۲۰ کاربرد ماشین لرنینگ که باید بدانید – معرفی کاربردهای یادگیری ماشین

«ماشین لرنینگ» (Machine Learning) یا یادگیری ماشین یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که در سال‌های اخیر دستاوردهای این حوزه تحولات عظیم و مهمی را در زندگی انسان به وجود آورده‌اند. این حیطه شامل روش‌های آماری است که با استفاده از آن‌ها می‌توان ابزارها و سیستم‌های هوشمندی را ساخت تا بتوانند بر اساس داده‌ها، مسائل مختلفی را یاد بگیرند و به طور خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان وظایفی را انجام دهند. در دهه‌های اخیر، بسیاری از سازمان‌ها و کسب و کارها به استفاده از ماشین لرنینگ برای انجام امور مختلف روی آورده‌اند و از مزایای آن بهره‌مند شده‌اند. در این مطلب از مجله فرادرس، قصد داریم به معرفی ۲۰ کاربرد ماشین لرنینگ بپردازیم تا علاقه‌مندان بتوانند از مزایای آن‌ها آگاه و بهره‌مند شوند.

در ابتدای مطلب حاضر، به تعریف ماشین لرنینگ می‌پردازیم و به اهمیت آن اشاره خواهیم کرد. سپس، کاربردهای این حوزه را در جنبه‌های مختلف زندگی بشر شرح خواهیم داد.

تعریف ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ یا همان یادگیری ماشین یکی از شاخه های هوش مصنوعی است و روش‌ها و الگوریتم‌هایی را شامل می‌شود که کامپیوتر با کمک آ‌نها یاد می‌گیرد چطور مسائل مختلف را به طور خودکار حل کند. الگوریتم های یادگیری ماشین با در اختیار داشتن داده‌های مسئله، الگوهای آماری موجود در آن‌ها را شناسایی می‌کنند و بر اساس آن‌ها درباره داده‌های جدید تصمیم می‌گیرند.

فیلم آموزش یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ با Python در فرادرس

کلیک کنید

با این که ماشین لرنینگ به منظور حل مسائل مختلف استفاده می‌شود و آن را می‌توان در راستای بهبود امور کسب و کارها و خودکارسازی عملیات و وظایف مختلف به کار برد، این حوزه از هوش مصنوعی پیچیده است و برای بهره‌گیری از ابزارها و روش‌های آن باید از متخصصان این حیطه کمک گرفت. به علاوه، منابع داده‌ای حجیمی را نیز برای آموزش الگوریتم‌های ماشین لرنینگ باید فراهم کرد تا مدل‌های ساخته شده نتایج دقیق و قابل قبولی را به کاربران ارائه دهند.

بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها به طور مستقیم و غیرمستقیم از ابزارهای مبتنی بر ماشین لرنینگ در کسب و کار خود استفاده می‌کنند. بر اساس گزارشات حاصل شده در سال ۲۰۲۳، حدود ۷۲ درصد از شرکت‌ها از روش‌های یادگیری ماشین به منظور حل مسائل خود بهره می‌گیرند و بخشی از سرمایه‌های خود را صرف طراحی مدل‌های ماشین لرنینگ و استخدام متخصصان این حوزه می‌کنند. در ادامه این مطلب از مجله فرادرس، به میزان اهمیت ماشین لرنینگ می‌پردازیم.

چرا ماشین لرنینگ مهم است؟

بر اساس تاریخچه هوش مصنوعی، با شروع قرن بیستم، ماشین لرنینگ نقش بسیار مهمی را در جامعه بشر ایفا کرده است. با پیشرفت پژوهش‌های یادگیری ماشین، سازمان‌ها به استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین روی آورند تا یک سری از وظایف سازمان را به طور خودکار انجام دهند.

همچنین، با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین می‌توان اموری را با سرعت بالا انجام داد که انسان زمان زیادی را صرف آن‌ها می‌کند. به عنوان مثال، با کمک ابزارهای مبتنی بر ماشین لرنینگ می‌توان حجم عظیمی از داده‌ها را در زمان کم پردازش کرد و با شناسایی آماری الگوهای داده‌ها، از آن‌ها در تصمیمات مهم سازمان بهره گرفت.

