یادگیری ماشین چیست

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning که به اختصار با عنوان ML هم شناخته میشه، یکی از زیرمجموعه ها یا کاربردهای هوش مصنوعیه. این تکنولوژی به اپلیکیشن‌ ها و سیستم های نرم افزاری اجازه میده در پیش بینی خروجی ها دقت بیشتری داشته باشن.

یادگیری ماشین نیاز به برنامه نویسی های خیلی پیچیده برای پیش بینی بهتر رو از بین می بره و این قدرت رو داره تا با توجه به شرایط و داده های در دسترس، تصمیمات هوشمندانه ای بگیره.

الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از داده های تاریخی به عنوان ورودی، مقادیر خروجی جدیدی رو محاسبه یا پیش بینی می کنن. هدف اصلی اینه که کامپیوترها بتونن به صورت خودکار یاد بگیرن و برای انجام اعمال مشخص نیاز به نظارت یا کمک انسان نداشته باشن.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

یادگیری ماشین به عنوان یکی از زیرمجموعه‌های تکنولوژی هوش مصنوعی به یک سیستم کامپیوتری یاد میده چطور سریع تر و باهوش تر باشه. برای تقلید از هوش انسان، کامپیوترها باید از تجربیات گذشته یاد بگیرن و در نتیجه نکات لازم رو با نرخ بیشتر و سریع تری به دست بیارن.

بدین ترتیب می‌تونیم بگیم یادگیری ماشین مثل یک فرآیند بهینه سازی برای تکنولوژی‌های هوش مصنوعیه و مهندس یادگیری ماشین مسئولیت ارائه آموزش بهتر و سریع تر برای راهکارهای هوش مصنوعی رو برعهده داره. این کار با استفاده از توسعه الگوریتم‌های بهینه تر و هوشمندتر انجام میشه.

هدف از فرآیند یادگیری ماشین اینه که راهکارهای هوش مصنوعی سریع تر و هوشمندتر بشن تا در نهایت نتایج حتی بهتری رو در وظایف مشخص شده به دست بیارن. تکنولوژی هوش مصنوعی این توانایی رو داره تا روی جامعه و روش‌های مدرن تجارت تاثیر چشمگیری بذاره. این تکنولوژی می‌تونه وظایف روزمره از برنامه ریزی گرفته تا لجستیک، عملیات و تولید رو متحول کنه.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟ - داناپرداز

اگرچه یادگیری ماشین تکنولوژی جدیدی به حساب میاد، اما الگوریتم‌های اون سالهاست که وجود دارن. اما با توجه به پیشرفت‌های تکنولوژیکی مهمی که اخیرا اتفاق افتاده، فرآیندهای یادگیری ماشین کم کم دارن جایگاه خودشون رو در دنیای تجارت پیدا می‌کنن. این پیشرفت‌ها شامل موارد زیر میشه:

این پیشرفت‌ها باعث شدن تا نتایج کسب شده با یادگیری ماشین به طور محسوسی بهبود پیدا کنه. به همین دلیل الان اکثر سازمان‌ها و کسب و کارها در تقریبا هر صنعتی امکان بهره گیری از این تکنولوژی پیشرفته رو دارن.

آشنایی با چند روش محبوب یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین اغلب در دو دسته تحت نظارت یا بدون نظارت طبقه بندی میشن. در این بخش شما رو با 4 روش محبوب در بین الگوریتم‌های هوش مصنوعی آشنا می‌کنیم.

الگوریتم‌های تحت نظارت یادگیری ماشین

این نوع از الگوریتم‌ها با استفاده از به کارگیری آموخته‌های قبلی بر روی داده جدید و مثال‌های نشانه گذاری شده می‌تونن رویدادهای آینده رو پیش بینی کنن. این الگوریتم‌ها کارشون رو با آنالیز یک مجموعه داده ی آموزشی شناخته شده و مشخص شروع می‌کنن. سپس الگوریتم یادگیری یک قابلیت استنباطی رو ایجاد می‌کنه که می‌تونه خروجی مقادیر خروجی مجموعه اطلاعاتی جدید رو پیش بینی کنه.

این سیستم بعد از آموزش مناسب می‌تونه برای هر ورودی جدید اهدافی رو تعیین کنه. الگوریتم یادگیری در این سیستم همچنین می‌تونه خروجی خودش رو با خروجی صحیح و مورد انتظار مقایسه و برای تغییر مدل، خطاها رو شناسایی کنه.

