تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟ – هر آنچه باید بدانید

فیلم آموزش هوش مصنوعی – تکمیلی در فرادرس

سیستم های هوشمند از چه ویژگی هایی برخوردار هستند ؟

همان‌طور که در بخش پیشین اشاره شد، سیستمی را می‌توان هوشمند تلقی کرد که بتواند همانند انسان فکر کند و با تحلیل مسئله و تشخیص ویژگی‌های داده‌های ورودی، به تصمیم‌گیری بپردازد. ماشین مصنوعی برای گرفتن تصمیمی درست و منطقی، باید دارای ویژگی‌ها و توانمندی‌هایی باشد که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

قدرت حل مسئله: سیستم مصنوعی هوشمند باید قادر باشد برای مسئله، راه‌حل‌های کاربردی پیدا کند.
قدرت استدلال: سیستم هوشمند مصنوعی باید بتواند درباره مسئله به روشی منطقی فکر کند.
قدرت برنامه‌ریزی: سیستم هوشمند باید قادر به برنامه‌ریزی برای مسئله باشد.
قدرت تصمیم‌گیری: سیستم مصنوعی هوشمند باید بتواند پیرامون حل مسئله تصمیم‌ بگیرد و بهترین راه‌حل را انتخاب کند.
قدرت استنتاج: سیستم هوشمند باید بر مبنای مشاهدات داوری و نتیجه‌گیری کند.
قدرت یادگیری: سیستم هوشمند باید بتواند بر اساس تجربیات گذشته و داده‌ها، جنبه‌های مختلف مسئله را یاد بگیرد.

انواع هوش مصنوعی چیست ؟

به منظور درک بهتر تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهتر است به انواع هوش مصنوعی پرداخته شود و اهداف آن‌ها به‌طور واضح مورد بررسی قرار گیرند. با توجه به کاربردهای هوش مصنوعی، میزان هوشمندی سیستم‌های هوشمند با یکدیگر متفاوت است. به عبارتی، هوشمندی ماشین‌های مصنوعی را می‌توان بر اساس میزان مشابهت رفتار، تفکر و عملکرد آن‌ها در قیاس با رفتار انسان سنجید و دسته‌بندی‌های مختلفی را برای آن‌ها در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

«ماشین‌های واکنشی» (Reactive Machine)
«ماشین‌هایی با حافظه محدود» (Limited Memory Machine)
ماشین‌های هوشمند مبتنی بر «نظریه ذهن» (Theory of Mind)
ماشین‌های «خودآگاه» (Self-Aware)

در ادامه مطلب، به توضیح کوتاه هر یک از انواع هوش مصنوعی پرداخته می‌شود، اما پیش از آن به معرفی مجموعه دوره‌های ویدیویی آموزش هوش مصنوعی فرادرس پرداخته شده است.

معرفی فیلم های آموزش هوش مصنوعی

علاقه‌مندانی که قصد دارند در زمینه هوش مصنوعی به‌صورت حرفه‌ای مشغول به کار شوند، می‌توانند از مجموعه فیلم‌های آموزش هوش مصنوعی در سایت فرادرس استفاده کنند. این فیلم‌های آموزشی مباحث نظری و عملی هوش مصنوعی را شامل می‌شوند و کاربرد و نحوه استفاده از الگوریتم‌های مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف نظیر پایتون و متلب پوشش می‌دهند.

این فیلم‌های آموزشی، شامل سطوح مقدماتی تا پیشرفته و پروژه‌محور حوزه هوش مصنوعی هستند. افراد مشتاق به یادگیری مباحث این حیطه می‌توانند از این دوره آموزشی جامع در راستای تقویت مهارت تخصصی خود در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی اعم‌ از داده‌کاوی، علوم داده، پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی استفاده کنند. در تصویر فوق تنها برخی از دوره‌های آموزشی مجموعه آموزش هوش مصنوعی فرادرس نمایش داده شده‌اند.

برای دسترسی به همه فیلم های آموزش هوش مصنوعی فرادرس + اینجا کلیک کنید.