از آنجایی که سازمان‌ها و شرکت‌ها روزانه با حجم عظیمی از داده کار می‌کنند، کاربرد ماشین لرنینگ به منظور بهره‌وری از اطلاعات ارزشمند داده‌ها در دنیای امروز امری ضروری است. روش‌های یادگیری ماشین به ما کمک می‌کند تا درک درستی از داده‌ها داشته باشیم و از اطلاعات مهم آن‌ها در افزایش میزان موفقیت و سوددهی کسب و کار خود استفاده کنیم.

کاربردهای ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ به عنوان یکی از فناوری‌های جذاب و کاربردی در زندگی بشر محسوب می‌شود که از روش‌ها و ابزارهای آن می‌توان در امور مختلفی بهره گرفت. در ادامه، فهرستی از موضوعاتی ملاحظه می‌شود که از یادگیری ماشین می‌توان برای انجام آن‌ها استفاده کرد:

فیلم آموزش یادگیری ماشین Machine Learning با پایتون Python

کلیک کنید

1. شبکه‌های اجتماعی
2. تشخیص تصویر
3. کنترل ترافیک
4. تشخیص هرزنامه
5. تشخیص گفتار
6. بازاریابی و فروش
7. صنعت حمل و نقل
8. آموزش
9. سیستم‌های توصیه‌گر
10. دستیار شخصی مجازی
11. ماشین‌های خودران
12. قیمت‌گذاری پویا
13. عقیده‌کاوی و تحلیل احساسات
14. ترجمه زبان
15. پزشکی
16. تشخیص کلاه‌برداری
17. معاملات بورس
18. امنیت سایبری
19. امور بانکداری
20. کشاورزی

در ادامه، به توضیح کاربرد ماشین لرنینگ در هر یک از حوزه‌های ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم.

۱. کاربرد ماشین لرنینگ در شبکه های اجتماعی

پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی مجهز به روش‌های یادگیری ماشین هستند که یکی از کاربردهای ملموس آن را می‌توان در ضمیمه کردن خودکار اسامی افراد مختلف به تصاویر موجود در پلتفرم‌هایی نظیر فیس‌بوک ملاحظه کرد. زمانی که تصویری را در این سایت بارگذاری می‌کنید، ابزار هوش مصنوعی فیس‌بوک پایگاه داده خود را بررسی و با تطبیق تصاویر افراد مختلف با تصویر بارگذاری شما، نام افراد موجود در تصاویر را بر روی آن ضمیمه می‌کند.

همچنین، قابلیت ماشین لرنینگ فیس‌بوک به طور خودکار توصیفاتی را برای تصاویر بارگذاری شده در این پلتفرم در نظر می‌گیرد تا وصف مناسبی از تصاویر در اختیار داشته باشد تا روال جستجو و پردازش تصاویر بهتر انجام شوند. به عنوان مثال، اگر تصویر زیر را در فیس‌بوک بارگذاری کنید، برچسبی با عناوین «آسمان»، «چمن»، «فضای بیرون» و «طبیعت» به تصویر اضافه می‌شود.

از دیگر ویژگی‌های پلتفرم‌هایی نظیر فیس‌بوک، اینستاگرام و لینکدین این است که با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی، افراد جدیدی را به کاربران برای برقراری ارتباط و دنبال کردن (Follow) پیشنهاد می‌دهند. به عبارتی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس فهرست اسامی مخاطبان شما و دوستان آن‌ها، کامنت‌ها و لایک‌های شما افرادی را به شما پیشنهاد می‌‌دهند که ممکن است آن‌ها را بشناسید و قصد داشته باشید آن‌ها را به مخاطبین خود اضافه کنید.

۲. کاربرد ماشین لرنینگ در تشخیص تصویر

تشخیص تصویر به عنوان یکی دیگر از موضوعاتی است که کاربرد ماشین لرنینگ را می‌توان در آن ملاحظه کرد. هدف از تشخیص تصویر، شناسایی چهره افراد یا اشیای موجود در تصاویر است. از این فناوری در مسائل امنیتی به وفور استفاده می‌شود. سازمان‌هایی وجود دارند که برای کنترل تردد افراد، از سیستم‌های هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا چهره افراد را تشخیص و بر اساس مطابقت دادن آن‌ها با تصاویر ثبت شده در پایگاه داده، اجازه ورود به آن‌ها دهند.

