یادگیری ماشین چیست؟ – توضیح کامل به زبان ساده

درک و آشنایی با موضوعات نوآورانه در عصر تحولات دیجیتال، دیگر نه تجمل‌گرایی بلکه ضرورت است. از جمله تکنولوژی‌هایی که در خط مقدم این تحولات قرار داشته می‌توان به «یادگیری ماشین» (Machine Learning | ML) اشاره کرد. یادگیری ماشین، کامپیوترها و سیستم‌های هوشمند را قادر می‌سازد تا به‌طور خودکار و با حداقل دخالت انسان از داده‌ها یاد گرفته و از تجربیات گذشته برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی نتایج جدید استفاده کنند. علاوه بر پاسخ دادن به پرسش یادگیری ماشین چیست، این مطلب از مجله فرادرس راهنما کاملی برای افراد تازه کار و علاقه‌مند به فعالیت در زمینه یادگیری ماشین است. زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی که پایه و اساس بسیاری از محصولات پرکاربرد را مانند چت‌بات‌ها، نرم‌افزارهای ترجمه متن و شبکه‌های اجتماعی تشکیل می‌دهد.

در این مطلب ابتدا به پرسش یادگیری ماشین چیست پاسخ می‌دهیم و به شرح اهمیت و همچنین نحوه کارکرد آن می‌پردازیم. سپس با انواع یادگیری ماشین آشنا می‌شویم و از تاثیر و کاربرد این تکنولوژی مهم در صنایع مختلف می‌گوییم. در انتهای این مطلب از مجله فرادرس، ابزارهای رایج در یادگیری ماشین و مشاغل مرتبط با این حوزه را معرفی می‌کنیم و به تعدادی از سوالات متداول درباره یادگیری ماشین پاسخ می‌دهیم.

منظور از یادگیری ماشین چیست؟

زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی که تمرکز آن بر توسعه و بهبود خودکار الگوریتم‌های کامپیوتری از طریق تجربیات گذشته و بهره‌گیری از داده‌های جدید است. به بیان ساده یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ، کامپیوترها را قادر می‌سازد تا از داده‌ها یاد گرفته و بدون دریافت برنامه یا دستورالعملی از انسان، تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی کنند. در واقع یادگیری ماشین یعنی ساخت و پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی که باعث تسهیل چنین تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌هایی می‌شوند. طراحی این الگوریتم‌ها به‌گونه‌ایست که با گذشت زمان، عملکرد خود را بهبود بخشیده و با پردازش داده‌های بیشتر، دقت و کارایی بالاتری کسب می‌کنند.

در رویکرد سنتی و قدیمی گذشته، کامپیوتر باید برای اجرا هر فرایند، دستورالعمل‌های مشخصی را دنبال می‌کرد. اما در یادگیری ماشین، ابتدا مجموعه‌ای از داده‌ها به عنوان نمونه در اختیار کامپیوتر قرار می‌گیرد و سپس این کامپیوتر است که باید فرایند مورد نظر را بدون راهنمایی و تنها بر اساس تجربه اجرا کند. برای مثال در تشخیص تصاویر گربه، به‌جای ارائه مشخصات ظاهری، هزاران تصویر از گربه‌ها را به کامپیوتر نشان می‌دهیم و سپس به‌طور خودکار، الگوهای رایج و صفات تعریف کننده چهره را یاد می‌گیرد. با تکرار این فرایند و پردازش تصاویر بیشتر توسط الگوریتم، دقت شناسایی گربه‌ها، حتی نمونه‌های جدید افزایش می‌یابد.

توانایی آموختن از داده‌ها و بهبود تدریجی، یادگیری ماشین را به ابزاری موثر و پرکاربرد تبدیل کرده است. نیرو محرک بسیاری از پیشرفت‌های روز از سیستم‌های توصیه‌گر و دستیارهای صوتی گرفته تا وسایل نقلیه‌ای که برای حرکت نیازی به راننده ندارند. حالا که می‌دانیم منظور از یادگیری ماشین چیست، در ادامه این بخش به بررسی تفاوت میان سه مفهوم رایج که اغلب اشتباه گرفته می‌شوند یعنی یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق می‌پردازیم.

یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

در اکثر مواقع، به‌ویژه ابتدا مسیر آموزش، درک و تمایز قائل شدن میان سه مفهوم یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق دشوار است. به همین خاطر در این بخش نگاه عمیق‌تری به تعریف این سه اصطلاح می‌اندازیم.

هوش مصنوعی

اصطلاح هوش مصنوعی یا AI به طراحی و توسعه سیستم‌های هوشمندی اشاره دارد که از طریق اجرای الگوریتم‌ها، قادر به تقلید رفتار انسان هستند. به‌طور کلی تمرکز حوزه هوش مصنوعی به سه مهارت یادگیری، استدلال و خود تصحیح‌گیری برای رسیدن به حداکثر بهره‌وری خلاصه می‌شود. هنگام سخن گفتن از هوش مصنوعی ممکن است به سیستم‌های مبتنی‌بر یادگیری ماشین یا حتی نرم‌افزارهای کامپیوتری اشاره داشته باشیم.