الگوریتم های بدون نظارت یادگیری ماشین

این الگوریتم‌ها در نقطه مقابل قرار دارن و زمانی به کار میرن که اطلاعات مورد استفاده دسته بندی یا نشانه گذاری نشده باشه. الگوریتم یادگیری بدون نظارت کارش رو با مطالعه نحوه عملکرد سیستم‌ها شروع می‌کنه تا در نهایت بتونه یک ساختار یا الگوی مخفی رو در یک مجموعه نشانه گذاری نشده از اطلاعات، شناسایی کنه.

این سیستم نمی‌تونه خروجی صحیح رو تشخیص بده اما می‌تونه اطلاعات رو بررسی کنه و با توجه به مجموعه های اطلاعاتی در دسترس، استنباط‌های خودش رو برای وجود ساختارهای مخفی در اطلاعات نشانه گذاری نشده ارائه بده.

الگوریتم‌های نیمه نظارت شده یادگیری ماشین

از اونجایی که این الگوریتم قابلیت استفاده از داده‌های نشانه گذاری شده یا نشده رو داره، جایی در بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت قرار می‌گیره. معمولا برای آموزش این الگوریتم ها از مقدار کمی داده‌های نشانه گذاری شده و مقدار زیادی داده نشانه گذاری نشده استفاده می‌کنن.

سیستم‌هایی که از این روش استفاده می کنن، این توانایی رو دارن تا دقت یادگیری رو تا حد زیادی افزایش بدن. معمولا یادگیری نیمه نظارت شده وقتی انتخاب میشه که برای یادگیری از داده نشانه گذاری شده یا آموزش اون به منابع تخصصی و مرتبط نیاز باشه. اما استفاده از داده نشانه گذاری نشده عموما به منابع اضافی نیازی نداره.

الگوریتم‌های تقویت یادگیری ماشین

این الگوریتم‌ها در واقع یک روش یادگیری هستن که با تولید کُنِش‌ها و شناسایی خطاها یا پاداش‌ها، با محیط اطراف خودشون تعامل برقرار می‌کنن. جستجوی آزمون و خطا و پاداش تاخیری دو مورد از خصوصیاتی هستن که در اکثر الگوریتم‌های تقویت یادگیری ماشین دیده میشه.

این روش به ماشین‌ها و عوامل نرم افزاری اجازه میده تا به صورت خودکار بهترین رفتار رو یک حوزه خاص تشخیص بدن و عملکرد اون حوزه رو به حداکثر برسونن. برای یادگیری اینکه کدوم کنش بهترین کنش ممکن هستش، یک بازخورد ساده در قالب پاداش مورد نیازه. این بازخورد رو با عنوان سیگنال تقویت هم می‌شناسن.

یادگیری ماشین در چه جاهایی استفاده می‌شود؟

امروزه یادگیری ماشین کاربردهای وسیعی داره و شاید یکی از رایج ترین و شناخته شده ترین کاربردهای اون موتورهای نرم افزاری پیشنهاد دهنده محتوا باشه. این موتور در بسیاری از شبکه‌های اجتماعی مطرح جهان مثل اینستاگرام و فیسبوک مورد استفاده قرار می‌گیره.

مدیریت ارتباط با مشتری

نرم افزارهای CRM  می‌تونن با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین ایمیل‌های دریافتی رو آنالیز کنن و مهمترین ایمیل هایی که باید با اولویت بالا پاسخ داده بشن رو به اعضای تیم فروش معرفی کنن. سیستم‌های پیشرفته تر حتی می‌تونن پاسخ‌های موثر و مناسب رو هم به کارشناسان فروش پیشنهاد بدن.

یادگیری ماشین در مدیریت ارتباط با مشتری - داناپرداز

ایجاد سیستم‌های یادگیری ماشین خوب به چه مواردی نیاز دارد؟

ایجاد یک مدل یادگیری ماشین متغیر، قابل اطمینان و چابک که بتونه عملیات‌ها رو تسهیل و برنامه ریزی‌های کسب و کار رو تقویت کنه نیازمند صبر، آمادگی و پشتکار هستش. در این بخش به 7 گام مهم برای ایجاد یک مدل یادگیری ماشین اشاره می‌کنیم.

گام اول: درک مشکل کسب و کار

گام اول در هر پروژه یادگیری ماشین، درک مشکلات و نیازمندی‌های یک کسب و کار هستش. شما باید بدونین قراره چه مشکلی رو حل کنین تا در نهایت به یک راهکار مناسب برسین. طرح این سوالات و پاسخ دهی یا حتی تلاش برای پاسخ دهی به اونها باعث میشه تا شانس موفقیت پروژه یادگیری ماشین شما بالاتر بره.