همچنین، کاربرد دیگر تشخیص تصویر را می‌توان در گوشی‌های هوشمند ملاحظه کرد. افراد می‌توانند برای افزایش میزان امنیت گوشی خود، تصویر چهره خود را در گوشی ثبت کنند و از این طریق، اجازه دسترسی به گوشی و باز کردن قفل آن را بدهند.

۳. پیش بینی ترافیک با استفاده از یادگیری ماشین

کاربرد ماشین لرنینگ در صنعت حمل و نقل باعث شده است که مسافران نسبت به گذشته، سفرهای بهتری را تجربه کنند. افراد می‌توانند از ابزارهایی نظیر Google maps که مجهز به روش‌های یادگیری ماشین هستند، به منظور تشخیص مسیرهای کم ترافیک بهره بگیرند. این برنامه هوشمند می‌تواند داده‌ها را به صورت بی‌درنگ دریافت و پردازش کند و بهترین مسیرها را برای رسیدن به مقصد به شما پیشنهاد دهد.

۴. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ایمیل اسپم

تشخیص ایمیل‌های هرز و بدافزارها از دیگر کاربردهای مهم ماشین لرنینگ هستند. سرویس جیمیل از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ نظیر «درخت تصمیم» (Decision Tree)، «دسته بند بیز ساده» (Naïve Bayes Classifier) و مدل «پرسپترون چند لایه» (Multi Layer Perceptions) به منظور تشخیص ایمیل‌های اسپم و مرتب کردن ایمیل‌ها بر اساس میزان اهمیت آن‌ها استفاده می‌کند.

۵. استفاده از ماشین لرنینگ در تشخیص گفتار

ابزارهای بازشناسی گفتار یکی از کاربردهای ماشین لرنینگ هستند که می‌توانند صدای کاربران را تشخیص دهند و بر اساس درخواست آن‌ها عملیاتی را انجام دهند. برای آموزش این سیستم‌ها از داده‌های صوتی و مجموعه لغات یک زبان مشخص استفاده شده است که بر اساس آ‌نها بتوانند جملات گفتاری افراد را تشخیص دهند.

دستیار صوتی Alexa و Siri را می‌توان به عنوان دو نمونه از ابزارهای بازشناسی گفتار مثال زد. همچنین، از سیستم‌های تشخیص گفتار می‌توان در حوزه‌های مختلفی به عنوان دستیار پزشک، ربات‌های کارخانه‌ها و سیستم‌های حمل و نقل و کنترل‌گرهای امنیتی و چت بات‌های صوتی استفاده کرد.

۶. استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی و فروش

با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان میزان فروش سازمان‌ها و شرکت‌ها را بیشتر کرد. افرادی که در حوزه کسب و کار مشغول به فعالیت هستند، می‌توانند از چت بات‌های هوش مصنوعی به منظور پشتیبانی کاربران و پاسخ‌دهی شبانه‌روزی به آن‌ها استفاده کنند و مطابق با نیازهای آن‌ها مناسب‌ترین راهنمایی‌ها را ارائه دهند.

همچنین، مدیران می‌توانند با روش‌های ماشین لرنینگ بر روی خدمات و محصولات خود قیمت مناسبی را اعلام و با استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، نظرات ثبت شده کاربران در سایت‌ها را بررسی کنند تا نیازها و مشکلات آن‌ها را تشخیص و متناسب با آن‌ها محصولاتی را ارائه دهند.

۷. کاربرد یادگیری ماشین در صنعت حمل و نقل

در دنیای امروز، کاربرد ماشین لرنینگ را می‌توان در صنعت حمل و نقل ملاحظه کرد. با ظهور شرکت‌هایی در حوزه تاکسی‌های اینترنتی، از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به وفور در این حوزه استفاده می‌شود. اپلیکیشن‌های این شرکت‌ها می‌توانند با کمک روش‌های ماشین لرنینگ موقعیت شما را شناسایی و آن را به راننده‌ها اعلام کنند.

به علاوه، این اپلیکیشن‌ها بر پایه مدل‌های شبکه عصبی می‌توانند بهترین مسیر بدون ترافیک را برای رساندن مسافر به مقصد تعیین کنند. همچنین، برخی اپلیکیشن‌های موبایل می‌توانند بر اساس مدل‌های یادگیری ماشین به افراد در پیدا کردن مسیر کمک کنند. بدین ترتیب، اشخاص می‌توانند در مسیرهای جدید بدون هیچ مشکلی، راه مقصد خود را به‌راحتی پیدا کنند.