یادگیری ماشین

به زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که از الگوریتم‌ها برای درک اطلاعات و در نهایت پیش‌بینی و استنتاج استفاده می‌کند، یادگیری ماشین گفته می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی به دو رویکرد «نظارت شده» و «نظارت نشده» متکی هستند. در روش نظارت شده، الگوریتم‌ها از داده‌های موجود برای یادگیری استفاده می‌کنند و زمانی الگوریتم را در دسته نظارت نشده قرار می‌دهیم که تنها الگوهای کلی میان داده‌ها استخراج شوند.

یادگیری عمیق

زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین که بر پایه شبکه‌های عصبی چند لایه بنا شده است. شبکه‌هایی الهام گرفته از ساختار مغز انسان که پیچیدگی بیشتری نسبت به الگوریتم‌های معمول یادگیری ماشین دارند. از جمله ویژگی‌های یادگیری عمیق می‌توان به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و تولید نتایجی با دقت بسیار بالا اشاره کرد. ترجمه زبانی، بازشناسی تصویر و شخصی‌سازی فرایند درمان بیمار، تنها چند نمونه از کاربردهای یادگیری عمیق هستند.

اهمیت یادگیری ماشین در چیست؟

در قرن ۲۱، داده به اندازه نفت ارزشمند است و یادگیری ماشین موتور محرکی است که این جهان داده‌محور را به حرکت در می‌آورد. پس از آنکه آموختیم یادگیری ماشین چیست، در ادامه به بررسی اهمیت این تکنولوژی حیاتی در عصر دیجیتال می‌پردازیم. در فهرست زیر به برخی از دلایل ضرورت یادگیری ماشین در جهان مدرن اشاره شده است:

• پردازش داده: از جمله مهم‌ترین دلایل اهمیت یادگیری ماشین، قابلیت پردازش و درک حجم بالایی از داده‌ها است. گسترش استفاده از شبکه‌های اجتماعی و دیگر ابزارهای دیجیتال، باعث افزایش روزافزون حجم اطلاعات شده و از این جهت، روش‌های قدیمی تحلیل داده دیگر کاربرد سابق را ندارند. پردازش دیتاست‌های بزرگ، کشف الگوهای پنهان و تصمیم‌گیری آگاهانه تنها چند مورد از کاربرهای یادگیری ماشین است.
• نوآوری: یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلفی زمینه‌ساز نوآوری و خلاقیت است. به عنوان مثال از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی همه‌گیری‌ها، ارائه رویه درمان شخصی و ارتقا دقت تصویربرداری پزشکی استفاده می‌شود. همچنین از یادگیری ماشین در زمینه امور مالی، برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک به کلاهبرداری و دیگر صنایع مانند کشاورزی، آموزش و سرگرمی کمک می‌گیرند.
• خودکارسازی: با توجه به قابلیت یادگیری از داده‌ها و پیشرفت تدریجی، می‌توان فعالیت‌های تکراری و زمان‌بر را به الگوریتم‌های یادگیری ماشین محول کرد و خود بر مسائل پیچیده و خلاقانه‌تری متمرکز شد. به این صورت نه تنها بهره‌وری افزایش یافته بلکه فرصت‌های تازه‌ای برای نوآوری ایجاد می‌شود.

آموزش شبکه های عصبی با فرادرس

شبکه‌های عصبی مصنوعی از جمله اجزا سازنده یادگیری ماشین هستند. این شبکه‌ها که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند، توانایی شگفت‌انگیزی در یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌ها دارند. امروزه، شبکه‌های عصبی نقش کلیدی در پیشرفت حوزه‌هایی مانند پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی ایفا می‌کنند. دو نوع مهم از شبکه‌های عصبی که کاربرد گسترده‌ای در پروژه‌های حقیقی دارند عبارتند از:

• شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): این شبکه‌ها به‌طور ویژه برای کار با داده‌های تصویری طراحی شده‌اند و در تشخیص اشیا، دسته‌بندی تصاویر و حتی شناسایی چهره بسیار کارآمد هستند.
• شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM): این نوع از شبکه‌های عصبی برای پردازش و پیش‌بینی داده‌های متوالی مانند متن یا داده‌های زمانی به کار می‌روند و در کاربردهایی مثل ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و پیش‌بینی بازار سهام نقش مهمی دارند.

