مقدمه ای بر یادگیری ماشین — مفاهیم و کاربردهای عملی

این نوع یادگیری مشابه روشی است که انسان‌ها برای دسته‌بندی اشیا یا رویدادها به کار می‌گیرند؛ یعنی تشخیص شباهت‌ها میان آن‌ها. به‌طور مثال، وقتی انسان‌ها یاد می‌گیرند که یک شیء به کدام دسته تعلق دارد، اغلب از مشاهده ویژگی‌ها و مقایسه آن‌ها با اشیای مشابه استفاده می‌کنند. بسیاری از سیستم‌های توصیه‌گر که در پلتفرم‌های بازاریابی آنلاین به صورت خودکار پیشنهاداتی ارائه می‌دهند، بر اساس همین روش یادگیری طراحی شده‌اند.

۳- یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی «Reinforcement Learning» روشی است که در آن یک عامل (مانند یک الگوریتم یا ربات) تلاش می‌کند در محیط خود اقداماتی انجام دهد تا پاداش بیشتری دریافت کند. در این روش، برخلاف بسیاری از دیگر انواع یادگیری ماشین، به عامل مستقیماً گفته نمی‌شود که چه اقداماتی را باید انجام دهد. در عوض، عامل باید از طریق آزمون و خطا کشف کند که کدام اقدامات بهترین نتایج (بیشترین پاداش) را به همراه دارند.

برای مثال، تصور کنید که می‌خواهید به یک سگ ترفند جدیدی آموزش دهید. نمی‌توانید مستقیماً به او بگویید چه کاری انجام دهد، اما می‌توانید با تشویق یا تنبیه او را راهنمایی کنید تا متوجه شود کدام رفتارها درست هستند.

در این روش، مانند تماشای یک برنامه آموزشی، ممکن است ابتدا عملکرد عامل ضعیف و ناشیانه به نظر برسد، اما با تمرین مداوم، به تدریج بهبود یافته و در نهایت به سطحی می‌رسد که عملکردی عالی و حرفه‌ای ارائه می‌دهد.

پاورپوینت یادگیری تقویتی در پایتون — Reinforcement Learning

کلیک کنید

۴- یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی «Semi-supervised Learning» زمانی اتفاق می‌افتد که تنها بخشی از داده‌های آموزشی دارای برچسب (خروجی هدف) باشند، در حالی که بخش زیادی از داده‌ها بدون برچسب باقی مانده‌اند. به‌عبارت دیگر، سیگنال آموزشی ناقص است و بخشی از اطلاعات موردنیاز برای آموزش کامل مدل از دست رفته است.

یکی از کاربردهای خاص این رویکرد، Transduction نام دارد که در آن تمام نمونه‌های مسئله در زمان آموزش در دسترس هستند، اما تنها بخشی از اهداف (برچسب‌ها) مشخص شده‌اند.

این روش یادگیری، ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب را برای آموزش مدل استفاده می‌کند و نقطه‌ای بین یادگیری نظارت‌شده و یادگیری بدون نظارت قرار می‌گیرد. یادگیری نیمه نظارتی برای شرایطی که داده‌های برچسب‌دار کمیاب هستند اما داده‌های بدون برچسب به‌وفور در دسترس‌اند، بسیار کاربردی است.

دسته بندی بر اساس خروجی مورد نیاز

دسته بندی دیگری از وظایف یادگیری ماشین زمانی به وجود می آید که خروجی مطلوب یک سیستم یادگیری ماشینی را در نظر بگیریم:

• طبقه بندی: وقتی ورودی ها به دو یا چند کلاس تقسیم می شوند، یادگیرنده باید مدلی تولید کند که ورودی های دیده نشده را به یک یا چند (طبقه بندی چند برچسبی) از این کلاس ها اختصاص دهد. این معمولاً به روشی نظارت شده حل می شود. فیلتر کردن هرزنامه نمونه‌ای از طبقه‌بندی است، که در آن ورودی‌ها پیام‌های ایمیل (یا دیگر) و کلاس‌ها «هرزنامه» و «نه هرزنامه» هستند.
• رگرسیون: این روش نیز یک مشکل نظارت شده است، موردی که خروجی ها به جای گسسته پیوسته هستند.
• خوشه بندی: وقتی قرار است مجموعه ای از ورودی ها به گروه ها تقسیم شوند. برخلاف طبقه‌بندی، گروه‌ها از قبل شناخته نشده‌اند، و این امر معمولاً یک کار بدون نظارت است.

پاورپوینت خوشه بندی در داده کاوی

کلیک کنید

نمونه هایی از یادگیری ماشینی در واقعیت

یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما وجود دارد. در ادامه چند مثال برای نشان دادن کاربردهای متنوع آن آورده شده است