۸. تاثیرات یادگیری ماشین در حوزه آموزش

با ظهور حوزه یادگیری ماشین تحولات مختلفی در صنعت آموزش به وجود آمده است که در پی آن، نتایج تحصیلی دانش‌آموزان، سرعت انجام پژوهش‌های علمی و ارتقای مراکز علمی بهبود یافته‌اند. در ادامه، به چندین کاربرد ماشین لرنینگ در امر آموزش و یادگیری اشاره می‌کنیم:

فیلم آموزش چت جی پی تی ChatGPT در تدریس و یادگیری در فرادرس

کلیک کنید

• شخصی‌سازی امور آموزش و یادگیری: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان آموزش دروس را برای دانشجویان بر اساس شیوه یادگیری، سرعت و اشتیاق یادگیری شخصی‌سازی کرد.
• نمره‌دهی خودکار: معلمان می‌توانند از ابزارهای ماشین لرنینگ برای نمره‌دهی خودکار به تکالیف و ارائه بازخورد به دانشجویان استفاده می‌شوند.
• بررسی عملکرد دانش‌آموزان: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند عملکرد دانش‌آموزان را در طی دوران تحصیل تحلیل و افرادی را شناسایی کنند که به آموزش و کمک بیشتری احتیاج دارند.
• پیشنهاد محتوای آموزشی مناسب: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند بر اساس تاریخچه یادگیری دانش‌آموزان و پیشرفت آن‌ها و علاقه‌مندی‌شان، منابع و مواد آموزشی مناسبی را به آن‌ها پیشنهاد دهند.
• استفاده از دستیار مجازی در امر آموزش: از ابزارهای ماشین لرنینگ می‌توان به عنوان دستیار در امر آموزش استفاده کرد تا در هر ساعت از شبانه‌روز پاسخگو و راهنمای دانش‌آموزان باشند.

۹. استفاده از ماشین لرنینگ در طراحی سیستم های توصیه گر

بسیاری از کسب و کارها از سیستم‌های توصیه‌گر به منظور برقراری ارتباط موثر با کاربران از طریق وب‌سایت استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها می‌توانند محصولات، فیلم، موسیقی، کتاب، خدمات مختلف و مواردی از این قبیل را به کاربران از طریق بستر اینترنت پیشنهاد دهند.

فرض کنید در وب‌سایت‌های خرید آنلاین درباره یک محصول به جستجو پرداختید تا اطلاعات بیشتری را برای خرید آن محصول به دست آورید. در روز‌های بعد اگر وارد سایت‌هایی شوید که تبلیغات گوگل را به شما نشان دهد، تبلیغاتی را ملاحظه می‌کنید که مرتبط با محصولی هستند که درباره آن‌ها قبلا به جستجو پرداختید. به عنوان مثال، اگر قصد خرید لوازم نقاشی و رنگ‌کاری دیوار را دارید و درباره یکی از ابزارهای رنگ‌کاری، در این وب‌سایت‌ها جستجو کرده باشید، در سایت‌های دیگری که تبلیغات گوگل را به شما نشان می‌دهند، ابزارهای دیگر رنگ‌کاری را به عنوان تبلیغ ملاحظه می‌کنید.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ سوابق فعالیت‌ها و جستجوی شما را در فضای اینترنت دنبال می‌کنند و با توجه به آن‌ها تبلیغات مرتبطی را به شما ارائه می‌دهند. چنین قابلیتی از یک طرف به شما در خرید محصول کمک می‌کند و از طرف دیگر برای فروشنده‌ محصولات نیز سوددهی بیشتری را به همراه خواهد داشت.

شرکت‌هایی نظیر Spotify و Netflix با استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، آهنگ‌ها و فیلم‌های مختلفی را بر اساس سلایق کاربران و سوابق بازدیدشان، به آن‌ها پیشنهاد می‌دهند. هر چقدر داده‌های آموزشی این مدل‌های توصیه‌گر بیشتر باشد، می‌توانند به کاربران خدمات و محصولات را به طور دقیق‌تر پیشنهاد دهند.

۱۰. کاربرد یادگیری ماشین در طراحی دستیار شخصی مجازی

کاربرد ماشین لرنینگ را می‌توان در طراحی و ساخت دستیار شخصی مجازی ملاحظه کرد. این سیستم‌های هوشمند می‌توانند بر پایه روش‌های «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) درخواست کاربران را درک کنند و بر اساس نیاز آن‌ها، اقداماتی را انجام دهند.