همچنین بهتره اهداف مشخص و قابل اندازه گیری رو تعیین کنین تا نرخ بازگشت سرمایه یا ROI ناشی از انجام این پروژه رو اندازه گیری کنین. اهداف شما باید باید اهداف کسب و کار کاملا هم سو باشه.

گام دوم: درک و شناسایی داده

احتمالا با خودتون فکر می‌کنین حالا که نسبت به نیازمندی‌های کسب و کار و مشکلات اون درک مناسبی دارین و تاییدیه‌های لازم برای انجام پروژه رو هم دریافت کردین، می‌تونین ساخت مدل یادگیری ماشین رو شروع کنین. اما جواب منفیه! شما هنوز داده ی لازم برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین رو در اختیار ندارین.

یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از یادگیری و عمومی سازی داده ی آموزشی ساخته میشه و سپس دانشی که به دست آورده رو برای مجموعه جدیدی از داده به کار می بره. قبل از شروع باید داده ی مورد نیاز رو شناسایی کنین و مطمئن بشین داده ی انتخابی برای آموزش الگوریتم، مناسب باشه.

منابع جمع آوری داده، حجم داده، کمیت و کیفیت داده ی آموزشی فعلی و روش مناسب برای نشانه گذاری از موارد مهمی هستن که باید هنگام مشخص کردن داده ی آموزشی الگوریتم، به اونها توجه کنین.

گام سوم: جمع آوری و آماده سازی داده

وقتی داده مورد نیازتون رو شناسایی کردین باید به اون داده طوری فرم بدین تا بتونه به مدل ساخته شده آموزش بده. در این مرحله تمرکز بر روی فعالیت‌های ضروری داده محور قرار داره تا بتونین مجموعه داده مورد نیاز برای مدلسازی عملیات‌ها رو ایجاد کنین.

وظایف آماده سازی داده شامل جمع آوری داده، تمیز کردن داده، تجمیع داده، نشانه گذاری، نرمال سازی و موارد دیگه میشه. تمیز کردن و آماده سازی داده فرآیند وقت گیری هستش. بر اساس نظرسنجی انجام شده، توسعه دهندگان یادگیری ماشین و دانشمندان داده اعلام کردن جمع آوری و آماده سازی داده می‌تونه 80 درصد از زمان کل اجرای یک پروژه یادگیری ماشین رو به خودش اختصاص بده.

گام چهارم: تعیین ویژگی‌های مدل و آموزش اون

بعد از اینکه داده فرم مناسبی به خودش گرفت و مشکلی که باید در کسب و کارتون حل بشه رو به خوبی شناسایی کردین، حالا وقتشه که فرآیند آموزش دادن به مدل رو شروع کنین. برای این کار باید از داده با کیفیتی که قبلا آماده کردین استفاده کنین و با کمک چند تکنیک و الگوریتم مخصوص، به مدل ایجاد شده آموزش بدین.

این مرحله به انتخاب تکنیک و کاربرد مدل، آموزش مدل، تنظیم فراپارامتر مدل، اعتبارسجی مدل، توسعه و آزمایش مدل، انتخاب الگوریتم و بهینه سازی مدل نیاز داره. برای انجام تمام این کارها اقدامات زیر ضروری هستن:

تو سال 2022 فروش خوب کافی نیست، باید عالی باشید.

shape4

میکرولرنینگ چه محدودیت‌هایی دارد؟

مانند هر رویکرد دیگری، میکرولرنینگ هم معایب خاص خودش رو داره که قبل از به کارگیری اون بهتره در نظر بگیرین. در ادامه می‌تونین با محدودیت‌های میکرولرنینگ آشنا بشین.

نامناسب برای دوره‌های جامع

اگر فکر می‌کنین می‌تونین با میکرولرنینگ فیزیک کوانتومی رو آموزش بدین بهتره از همین الان منصرف بشین! این رویکرد آموزشی بیشتر با موضوعات سبک و متمرکز همخوانی داره. موضوعات متناسب با شرایط زمانی، موضوعات ساده و نکات مربوط به وظایف مشخص، از بهترین حوزه هایی هستن که می‌تونین از رویکرد میکرولرنینگ در اونها استفاده کنین.

