یادگیری ماشینی چیست ؟

یادگیری ماشینی یک شاخه از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی برای یادگیری قوانین و الگوها از داده‌ها استفاده می‌کند. هدف اصلی یادگیری ماشینی، آموزش سیستم‌های ماشینی به گونه‌ای است که بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند و با استفاده از این دانش، بتوانند پیش‌بینی‌ها، تصمیمات و رفتارهایی را انجام دهند که به صورت دستی بسیار زمان‌بر و دشوار هستند.

برای یادگیری، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی از داده‌های آموزشی استفاده می‌کنند و با استفاده از مدل‌های ریاضی و آماری، سعی می‌کنند الگوهایی را که در داده‌ها وجود دارند، شناسایی کنند. سپس با استفاده از این الگوها، سیستم‌های ماشینی می‌توانند پیش‌بینی‌هایی را برای داده‌های جدید ارائه دهند.

یادگیری ماشینی در بسیاری از حوزه‌ها از جمله تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی، توصیه‌گرها، تحلیل داده‌ها و بسیاری از دیگر حوزه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تاریخچه یادگیری ماشینی

تاریخچه یادگیری ماشینی به سال‌ها قبل از اختراع رایانه‌ها بازمی‌گردد. در دهه ۱۹۴۰، دو شخص به نام‌های وارن ماکس و کلاود شانون ایده‌هایی در ارتباط با یادگیری ماشینی مطرح کردند. اما برای ایجاد الگوریتم‌های یادگیری، نیاز به رایانه‌های قدرتمند و داده‌های بزرگ بود.

در دهه ۱۹۵۰، هربرت سایمون و آلن نیوئل به دنبال ساخت ماشینی بودند که بتواند از داده‌های آموزشی به صورت خودکار یاد بگیرد. آنها ایده‌هایی را مطرح کردند که امروزه به عنوان تئوری‌های اولیه یادگیری ماشینی شناخته می‌شوند.

در دهه ۱۹۶۰، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای حل مسائل پیچیده به کار گرفته شدند. در دهه ۱۹۷۰، شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان یک روش پردازش سیگنال‌ها و تشخیص الگو به کار گرفته شدند.

در دهه ۱۹۸۰، تلاش‌های بیشتری برای توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و ساخت مدل‌های پیش‌بینی صورت گرفت. در دهه‌های بعدی، با پیشرفت رایانه‌ها و افزایش داده‌های موجود، الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیچیده‌تری توسعه داده شدند که به طور گسترده در بسیاری از صنایع از جمله تصویربرداری، پردازش زبان طبیعی، تشخیص چهره و خودروهای خودران استفاده می‌شوند.

یادگیری ماشینی چه کاربردی دارد ؟

یادگیری ماشینی در بسیاری از صنایع و بخش‌های جامعه کاربرد دارد. در زیر به برخی از کاربردهای یادگیری ماشینی اشاره می‌کنم:

تشخیص چهره: تشخیص چهره به معنای شناسایی و تشخیص هویت فرد از طریق تصویر صورت او است. این فرایند برای تعیین هویت فرد در بسیاری از برنامه ها و سیستم های امنیتی استفاده می شود.

پردازش زبان طبیعی: پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)، علمی است که به کاربرد روش‌ها و الگوریتم‌های مختلف ریاضی و محاسباتی برای پردازش زبان‌های طبیعی می‌پردازد. هدف این علم، تفسیر و تولید زبان طبیعی توسط رایانه‌ها و سامانه‌های هوشمند است.

بیوانفورماتیک: بیوانفورماتیک، عبارت است از یک زمینه چند رشته‌ای که با استفاده از روش‌های رایانه‌ای، آماری و ریاضی، داده‌های زیستی را تجزیه و تحلیل می‌کند. این زمینه، برای حل مسائل زیست‌شناسی و پزشکی، به‌کار می‌رود.

تصویربرداری پزشکی: تصویربرداری پزشکی به کارگیری تکنولوژی‌های مختلف برای تهیه تصاویر از داخل بدن افراد به منظور تشخیص و درمان بیماری‌ها است. این تصاویر می‌توانند از طریق رادیولوژی، ام‌آرای، تصویربرداری مولکولی، تصویربرداری سلولی و تصویربرداری اپتیکال تهیه شوند.

خودروهای خودران: خودروهای خودران یا خودروهای خودران‌کننده، خودروهایی هستند که با استفاده از فناوری‌های رایانه‌ای و هوش مصنوعی، به طور خودکار و بدون نیاز به کنترل دستی راننده، قابلیت حرکت دارند. این خودروها با استفاده از سیستم‌های حسگری و ناوبری، می‌توانند بدون دخالت انسانی به مقصد مورد نظر برسند.