برنامه‌هایی نظیر Alexa ،Siri و Google Home دستیار شخصی مجازی هستند. این ابزارها با کمک فناوری تشخیص گفتار می‌توانند درخواست صوتی کاربران را تشخیص دهند و بر اساس نیاز کاربر، به انجام کاری بپردازند. به عنوان مثال، شما می‌توانید از Siri این سوال را بپرسید: سیری، هوای امروز چطوره؟ برنامه Siri پس از تشخیص گفتار شما و موضوع مطرح شده، درباره آن در فضای اینترنت به جستجو می‌پردازد و اطلاعات مربوط به آب و هوای موقعیت جغرافیایی شما را استخراج می‌کند.

۱۱. استفاده از یادگیری ماشین در ماشین های خودران

در سال‌های اخیر شاهد بوده‌ایم که شرکت‌های مختلفی سرمایه‌های قابل توجهی را صرف طراحی و ساخت ماشین‌های بدون سرنشین کرده‌اند تا بدون نیاز به راننده و بر پایه روش‌های یادگیری ماشین، مسافران را با حفظ امنیت به مقصد برسانند. شرکت Tesla یکی از معروف‌ترین شرکت‌های تولیدکننده ماشین‌های خودران هوشمند است که با بهره‌گیری از روش‌های هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری عمیق ماشین‌هایی را طراحی می‌کند که مجهز به حسگرهای مختلف هستند و می‌توانند اشیا و محیط اطراف خود را تشخیص دهند.

دوربین‌ها و حسگرهای این ماشین‌ها داده‌های ورودی نظیر رنگ چراغ راهنمایی و رانندگی، موقعیت افراد پیاده در خیابان، موقعیت ماشین‌های حاضر در مسیر و مواردی از این قبیل را دریافت و سپس آن‌ها را تفسیر می‌کنند و بر اساس اطلاعات حاصل شده تصمیم می‌گیرند در هر لحظه چه کاری انجام دهند.

۱۲. کاربرد یادگیری ماشین در قیمت گذاری پویا

تعیین قیمت مناسب برای کالا و خدمات توسط سازمان‌ها و افراد فعال در حوزه کسب و کار به عنوان یکی از چالش‌های قدیمی و مهم در حوزه اقتصاد محسوب می‌شود.

روش‌ها و استراتژی‌های مختلفی برای قیمت‌گذاری محصولات و خدمات وجود دارد. مدیران با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند تقاضای مشتریان و نیازهای آن‌ها را تشخیص دهند و بر اساس مقایسه قیمت‌های بازار جهانی، بهترین قیمت را برای خدمات خود پیشنهاد کنند.

۱۳. عقیده کاوی و تحلیل احساسات با ماشین لرنینگ

افرادی که قصد خرید محصولی را دارند یا می‌خواهند از خدمات یک سازمان استفاده کنند، معمولا پیش از تصمیم‌گیری، نظرات سایر مشتریان را در فضای مجازی و وب‌سایت‌های مختلف درباره محصول یا خدمت‌دهی مراکز جویا می‌شوند تا با اطمینان بیشتری، درباره خرید محصول یا دریافت خدمات تصمیم بگیرند.

سازمان‌ها و شرکت‌ها می‌توانند از نظرات ثبت شده کاربران در فضای اینترنت استفاده کنند و از عقیده آن‌ها درباره محصولات و خدمات خود یا سایر رقبا آگاه شوند. در این راستا، روش‌های یادگیری ماشین می‌توانند به منظور بررسی عقیده کاربران و مشتریان و تحلیل احساسات آن‌ها به کار گرفته شوند. بدین ترتیب، مدیران سازمان‌ها و افراد فعال در حوزه کسب و کار با بررسی نظرات کاربران می‌توانند به نقاط ضعف و قوت محصولات یا خدمات پی ببرند و عملکرد خود را در ارائه خدمات و کالاهای بهتر بهبود بخشند.

۱۴. ترجمه زبان با استفاده از ماشین لرنینگ

حوزه ترجمه با ظهور روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دستخوش تحولات بزرگی شده است. ابزارهای ترجمه مختلفی وجود دارند که بر پایه الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند جملات گفتاری یا نوشتاری را در زبان مبدا تشخیص دهند و آن‌ها به سایر زبان‌ها ترجمه کنند.