ماشین‌ های هوشمند واکنشی

ماشین‌های هوشمند واکنشی به عنوان قدیمی‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شوند که در مقایسه با سایر سیستم‌های هوشمند، کم‌ترین قابلیت را دارند. هدف از طراحی این ماشین‌ها این بود که در حین مواجه با محرک‌های خاص، رفتار ذهنی انسان را تقلید کنند. این ماشین‌ها حافظه درونی ندارند. به عبارتی، ماشین‌های هوشمند واکنشی قادر نیستند تجارب گذشته خود را در حافظه ذخیره کنند تا در شرایط فعلی، آن‌ها را برای تصمیم‌گیری به‌کار ببرند. به بیان دیگر، این نوع سیستم‌ها، نمی‌توانند چیزی را یاد بگیرند.

ماشین‌های هوشمند واکنشی صرفاً می‌توانند به یک سری ورودی‌ها، پاسخی خودکار بدهند و از آن‌ جایی که حافظه ندارند و قادر نیستند الگو‌های ورودی‌ها را یاد بگیرند، در عملکرد آن‌ها بهبودی مشاهده نمی‌شود.

هوش مصنوعی چیست ؟ — به زبان ساده + مسیر یادگیری

ماشین های هوشمند با حافظه محدود

ماشین‌های هوشمند با حافظه محدود، ماشین‌هایی هستند که علاوه‌بر قابلیت‌های ماشین‌های هوشمند واکنشی، به دلیل داشتن حافظه می‌توانند از داده‌ها و تجربه‌های گذشته خود برای تصمیم‌گیری پیرامون مسئله استفاده کنند.

تقریباً تمامی سیستم‌های هوشمندی که امروزه با آن‌ها مواجه هستیم، از نوع ماشین‌های هوشمند با حافظه محدود به شمار می‌روند. به عبارتی، سیستم‌های هوشمندی که از روش‌های یادگیری ماشین و «یادگیری عمیق» (Deep Learning) استفاده می‌کنند و با حجم زیادی از داده‌ها، آموزش داده می‌شوند، با تشخیص الگوهای داده‌های ورودی و حفظ آن‌ها در حافظه خود، می‌توانند به حل مسائل بپردازند و با دریافت داده جدید، بر اساس ویژگی‌های داده‌های قبلی خود، تصمیم‌ بگیرند.

انواع هوش مصنوعی که باید بشناسید — معرفی و کاربردها

ماشین های هوشمند بر پایه نظریه ذهن

نظریه ذهن هوش مصنوعی گام بعدی سیستم‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود که با افکار و احساسات انسان در تعامل است. محوریت عملکرد سیستم‌های مبتنی بر نظریه ذهن،‌ بر پایه «درک کردن» است. به عبارتی، این سیستم‌ها در هنگام تعامل با موجودیت‌های مختلف، بر اساس نیاز‌ها، افکار، احساسات و عقاید آن موجودیت‌ها، درک بهتری از آن‌ها دارند. این سیستم‌های هوشمند، افراد را بر اساس احساسات، عواطف و افکار دسته‌بندی می‌کنند و با هر یک از آن‌ها رفتاری متفاوت دارند.

پژوهشگران این حوزه سعی دارند سیستم‌هایی را با استفاده از نظریه ذهن تولید کنند که انسان را از جنبه‌های مختلف درک کنند و فاکتورهای مختلفی را یاد بگیرند که بر فرآیندهای فکری انسان تاثیرگذار هستند.

ربات‌های هوشمندی که با انسان در تعامل هستند و مکالمات واقعی را با آن‌ها شکل می‌دهند، از دستاوردهای پژوهش‌های نظریه ذهن محسوب می‌شوند. نظریه ذهن ماشین را قادر می‌سازد تا تصمیماتی مشابه با تصمیمات انسان بگیرد.

درس هوش مصنوعی | مفاهیم پایه به زبان ساده — منابع، کتاب و فیلم آموزشی

ماشین های خودآگاه

ماشین‌های خودآگاه گام نهایی توسعه هوش مصنوعی هستند که در حال حاضر صرفاً در حد فرضیه باقی مانده است. این نوع سیستم‌های هوشمند را می‌توان معادل با مغز انسان محسوب کرد که خودآگاهی را خودشان بدست می‌آورند.