فقدان تصویر کلی

در واقع میکرولرنینگ مثل نگاه کردن از چشمی میکروسکوپه، طوری که شما می‌تونین بافت‌ها و سلول‌ها رو ببینین اما نمیتونین ببینین این سلول‌ها به چه موجودی تعلق داره. به طور مشابه، فرد یادگیرنده در رویکرد میکرولرنینگ نمی‌تونه یک تصویر کلی از مسیر آموزشی رو تجسم کنه.

ایجاد سردرگمی

وقتی مخاطبین با مشکل فقدان تصویر کلی دست و پنجه نرم می کنن، احتمالا نمیتونن نقاط مختلف در مسیر آموزشی طراحی شده رو به همدیگه متصل کنه. به همین دلیل امکان سردرگمی و بی انگیزه شدن افراد وجود دارد.

البته برای رفع این مشکل می‌تونین موضوعات و اهداف آموزشی رو دقیقا مشخص کنین و تاپیک های مرتبط رو به همدیگه متصل کنین تا مخاطب بدونه در یک مسیر مشخص حرکت می‌کنه.

آشنایی با بهروش‌های میکرولرنینگ

برای بهره گیری از مزایای متعدد رویکرد یادگیری خرد باید با کاربردها و بهروش های استفاده از این رویکرد آشنایی داشته باشین. با استفاده از 7 بهروش زیر میتونین نتایج خیلی خوبی رو از به کارگیری میکرولرنینگ شاهد باشین.

بررسی متناسب بودن

میکرولرنینگ بدون شک یک ابزار عالیه اما لزوما برای آموزش تمام موضوعات مناسب نیست. بعضی از وظایف پیچیدگی زیادی دارن و به همین دلیل نمیشه با استفاده از محتواهای کوتاه و کمتر از 10 دقیقه ای آموزش داده بشه.

علاوه بر این، آموزش بعضی از وظایف و موضوعات خاص در قالب دوره های آنلاین، کتاب یا اسلایدشو تقریبا غیرممکنه. این وظایف نیازمند مربیان خبره و جلسات آموزشی حضوری هستش که از طریق رویکرد میکرولرنینگ قابل دستیابی نیست. البته حتی در این شرایط هم میشه به میکرولرنینگ به عنوان یک مکمل آموزشی نگاه کرد.

استفاده مجدد از دوره های آموزشی موجود

اگر در حال حاضر دوره ها و محتواهای آموزشی در دسترستون قرار داره، خیلی راحت تر میتونین اطلاعات اونها رو در قالب رویکرد میکرولرنینگ ارائه بدین. برای این کار کافیه بعضی از بخش های دوره های آموزشی موجود به قسمت های کوچکتر تقسیم بشه یا در صورت نیاز محتواهای دوره رو برای تناسب بیشتر با ساختار میکرولرنینگ، تغییر بدین.

استفاده از مکانیک‌های گیمیفیکیشن

با استفاده از مکانیک‌ها و تکنیک های گیمیفیکیشن میتونین دوره های آموزشی میکرولرنینگ خودتون رو به یک بازی تبدیل کنین. در این شیوه کارمندانتون می‌تونن حس پاداش و رضایت مندی رو پس از رسیدن به اهداف تعیین شده به دست بیارن.

مثلا بعد از تمام کردن مجموعه‌ای از دوره های آموزشی میکرولرنینگ، اونها میتونن یک نشان افتخار دیجیتالی دریافت کنن. یا می‌تونین امتیازات کارمندانتون رو نشون بدین تا برای به دست آوردن امتیازات بیشتر، با همدیگه رقابت داشته باشن.

استفاده از ویدیوهای کوتاه و سایر منابع تعاملی

همونطور که گفتیم یکی از مزیت‌های عالی میکرولرنینگ، افزایش تعامل و درگیری کارمندان در بحث آموزش هستش. اگر بتونین از المان های جذابی مثل ویدیو یا کوییزهای کوتاه استفاده کنین، کارایی برنامه آموزشیتون افزایش پیدا می کنه.

نکته جالب در خصوص ویدیو اینه که همزمان دو حس بینایی و شنوایی ما رو درگیر می کنه و در نتیجه میزان توجه و درگیر شدن مخاطب به طور محسوسی افزایش پیدا می کنه. ویدیوها باید کوتاه باشن و در واقع هر چقدر کوتاه تر باشن، میزان درگیری و به یاد سپردن اطلاعات ارائه شده بیشتر میشه.