ابزارهایی نظیر Google Translate و iTranslate علاوه بر مدل‌های پردازش زبان طبیعی و لغت‌نامه حجیمی برای زبان‌های مختلف، از روش‌هایی نظیر «دسته بندی موجودیت های نام دار» (Named Entity Recognition | NER)، «برچسب‌زنی اجزای کلام» (Part Of Speech Tagging | POS Tagging) و تقطیع جملات به ساخت‌های کوچک‌تر استفاده می‌کنند تا بتوانند مفهوم جملات را بهتر درک کنند و ترجمه دقیق‌تر و بهتری برای آن‌ها در زبان مقصد ارائه دهند.

۱۵. کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی چیست؟

در سال‌های اخیر، یکی از مهم‌ترین کاربردهای ماشین لرنینگ را در حوزه پزشکی ملاحظه کرده‌ایم. سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین به عنوان دستیار می‌توانند به پزشکان و کادر پزشکی در امور تشخیص بیماری و درمان آن و بررسی وضعیت بیمار کمک کنند. به عنوان مثال، می‌توان از ابزار پردازش تصویر در حوزه پزشکی به منظور بررسی تصاویر پزشکی بیماران استفاده کرد تا به طور دقیق تشخیص داده شود آیا فرد بیمار دارای بیماری خاصی هست؟

داروسازی از دیگر حوزه‌های پزشکی است که در آن از روش‌های یادگیری ماشین برای تست داروها استفاده می‌شوند. کاربرد ماشین لرنینگ در این حوزه باعث صرفه‌جویی در هزینه‌های کلان مالی و زمانی شده و پزشکان داروساز می‌توانند نتایج پژوهش‌های خود را خیلی سریع اعلام کنند.

۱۶. چگونه می توان از ماشین لرنینگ در تشخیص کلاه برداری استفاده کرد؟

یکی دیگر از کاربردهای ماشین لرنینگ را می‌توان در تشخیص کلاه‌برداری‌های اینترنتی ملاحظه کرد. با گسترده شدن خدمات بانکی و انجام تراکنش‌های مالی در بستر اینترنت و استفاده از کیف پول‌های آنلاین، میزان کلاه‌برداری‌ها و دزدی‌های اینترنتی نیز بیشتر می‌شود. با کمک روش‌های یادگیری ماشین می‌توان پس از انجام هر نوع فعالیت مالی، الگوها و فعالیت‌های مشکوک را شناسایی و از بروز کلاه‌برداری‌ها جلوگیری کرد.

۱۷. بررسی معاملات بورس با یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس داده‌های فعلی و استخراج الگوهای آماری از آن‌ها می‌توانند برای پیش‌بینی مسائل مختلف نظیر معاملات بورس استفاده شوند. به عبارتی، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با در اختیار داشتن حجم عظیمی از داده‌های مرتبط با بورس، درباره قیمت‌های آتی سهام پیش‌بینی‌های مختلفی ارائه دهند.

۱۸. ماشین لرنینگ در امنیت سایبری

در سازمان‌ها و شرکت‌ها از روش‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین به منظور بهبود انجام امور مختلف به خصوص افزایش میزان امنیت سایبری استفاده می‌شود. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند فعالیت‌های مشکوک و بدافزارها را شناسایی و از تاثیرات مخرب آن‌ها جلوگیری کنند. از آنجایی که روش‌های هوش مصنوعی قادر هستند داده‌های جدید را یاد بگیرند، می‌توانند با حملات جدید سایبری آشنا شوند و پیش از آن که تهدیدات سایبری صدمات جدی به سازمان‌ها وارد کنند، افراد را از وقوع آن‌ها آگاه می‌کنند.

۱۹. یادگیری ماشین در حوزه بانکداری

بانک‌ها یکی از مراکزی هستند که در سال‌های اخیر از روش‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین به منظور انجام امور مختلف استفاده کرده‌اند. مدل‌های هوش مصنوعی به منظور تشخیص کلاه‌برداری‌های مالی و حفاظت از اکانت‌های مالی کاربران در مقابل حملات هکرها کاربرد دارند. الگوریتم‌های ماشین لرنینگ عواملی را برای تشخیص فعالیت‌های مشکوک در نظر می‌گیرند و با شناسایی این عوامل، آن‌ها را مسدود می‌کنند.