• یادگیری تحت نظارت
  • فیلتر کردن صندوق ورودی: فیلترهای اسپم از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل ایمیل ها و شناسایی هرزنامه ها بر اساس الگوهای گذشته استفاده می کنند. آنها از ایمیل هایی که شما به عنوان هرزنامه و نه هرزنامه علامت گذاری می کنید یاد می گیرند و با گذشت زمان دقیق تر می شوند.
  • توصیه خرید بعدی: پلتفرم‌های تجارت الکترونیک و سرویس‌های پخش از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تاریخچه خرید و عادات مشاهده شما استفاده می‌کنند. این کار به آن‌ها اجازه می‌دهد محصولاتی را توصیه کنند.
  • پاسخ هوشمند در ایمیل‌ها: یادگیری ماشین ویژگی‌هایی مانند «پاسخ هوشمند» در Gmail را تقویت می‌کند که بر اساس محتوای ایمیل، پاسخ‌های کوتاه را پیشنهاد می‌کند.
• یادگیری بدون نظارت
  • گروه بندی مشتریان: یادگیری ماشین می تواند داده های مشتری (سابقه خرید، جمعیت شناسی) را برای شناسایی بخش های مشتری با ویژگی های مشابه تجزیه و تحلیل کند. این کار به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا کمپین‌های بازاریابی و پیشنهادات محصول را متناسب کنند.
  • تشخیص ناهنجاری: مؤسسات مالی از یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای مخارج غیرمعمول در کارت اعتباری شما استفاده می کنند که به طور بالقوه نشان دهنده فعالیت کلاهبرداری است.
  • طبقه‌بندی تصویر در عکس‌ها: تشخیص چهره در عکس‌ها در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین که بر روی مقادیر زیادی داده برچسب‌گذاری شده آموزش دیده‌اند، ایجاد می‌شود.
• فراتر از دسته بندی ها
  • خودروهای خودران: این موارد بر یادگیری تقویتی تکیه دارند، نوعی از یادگیری ماشینی که در آن الگوریتم ها از طریق آزمون و خطا در یک محیط شبیه سازی شده یاد می گیرند.
  • تشخیص پزشکی: الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند تصاویر پزشکی (اشعه ایکس، ام آر آی) را برای شناسایی ناهنجاری ها تجزیه و تحلیل کنند و به پزشکان در تشخیص کمک کنند.

مزایا و چالش های یادگیری ماشینی

مزایای یادگیری ماشین

• افزایش بهره‌وری و اتوماسیون پیشرفته: یادگیری ماشین وظایف تکراری را خودکار کرده و منابع انسانی را برای انجام فعالیت‌های پیچیده‌تر آزاد می‌کند. همچنین با ساده‌سازی فرآیندها، کارایی و بهره‌وری را افزایش می‌دهد.
• ارائه بینش‌های مبتنی بر داده: ML می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کرده و الگوها و روندهایی را که ممکن است از چشم انسان پنهان بماند، شناسایی کند. این توانایی امکان تصمیم‌گیری دقیق‌تر و مبتنی بر داده‌های واقعی را فراهم می‌کند.
• شخصی‌سازی پیشرفته: با یادگیری ماشین، تجربه‌های کاربران در پلتفرم‌های مختلف به صورت شخصی‌سازی شده ارائه می‌شود. از سیستم‌های توصیه‌گر گرفته تا تبلیغات هدفمند، این فناوری محتوا و خدمات را با توجه به نیازهای فردی تنظیم می‌کند.
• اتوماسیون پیشرفته و رباتیک: یادگیری ماشین ربات‌ها و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده را با دقت و سازگاری بیشتری انجام دهند. این پیشرفت‌ها به ویژه در حوزه‌هایی مانند تولید و لجستیک تحولی بزرگ ایجاد کرده است.

چالش های یادگیری ماشین

• تعصب و بی‌عدالتی در داده‌ها: کیفیت عملکرد الگوریتم‌های ML به داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش می‌بینند وابسته است. داده‌های مغرضانه می‌توانند منجر به نتایج تبعیض‌آمیز شوند، بنابراین انتخاب دقیق داده‌ها و نظارت مستمر بر الگوریتم‌ها ضروری است.
• نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی: از آنجا که ML به داده‌ها وابسته است، نقض امنیتی ممکن است اطلاعات حساس را فاش کند. همچنین استفاده از داده‌های شخصی نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را افزایش می‌دهد که نیازمند اقدامات پیشگیرانه است.
• تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری: درک مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین دشوار است و توضیح فرآیند تصمیم‌گیری آن‌ها چالشی جدی محسوب می‌شود. این عدم شفافیت می‌تواند بر اعتماد و مسئولیت‌پذیری تأثیر بگذارد.
• جابجایی شغلی و تأثیر اتوماسیون: اتوماسیون ناشی از یادگیری ماشین ممکن است باعث از دست رفتن شغل در برخی صنایع شود. بنابراین بازآموزی و ارتقای مهارت نیروی کار برای مقابله با این چالش ضروری است.

نتیجه گیری

یادگیری ماشین فناوری قدرتمندی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح، یاد بگیرند و پیشرفت کنند. با شناخت وظایف و کاربردهای متنوع این فناوری، می‌توانیم بهتر درک کنیم که چگونه یادگیری ماشین در حال تغییر و تحول دنیای ماست. از مدیریت ایمیل‌ها گرفته تا تشخیص بیماری‌ها، این فناوری اثرات شگرفی بر جنبه‌های مختلف زندگی ما گذاشته است و همچنان آینده‌ای پرامید در پیش رو دارد.

تحقیق و پاورپوینت آماده در حوزه یادگیری ماشین

تحقیق و پاورپوینت آماده در حوزه یادگیری ماشین

کلیک کنید