ساخت چنین سیستم‌هایی هدف نهایی پژوهش‌های هوش مصنوعی است. این نوع سیستم‌ها علاوه‌بر این که احساسات و افکار را درک می‌کنند، خودشان از احساسات، افکار و عقاید برخوردار هستند.

ساخت سیستم‌های خودآگاه به عنوان پیشرفتی عظیم و دستاوردی بزرگ برای بشر محسوب می‌شود. با این حال، این نوع سیستم‌ها را می‌توان به عنوان خطری جدی برای انسان به حساب آورد، زیرا با داشتن آگاهی و افکار می‌توانند از خود در مقابل بشر حفاظت کنند و احتمال دارد که بر انسان چیره شوند. در ادامه، پس از معرفی فیلم‌های آموزش هوش مصنوعی فرادرس، به ویژگی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی پرداخته می‌شود.

چگونه هوش مصنوعی یاد بگیریم ؟ — راهنمای شروع از صفر

ویژگی های سیستم های هوش مصنوعی چیست ؟

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از ویژگی‌های مختلفی برخوردار هستند که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌شود:

تقلید از هوش انسان: سیستم‌های هوش مصنوعی رفتار انسان را در مواجه با مسائل مختلف تقلید می‌کنند. این سیستم‌ها مراحل حل مسئله را مطابق ذهن انسان پیش می‌برند تا درباره مسئله‌ای خاص تصمیم بگیرند.
حذف کارهای خسته‌کننده: سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند وظیفه‌ای را به‌طور دقیق و مکرر انجام دهند. چنین سیستم‌هایی را می‌توان برای انجام کارهای تکراری و خسته‌کننده استفاده کرد.
استفاده از داده‌های حجیم: حجم داده‌های تولید شده توسط سازمان‌ها و شرکت‌ها بسیار بالا است و تشخیص الگو و استخراج اطلاعات مفید از این داده‌ها به‌صورت دستی کاری غیرممکن است. سیستم‌های هوش مصنوعی قادر هستند در تحلیل و شناسایی الگوهای داده‌ها به انسان کمک کنند.
استفاده از «رایانش ابری» (Cloud Computing): سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به منظور یادگیری مسائل مختلف، به حجم زیادی داده احتیاج دارند که نگهداری این داده‌ها بر روی فضای فیزیکی سخت‌افزاری ممکن نیست. سیستم‌های هوشمند قادر هستند از فضای رایانش ابری برای داده‌ها استفاده کنند.

ساخت هوش مصنوعی — آموزش کامل رایگان + نمونه پروژه

فیلم آموزش یادگیری ماشین – جامع و با مفاهیم کلیدی

در ادامه مطلب حاضر، به توضیح مفهوم یادگیری ماشین پرداخته می‌شود تا درک آن به شفاف‌سازی تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کمک کند.

بررسی مفهوم یادگیری ماشین برای درک تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

به منظور درک بهتر تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بهتر است به مفهوم یادگیری ماشین نیز به‌طور شفاف پرداخته شود. ماشین‌های مصنوعی می‌توانند یک سری وظایف خاص را بدون استفاده از دستورات مشخص و تنها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری انجام دهند. یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) به روش‌های یادگیری وظایف ماشین با استفاده از این الگوریتم‌ها و مدل‌ها گفته می‌شود. به عبارتی، یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است و سیستم‌های مصنوعی هوشمند به منظور یادگیری مسائل، از روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.

درک تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تعریف مفهوم یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با الگوریتم‌های ساده متفاوت هستند. الگوریتم‌های ساده مجموعه‌ای از دستورات را شامل می‌شوند که داده‌های ورودی را بر اساس یک سری قواعد از پیش تعریف شده، به مقدار خروجی تبدیل می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر پایه داده‌های ورودی و تشخیص الگوهای آن‌ها و بدون دخالت انسان، به یادگیری مسئله می‌پردازند. یادگیری ماشین شامل چندین گام مختلف است که در ادامه به ترتیب، این مراحل ذکر شده‌اند:

دریافت داده‌های ورودی
آماده‌سازی داده‌ها برای مدل
انتخاب مدل یادگیری
آموزش مدل
ارزیابی مدل
پیش‌بینی خروجی برای داده جدید

در ادامه، به انواع روش‌های کلی یادگیری ماشین پرداخته می‌شود.