اغلب برای پیاده‌سازی و کار با شبکه‌های عصبی از زبان‌های برنامه‌نویسی همچون پایتون و متلب استفاده می‌شود. این زبان‌ها، ابزار و کتابخانه‌های مختلفی را برای ساخت، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی در اختیار متخصصان قرار می‌دهند. به‌منظور یادگیری و تسلط بر شبکه‌های عصبی، وب‌سایت فرادرس مجموعه‌ای از فیلم‌های آموزشی را تهیه و تولید کرده است که با بهره‌گیری از آن‌ها می‌توانید از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی را فرا بگیرید. مشاهده این دوره‌های آموزشی را به ترتیبی که در زیر آمده است به شما پیشنهاد می‌کنیم:

• فیلم آموزش مقدماتی پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی در پایتون فرادرس
• فیلم آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی در متلب فرادرس
• فیلم آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی مصنوعی فرادرس
• فیلم آموزش پیاده‌سازی شبکه عصبی کانولوشنی فرادرس
• فیلم آموزش مقدماتی شبکه عصبی LSTM فرادرس

یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

برای درک نحوه کارکرد یادگیری ماشین باید به شرح فرایند قدم به قدمی بپردازیم که طی آن داده‌های خام به اطلاعاتی ارزشمند تبدیل می‌شوند. به‌طور کلی می‌توان جریان کار یادگیری ماشین را به ۷ مرحله تقسیم کرد که در این بخش هر کدام را جداگانه مورد بررسی قرار می‌دهیم.

مرحله ۱: جمع آوری داده

اولین قدم در روند یادگیری ماشین جمع‌آوری داده یا Data Collection است. داده جزء اساسی یادگیری ماشین است و کیفیت و مقدار آن تاثیر مستقیمی بر عملکرد مدل می‌گذارد. داده‌ها از منابع مختلفی همچون پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، صوتی، تصویری یا حتی سطح وب قابل جمع‌آوری هستند. پس از جمع‌آوری وارد مرحله آماده‌سازی داده می‌شویم. در این فرایند شکل یا فرمت داده‌ها مطابق با نوع مسئله تغییر یافته و در قالب فایل CSV یا در پایگاه داده ذخیره می‌شوند.

مرحله ۲: پیش پردازش داده

پیش‌پردازش داده مرحله‌ای ضروری در یادگیری ماشین است و شامل فرایندهایی همچون پاک‌سازی داده (حذف نمونه‌های تکراری، تصحیح خطاها)، مدیریت داده‌های گمشده (با حذف یا جایگذاری) و نرمال‌سازی داده (تغییر مقیاس داده‌ها به فرمتی استاندارد) می‌شود. با اجرا این مرحله، کیفیت داده‌ها افزایش می‌یابد و همچنین مدل، داده‌ها را به درستی تفسیر می‌کند. پیش‌پردازش داده از جمله مراحلی است که می‌تواند بسیار در افزایش دقت مدل تاثیرگذار باشد.

مرحله ۳: انتخاب مدل مناسب

پس از پردازش و آماده‌سازی داده‌ها، قدم بعدی انتخاب مدل یادگیری ماشین است. مدل‌های یادگیری ماشین انواع مختلفی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی دارند. برای انتخاب مدل مناسب باید به نوع داده‌ها و مسئله مورد نظر توجه داشته باشیم. اندازه و نوع داده‌ها، پیچیدگی مسئله و منابع محاسباتی در دسترس از جمله معیارهای مهم و موثر در انتخاب مدل به شمار می‌روند.

مرحله ۴: آموزش مدل

مرحله بعد از انتخاب مدل، آموزش آن با استفاده از داده‌های پردازش شده است. در فرایند آموزش، داده‌ها به عنوان ورودی مدل قرار می‌گیرند و سپس پارامترهای داخلی مدل برای کسب نتایج بهتر و مطابق با داده‌ها تنظیم می‌شوند. بسیار مهم است که در طول فرایند آموزش از وقوع مشکلاتی همچون بیش‌برازش و کم‌برازش جلوگیری شود. زمانی مدل بیش‌برازش می‌شود که شناخت بسیار خوبی از داده‌های آموزشی پیدا کند اما قادر به تشخیص داده‌های جدید نباشد. از طرف دیگر در کم‌برازش، فارغ از نوع داده، دقت مدل پایین است.

مرحله ۵: ارزیابی مدل

بعد از مرحله آموزش و پیش از توسعه بیشتر، لازم است تا عملکرد مدل مورد ارزیابی قرار بگیرد. در حقیقت، عملکرد مدل یادگیری ماشین با داده‌های جدید سنجیده می‌شود. از جمله معیارهای ارزیابی رایج می‌توان به دقت، صحت، بازیابی و خطای میانگین مربعات اشاره کرد. در مطلب جداگانه‌ای از مجله فرادرس به‌طور مفصل در مورد انواع معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین توضیح داده‌ایم که می‌توانید آن را از طریق لینک زیر مطالعه کنید:

مرحله ۶: میزان سازی ابَرپارامتر ها و بهینه سازی

ممکن است از نتایج به‌دست آمده از ارزیابی مدل به این نتیجه برسید که برای ارتقا عملکرد مدل، لازم است ابَرپارامترها مجدد تنظیم شوند. این فرایند را «میزان‌سازی پارامتر» (Parameter Tuning) یا «بهینه‌سازی ابرپارامتر» (Hyperparameter Optimization) می‌نامند. برخی از تکنیک‌های میزان‌سازی عبارت‌اند از «جستجوی مشبک» (Grid Search) که ترکیب‌های مختلفی از پارامترها مورد استفاده قرار می‌گیرند و «اعتبارسنجی متقابل» (Cross Validation) که با تقسیم دیتاست به قسمت‌های کوچک‌تر و سپس آموزش جداگانه با هر قسمت، از عملکرد بالا مدل اطمینان حاصل می‌شود.

مرحله ۷: پیش بینی و توسعه

حالا که مدل آموزش دیده و بهینه نیز شده است، می‌توان برای پیش‌بینی داده‌های جدید از آن بهره گرفت. به این صورت که داده‌ها‌ی جدید توسط مدل یادگیری ماشین پردازش شده و از خروجی به‌دست آمده برای تصمیم‌گیری یا تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده می‌شود. مظور از توسعه مدل، به‌کارگیری آن در کاربردهای حقیقی و پردازش بلادرنگ داده‌های ورودی است. فرایندی که اغلب با عنوان «عملیات یادگیری ماشین» (Machine Learning Operations | MLOps) شناخته می‌شود.

انواع یادگیری ماشین

تا اینجا به‌خوبی می‌دانیم یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می‌کند. در این بخش اما قصد داریم با انواع یادگیری ماشین که به چهار دسته یادگیری «نظارت شده»، «نظارت نشده»، «نیمه نظارت شده» و «تقویتی» تقسیم می‌شود آشنا شویم. انواع مختلفی که کاربردهای منحصربه‌فردی داشته و در ادامه توضیحات کامل‌تری از هر کدام ارائه می‌دهیم. همچنین برای آشنایی بیشتر با مفهوم مدل در یادگیری ماشین، می‌توانید فیلم آموزش انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین فرادرس را از طریق لینک زیر مشاهده کنید:

۱. یادگیری نظارت شده

در یادگیری نظارت شده مدل با دیتاست‌های برچسب‌دار آموزش دیده و سپس می‌تواند پاسخ مسئله را بر اساس داده‌های مجموعه آموزشی پیش‌بینی کند. منظور از داده‌های برچسب‌دار نمونه‌هایی هستند که همراه با پاسخ یا خروجی متناظر در فرایند آموزش به‌کار گرفته می‌شوند. در واقع هنگام آموزش، مدل علاوه بر ورودی، به خروجی حقیقی نیز دسترسی دارد. در آخر و پس از مرحله آموزش، خروجی داده‌های جدید و بدون برچسب توسط مدل پیش‌بینی می‌شود.

برای مثال دیتاستی را متشکل از تصاویر طوطی و کلاغ در نظر بگیرید. در ابتدا مدل به‌گونه‌ای آموزش می‌بیند که قادر به درک و شناسایی ویژگی‌های مختلف پرندگان از جمله رنگ، چشم‌ها، فرم و اندازه باشد. بعد از آموزش، تصویری از طوطی یا کلاغ به مدل ارائه شده و انتظار می‌رود تا نام پرنده به عنوان خروجی نمایش داده شود. هنگام پیش‌بینی خروجی نهایی، مدل صفاتی مانند رنگ، چشم‌ها و فرم که بر اساس آن‌ها آموزش دیده است را بررسی و با تصویر تطبیق می‌دهد.

هدف از یادگیری نظارت شده نگاشت متغیر ورودی به متغیر خروجی متناظر است. یادگیری نظارت شده را می‌توان به دو گروه زیر تفکیک کرد:

• دسته‌بندی: الگوریتم‌هایی که برای حل مسائل دسته‌بندی از آن‌ها استفاده می‌شود. در این مسائل خروجی حالت دسته‌ای دارد. مانند بله یا خیر، درست یا نادرست و مرد یا زن. تفکیک ایمیل‌های عادی از اسپم یکی از رایج‌ترین مسائل دسته‌بندی است. به عنوان برخی از الگوریتم‌های متداول دسته‌بندی می‌توان به جنگل تصادفی، درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک و ماشین بردار پشتیبان اشاره کرد.
• رگرسیون: در مسائل رگرسیون رابطه خطی میان متغیرهای ورودی و خروجی وجود دارد. پیش‌بینی الگوریتم‌های رگرسیون از نوع پیوسته است. مانند پیش‌بینی آب‌وهوا و تحلیل رفتار بازار. رگرسیون خطی ساده، رگرسیون چند متغیره، درخت تصمیم و رگرسیون لاسو از جمله الگوریتم‌های شناخته شده رگرسیون هستند.