بازی‌های ویدئویی: بازی های ویدئویی، بازی‌هایی هستند که برای کنسول‌های بازی، کامپیوترها، تلفن‌های همراه و دستگاه‌های دیگر ساخته شده‌اند. این بازی‌ها معمولاً شامل تصاویر سه‌بعدی، صدا و موسیقی هستند و برای تفریح، سرگرمی و گاهی هم به عنوان ابزار آموزشی استفاده می‌شوند..

تحلیل داده‌ها: تحلیل داده، فرایندی است که در آن داده‌های گسترده و پیچیده، با استفاده از روش‌های آماری، ریاضی، محاسباتی و مهندسی، بررسی و تحلیل می‌شوند تا به نتایج قابل تفسیری دست پیدا کنیم. این فرایند، به کمک نرم‌افزارهای تحلیل داده و ماشین لرنینگ، صورت می‌گیرد.

این فقط برخی از کاربردهای یادگیری ماشینی هستند و در حال حاضر بسیاری از صنایع از جمله بازاریابی، مالی، تجارت، آموزش، حمل و نقل و… از این تکنولوژی استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشینی چه کمکی به انسان میکند ؟

یادگیری ماشینی به انسان‌ها در جوامع و صنایع مختلف کمک می‌کند و به شکل‌های مختلفی از جمله:

۱- پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها: پیش‌بینی و تحلیل داده، دو فرایند مرتبط هستند که با استفاده از داده‌های گذشته و فعلی، به تحلیل و پیش‌بینی رفتارهای آینده می‌پردازند. در واقع، تحلیل داده، فرایندی است که به کمک الگوریتم‌های ریاضی و آماری، اطلاعات کمکی برای پیش‌بینی فرآیندهای آینده را فراهم می‌کند.

۲- اتوماسیون فرآیندها: اتوماسیون فرایندها به معنای اتوماتیک کردن فرایندهای کاری است. در این روش، تکنولوژی و نرم‌افزارهای خاصی برای ایجاد یک سیستم کاملاً خودکار در محیط کار، استفاده می‌شود. به این ترتیب، فرایندهای کاری که برای انجام آن‌ها نیاز به دستی کردن و دخالت انسانی داریم، به صورت خودکار و بدون دخالت انسانی، انجام می‌شوند.

۳- خدمات هوشمند: خدمات هوشمند به مجموعه‌ای از خدمات دیجیتالی گفته می‌شود که با استفاده از تکنولوژی‌های هوشمند، به کاربران ارائه می‌شوند. این خدمات شامل خدمات مختلفی مانند خدمات پرداخت، خرید آنلاین، خدمات پس از فروش، خدمات مشتری، خدمات پزشکی، خدمات حمل و نقل و غیره هستند.

۴- بهبود کارایی و کیفیت: بهبود کارایی و کیفیت، دو مفهوم مرتبط هستند که به منظور بهبود عملکرد و تولید در سازمان‌ها، مورد استفاده قرار می‌گیرند. بهبود کارایی به معنای افزایش سرعت و کارایی در انجام فرایندهای کاری است. بهبود کیفیت به معنای افزایش میزان کیفیت و کارایی در تولید و ارائه محصول یا خدمات است.

نتیجه گیری

یادگیری ماشینی یک زمینه از هوش مصنوعی است که بر روی طراحی الگوریتم ها و مدل هایی تمرکز می کند که به ماشین ها اجازه می دهد از داده های ورودی خود یاد بگیرند و با استفاده از آنها به تصمیماتی برسند. بدین ترتیب، یادگیری ماشینی به ماشین ها اجازه می دهد که از تجربیات قبلی خود یاد بگیرند و با استفاده از آنها بهبود یابند.

تاریخچه یادگیری ماشینی به دهه 1950 برمی‌گردد، هر چند تنها در دو دهه اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی در این حوزه صورت گرفته است. این پیشرفت ها به دلیل افزایش میزان داده ها، قدرت پردازش رایانه ها و تکنیک های پیشرفته مانند شبکه های عصبی و یادگیری ژرف امکان پذیر شده است.

یادگیری ماشینی در زمینه های مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری، تشخیص الگو، پردازش گفتار، تحلیل داده ها و هوش تجاری کاربرد دارد. این فناوری در بسیاری از صنایع مانند صنایع خودروسازی، پزشکی، تجارت الکترونیک و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.

یادگیری ماشینی به انسان ها در بسیاری از زمینه ها کمک می کند. این فناوری به ما امکان می دهد تا الگوریتم ها و مدل هایی را طراحی کنیم که بهبود عملکرد ماشین ها و دستگاه های خودکار را در بسیاری از زمینه ها بهبود ببخشد. همچنین، یادگیری ماشینی به ما امکان می دهد تا با استفاده از داده های بزرگ، الگو هایی کشف کنیم که در زمینه های مختلف مورد استفاده قرار گیرد.