انواع روش های یادگیری ماشین کدامند ؟

سیستم‌های مصنوعی هوشمند با دریافت داده‌های ورودی به دنبال حل مسئله‌ای خاص هستند. داده‌های ورودی این سیستم‌ها می‌توانند انواع مختلفی داشته باشند که با توجه به نوع داده ورودی، رویکرد یادگیری مسئله نیز تغییر خواهد کرد. روش‌های یادگیری ماشین را می‌توان به چهار دسته کلی تقسیم کرد که در ادامه فهرست شده‌اند:

«یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning)
«یادگیری بدون نظارت» (Unsupervised Learning)
«یادگیری نیمه نظارت شده» (Semi-supervised Learning)
«یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning)

یادگیری ماشین چیست ؟ – به زبان ساده

فیلم آموزش کاربردی شبکه های عصبی مصنوعی – طبقه بندی، پیش بینی و ترکیب با الگوریتم های تکاملی در فرادرس

در ادامه، به توضیح هر یک روش‌های یادگیری ماشین پرداخته خواهد شد.

یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارت شده رویکردی برای یادگیری سیستم‌های مصنوعی هوشمند است که الگوریتم‌‌های مبتنی بر این رویکرد، با استفاده از «داده‌های آموزشی برچسب‌دار» (Labeled Training Data) مسئله خاصی را یاد می‌گیرند. برچسب‌های داده، خروجی‌های مدل را مشخص می‌کنند. در این روش، آموزش مدل تا زمانی ادامه خواهد داشت که بتواند الگوهای داده‌های آموزشی و روابط بین داده‌های آموزشی و برچسب‌های خروجی را تشخیص دهد.

بررسی رویکردهای یادگیری ماشین برای درک تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین — رویکرد یادگیری نظارت شده

میزان دقت مدل به داده‌های آموزشی برچسب‌دار و الگوریتم انتخابی بستگی دارد. داده‌های آموزشی باید تمیز باشند و تعادل بین تعداد داده‌ها با برچسب‌های مختلف حفظ شود. همچنین، داده‌های آموزشی تکراری بر عملکرد مدل تاثیرگذار هستند. به‌علاوه، تنوع در داده‌های آموزشی باعث می‌شود که مدل بتواند عملکرد بهتری برای «داده‌های تست» (Test Data) یا داده‌های جدید و مشاهده نشده از قبل داشته باشد. بدین ترتیب، افراد برنامه نویس یا اشخاص فعال در حوزه علوم داده باید زمان و دقت زیادی را صرف آماده‌سازی داده‌های آموزشی کنند.

از رویکرد یادگیری نظارت شده می‌توان در مسائل «دسته‌بندی» (Classification) و «رگرسیون» (Regression) استفاده کرد که برای حل هر یک از این مسائل، الگوریتم‌های مختلفی وجود دارد. در ادامه، به توضیح این دو نوع مسئله پرداخته می‌شود.

الگوریتم های دسته بندی

از الگوریتم‌های دسته‌بندی یادگیری ماشین به منظور مشخص کردن دسته یا کلاس داده‌ها استفاده می‌شود. برچسب داده‌های آموزشی، دسته یا کلاس داده‌ها را مشخص می‌کنند و الگوریتم‌های دسته‌بندی، با تشخیص الگوهای داده‌ها و برچسب آن‌ها به یادگیری مسئله می‌پردازند تا در زمان تست، با دریافت داده جدید، نوع دسته یا همان برچسب داده را تشخیص دهند.

از الگوریتم‌های دسته‌بندی می‌توان برای مسائلی با «دسته‌بندی دودویی» (Binary Classification) نظیر تشخیص اسپم یا غیراسپم بودن ایمیل و تعیین مثبت یا منفی بودن نظر مشتری درباره یک محصول استفاده کرد. همچنین، می‌توان این نوع الگوریتم‌ها را برای مسائلی به کار برد که برای داده‌ها، چندین کلاس تعریف شده است. موضوعاتی نظیر تشخیص حروف نوشته‌های متن، دسته‌بندی داروها بر اساس ویژگی‌های مشترک و تشخیص نویسنده متن از این دست مسائل هستند.