از یادآوری مکرر غافل نشوید

نتایج تحقیقات ابینگهاوس رو یادتون هست؟ هر چقدر یک محتوا یا اطلاعات در طول زمان بیشتر تکرار بشه، نرخ ماندگاری اون در حافظه هم بالاتر میره. بهتره در پایان هر ماژول آموزشی میکرولرنینگ یا حتی هر موضوع، ابزارهایی رو در اختیار کارمندان قرار بدین تا بتونن چیزهایی که تا الان یاد گرفتن رو مرور کنن.

مثلا میتونین در پایان هر بخش آموزشی از یک کوییز یا اسلاید استفاده کنین تا نکات آموزش داده شده تا اون مرحله رو به افراد یادآوری کنه.

فراهم کردن دسترسی در هر زمان و هر دستگاهی

یکی از دلایل جذابیت میکرولرنینگ اینه که کارمندها مجبور نیستن برای یادگیری در محیط شرکت حضور داشته باشن. به همین دلیل، شما باید محتوای آموزشی رو طوری طراحی کنین که کارمندهاتون بتونن در هر زمان و از طریق دستگاه های مختلف مثل گوشی هوشمند یا تبلت به اونها دسترسی داشته باشن.

گام پنجم: ارزیابی عملکرد مدل و ایجاد بنچمارک‌ها

از منظر هوش مصنوعی، این مرحله ارزیابی شاخص مدل، محاسبات ماتریس سردرگمی، شاخص‌های کلیدی عملکرد یا KPI، معیارهای عملکرد مدل، اندازه گیری کیفیت مدل و تایید نهایی اینکه آیا مدل میتونه اهداف تجاری تعیین شده رو برآورده کنه یا نه رو شامل میشه. در طول فرآیند ارزیابی مدل باید موارد زیر رو انجام بدین:

ارزیابی مدل می‌تونه به عنوان تضمین کیفیت یادگیری ماشین هم در نظر گرفته بشه. با ارزیابی کافی عملکرد مدل در زمینه شاخص ها و نیازمندی‌های مشخص شده، می‌تونین تعیین کنین که مدل در شرایط واقعی قراره چه عملکردی رو نشون بده.

گام ششم: عملیاتی کردن مدل و اطمینان از کارکرد صحیح

وقتی به اون سطح از اطمینان رسیدین که مدل یادگیری ماشین شما می‌تونه در شرایط واقعی هم عملکرد خوبی داشته باشه، وقتش رسیده تا اون رو عملیاتی کنین. این مرحله با عنوان «عملیاتی سازی مدل» هم شناخته میشه. بدین منظور موارد زیر رو در نظر بگیرین:

عملیاتی سازی مدل میتونه شامل سناریوهای به کارگیری مختلفی در فضای ابری، در محل شرکت و فضاهای بسته یا گروه های محدود و تحت کنترل باشه.

گام هفتم: تکرار و تنظیم مدل عملیاتی شده

اگرچه مدل عملیاتی شده و شما به طور مستمر در حال رصد کردن اون هستین، اما هنوز کار به انتها نرسیده. اغلب اوقات شروع با مقیاس کوچک، بزرگ فکر کردن و تکرارهای مختلف، به عنوان فرمول موفقیت برای پیاده سازی تکنولوژی ها در نظر گرفته میشه.

همیشه فرآیند رو تکرار و در هر تکرار جدید بهبودهایی رو اعمال کنین. نیازمندی های کسب و کار و توانمندی های تکنولوژی تغییر می‌کنه. علاوه بر این، داده ها در دنیای واقعی به طور غیرمنتظره ای تغییر می کنن. همه ی اینها نیازمندی‌های جدیدی رو برای به کارگیری مدل در سیستم ها ایجاد می‌کنن.

قبل از آشنایی با امکانات CRM های موجود، خریدت رو قطعی نکن!

یادگیری ماشین چطور کار می‌کند؟

اگرچه الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور کلی به دو دسته تحت نظارت و بدون نظارت تقسیم میشن اما همون طوری که بالاتر هم اشاره شد، می‌تونیم این الگوریتم ها رو به چهار دسته تحت نظارت، بدون نظارت، نیمه نظارتی و تقویت کننده تقسیم کنیم. در ادامه با نحوه کار هر کدوم از این چهار دسته آشنا میشیم.

