ می‌دهند.

اهمیت یادگیری ماشین

سرعت تولید داده‌ها هر روز در حال افزایش است. جهان هر روز بیشتر از هر زمان دیگری در تاریخ خود داده تولید می‌کند. تحلیل و بهره‌برداری از این حجم عظیم داده بدون یادگیری ماشین تقریباً غیرممکن است. به همین دلیل، یادگیری ماشین افق جدیدی را پیش روی انسان‌ها برای استفاده از کامپیوترها و ماشین‌های دیگر گشوده است.

یادگیری ماشین به کسب‌وکارها در انجام وظایف مهمی مانند تشخیص تقلب، شناسایی تهدیدهای امنیتی، شخصی‌سازی و ارائه توصیه‌ها، خدمات مشتری خودکار از طریق چت‌بات‌ها، رونویسی و ترجمه، تحلیل داده‌ها و موارد دیگر کمک می‌کند. علاوه بر این، یادگیری ماشین موتور نوآوری‌های هیجان‌انگیز آینده مانند وسایل نقلیه خودران، پهپادها و هواپیماها، واقعیت افزوده و واقعیت مجازی، و رباتیک است.

روش‌های یادگیری ماشین

مدل‌های یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

یادگیری ماشین نظارت‌شده

یادگیری نظارت‌شده که به آن یادگیری ماشین نظارت‌شده نیز گفته می‌شود، با استفاده از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش الگوریتم‌ها جهت طبقه‌بندی داده‌ها یا پیش‌بینی دقیق نتایج تعریف می‌شود. زمانی که داده‌های ورودی به مدل داده می‌شوند، وزن‌های مدل تنظیم می‌شوند تا به‌درستی تنظیم شود. این فرآیند بخشی از اعتبارسنجی متقابل (cross-validation) است که تضمین می‌کند مدل از بیش‌برازش (overfitting) یا کم‌برازش (underfitting) اجتناب کند.

یادگیری نظارت‌شده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مشکلات مختلف دنیای واقعی را در مقیاس بزرگ حل کنند، مانند طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم در پوشه‌ای جداگانه از صندوق ورودی.

برخی از روش‌های استفاده‌شده در یادگیری نظارت‌شده شامل شبکه‌های عصبی، بیز ساده (naïve bayes)، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی (random forest)، و ماشین بردار پشتیبان (SVM) هستند.

یادگیری ماشین بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت که به آن یادگیری ماشین بدون نظارت نیز گفته می‌شود، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل و خوشه‌بندی مجموعه داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کند (زیرمجموعه‌هایی که به آنها خوشه گفته می‌شود). این الگوریتم‌ها الگوهای مخفی یا گروه‌بندی‌های داده را بدون نیاز به مداخله انسانی کشف می‌کنند.

توانایی این روش در کشف شباهت‌ها و تفاوت‌ها در اطلاعات، آن را برای تحلیل اکتشافی داده‌ها، استراتژی‌های فروش مکمل، تقسیم‌بندی مشتریان، و شناسایی الگوها و تصاویر ایده‌آل می‌کند.

همچنین برای کاهش تعداد ویژگی‌ها در یک مدل از طریق فرآیند کاهش ابعاد (dimensionality reduction) استفاده می‌شود. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تجزیه مقادیر منفرد (SVD) دو روش رایج برای این کار هستند.

سایر الگوریتم‌های مورد استفاده در یادگیری بدون نظارت شامل شبکه‌های عصبی، خوشه‌بندی K-means و روش‌های خوشه‌بندی احتمالی می‌شوند.

یادگیری ماشین نیمه‌نظارت‌شده

یادگیری نیمه‌نظارت‌شده بین یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت تعادل برقرار می‌کند. در طول آموزش، از یک مجموعه داده کوچک برچسب‌گذاری‌شده برای هدایت طبقه‌بندی و استخراج ویژگی از یک مجموعه داده بزرگ‌تر بدون برچسب استفاده می‌شود.

یادگیری نیمه‌نظارت‌شده می‌تواند مشکل کمبود داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای یک الگوریتم یادگیری نظارت‌شده را حل کند. همچنین، زمانی که برچسب‌گذاری داده‌ها هزینه‌بر باشد، این روش مفید است.

شباهت‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

یادگیری ماشین: شاخه‌ای از هوش مصنوعی

یادگیری ماشین (ML) یک شاخه با تمرکز محدود از هوش مصنوعی (AI) است. هر دو حوزه فراتر از اتوماسیون و برنامه‌نویسی ساده هستند و خروجی‌هایی مبتنی بر تحلیل پیچیده داده تولید می‌کنند.

حل مسئله مشابه انسان

راه‌حل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای وظایف پیچیده‌ای مناسب هستند که معمولاً به نتایج دقیق مبتنی بر دانش آموخته‌شده نیاز دارند.