مدل های رگرسیون

در مسائلی که با مدل‌های رگرسیون قابل حل هستند، به دنبال این هستیم که رابطه عددی بین داده‌های ورودی و مقدار خروجی را مشخص کنیم. به عبارتی، در این مسائل، برخلاف موضوعات دسته‌بندی، کلاسی برای داده‌ها تعریف نمی‌شود، بلکه هر مقدار ورودی می‌تواند یک مقدار خروجی منحصربفرد داشته باشد. موضوعاتی نظیر پیش‌بینی قیمت مسکن با توجه به ویژگی‌های آن را می‌توان به عنوان مسئله‌ای در نظر گرفت با مدل‌های رگرسیون پیاده‌سازی می‌شوند.

ماشین لرنینگ چیست ؟ — راهنمای یادگیری تخصص یادگیری ماشین

فیلم آموزش خوشه بندی با الگوریتم های تکاملی و فراابتکاری در فرادرس

یادگیری بدون نظارت

تفاوت رویکرد یادگیری بدون نظارت با رویکرد یادگیری نظارت شده، شیوه حل مسئله و آماده‌سازی داده‌های آموزشی است. به عبارتی، الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت نیازی به داده‌های برچسب‌دار ندارند. این الگوریتم‌ها، داده‌های آموزشی را بر اساس ویژگی‌های مشابه داده‌ها، آن‌ها را در گروه‌های مختلف «خوشه‌بندی» (Clustering) می‌کنند.

روال یادگیری الگوریتم‌های بدون نظارت در یادگیری ماشین

یکی از مزیت‌های اصلی رویکرد یادگیری بدون نظارت نسبت به رویکرد یادگیری نظارت شده این است که در روش‌های خوشه‌بندی، نیازی به دخالت انسان نیست و داده‌ها صرفاً با توجه به شباهت‌شان در گروه‌های مجزا قرار می‌گیرند. بدین ترتیب، نظر شخصی افراد در تشخیص دسته داده‌ها دخیل نمی‌شوند. همچنین، از آنجا که رویکرد یادگیری بدون نظارت به داده‌های برچسب‌دار نیاز ندارد، در هزینه‌های مالی و زمانی صرفه‌جویی خواهد شد.

یادگیری نیمه نظارت شده

زمانی که برای حل مسئله‌ای قصد داریم از رویکرد یادگیری نظارت شده استفاده کنیم اما تعداد داده‌های برچسب‌دار مورد نیاز کم هستند، می‌توان از رویکرد یادگیری نیمه نظارت شده استفاده کرد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین که مبتنی بر این رویکرد هستند، می‌توانند برای آموزش از هر دو داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب استفاده کنند.

روال یادگیری این نوع از الگوریتم‌ها به این صورت است که در ابتدا همانند رویکرد یادگیری بدون نظارت، روابط بین داده‌های آموزشی مشخص می‌شوند و سپس مدل از داده‌های برچسب‌دار استفاده می‌کند تا برچسب کلیه داده‌ها را مشخص کند.

الگوریتم‌هایی که مبتنی بر رویکرد نیمه نظارت شده هستند، برای مسائل دنیای واقعی کاربرد مناسب‌تری دارند، زیرا داده‌های برچسب‌دار در مسائل واقعی در مقایسه با داده‌های بدون برچسب کم‌تر هستند. از آنجه که این رویکرد برای بهبود نتایج و رسیدن به دقت بالاتر از داده‌های بدون برچسب نیز استفاده می‌کند، در بسیاری از مسائل، دقت حاصل شده بهتر از الگوریتم‌های نظارت شده با داده‌های محدودتر هستند.

یکی از موضوعاتی که می‌توان آن را با استفاده از رویکرد یادگیری نیمه نظارت شده پیاده‌سازی کرد، مسئله تشخیص چهره است. در این مسئله تعداد زیادی تصویر از اشخاص متفاوت وجود دارد که بر اساس شباهت تصاویر، الگوریتم‌های نیمه نظارت شده، آن‌ها را در خوشه‌های مجزا گروه‌بندی می‌کنند و سپس با استفاده از برچسب‌های داده‌های آموزشی، برای هر خوشه، برچسب مناسبی در نظر گرفته می‌شود.

