یادگیری ماشین چیست؟

از یک نگاه سطح بالا، یادگیری ماشین فرآیندی است که به سیستم های رایانه ای آموزش می دهد که چگونه در هنگام روبرو شدن با داده ها، پیش بینی های دقیقی انجام دهند.

این پیش‌بینی‌ها می‌توانند در مورد تشخیص یا پاسخ به مسائلی مانند موارد ذیل باشد:

آیا میوه ی موجود در عکس موز است یا سیب؟

آیا ایمیل دریافتی هرزنامه است؟

تشخیص افرادی که در حال عبور از جاده در مقابل یک ماشین خودران هستند.

تشخیص گفتار با دقت بالا برای ایجاد زیرنویس یک ویدیو در YouTube.

تفاوت اصلی یادگیری ماشین با نرم‌افزارهای رایانه‌ای عادی این است که یک برنامه نویس کدی را که به سیستم دستور دهد چگونه تفاوت بین موز و سیب را تشخیص دهد ننوشته است. در عوض، به یک مدل یادگیری ماشین آموزش داده شده است که چگونه با یادگیری از داده های قبلی، به طور قابل اطمینان بین میوه ها تمایز قائل شود. ، در چنین حالتی معمولا تعداد زیادی تصویر موز یا سیب به همراه برچسب مشخص کننده آن (اینکه موز است یا سیب) به ماشین داده می شود. داده های زیاد، کلید امکان پذیر شدن یادگیری توسط ماشین است.

درست است که یادگیری ماشین اخیراً به موفقیت های عظیمی دست یافته است، اما باید بر این نکته تاکید کنیم که یادگیری ماشین تنها یکی از روش ها و زیر مجموعه های هوش مصنوعی است. در بدو تولد حوزه هوش مصنوعی در دهه 1950، به کارگیری هوش مصنوعی به معنی ماشین هایی بود که قادر به انجام وظیفه ای بودند که معمولاً به هوش انسانی نیاز داشت.

چرا به یادگیری ماشین نیاز داریم؟

به طور کلی نیاز به یادگیری ماشین به شکل روز افزون در حال افزایش است. دلیل اصلی چنین نیازی این است که یادگیری ماشین قادر به انجام وظایفی است که انجام آن برای یک فرد بسیار پیچیده بوده و معمولا به شکل مستقیم توسط فرد قابل انجام نیست . به هر حال ما انسانها محدودیت هایی داریم. مثلا نمی توانیم به صورت دستی حجم عظیمی از داده ها را تحلیل و تفسیر کنیم، لذا به سیستم های کامپیوتری نیازمندیم تا این کار را برای ما انجام دهند و اینجاست که یادگیری ماشین می تواند انجام چنین کارهایی را برای ما آسان سازد.

ما می‌توانیم الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با حجم زیادی داده آموزش دهیم و به آنها اجازه دهیم داده‌ها را مورد بررسی قرار داده و بر اساس آن مدلی بسازند تا بتواند خروجی مورد نیاز را به طور خودکار پیش‌بینی کند.

عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین به تعداد داده هایی که با آن آموزش می بیبند وابستگی زیادی دارد . با کمک یادگیری ماشین، می توانیم در زمان و هزینه صرفه جویی های قابل توجهی داشته باشیم.

ویژگی های یادگیری ماشین:

یادگیری ماشین از داده ها برای شناسایی الگوهای مختلف در یک مجموعه داده استفاده می کند.

می تواند از داده های گذشته یاد بگیرد و به طور خودکار بهبود یابد.

یک فناوری کاملا داده محور است.

بسیار شبیه به داده کاوی است زیرا با حجم عظیمی از داده ها سروکار دارد.

یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

یک سیستم یادگیری ماشین از داده‌های گذشته یاد می‌گیرد، مدل‌های برای پیش‌بینی می‌سازد، و هر زمان که داده‌های جدیدی دریافت کند، خروجی مورد نظر را پیش‌بینی می‌کند. دقت خروجی پیش‌بینی‌شده به مقدار داده بستگی دارد، زیرا حجم عظیم داده به ساخت مدل بهینه کمک می‌کند تا خروجی را با دقت بیشتری پیش‌بینی نماید.

فرض کنید ما یک مسئله پیچیده داریم و باید برخی پیش بینی ها را انجام دهیم، بنابراین به جای نوشتن یک کد برای آن، فقط باید داده ها را به الگوریتم های یادگیری ماشین بدهیم و با کمک این الگوریتم ها، ماشین منطق مطابق با آن را می سازد و امکان تشخیص و پیش بینی توسط الگوریتم فراهم می شود.

چرا “یادگیری ماشین“ مهم است؟

اهمیت یادگیری ماشین را می توان به راحتی با موارد استفاده آن درک کرد. در حال حاضر، یادگیری ماشین در خودروهای خودران، تشخیص کلاهبرداری های سایبری، تشخیص چهره، اعتبار سنجی مشتریان بانک و بسیاری موارد مهم دیگر استفاده می شود.

امروزه شرکت های برتر مانند نتفلیکس و آمازون بر اساس یادگیری ماشین مدل‌هایی ایجاد کرده اند که از حجم وسیعی از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل علایق کاربران استفاده نموده و بر اساس آن محصول متناسب را توصیه می‌کنند.

چند نکته کلیدی که بر اهمیت به کارگیری یادگیری ماشین تاکید دارد:

افزایش روز افزون سرعت تولید داده

امکان حل مسائل پیچیده ای که برای انسان دشوار است

کمک به بهبود تصمیم گیری در بخش های مختلف از جمله مسائل مالی، پزشکی و…

یافتن الگوهای پنهان و استخراج اطلاعات مفید از داده ها.