مقدمه

دنیای علم و تکنولوژی روزبه‌روز در حال تکامل است و هرروزه شاهد حضور شگفتی‌های زیادی در این دنیا هستیم. یکی از مباحثی که در چند سال گذشته به نقل مباحث علمی مبدل شده است و کاربردهای بسیار زیادی در صنایع گوناگون پیداکرده، بحث Machine Learning یا Data Science است. در این علم، به مباحثی پرداخت می‌شود که در آن سیستم‌ها نیز به‌مانند انسان‌ها، تحت شرایط به خصوصی قدرت یادگیری خواهند داشت.

Machine Learning یا Data Science چیست؟

یادگیری ماشین یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی یا AI است که به سیستم‌ها توانایی یادگیری و بهبود خودکار آن‌ها از طریق تجربه بدون برنامه‌ریزی صریح و مشخص می‌دهد. علم یادگیری ماشین بر توسعه برنامه‌های کامپیوتری متمرکز است که می‌توانند به داده‌ها و اطلاعات مختلفی دسترسی داشته باشند و از آن‌ها برای یادگیری خودشان استفاده کنند.

فرایند یادگیری با مشاهده یا داده‌هایی نظیر مثال‌ها، تجربه‌های مستقیم و یا آموزش آغاز می‌شود تا در این داده‌ها به دنبال الگوهای مشخص گشته و بر اساس این مثال‌هایی که ارائه کرده‌ایم، در آینده تصمیمان بهتری را اتخاذ کنیم. هدف نهایی در علم یادگیری ماشین این است که کامپیوترها به‌طور خودکار و بدون دخالت و یا کمک انسان‌ها، آموزش ببیند، یاد بگیرند و بر اساس آن تصمیمات مهمی را تنظیم کنند.

یادگیری ماشین به بحث تجزیه‌وتحلیل داده‌ها توسط سیستم‌ها می‌پردازد.

آشنایی با روش‌های مختلف یادگیری ماشین

همان‌طور که تا بدین جا نیز به‌خوبی متوجه شدید، منظور از Machine Learning یا Data Science آن است که به کمک انتقال داده‌های مختلف به سیستم‌های کامپیوتری و رایانه‌ها، به آن‌ها آموزش داده شود تا رفته‌رفته این سیستم‌ها قدرت تصمیم‌گیری پیدا کنند؛ اما باید بدانید که روش‌های یادگیری ماشین می‌تواند با یکدیگر متفاوت باشد، از مهم‌ترین این روش‌ها می‌توان به گزینه‌های زیر اشاره کرد.

  • یادگیری ماشین تحت نظارت

الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحت نظارت می‌توانند با استفاده از مثال‌های برچسب‌گذاری شده و آنچه درگذشته یاد گرفته‌اند، برای پیش‌بینی رخدادهای آینده، روی داده‌های جدید اعمال کند. در این روش، مرحله اول تجزیه‌وتحلیل بر روی مجموعه داده‌های آموزشی شناخته‌شده، خواهد بود. سپس با کمک کامپیوتر به یک الگوریتم با تابع استنباط شده برای پیش‌بینی مقادیر خروجی، دست پیدا می‌کنیم.

این سیستم می‌تواند بعد از یادگیری، اهدافی را برای هر ورودی جدید مشخص کند و آینده آن را به شما بازگو کند. از سوی دیگری این الگوریتم یادگیری می‌تواند خروجی خود را با خروجی صحیح و موردنظر شما مقایسه کرده و خطاها را ردیابی کند تا مدل خودش را مطابق با آن، اصلاح کند.

روش‌های مختلفی برای یادگیری ماشین‌ها وجود دارد.

  • یادگیری بدون نظارت

در مقابل روش قبل، الگوریتم یادگیری ماشین یا Machine Learning یا Data Science بدون نظارت زمانی استفاده می‌شود که اطلاعات مورداستفاده برای آموزش کامپیوترها نه طبقه‌بندی‌شده و نه برچسب‌گذاری شده باشد.

یادگیری بدون نظارت به این مسئله می‌پردازد که چگونه سیستم‌ها می‌توانند تابعی را برای توصیف یک ساختار پنهان از داده‌های بدون برچسب، به دست بیاورند. این سیستم خروجی درستی را پیدا نمی‌کند؛ اما داده‌ها را کاوش کرده و می‌تواند استنتاج‌هایی را از مجموعه داده برای توصیف ساختاری‌هایی که در این داده‌های بدون برچسب پنهان‌شده است را استخراج کند.

  • یادگیری نیمه نظارت‌شده

الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیمه نظارت‌شده جایی بین الگوریتم‌های نظارت‌شده و بدون نظارت قرار دارند؛ زیرا داده‌هایی که برای Machine Learning یا Data Science استفاده می‌شود، هم داده‌های برچسب‌گذاری شده هستند و هم داده‌هایی که برچسب ندارند؛ اما به‌صورت معمول تعداد داده‌های برچسب‌گذاری شده کمتر از داده‌های برچسب‌گذاری نشده خواهد بود. به‌صورت معمول سیستم‌هایی که از این روش استفاده می‌کنند، می‌توانند دقت یادگیری را به میزان قابل‌توجهی افزایش دهند.

