دنیای نوین امروز بر پایه تکنولوژی، فناوری و علم استوار است. زمانی که به هر گوشه از دنیای خود نگاه می‌کنیم، ردپایی از علم و تکنولوژی را مشاهده خواهیم کرد. همان‌گونه که می‌دانید، هوش مصنوعی و ماشین‌ها دنیای ما را تغییر داده‌اند و تا حدی زندگی را برای انسان‌ها راحت‌تر کرده‌اند. در سالیان دور کسی حتی تصور آنکه بتواند به راحتی با دنیا ارتباط برقرار نماید و در کسری از ثانیه بتواند با فردی دیگر در آنسوی دنیا صحبت کند را نداشت. اما امروزه به لطف تکنولوژی و علم این امکان برای بسیاری از انسان‌ها فراهم شده است. ماشین‌ها در زندگی بشر نقش بسیار مهمی را ایفا می‌نمایند و نبود آن‌ها می‌تواند سبب تعویق امور شود. در این مقاله از وب سایت اس دیتا قصد داریم تا به بررسی یادگیری ماشین و تعریف جامعی از آن بپردازیم. بنابراین برای کسب اطلاعات بیشتر تا انتهای این مطلب با اس دیتا همراه باشید.
یادگیری ماشین (Machine Learning) از جمله زیر شاخه‌های هوش مصنوعی به شمار می‌آید که کاربرد بسیاری در صنایع مختلف دارد. در واقع یادگیری ماشین می‌توان به سیستم‌ها قابلیت خودکار یادگیری و پیشرفت را میدهند بدون آن که برنامه نویسی صریح یا منحصر به فردی برای آن انجام شود. ممکن است بپرسید چگونه؟!
می‌توان اشاره داشت که در این علم، به طراحی و ساخت ماشین‌هایی پرداخته می‌شود که بتوانند بیاموزند و تجارب را بکار ببرند. در علم بزرگ یادگیری ماشین، با استفاده از الگوریتم‌ها، ماشین‌هایی طراحی می‌شوند که با دادهها سر و کار دارند. یعنی بجای آن که برای انجام هر کار یک برنامه نویسی صورت بگیرد، داده‌های مورد نظر در اختیار یک الگوریتم عمومی قرار خواهد گرفت. در واقع الگوریتم عمومی توانایی ساخت منطق خود را خواهد داشت!
هدف از این کار توسعه و گسترش برنامه‌ها و نرم‌افزارهای کامپیوتری است که قابلیت دسترسی به دادهها را داشته باشد و بتواند از آن‌ها برای یادگیری خود استفاده کنند. اما یادگیری ماشین به این سادگی‌ها نیست! این یادگیری از موارد خاص که در زیر به آن‌ها می‌پردازیم، شروع می‌شود:
پس از آن که مواد ذکر شده در فوق را پیاده سازی کردیم و دادهها را در اختیار ماشین‌ها قرار دادیم، آن‌ها باید یک الگو از دادهها را ایجاد کنند تا بدین ترتیب بتوانند تصمیم‌گیری انجام دهند. بنا به عبارتی دیگر، هدف اصلی یادگیری ماشین این است که به کامپیوتر این اجازه را بدهیم که بدون دخالت و کمک انسان به طور اتوماتیک یادگیری داشته باشند و بتوانند اقدامات خود را بر مطابق با آن تنظیم نماید.
مجموعه داده‌هایی که در یادگیری ماشین در اختیار ماشین‌ها و سیستم‌ها قرار داده می‌شود، دارای سطرها و ستون‌هایی است. سطرها (که از آن‌ها با عنوان رکورد و نمونه داده نیز یاد می‌شود) نماینده نمونه دادهها هستند. همان‌گونه که در قسمت فوق اشاره داشته‌ایم الگوریتم‌های عمومی برای یادگیری ماشین‌ها وجود دارند که الگوی خاصی برای آن‌ها در نظر گرفته می‌شود. تمامی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس الگوی زیر عمل خواهند کرد:
زبانی که کامپیوتر می‌تواند آن را بفهمد یا درک کند (مجموعه‌ای از اجزای طبقه بندی کننده)
ارزشیابی شامل عملکرد هدف و سیستم نمره دهی خواهد بود.