تشخیص چهره در پایتون با OpenCV و Dlib — از صفر تا صد

فیلم آموزش پیاده سازی بازی مار در پایتون با یادگیری تقویتی عمیق در فرادرس

یادگیری تقویتی

در مقایسه با سایر رویکردهای یادگیری ماشین، الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی، رویکرد متفاوتی برای یادگیری دارند. مدل‌های یادگیری تقویتی بر مبنای بازخورد از محیط، مسائل را یاد می‌گیرند. به عبارتی، در این رویکرد، «عاملی هوشمند» (Agent) وجود دارد که در ازای اقداماتی که در یک محیط انجام می‌دهد، پاداش یا تنبیه دریافت می‌کند.

فیلم آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB در فرادرس

چنانچه عامل، عملی را در راستای رسیدن به هدف انجام دهد، بازخورد مثبتی دریافت خواهد کرد و در صورتی که اقدامی نادرست را انجام دهد، بازخوردی منفی دریافت خواهد کرد. هدف نهایی عامل، رسیدن به بیشترین تعداد بازخوردهای مثبت است.

در این رویکرد از یادگیری، نیازی به داده‌های آموزشی برچسب‌دار نیست و عامل صرفاً بر اساس بازخوردهایی که از محیط دریافت می‌کند، اقدامات درست و نادرست را یاد می‌گیرد. بدین ترتیب، می‌توان گفت که یادگیری عامل مبتنی بر تجربه‌های حاصل شده است.

از آنجا که مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر یادگیری تقویتی نیازی به تهیه داده‌های آموزشی ندارند، می‌توانند به عنوان روش‌های مناسبی برای حل مسائل واقعی محسوب شوند. به عنوان مثال، از این مدل‌ها می‌توان برای آموزش بازی‌های کامپیوتری و کنترل خط تولید کارخانه‌ها استفاده کرد.

بررسی ویژگی های یادگیری ماشین برای درک تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

به منظور درک بهتر تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهتر است به ویژگی‌های یادگیری ماشین نیز پرداخته شود. یادگیری ماشین به دلیل داشتن ویژگی‌های مهم و کاربردی، در سال‌های اخیر مورد توجه بسیاری از سازمان‌ها قرار گرفته است و شرکت‌های بسیاری، از مدل‌های آن به منظور پیشبرد اهداف خود استفاده می‌کنند. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین ویژگی‌های یادگیری ماشین اشاره شده است:

قابلیت مصورسازی داده‌ها به صورت خودکار
خودکارسازی وظایف با بالاترین کارایی
تغییر در روش‌های تعامل با مشتری
تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها
تقویت «هوش تجاری» (Business Intelligence)

آموزش یادگیری ماشین با مثال‌ های کاربردی — مجموعه مقالات جامع وبلاگ فرادرس

فیلم آموزش یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون Python – بخش یکم در فرادرس

در ادامه مطلب حاضر، به توضیح هر یک از ویژگی‌های یادگیری ماشین پرداخته خواهد شد.

قابلیت مصور سازی خودکار داده با استفاده از یادگیری ماشین

روزانه حجم عظیمی از داده در شرکت‌ها و سازمان‌ها تولید می‌شوند. با مصورسازی داده‌ها می‌توان به تجزیه و تحلیل آن‌ها پرداخت و الگوهای خاصی را بر اساس روابط بین داده‌ها استخراج کرد. چنین اطلاعاتی، در تصمیم‌گیری و گام برداشتن به سوی اهداف سازمان کمک به‌سزایی می‌کنند.

بررسی ویژگی های یادگیری ماشین برای درک تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین قادر هستند از داده‌های «ساختاریافته» (Structured) و «غیرساختاریافته» (Unstructured) چنین اطلاعاتی را استخراج کنند و این اطلاعات را در قالب پلتفرم‌های بصری‌سازی داده، در اختیار کارکنان و مدیران سازمان قرار دهند.