۲. یادگیری نظارت نشده

برخلاف یادگیری نظارت شده، در یادگیری نظارت نشده مدل با داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بیند و پیش‌بینی را نیز بدون هیچگونه بینش قبلی نسبت به خروجی داده‌ها انجام می‌دهد. هدف از الگوریتم نظارت نشده، گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها، تفاوت‌ها و الگوهای موجود در ورودی است. در همان مثال تصاویر طوطی و کلاغ، مدل نظارت نشده شناختی از داده‌ها نداشته و تنها می‌تواند الگوهایی همچون رنگ و شکل را در تصاویر ورودی شناسایی و سپس دسته‌بندی کند. همانند قبل، این گروه از یادگیری ماشین نیز در دو گروه کلی زیر خلاصه می‌شود:

• خوشه‌بندی: در تکنیک خوشه‌بندی، داده‌ها بر اساس پارامترهایی همچون شباهت یا تفاوت از هم جدا و در گروه‌های مجزایی با عنوان «خوشه» (Cluster) قرار می‌گیرند. به عنوان مثال می‌توان گروه‌بندی مشتری‌های یک فروشگاه را بر اساس محصولات خریداری شده در نظر گرفت. برخی از رایج‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی عبارت‌اند از K-means، Mean-shift، DBSCAN، تحلیل مؤلفه اساسی (PCA) و تحلیل مؤلفه مستقل (ICA).
• انجمنی: یادگیری انجمنی به شناسایی روابط معمول میان متغیرها در یک دیتاست بزرگ اشاره دارد. در این روش، وابستگی داده‌ها تعیین و به متغیرهای متناظر نگاشت می‌شوند. «کاوش استفاده از وب» (Web Usage Mining) و تحلیل بازار، دو مورد از کاربردهای یادگیری انجمنی به شمار می‌روند. همچنین می‌توان از «اپریوری» (Apriori)، Eclat و FP-growth به عنوان برخی از پر استفاده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری انجمنی نام برد.

۳. یادگیری نیمه نظارت شده

همان‌طور که از نام آن می‌توان حدس زد، یادگیری نیمه نظارت شده به نوعی ترکیب یادگیری نظارت شده و نظارت نشده است. در این رویکرد از ترکیب دیتاست‌های برچسب‌دار و بدون برچسب برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری استفاده می‌شود. بهره‌گیری از انواع برچسب‌دار و بدون برچسب داده، یادگیری نیمه نظارت شده را نسبت به برخی معیاب دو رویکرد دیگر مصون داشته است.

برای درک بهتر، مفهوم دانشجویی که با نظارت استاد آموزش می‌بیند مثالی از یادگیری نظارت شده است. اما در یادگیری نظارت نشده، دانشجو همان موضوع درسی را بدون راهنمایی استاد و به‌طور خودآموز یاد می‌گیرد. در همین حال، دانشجو سومی نیز وجود دارد که پس از خودآموزی، برای رفع ابهام و اشکالات خود به استاد مراجعه می‌کند. رویکردی که مصداق یادگیری نیمه نظارت شده است.

۴. یادگیری تقویتی

فرایندی مبتنی‌بر بازخورد که در آن هر بخش از سیستم هوشمند با آزمون و خطا، محیط اطراف خود را ارزیابی و سپس دست به عمل می‌زند. سیستم به‌ازای هر عمل خوب پاداش گرفته و در صورت خطا مجازات می‌شود. در نتیجه و بر اساس تجربه به‌دست آمده، هدف از یادگیری تقویتی، انجام هر چه بیشتر عمل مثبت و دریافت پاداش بیشتر است.

مشابه یادگیری نظارت نشده، در یادگیری تقویتی نیز داده‌ها فاقد برچسب هستند و عامل هوشمند تنها از طریق تجربه یاد می‌گیرد. مانند یک بازی کامپیوتری، محیط فعالیت مشخص بوده و هر حرکت یا عمل اجرا شده توسط عامل هوشمند، بیانگر موقعیتی است که در آن قرار دارد. هر حرکت از عامل هوشمند، بازخوردی از نوع پاداش یا مجازات دریافت می‌کند و همین موضوع در امتیاز نهایی بازی تاثیرگذار خواهد بود. در حقیقت عامل هوشمند برای رسیدن به بالاترین امتیاز ممکن تلاش می‌کند.

یادگیری تقویتی در زمینه‌های مختلفی همچون نظریه بازی، نظریه اطلاعات و سیستم‌های چند عامله کاربرد دارد. در فهرست زیر به دو دسته کلی از انواع روش یا الگوریتم‌های یادگیری تقویتی اشاره شده است:

• یادگیری تقویتی مثبت: با انجام هر عمل مثبت از طرف عامل هوشمند، محرکی اضافه می‌شود تا احتمال رخداد مجدد عمل را در آینده افزایش دهد. به عنوان مثال می‌توان به پاداش دریافتی، پس از اجرا درست قوانین بازی اشاره کرد.
• یادگیری تقویتی منفی: تقویت رفتاری خاص برای اجتناب از پیامد نامطلوب را گویند.