• برای مثال، یک خودروی خودران هوشمند با استفاده از دید کامپیوتری اجسام موجود در میدان دید خود را شناسایی می‌کند و با استفاده از دانش قوانین ترافیکی، خودرو را هدایت می‌کند.
• همچنین، یک الگوریتم ML برای قیمت‌گذاری املاک از داده‌های فروش‌های قبلی، شرایط بازار، نقشه‌های ساختمان و مکان استفاده می‌کند تا قیمت یک خانه را پیش‌بینی کند.

شاخه‌ای از علوم کامپیوتر

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شاخه‌هایی از علوم کامپیوتر هستند که بر طراحی نرم‌افزارهایی تمرکز دارند که داده‌ها را به روش‌های پیچیده تحلیل، تفسیر و درک می‌کنند. دانشمندان این حوزه‌ها تلاش می‌کنند سیستم‌هایی طراحی کنند که وظایف پیچیده را با قابلیت یادگیری خودکار انجام دهند. یک نرم‌افزار خوب طراحی‌شده می‌تواند وظایف را با سرعتی برابر یا سریع‌تر از انسان انجام دهد.

کاربردهای چندصنعتی

کاربردهای هوش مصنوعی در تمام صنایع قابل مشاهده است. از بهینه‌سازی زنجیره تأمین و پیش‌بینی نتایج ورزشی گرفته تا بهبود عملکرد کشاورزی و ارائه توصیه‌های شخصی در مراقبت از پوست.

یادگیری ماشین نیز کاربردهای گسترده‌ای دارد، از جمله زمان‌بندی تعمیرات پیشگیرانه ماشین‌آلات، قیمت‌گذاری پویا در سفر، شناسایی تقلب در بیمه، و پیش‌بینی تقاضای خرده‌فروشی.

تفاوت‌های کلیدی: هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین

اهداف

• هدف هوش مصنوعی این است که ماشینی بتواند وظایف پیچیده انسانی را با کارایی بالا انجام دهد. این وظایف ممکن است شامل یادگیری، حل مسئله و شناسایی الگوها باشد.
• در مقابل، هدف یادگیری ماشین، تحلیل حجم بالایی از داده‌ها توسط ماشین است. ماشین از مدل‌های آماری برای شناسایی الگوها در داده‌ها و تولید نتایج استفاده می‌کند که با احتمال درستی مشخصی همراه هستند.

روش‌ها

• هوش مصنوعی شامل روش‌های متنوعی برای حل مسائل مختلف است، از جمله الگوریتم‌های ژنتیک، شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق، الگوریتم‌های جستجو، سیستم‌های مبتنی بر قوانین و حتی خود یادگیری ماشین.
• در مقابل، روش‌های یادگیری ماشین به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند:
• یادگیری نظارت‌شده: که با داده‌های برچسب‌گذاری‌شده کار می‌کند.
• یادگیری بدون نظارت: که به‌طور اکتشافی به دنبال کشف الگوهای پنهان در داده‌های بدون برچسب است.

پیاده‌سازی‌ها

• ساخت یک راه‌حل ML شامل دو مرحله اصلی است:

1. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی
2. انتخاب یک مدل یا استراتژی موجود، مانند رگرسیون خطی یا درخت تصمیم‌گیری
   دانشمندان داده ویژگی‌های مهم داده را انتخاب کرده و آنها را به مدل وارد می‌کنند. سپس داده‌ها و بررسی خطاها به‌طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند. کیفیت و تنوع داده‌ها دقت مدل ML را بهبود می‌بخشد.

نیازمندی‌ها

• راه‌حل‌های ML به یک مجموعه داده با چند صد نمونه و توان محاسباتی کافی برای اجرا نیاز دارند. بسته به کاربرد، یک سرور یا یک کلاستر کوچک ممکن است کافی باشد.
• سایر سیستم‌های هوشمند ممکن است نیازمندی‌های زیرساختی متفاوتی داشته باشند که به نوع وظیفه و روش تحلیل محاسباتی بستگی دارد. برای کاربردهای پیچیده‌تر، ممکن است به هزاران ماشین نیاز باشد.
• با این حال، راه‌حل‌های آماده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وجود دارند که می‌توان آنها را بدون نیاز به منابع اضافی از طریق API به برنامه‌ها ادغام کرد.

نتیجه‌گیری

یادگیری ماشین نه‌تنها یکی از شاخه‌های پیشرو هوش مصنوعی است، بلکه محرک اصلی بسیاری از نوآوری‌ها و پیشرفت‌های فناوری در دنیای امروز به شمار می‌رود. با استفاده از الگوریتم‌های نظارت‌شده، بدون نظارت و نیمه‌نظارت‌شده، یادگیری ماشین توانسته است به صنایع مختلف در حل مسائل پیچیده، بهبود کارایی و ارتقای خدمات کمک کند. در عین حال، تفاوت‌های ظریف و نقش مکمل یادگیری ماشین در چارچوب گسترده‌تر هوش مصنوعی، درک عمیق‌تر از این فناوری‌ها را برای متخصصان و علاقه‌مندان ضروری می‌سازد. آینده یادگیری ماشین روشن است و تأثیر آن بر زندگی روزمره و پیشرفت فناوری همچنان در حال گسترش خواهد بود.