قابلیت خودکارسازی وظایف با بالاترین کارایی با استفاده از یادگیری ماشین

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های مدل‌های یادگیری ماشین، انجام وظایف تکراری با بالاترین دقت و در سریع‌ترین زمان ممکن است. برخی از سازمان‌ها برای انجام یک سری وظایف ثابت و تکراری از مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده می‌کنند که در پی آن، هزینه مالی و زمانی آن‌ها به‌طور چشمگیری کاهش پیدا می‌کند.

فیلم آموزش یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون Python – بخش دوم در فرادرس

قابلیت تغییر در روش‌های تعامل با مشتری با ماشین لرنینگ

یکی از مهم‌ترین روش‌های تبلیغات محصولات و خدمات سازمان‌ها و جذب مشتریان و حفظ آن‌ها به‌صورت طولانی مدت، برقراری مکالمات موثر است. بدین منظور می‌توان از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کرد تا مکالمات و ارتباطات موثری را با مشتریان برقرار کند. ابزارهایی که برای تحقق چنین هدفی طراحی شده‌اند، جملات، کلمات، عبارات و نظرات مشتریان را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل می‌کنند و با توجه به نیازمندی‌ها و علایق مشتریان، محصول و خدمات مورد نیاز را به آن‌ها پیشنهاد می‌دهند. سایت Pinterest می‌تواند نمونه خوبی برای کاربرد یادگیری ماشین باشد که بر اساس علاقه‌مندی‌های کاربر و موضوعاتی که بیشترین جستجو را درباره آن داشته است، به او پیشنهاداتی ارائه می‌دهد.

فیلم آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python در فرادرس

قابلیت تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از یادگیری ماشین

یکی از نیازمندی‌های سازمان‌ها، بررسی و تجزیه و تحلیل داده‌های سازمانی است که با استفاده از اطلاعات و گزارشات استخراج شده از نتایج بررسی آن‌ها، بتوان تصمیمات مهم و اساسی در راستای پیشبرد اهداف سازمان گرفت و به سوددهی بیشتری رسید.

یکی از موثرترین روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها با دقت بالا، استفاده از ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین است. این مدل‌ها، در کوتاه‌ترین زمان، حجم زیادی از داده‌ها را تحلیل می‌کنند و نتایج را در فرمت‌های مختلف ارائه می‌دهند.

تقویت فرآیند هوش تجاری با یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به عنوان یکی از موثرترین تکنولوژی‌ها برای بهبود عملیات تجاری محسوب می‌شود. به عبارتی، مدل‌های یادگیری ماشینی که در هوش تجاری استفاده می‌شوند، به کسب و کارها کمک می‌کنند تا اطلاعات ارزشمندی را از داده‌های گذشته سازمان استخراج کنند تا مدیران با بررسی آن‌ها بتوانند از دلایل پیشرفت یا شکست سازمان آگاه شوند.

فیلم آموزش یادگیری ماشین به زبان آر R در فرادرس

فرق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست ؟

در بخش‌های پیشین مطلب حاضر به این نکته اشاره شد که یادگیری ماشین، زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و برای تحقق هدف هوش مصنوعی، یعنی هوشمند کردن سیستم‌های مصنوعی، از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. با چنین توضیحی پیرامون این دو مفهوم، سوالی که ممکن است مطرح شود این است که تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست و با اینکه هدف این دو حوزه یکسان است، چرا یادگیری ماشین به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود. به منظور یافتن پاسخ این پرسش، باید تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را از جنبه‌های مختلفی بررسی کرد که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به لحاظ میزان گستردگی موضوع
فرق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به لحاظ اهداف نهایی
تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به لحاظ مهارت‌های تخصصی مورد نیاز
فرق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از لحاظ داده

در ادامه، به توضیح هر یک از تفاوت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پرداخته می‌شود.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به لحاظ میزان گستردگی موضوع چیست ؟

هوش مصنوعی حوزه وسیعی از علوم کامپیوتر است که هدف آن ساخت سیستم‌های هوشمندی است که هوش و رفتار انسان را تقلید کنند. می‌توان از روش‌های مختلفی برای این منظور استفاده کرد که یادگیری ماشین، به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، یکی از روش‌های هوشمند کردن سیستم محسوب می‌شود. به عبارتی، روش‌های مختلفی وجود دارند که با استفاده از آن‌ها می‌توان سیستمی را هوشمند کرد. یکی از روش‌های هوشمندسازی ماشین، استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین است. برخی از مسائل پیرامون هوشمند کردن سیستم مصنوعی نیز وجود دارند که از روش‌های دیگری به جز یادگیری ماشین استفاده می‌کنند که می‌توان در این خصوص، به «الگوریتم‌های جستجو» (Search Algorithms) در هوش مصنوعی اشاره کرد.