پس از پرداختن به پرسش یادگیری ماشین چیست، در ادامه این مطلب از مجله فرادرس از تاثیر یادگیری ماشین در صنایع مختلف می‌گوییم.

تاثیر یادگیری ماشین در صنایع مختلف

با گذشت سال‌ها، یادگیری ماشین تاثیر چشمگیری بر صنایع مختلف گذاشته و باعث ایجاد تغییر و تحول در فرایندهای قدیمی و هموار ساختن مسیر نوآوری شده است. خدمات درمانی، امور مالی و حمل و نقل از جمله این صنایع هستند که در ادامه این بخش بیشتر در مورد هر کدام توضیح می‌دهیم.

خدمات درمانی

در حوزه بهداشت و درمان از یادگیری ماشین برای تشخیص زودهنگام بیماری، ارائه برنامه درمانی و افزایش دقت تصاویر استفاده می‌شود. پروژه شرکت گوگل به نام DeepMind Health به منظور همکاری و تعامل پزشکان با مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی بیماری‌ها و بهبود خدمات درمانی عرضه شده است.

امور مالی

خدمات و امور مالی از دیگر حوزه‌هایی است که بسیار تحت تاثیر یادگیری ماشین قرار گفته است. محاسبه اعتبار مشتری، معاملات الگوریتمی و تشخیص کلاهبرداری تنها چند مورد از کاربردهای یادگیری ماشین در زمینه امور مالی هستند. طبق آمار به‌دست آمده از نظرسنجی‌ها، ۵۶ درصد از مدیران صنایع ابراز داشته‌اند که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم‌های رهیابی تخلفات مالی پیاده‌سازی شده‌اند.

حمل و نقل

یادگیری ماشین نقش اساسی در تحول اتومبیل‌های خودران داشته است. شرکت‌هایی مانند ویمو و تسلا از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تفسیر داده‌های دریافتی از سنسورها، شناسایی موانع، تصمیم‌گیری و جابه‌جایی خودکار بهره می‌برند.

کاربرد های یادگیری ماشین چیست؟

امروزه هر کجا را که نگاه کنیم با کاربردهای متنوع یادگیری ماشین مواجه می‌شویم. تکنولوژی که در پس‌زمینه بسیاری از نوآوری‌ها، باعث بهبود کیفیت زندگی ما انسان‌ها شده است. با وجودی که تعداد این کاربردها بسیار زیاد است، در ادامه این بخش به معرفی چند مورد رایج و نام آشنا می‌پردازیم.

سیستم های توصیه گر

نمی‌توان از کاربردهای یادگیری ماشین نام برد و اشاره‌ای به سیستم‌های توصیه‌گر نداشت. شرکت‌هایی مانند نتفلیکس و آمازون از یادگیری ماشین برای تحلیل رفتار مشتری و توصیه محصول یا محتوا تصویری به او کمک می‌گیرند.

دستیار صوتی

با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، دستیارهای صوتی مانند Siri، Alexa و Google Assistant می‌توانند فرمان‌های صوتی شما را درک و پاسخ متناسبی برای آن‌ها ارائه دهند. این سیستم‌ها به‌طور مداوم در حال یادگیری و ارتقا عملکرد خود از طریق تعامل با کاربر هستند.

تشخیص کلاهبرداری

بانک‌ها و موسسات مالی از یادگیری ماشین برای شناسایی و کشف تراکنش‌های مشکوک استفاده می‌کنند. در حقیقت با بررسی و تحلیل الگوهای عادی و مخرب می‌توانند در لحظه، فعالیت‌های مشکوک را تشخیص و گزارش دهند.

شبکه‌های اجتماعی

کاربرد یادگیری ماشین در بخش‌های مختلف شبکه‌های اجتماعی از شخصی‌سازی محتوا پیشنهادی به کاربر تا حذف مطالب نامناسب مشهود است.

ابزار های رایج یادگیری ماشین

آشنایی و توانایی کار با ابزارهای حرفه‌ای به اندازه آنکه بدانیم یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می‌کند مهم و ارزشمند است. این ابزارها شامل زبان‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌ها می‌شوند و در حقیقت اجزا سازنده پیاده‌سازی و توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. در ادامه این مطلب با تعدادی از محبوب‌ترین این ابزارها آشنا می‌شویم.