الگوریتم تحت نظارت

یادگیری ماشین تحت نظارت به دانشمند داده ای نیاز داره تا الگوریتم رو با استفاده از داده‌های ورودی نشانه گذاری شده و خروجی‌های مورد انتظار، آموزش بده. الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت برای انجام وظایف زیر مناسب هستن:

یادگیری ماشین چطور کار می‌کند؟ - داناپرداز

الگوریتم بدون نظارت

الگوریتم های بدون نظارت یادگیری ماشین به داده نشانه گذاری شده نیازی ندارن. اونها با بررسی داده های نشانه گذاری نشده به دنبال الگوهایی هستن تا بتونن دیتا پوینت ها رو در زیرمجموعه های کوچک تری گروه بندی کنن. این الگوریتم ها برای وظایف زیر مناسب هستن:

الگوریتم نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی به این صورت کار می‌کنه که دانشمندان داده مقادیر کوچکی از داده های نشانه گذاری شده آموزشی رو در اختیار الگوریتم قرار میدن. الگوریتم با استفاده از این مجموعه داده نکات لازم رو یاد می گیره و میتونه اونها رو برای مجموعه داده نشانه گذاری نشده جدید به کار ببره.

عملکرد الگوریتم‌ها عموما وقتی با مجموعه داده‌های نشانه گذاری شده آموزش داده میشن افزایش پیدا می‌کنه. اما آماده سازی داده نشانه گذاری شده می‌تونه زمان بر و پر هزینه باشه. یادگیری نیمه نظارتی در واقع تلاش می کنه بخشی از مزایای دو شیوه نظارتی و غیرنظارتی رو به صورت همزمان ارائه بده. این نوع الگوریتم ها برای وظایف زیر مناسب هستن:

الگوریتم تقویت

تقویت یادگیری با استفاده از یک الگوریتم برنامه نویسی شده با هدفی مشخص و مجموعه ای از قوانین از پیش تعریف شده برای دستیابی به اون هدف کار می‌کنه. دانشمندان داده همچنین الگوریتم رو طوری برنامه نویسی می‌کنن تا به دنبال پاداش های مثبت باشه. وقتی الگوریتم یک اقدام مثبت در راستای رسیدن به هدف انجام بده پاداش دریافت می‌کنه.

همچنین الگوریتم باید تلاش کنه تا از مجازات های تعیین شده جلوگیری کنه. این مجازات‌ها وقتی که الگوریتم با اقدامی از مسیر رسیدن به هدف دورتر میشه اتفاق میفته. این نوع از الگوریتم ها برای حوزه‌های زیر انتخاب خوبی هستن:

انتخاب یک نرم افزار CRM خوب از هر تصمیمی مهم تره، درنگ نکنید!
shape4

آشنایی با مزایا یادگیری ماشین

یادگیری ماشین مزایا و چالش‌های مختلفی دارد که در این بخش به چند مورد از مهمترین آنها می‌پردازیم.

1) پیش بینی ماشین

طبیعتا ماشین‌ها در آنالیز مجموعه‌های وسیعی از داده با متغیرهای پیچیده بهتر و سریع تر از انسان عمل می‌کنن. در واقع محققین معتقدن تکنیک‌های مدلسازی پیش بینی کننده حتی می‌تونن بهتر از پزشکان بیماری ها و روش درمانی رو تشخیص بدن. حتی در بعضی از بررسی‌ها این برتری می‌تونه تا 40 درصد باشه.

2) شناسایی آسان ترندها و الگوها

یادگیری ماشین می‌تونه حجم وسیعی از داده رو خیلی سریع بررسی و ترندها و الگوهای مشخص رو شناسایی کنه که به سادگی توسط انسان قابل تشخیص نیستن.

3) اتوماسیون

با استفاده از یادگیری ماشین دیگه نیازی نیست تک تک گام های پروژه خودتون رو زیر نظر بگیرین. از اونجایی یادگیری ماشین یعنی توانمند کردن ماشین ها برای یادگیری، امکان انجام پیش بینی ها و بهبود خودکار الگوریتم ها وجود داره.

4) بهبود مستمر

الگوریتم های یادگیری ماشین تجربه به دست میارن و هم کارایی و هم دقت اونها به مرور بهبود پیدا می‌کنه. اینطوری میتونن تصمیمات بهتری بگیرن.

5) استفاده از داده چندبعدی و چندمتغیره

الگوریتم های یادگیری ماشین در استفاده از داده‌های چندبعدی و چندمتغیره عملکرد خیلی خوبی دارن و می‌تونن این عملکرد رو در محیط های پویا و با عدم قطعیت هم نشون بدن.

6) کاربردهای وسیع

شما می‌تونین در صنایع مختلف از یادگیری ماشین بهره ببرین. برای مثال استفاده از یادگیری ماشین در خرده فروشی‌های آنلاین، نرم افزارهای مدیریت ارتباط با مشتری یا صنعت مراقبت‌های بهداشتی می‌تونه به شخصی سازی تجربه کاربرها کمک کنه.