  • یادگیری تقویت‌شده

الگوریتم‌های یادگیری ماشین تقویت‌شده یکی دیگر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که با ایجاد کنش‌ها، کشف‌ها، خطاها و یا پاداش‌ها با محیط خود در تعامل هستند. این روش به ماشین‌ها و نرم‌افزارها این اجازه را می‌دهد تا به‌صورت خودکار رفتار ایدئال را در یک زمینه خاص تعیین کرده و عملکرد آن را به حداکثر برسانند.

امروزه از علم یادگیری ماشین در صنایع مختلفی استفاده می‌کنند.

از یادگیری ماشین یا Machine Learning یا Data Science در چه مکان‌هایی استفاده می‌کنند؟

حال که به‌صورت کامل با مفهوم یادگیری ماشین و روش‌های آن آشنا شده‌اید، شاید شما هم بخواهید بدانید که از این علم در چه مکان‌هایی استفاده می‌کنند. در دنیایی که اطلاعات روزبه‌روز در حال تکامل و بیشتر شدن است، آشنایی با علم یادگیری ماشین و استفاده از آن می‌تواند به کسب‌وکارهای بسیار زیادی کمک کند. ما در این قسمت مثال‌هایی از موارد استفاده از یادگیری ماشین در دنیای واقعی را به شما معرفی خواهیم کرد.

  • ماشین‌های تشخیص گفتار

ماشین‌های تشخیص گفتار که به‌عنوان تشخیص خودکار گفتار یا ASR، تشخیص گفتار کامپیوتری یا گفتار به متن نیز شناخته می‌شوند، قابلیتی است که از پردازش زبان طبیعی برای پردازش گفتار انسان در قالب نوشتاری استفاده می‌کند. بسیاری از دستگاه‌های تلفن برای انجام جستجوی صوتی از سیستم تشخیص گفتار برای اهداف مختلف مانند تایپ یک نوشته، دسترسی به برنامه‌های مختلف و … استفاده می‌کنند.

  • سیستم خدمات مشتریان

یکی از مهم‌ترین موارداستفاده از Machine Learning یا Data Science در بحث سیستم خدمات مشتریان و تعامل هرچه بهتر با آن‌ها خودش را نشان می‌دهد. چت ربات‌های آنلاین درزمانی‌که مشتری وارد سایت می‌شود، می‌تواند به او در داشتن تجربه‌ای بهتر از حضور در سایت، کمک کند. آن‌ها به سؤالات متداول مشتریان در خصوص موضوعات مختلفی پاسخ می‌دهند، ممکن است دست به مشاوره شخصی بزنند و یا برای فروش محصولات بیشتر، پیشنهادهای مختلفی را در اختیار کاربران قرار دهند.

به کمک یادگیری ماشین می‌توان تصاویر بصری را تجزیه‌وتحلیل کرد.

  • دید کامپیوتری یا Computer Vision

این فناوری هوش مصنوعی رایانه‌ها و کامپیوترها را قادر می‌سازد تا اطلاعات معنی‌داری را از تصاویر دیجیتال، ویدئوها و سایر ورودی‌های بصری به دست آورده و بر اساس آن ورودی‌ها اقدام کنند. امروزه از این روش یادگیری ماشین برای برچسب‌گذاری عکس‌های در شبکه‌های مجازی، تصویربرداری رادیولوژی، سیستم‌های مراقبت پزشکی و خودروهای خود ران استفاده می‌شود.

  • موتورهای توصیه

یکی دیگر از موارد کاربرد Machine Learning یا Data Science، استفاده از آن‌ها در موتورهای توصیه است. این موتورها با استفاده از داده‌های رفتاری در زمان‌های گذشته، می‌توانند به کشف رویدادهایی برای ارائه بهتر خدمات و پیشنهادهای مناسب‌تر به مشتریان بپردازند. این روش یکی از بهترین راه‌ها برای ارائه توصیه‌های مرتبط با خرید مشتریان در فروشگاه‌های آنلاین خواهد بود.

نتیجه‌گیری

علم یادگیری ماشین یا Machine Learning یا Data Science یکی از شاخه‌های علم هوش مصنوعی بوده که در آن با استفاده از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، سعی بر این دارند تا به کامپیوترها، آموزش دهند. این علم بر این ایده استوار است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین دخالت انسان، تصمیم‌گیری کنند. ما در این مقاله در خصوص علم یادگیری ماشین اطلاعات کاملی را در اختیار شما قرار داده و مثال‌های مهمی از حضور این علم در کسب‌وکارها به شما معرفی کردیم.