زبان برنامه نویسی پایتون

سادگی و خوانایی زبان برنامه‌نویسی پایتون آن را به یکی از مورد استفاده‌ترین ابزارهای یادگیری ماشین، به‌ویژه برای افراد مبتدی تبدیل کرده است. از جمله دیگر مزایای پایتون می‌توان به جامعه کاربری فعال و به‌روز آن اشاره کرد. در زبان برنامه‌نویسی پایتون از کتابخانه‌هایی همچون NumPy و Pandas برای تجزیه و تحلیل و از Matplotlib برای مصورسازی داده استفاده می‌شود. همچنین Scikit-learn کتابخانه دیگری است که اکثر الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد و از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.

زبان برنامه نویسی R

به عنوان یکی دیگر از ابزارهای رایج در یادگیری ماشین و به‌طور خاص تحلیل آماری می‌توان به زبان برنامه‌نویسی R اشاره کرد. مجموعه‌ای کامل از بسته‌های نرم‌افزاری که کار را برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار آسان می‌سازد. به عنوان مثال با کمک بسته‌هایی همچون caret، mlr و randomForest، الگوریتم‌های یادگیری ماشین متنوعی از رگرسیون و دسته‌بندی گرفته تا خوشه‌بندی و کاهش ابعاد قابل پیاده‌سازی و اجرا هستند.

TensorFlow

کتابخانه‌ای متن‌باز که عمده کاربرد آن در محاسبات عددی است. این کتابخانه یعنی TensorFlow توسط تیم Google Brain توسعه یافته و از واحدهای سخت‌افزاری CPU و GPU پشتیبانی می‌کند. با استفاده از TensorFlow امکان ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده وجود دارد و به همین خاطر، انتخاب مطلوبی برای کاربردهای یادگیری عمیق به حساب می‌آید.

Scikit-learn

از جمله کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون که طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و نظارت نشده را به‌طور آماده در اختیار کاربر قرار می‌دهد. کتابخانه Scikit-learn به API خوانا و مستندات کاملش شناخته می‌شود. عمده کاربرد این کتابخانه در داده کاوی و تحلیل داده است و یکپارچگی بالایی با سایر کتابخانه‌ها مانند NumPy و Pandas دارد.

Keras

کتابخانه Keras نوعی API سطح بالا برای شبکه‌های عصبی است که به زبان پایتون توسعه یافته و با کتابخانه‌های TensorFlow، CNTK و Theano هماهنگی دارد. سرعت بالا در اجرا به عنوان مزیت شاخص این کتابخانه شناخته می‌شود. طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از Keras بسیار راحت بوده و همین موضوع آن را به انتخابی مناسب برای افراد مبتدی تبدیل می‌کند.

PyTorch

از دیگر کتابخانه‌های متن‌باز یادگیری ماشین که مبتنی‌بر کتابخانه دیگری به نام Torch است. کتابخانه PyTorch به‌خاطر قابلیت انعطاف‌پذیری و بهره‌وری بالا شناخته می‌شود و بسیار میان پژوهشگران محبوب است. این کتابخانه از کاربردهای متنوعی مانند بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی پشتیبانی می‌کند. از «گراف محاسبات پویا» (Dynamic Computational Graph) به عنوان یکی از ویژگی‌های اصلی PyTorch یاد می‌شود و در بهینه‌سازی محاسبات موثر است.

معرفی مشاغل مرتبط با یادگیری ماشین

یادگیری ماشین تا کنون فرصت‌های شغلی بسیاری با خود به همراه داشته است. از علم داده تا مهندسی هوش مصنوعی، افراد متخصص و آشنا با یادگیری ماشین خواهان زیادی دارند. در همین راستا، ادامه این بخش را به معرفی تعدادی از مشاغل پرطرفدار در عرصه یادگیری ماشین اختصاص می‌دهیم.

دانشمند علم داده

دانشمند علم داده از روش‌های علمی، فرایندها،‌ الگوریتم‌ها و سیستم‌ها برای استخراج دانش و بینش مورد نیاز از داده‌های ساختارمند و بدون ساختار استفاده می‌کند. از نظر پیش‌بینی و کشف الگوهای میان داده‌ها، یادگیری ماشین ابزار مهمی برای دانشمندان علم داده محسوب می‌شود.

مهارت‌های کلیدی:

• تجزیه و تحلیل آماری
• برنامه‌نویسی (زبان برنامه‌نویسی پایتون یا R)
• یادگیری ماشین
• مصورسازی داده
• حل مسئله

ابزارهای مورد نیاز:

• زبان برنامه‌نویسی پایتون
• زبان برنامه‌نویسی R
• SQL
• Hadoop
• Spark
• Tableau

مهندس یادگیری ماشین

طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین بر عهده مهندس یادگیری ماشین است. این افراد با بهره‌گیری از زبان‌های برنامه‌نویسی همچون پایتون و استفاده از انواع مختلف دیتاست‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را طراحی و اجرا می‌کنند.