چالش ها و معایب یادگیری ماشین

1) تهیه داده

همون طور که گفتیم، یادگیری ماشین به مجموعه‌های وسیعی از داده نیاز داره تا با استفاده از اونها آموزش ببینه. این داده ها باید فراگیر، بی طرفانه و با کیفیت باشن. علاوه بر این، برای تولید داده‌های جدید مطابق با کیفیت مورد نظر باید مدت زمانی رو انتظار کشید.

2) زمان و منابع

یادگیری ماشین برای یادگیری الگوریتم‌ها و توسعه یافتن به سطحی که بتونن با دقت و تناسب قابل قبولی به اهداف مورد نظر دست پیدا کنن، به زمان کافی نیاز دارن. علاوه بر این، عملیاتی کردن یادگیری ماشین به منابع وسیعی نیاز داره که مهمترین اونها می‌تونه قدرت پردازشی بالا در کامپیوترهای مورد استفاده باشه.

3) تفسیر نتایج

یکی دیگه از چالش های یادگیری ماشین، توانایی تفسیر دقیق نتایج تولید شده توسط الگوریتم هستش. شما باید با دقت کامل الگوریتم ها رو با توجه به اهدافتون انتخاب کنین.

4) حساسیت بالا به خطا

اگرچه یادگیری ماشین عملکردی خودکار داره اما خیلی نسبت به خطاها حساسه. فرض کنین الگوریتم رو با استفاده از یک مجموعه داده کوچک و غیرفراگیر آموزش دادین. پیش بینی های خروجی از یک مجموعه آموزشی مغرضانه طبیعتا مغرضانه خواهد بود. در چنین شرایطی، تبلیغات نامرتبط به مشتریان نمایش داده میشه.

وقتی با یادگیری ماشین سر و کار دارین، ممکنه این اشتباهات مجموعه‌ای از خطاها رو ایجاد کنه که برای مدت زمان طولانی تشخیص داده نشه. وقتی هم که این خطاها شناسایی می‌شن، تشخیص منبع ایجاد مشکل زمان بر هستش و تصحیح اون به زمان حتی بیشتری نیاز داره.

داده کاوی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چه تفاوتی با هم دارند؟

از نظر مفهومی، یادگیری عمیق یا Deep Learning در واقع یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین یا Machine Learning به حساب میاد. حتی میشه اینطور فرض کرد که یادگیری عمیق همون یادگیری ماشینه و عملکردی مشابه داره. شاید همین موضوع باعث شده تا گاهی اوقات این دو مفهوم به جای هم به کار برن. اما در واقعیت ML و DL از نظر توانمندی ها با همدیگه تفاوت دارن.

اگرچه مدل‌های ساده یادگیری ماشین به مرور زمان و با ورود مجموعه داده های جدید، عملکرد خودشون رو برای رسیدن به هدف مشخص شده بهبود میدن اما هنوز هم به نوعی نیازمند نظارت انسانی هستن. اگر یک الگوریتم هوش مصنوعی پیش بینی اشتباهی رو ارائه بده، یک مهندس نرم افزاری باید وارد عمل بشه و تنظیمات لازم رو انجام بده.

اما در یک مدل یادگیری عمیق، الگوریتم میتونه تشخیص بده آیا پیش بینی انجام شده به اندازه کافی دقیق هست یا نه. این کار به صورت خودکار و با استفاده از شبکه عصبی طراحی شده برای الگوریتم انجام میشه و هیچ نیازی به کمک انسان وجود نداره.

مثلا فرض کنید یک الگوریتم برای روشن شدن خودکار چراغ قوه یا یک چراغ طراحی شده. با استفاده از یادگیری ماشین میشه الگوریتم رو طوری برنامه نویسی کرد که وقتی کلمه «تاریکی» رو شنید به صورت خودکار وظیفه مذکور یعنی روشن کردن چراغ قوه یا چراغ رو انجام بده. با گذشت زمان ممکنه الگوریتم بتونه یاد بگیره وقتی جمله‌ای حاوی این کلمه باشه باز هم چراغ رو روشن کنه.

اما اگر برای این مدل از الگوریتم یادگیری عمیق استفاده کنیم، الگوریتم می‌تونه عباراتی مثل «نمیتونم ببینم» یا «کلید چراغ کار نمی کنه» رو هم متوجه بشه و چراغ رو به صورت خودکار روشن کنه.