سیستم طبقه‌بندی کننده با بالاترین حد امتیاز است.
یادگیری ماشین انواع و اقسام مختلفی دارد که در زیر به آن‌ها اشاره می‌کنیم:
1)یادگیری نظارت شده (یادگیری نظارتی)
یادگیری نظارت شده از طریق داده‌های برچسب گذاری شده انجام می‌شود. در این یادگیری پاسخ‌های صحیح از طریق دادهها در اختیار ماشین قرار داده می‌شود و به عبارتی پاسخ‌های صحیح بر روی دادهها برچسب گذاری خواهد شد. در یادگیری ماشین نظارتی می‌توان حروف، رنگ‌ها و .... را به ماشین یاد داد. به عنوان مثال اگر سه رنگ مختلف را از این طریق یادگیری به ماشین آموزش دهید، پس از مدتی قادر به تشخیص سه رنگ مورد نظر خواهد بود. هدف الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده این است که ماشین مورد نظر بتواند خروجی واقعی را با خروجی آموزش داده شده مورد مقایسه قرار دهد و بدین ترتیب مدل را متناسب با آن اصلاح کند. بنابراین یادگیری نظارت شده از الگوهایی برای پیش بینی ورودی های جدید استفاده خواهد کرد.
۲) یادگیری بدون نظارت
دومین نوع یادگیری ماشین، یادگیری بدون نظارت می‌باشد. این نوع یادگیری تفاوت‌هایی با یادگیری نظارت شده دارد. لازم به ذکر می‌باشد که در این نوع یادگیری، کامپیوتر مورد نظر بدون برچسب گذاری داده و یادگیری مربی، می‌تواند ارتباط بین دادهها را پیدا و الگوها را کشف نماید. در این نوع یادگیری ماشین‌ها توانایی خواندن و تشخیص عکس‌ها را خواهد داشت. به عنوان مثال شما می‌توانید تصویرهای متفاوتی را در اختیار رایانه قرار دهید و از کامپیوتر تفاوت میان تصویرها و ویژگی‌های آن‌ها را بخواهید. حتی در این نوع یادگیری، ماشین می‌تواند الگوی دسته بندی آن‌ها را نیز بیابد.
۳) یادگیری تقویتی
یکی دیگر از انواع یادگیری ماشین، یادگیری تقویتی است که بر پایه تشویق و تنبیه بنا گذاری شده است. تشویق برای رفتار خوب و مطلوب و درست و تنبیه برای رفتار نامطلوب! در واقع در این نوع یادگیری رایانه یک سری بازخوردها را از اعمالش می‌گیرد و با توجه به این بازخوردها می‌تواند مسائل و موضوعات مختلف را درک کند. در واقع به عبارتی دیگر؛ یادگیری ماشین به صورت تقویتی یک برنامه کامپیوتری است که با محیط پویا در تعامل بوده و باید آن را درک کند و به اهداف خاصی دست پیدا کند. با استفاده از یادگیری تقویتی، ماشین می‌آموزد که تصمیمات مشخصی را در محیطی که دائم در معرض آزمون و خطا است اتخاذ کند. این مدل از یادگیری ماشین در بازی‌های کامپیوتری به چشم می‌خورد و می‌توان در این محیط را در بازی‌ها درک کرد. بعلاوه قابل ذکر است که از یادگیری تقویتی در صنایع مختلف و اتوماسیون‌های صنعتی نیز استفاده می‌شود. روبات‌ها و بازوهای مکانیکی که کارهای صنعتی را به صورت خودکار انجام میدهند با این نوع از یادگیری ماشین می‌توانند عملکرد بهتری داشته باشند.
سخن پایانی:
یادگیری ماشین یکی از زیر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد که تکنیک‌های خاص خود را دارد. ماشین‌ها می‌توانند با استفاده از تکنیک‌ها، الگوهای موجود در اطلاعات پردازش شده یا دادهها را فرا بگیرند. برای کسب اطلاعات بیشتر به وب سایت اس دیتا مراجعه فرمایید.