مهارت‌های کلیدی:

• برنامه‌نویسی (زبان برنامه‌نویسی پایتون، جاوا یا R)
• آشنا با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• آمار و احتمالات
• طراحی سیستم

ابزارهای مورد نیاز:

• زبان برنامه‌نویسی پایتون
• TensorFlow
• Scikit-learn
• PyTorch
• Keras

دانشمند پژوهش

وظیفه دانشمند پژوهش در حوزه یادگیری ماشین، تحقیق درباره شاخه‌های پیشرفته یادگیری ماشین است. این گروه از افراد هم در محیط دانشگاهی و هم صنعت فعال بوده و به توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌های جدید مشغول هستند.

مهارت‌های کلیدی:

• درک عمیق از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• برنامه‌نویسی (زبان برنامه‌نویسی پایتون یا R)
• آشنا با روش تحقیق
• ماهر در انجام عملیات‌های ریاضی

ابزارهای مورد نیاز:

• زبان برنامه‌نویسی پایتون
• زبان برنامه‌نویسی R
• زبان برنامه‌نویسی متلب
• TensorFlow
• PyTorch

در جدول زیر خلاصه‌ای را از مشاغل یادگیری ماشین همراه با مهارت و ابزارهای مورد نیاز هر کدام ملاحظه می‌کنید:

یادگیری ماشین، به عنوان یکی از پویاترین و کاربردی‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی، امروزه در صنایع مختلف از پزشکی گرفته تا اتومبیل‌های خودران مورد استفاده قرار می‌گیرد. این حوزه که ترکیبی از آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر است، به ماشین‌ها توانایی یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکرد خود را می‌دهد. اما حرفه‌ای شدن در یادگیری ماشین نیازمند یک مسیر یادگیری منسجم، اصولی و مطمئن است. به همین منظور، مجموعه فیلم‌های آموزش داده‌کاوی و یادگیری ماشین فرادرس، گزینه‌ای عالی برای علاقه‌مندان به این حوزه است.

این مجموعه که توسط اساتید شناخته ‌شده و مجرب تهیه شده است، طیف گسترده‌ای از مباحث تئوری و پروژه‌محور را پوشش می‌دهد. با بهره‌گیری از این دوره‌های آموزشی که لینک آن در بخش زیر قرار گرفته است، می‌توانید گام به گام در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین پیش بروید و مهارت‌های لازم را برای موفقیت در این حوزه پرطرفدار و رو به رشد کسب کنید:

• مجموعه فیلم‌های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین فرادرس

سوالات متداول پیرامون یادگیری ماشین چیست؟

حالا که می‌دانیم یادگیری ماشین چیست، چگونه کار می‌کند و چه تاثیری در صنایع مختلف دارد، در این بخش به چند نمونه از پرسش‌های پرتکرار و متداول پیرامون این حوزه پاسخ می‌دهیم.

یادگیری ماشین چیست؟

زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی که با بهره‌گیری از الگوریتم‌های محاسباتی، کامپیوترها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد گرفته و سپس خروجی نمونه‌های جدید را پیش‌بینی کنند.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

در حالی که هدف از هوش مصنوعی تقلید رفتار و قابلیت‌های شناختی انسان بدون دخالت انسان است، یادگیری ماشین بر آموزش سیستم‌های هوشمند برای یادگیری از داده‌ها و تصمیم‌گیری متمرکز است.

چه تفاوتی میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق وجود دارد؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین به‌شمار می‌رود و به الگوریتم‌های مبتنی‌بر شبکه‌های عصبی چند لایه ارجاع دارد. برخلاف الگوریتم‌های رایج یادگیری ماشین، رویه خطی در الگوریتم‌های یادگیری عمیق کم‌تر بوده و در عوض پیچیده‌تر هستند. الگوریتم‌هایی که می‌توانند از مجموعه بزرگی از داده‌ها یاد گرفته و نتایجی با دقت بالا تولید کنند.

چرا زبان برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ماشین پیشنهاد می‌شود؟

بخش زیادی از محبوبیت زبان برنامه‌نویسی پایتون در یادگیری ماشین به خاطر خوانایی بالا، یادگیری آسان، جامعه کاربری فعال و کتابخانه‌های کاربردی است که در هر نوع پروژه یادگیری ماشین قابل پیاده‌سازی و اجرا هستند.

منظور از مدل در یادگیری ماشین چیست؟

بیان دیگری از الگوریتمی که با داده‌های گوناگون برای یافتن الگوها و انجام عمل پیش‌بینی آموزش دیده است.

جمع‌بندی

با کمک یادگیری ماشین، کامپیوترها و سیستم‌های دیجیتال می‌توانند یاد بگیرند و خروجی‌هایی با کیفیت و دقت بالا تولید کنند. در این مطلب از مجله فرادرس آموختیم یادگیری ماشین چیست و جنبه‌های مختلف این شاخه از هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار دادیم. تکنولوژی که به صنایع و کسب‌وکارهای مختلف اجازه می‌دهد تصمیماتی هم راستا با خواسته کاربر اتخاذ کنند.