یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین شاخه از علوم کامپیوتر و نوعی از هوش مصنوعی است، این نوع یادگیری به نرم افزارها این امکان را میدهد تا نتایج خروجی یا داده ها را دقیق تر ارائه داده به صورتی که بدون نیاز به برنامه ریزی باشد. یادگیری ماشین به طور خلاصه به معنای علمی است که بدون نیاز به دستورالعمل ها دقیق از الگو ها و استنباط ها پیروی کند.
کاربردها و ویژگی های یادگیری ماشین
کاربردهای این نوع یادگیری بسیار گسترده و فراوان می باشند که میتوان تعدادی از کاربردهایی که بسیار در جامعه از آن استفاده میشود را نام برد:
- از این علم برای شناسایی زبان بهره گیری میشود، نرم افزار تشخیص زبان اپاچی با نام پاپی تیکا یک، برنامه برای شناسایی و تشخیص نوع زبان می باشد، همچنین موارد بسیاری از نرم افزار های دیگر هستند که تمامی آن ها از یادگیری ماشین و علم هوش مصنوعی بهره میگیرند.
- شناسایی جنسیت و سن نیز در حیطه یادگیری ماشین میباشد که دانشمندان برای این عملکرد به دنبال یک سیستم کارآمد هستند.
- این نوع یادگیری در وب سایت های فروش و کسب و کار آنلاین بسیار چشم گیر شده است، در واقع برای این عملکرد از ربات های هوشمند برای پاسخگویی به مشتری ها استفاده میکنند.
- از این نوع یادگیری در پزشکی نیز استفاده میشود به طور مثال برای تشخیص بیماری ها با اندازه گیری و احتمالات بالا و ایجاد پرونده ها پزشکی و ارائه خدمات بهداشتی درمانی برای بیمار.
- ارائه خدمات پیشنهادی و محصولات نیز از جمله قابلیت هایی است که یادگیری ماشین آن را ارائه میکند، به طور مثال ممکن است که فردی بعد از خرید خود از یک فروشگاه اینترنتی پیام های محصولات دیگر را دریافت کند که قابلیت توسط یادگیری ماشین ایجاد شده و سبب پیشرفت کسب و کار های اینترنتی میباشد.
- تشخیص چهره و شناسایی تصویر یکی از مهم ترین قابلیت هایی است که یادگیری ماشین ارائه داده است که برای کارهایی مانند خدمات کارت های الکترونیکی بسیار مورد استفاده قرار میگیرد و همچنین باید گفت این قابلیت از کلاهبرداری و سوء استفاده افراد جلوگیری می کند چرا که چهره ثبت خواهد شد و تمامی سوابق بررسی میشود.
- با توجه به تعریف الگو ها برای یادگیری ماشین می توان پیش بینی را هم ارز این علم شگفت انگیز دریافت کنید، به طور مثال برای تشخیص آب و هوا با تعریف الگو هایی مانند دمای هوا و میزان بارش در مناطق مجاور، وزش باد و... پیش بینی هوا برای روزها و هفته نیز امکان پذیر میباشد.
- شناسایی کلاهبرداران بانکی هم یکی از قابلیت های یادگیری ماشین میباشد که با استفاده از رفتارهای های مشتری و میزان برداشت و انتقال های مالی او میتوان به راحتی کلاهبرداری های کلان را شناسایی کرد.
انواع سطح نظارت یادگیری ماشین
انواع سطح نظارت یادگیری ماشین به چند روش تقسیم شده است که شامل:
- یادگیری تحت نظارت (supervised learning )
- یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning)
- یادگیری نیمه نظارتی (semi supervised learning)
- یادگیری تقویتی (reinforcement learning )
- تشخیص ناهنجاری (anomaly detection )
مدل های سطح نظارتی این یادگیری باعث شده تا یادگیری ماشین در بخش های مختلفی از جمله پیش بینی آب و هوا، سبد خرید، تشخیص چهره و اشیاء و... به کار رود، در واقع انواع یادگیری های نظارتی باعث میشود که الگو ها و متغیر هایی برای یادگیری ماشین پیاده سازی شوند و یا حتی هیچ الگویی برای ماشین ارائه نشود. ماشین موظف میشود که طبق الگو های تعریف شده داده ها را استخراج کند.
اهمیت یادگیری ماشین
جامعه ما نیازمند داده های دقیق است که بهبود یافته و بهینه تر شده اند که یادگیری ماشین این امر را ممکن ساخته است، همچنین صرفه جویی در زمان و فراوانی داده های دقیق کمک شایانی به تمامی کسب و کار ها کرده است. باید گفته شود که این امر باعث شده تا سوالات بیشتر شود، بنابراین یادگیری ماشین یکی از علومی است که برای پیشرفت یک کسب و کار و حتی جامعه مورد نیاز میباشد.
نتیجه گیری
این نوع یادگیری زیر رشته ای از علوم هوش مصنوعی میباشد که به کامپیوتر ها این امکان را میدهد تا به طور خودکار الگو ها را از داده ها استخراج کنند ممکن است این داده ها با نظارت یا بدون نظارت استخراج شوند که هر کدام ویژگی خاص خود را دارند. یادگیری ماشین به پیش بینی و تقلب، شناسایی چهر، صوت و تصویر کمک شایانی کرده است و رفته رفته این علم در بخش های بسیاری از کسب و کارها به کار می آید.