در انواع روش‌های جستجو در هوش مصنوعی، عامل هوشمند با محاسبه هزینه‌های هر گام و با توجه به اطلاعات مربوط به هزینه‌های گذشته، مسیر جدیدی را برای رسیدن به مقصد انتخاب می‌کند. الگوریتم‌های جستجو همانند مدل‌های یادگیری ماشین، نیاز به داده‌های از پیش آماده شده ندارند. با این حال، چنین عاملی به عنوان یک عامل هوشمند محسوب می‌شود.

همچنین، حوزه مطالعاتی هوش مصنوعی شامل شاخه‌هایی نظیر رباتیک (طراحی ربات هوشمند)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) و «سیستم‌های خبره» (Expert Systems) می‌شود، در حالی که حوزه یادگیری ماشین صرفاً به الگوریتم‌های احتمالاتی و مدل‌های ریاضیاتی نظیر «درخت تصمیم» (Decision Tree)، «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM)، k-means و سایر الگوریتم‌ها می‌شود که در شاخه‌های مطالعاتی هوش مصنوعی نظیر پردازش زبان طبیعی به کار می‌روند.

اهداف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چه فرقی دارند ؟

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می‌توان در اهدافی بررسی کرد که این دو مفهوم دنبال می‌کنند. هدف از هوش مصنوعی ساخت ماشین‌هایی است که همانند انسان فکر کنند و بدون دخالت انسان به حل مسائل پیچیده بپردازند، در حالی که یادگیری ماشین مطالبی را پیرامون الگوریتم‌‌هایی شامل می‌شوند که با آن‌ها می‌توان وظایف و اقدامات ماشین را خودکار کرد. به عبارتی، هدف یادگیری ماشین، آموزش دادن ماشین با داده‌های آموزشی است تا ماشین قادر باشد الگوهای داده‌ها را تشخیص دهد و از آن برای تصمیم‌گیری درباره داده‌های جدید استفاده کند.

همچنین، یکی از اهداف اصلی هوش مصنوعی، بالا بردن شانس موفقیت عامل در انجام مسئولیت تعیین شده است. در مقابل، هدف یادگیری ماشین به حداکثر رساندن میزان دقت مدل برای پیش‌بینی خروجی است.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به لحاظ مهارت‌های تخصصی مورد نیاز

افرادی که قصد دارند در حوزه هوش مصنوعی به عنوان متخصص حرفه‌ای مشغول به کار شوند، باید به دنبال مهارت‌های تخصصی این حوزه باشند. مهارت‌های مورد نیاز هوش مصنوعی شامل مواردی نظیر طراحی برنامه، مهارت حل مسئله، علم داده، یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها، داده‌کاوی و روبوتیک هستند.

همچنین، علاقه‌مندانی که قصد دارند در شاخه برنامه نویسی کار کنند و با استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به حل مسائل مختلف بپردازند، باید علاوه‌بر یادگیری زبان‌های برنامه نویسی مربوط به یادگیری ماشین، به ریاضیات کاربردی و آمار و احتمال نیز مسلط باشند تا بتوانند مدل‌ها را به‌خوبی درک کنند و در صورت نیاز، آن‌ها را بهینه کنند.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از لحاظ داده

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می‌توان به لحاظ داده‌ نیز بررسی کرد. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای یادگیری مسائل، الزاماً به داده‌های آموزشی نیاز ندارند. به عبارتی، سیستم‌هایی که هدفشان جستجوی مسیر برای پیدا کردن بهترین مسیر برای رسیدن به مقصد است، به داده آموزشی احتیاجی ندارند، در حالی که یادگیری ماشین برای یادگیری مسئله بر روی داده‌های آموزشی متمرکز است.