همچنین، کاربرد ماشین لرنینگ را می‌توان در تصمیم‌گیری برای تخصیص وام‌های مختلف به مشتریان ملاحظه کرد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با بررسی سوابق و فعالیت‌های مشتریان پیش‌بینی می‌کنند آیا متقاضیان وام صلاحیت تخصیص وام را دارند و می‌توانند در بازه زمانی مشخص، اقساط خود را بپردازند یا باید از لیست درخواست‌کننده‌های وام کنار گذاشته شوند.

۲۰. استفاده از ماشین لرنینگ در کشاورزی

در حال حاضر از روش‌های یادگیری ماشین در حوزه کشاورزی به منظور بهبود پرورش محصولات، کاهش ضایعات و بهینه‌سازی مصرف منابع استفاده می‌شود. در اینجا برخی از نمونه‌های کاربرد یادگیری ماشین را در کشاورزی برشمرد:

• اصلاح نباتات: از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مزرعه و ایجاد مدل‌های احتمالاتی به منظور تشخیص ژن‌های مفید برای محصولات استفاده می‌شود.
• نظارت بر محصولات: مدل‌های ماشین لرنینگ برای تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای به منظور نظارت بر سلامت محصولات، تشخیص آفات و بیماری‌ها کاربرد دارند.
• بهبود روش‌های کشاورزی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و بهینه‌سازی روش‌های آبیاری، کوددهی و سایر شیوه‌های کشاورزی به کار برد.
• مدیریت دام: از مدل‌های یادگیری ماشین برای نظارت بر سلامت حیوانات، پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها و بهینه‌ کردن مصرف خوراک و آب آن‌ها استفاده می‌شود.
• تشخیص علف‌های هرز: از ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین می‌توان برای تشخیص و طبقه‌بندی علف‌های هرز در محصولات استفاده کرد تا کشاورزان بتوانند درباره آن‌ها تصمیمات بهتری بگیرند.

آینده ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق و حیطه گسترده‌تر آن‌ها، یعنی هوش مصنوعی، توجه بسیاری از افراد را به خود جلب کرده‌اند و میزان مطالعات و پژوهش‌های مرتبط با این حوزه‌ها در حال گسترش است. امروزه، شاهد کاربردهای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در جنبه‌های مختلف زندگی بشر هستیم و نمی‌توانیم تاثیرات مثبت مطالعات این حوزه را در مسائل مهم و حیاتی نظیر حیطه پزشکی و مالی نادیده بگیریم.

فیلم آموزش یادگیری ماشین در فرادرس

کلیک کنید

با توجه به مزایای مهم ابزارها و سیستم‌های هوشمند در زندگی انسان انتظار می‌رود که استفاده از ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین در آینده گسترده‌تر از زمان فعلی شود و روش‌ها و الگوریتم‌های قوی‌تری در این حوزه ارائه گردند که نقاط ضعف روش‌های فعلی را برطرف کنند. بدین ترتیب، به طور خلاصه می‌توان گفت آینده هوش مصنوعی و زیر شاخه‌های آن، یعنی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، زندگی انسان را از جنبه‌های مختلف دستخوش تغییرات مهمی خواهند کرد که این تغییرات می‌توانند تاثیرات مثبت و منفی به همراه داشته باشند.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی و زیر شاخه‌های اصلی آن، یعنی ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق، در سال‌های اخیر به یکی از بخش‌های جدایی‌ناپذیر زندگی انسان تبدیل شده‌اند. می‌توان گفت تقریبا اکثر حوزه‌های علوم مختلف از تاثیرات مهم هوش مصنوعی برخوردار شده‌اند و پژوهشگران در انجام پروژه‌های تحقیقاتی خود از روش‌ها و ابزارهای این حوزه به وفور استفاده می‌کنند. با توجه به میزان اهمیت یادگیری ماشین در جنبه‌های مختلف زندگی بشر، در این مطلب از مجله فرادرس سعی داشتیم به معرفی ۲۰ کاربرد ماشین لرنینگ بپردازیم تا علاقه‌مندان به این حوزه با جنبه کاربردی آن آشنا شوند. البته باید خاطرنشان کرد که کاربردهای روش‌های یادگیری ماشین فراتر از این موارد است و انتظار هم می‌رود که در آینده شاهد دستاوردها و کاربردهای جدیدتر و بیشتری از این شاخه از فناوری اطلاعات نیز باشیم.