در واقع یک مدل یادگیری عمیق با استفاده از یک روش پردازشی منحصر به فرد توانایی یادگیری داره. این روش به نوعی اجازه میده الگوریتم یک مغز اختصاصی داشته باشه.

بنابراین می‌تونیم تفاوت‌های بین این دو تکنولوژی رو به صورت زیر توضیح بدیم:

  • یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم ها، داده رو تجزیه و تحلیل می کنه و از اون یاد می گیره. سپس با توجه به نکاتی که یاد گرفته، در حوزه ای که مشخص شده تصمیم آگاهانه ای می گیره.
  • در یادگیری عمیق، الگوریتم ها ساختاری چند لایه دارن تا یک شبکه عصبی مصنوعی رو تشکیل بدن. این شبکه اجازه میده تا الگوریتم به صورت مستقل نکات رو بیاموزه و هوشمندانه تصمیم بگیره.
  • یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه های یادگیری ماشین به حساب میاد. اگرچه هر دو مفهوم در یک حوزه وسیع تر به نام هوش مصنوعی قرار می گیرن، اما یادگیری عمیق بیشترین شباهت رو به نحوه فکر کردن انسان داره.

اما داده کاوی ( Data Mining ) فرآیندی هستش که در اون تلاش میشه الگوها و قوانین پنهان در یک مجموعه داده موجود شناسایی بشن. در واقع داده کاوی از اصول ساده ای مثل اشتراک، همبستگی برای تصمیم گیری و موارد دیگه استفاده می‌کنه.

برای پیاده سازی تکنیک‌های داده کاوی باید دو بخش فراهم باشه؛ بخش اول دیتابیس و بخش دوم یادگیری ماشین هستش. دیتابیس تکنیک‌های مدیریت داده و یادگیری ماشین تکنیک های آنالیز داده رو شامل میشه. اما برای پیاده سازی تکنیک های یادگیری ماشین صرفا باید الگوریتم‌های مناسب رو توسعه داده.

در داده کاوی مفهومی تحت عنوان خودیادگیری وجود نداره و همه چیز بر اساس قوانین و اصول از پیش تعیین شده هستش. داده کاوی در نهایت می‌تونه برای یک مشکل کاملا مشخص و موجود راهکاری رو ارائه بده. اما الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تونن قوانین رو با توجه به شرایط و مجموعه داده‌های دریافتی تغییر بدن.

در داده کاوی از دیتابیس، سرور ذخیره سازی داده، موتور داده کاوی یا تکنیک های ارزیابی الگو استفاده میشه تا اطلاعات مفید استخراج بشه. در حالی که در یادگیری ماشین با استفاده از شبکه های عصبی، مدل پیش بینی کننده و الگوریتم‌های خودکار، تصمیمات هوشمندانه اتخاذ میشه.

به طور کلی میشه گفت یادگیری ماشین نسبت به داده کاوی، دقیق تره و ضریب خطای پایین تر داره. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین این توانایی رو دارن تا به صورت مستقل تصمیم بگیرن و مشکل رو حل کنن.

سوالات متداول

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از زیرشاخه‌‌های هوش مصنوعیه که با کمک الگوریتم های هوشمندش می‌تونه اطلاعات رو پیش بینی کنه و در کمترین زمان تصمیمات هوشمندانه و حیاتی بگیره.

الگوریتم های یادگیری ماشین با توجه به میزان نظارت و دخالت انسان به چهار دسته تحت نظارت، بدون نظارت، نیمه نظارتی و تقویت کننده دسته بندی میشن. هر کدوم از این الگوریتم ها برای مقاصد مشخص عملکرد بهتری رو ارائه میدن.

با توجه به سرعت و دقت به مراتب بالاتر الگوریتم های هوش مصنوعی در تحلیل کلان داده ها، تکنولوژی یادگیری ماشین میتونه در صنایع مختلفی مورد استفاده قرار بگیره. صنعت بهداشت و درمان، فروشگاه ها و سرویس های اینترنتی، مدیریت ارتباط با مشتری و بسیاری دیگر کاربردهای این تکنولوژی رو تشکیل میدن.

به طور کلی یادگیری ماشین مزایایی مثل اتوماسیون، شناسایی سریع و دقیق الگوها و ترندها در حجم های وسیعی از داده، کاربردهای متنوع، یادگیری خودکار و بهبود مستمر رو ارائه میده.

برای امتیاز به این نوشته کلیک کنید!
[کل: 1 میانگین: 5]

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

اسکرول به بالا