(اگر کمی راجع به هوش مصنوعی تحقیق کرده باشید، احتمالا اسم ماشین لرنینگ به گوش شما خورده است. امروزه هوش مصنوعی در حال وارد شدن به اکثر حوزه‌ها است و هر روزه، پروژه‌هایی را مشاهده می‌کنیم که با هوش مصنوعی پدید آمده‌اند و به صورت کاملا خودکار کار می‌کنند. 

اگر بخواهیم هوش مصنوعی را در یک جمله تعریف کنیم، می‌توانیم بگوییم که هوش مصنوعی ترکیبی از علوم مختلف در جهت هوشمند کردن ماشین‌ها است. یادگیری ماشین یا machine learning یکی از این علوم است و زیرمجموعه هوش مصنوعی محسوب می‌شود. در این مقاله از شرکت نرم افزاری وب نگاه با مفهوم ماشین لرنینگ، انواع مدل‌های ماشین لرنینگ و مسیر یادگیری آن آشنا خواهیم شد. در ادامه با ما همراه باشید.

 

[vc_row][vc_column][cz_button title=”سفارش طراحی اپلیکیشن اختصاصی” btn_position=”cz_btn_center” btn_effect=”cz_btn_zoom_in” id=”cz_62405″ link=”url:tel%3A%2009339017809″ sk_button=”border-radius:70px;padding-left:30px;padding-right:30px;font-size:22px;background-color:unset !important;background-image:linear-gradient(135deg,#1e73bb,#b40ed6);” sk_hover=”color:#ffffff;” icon=”fa fa-phone-square” cz_button=””][/vc_column][/vc_row]

 

ماشین لرنینگ چیست؟

اگر بخواهیم اصطلاح ماشین لرنینگ را به صورت خلاصه و به زبانی ساده توضیح دهیم، باید بگوییم یادگیری ماشین شامل علمی می‌شود که به ماشین‌ها این اجازه را می‌دهد تا از خودشان یاد بگیرند. این موضوع می‌تواند کمی گیج‌کننده باشد و سوالات متعددی در ذهن ما ایجاد کند. بگذارید یادگیری ماشین را طبق چیزی که تا به اینجا ذکر شد، در قالب یک مثال توضیح دهیم:

فرض کنید که یک شخص هر هفته برای خودش یک پیتزا درست می‌کند. قائدا وقتی که یک انسان این کار را انجام می‌دهد، طعم غذا بسته به شرایط مختلف مانند احساسات انسان، می‌تواند متفاوت باشد و گاهی کیفیت غذا پایین می‌آید؛ یا اینکه گاهی انسان می‌تواند از پختن پیتزا منصرف شود و از روی علاقه یا تنبلی، به سراغ غذای دیگری برود؛ اما اگر عملیات پختن پیتزا به صورت هفتگی را برای یک ماشین تعریف کنیم، به صورت مرتب و با کیفیتی بالاتر از انسان، می‌تواند این کار را انجام دهد؛ به این دلیل که یک ماشین درگیر احساسات نمی‌شود و برعکس انسان از روی تنبلی و علاقه سراغ کارهای دیگر نمی‌رود. این کار تنها با تعریف چند دستور برای ماشین امکان‌پذیر است:

• زمان درست کردن پیتزا
• نحوه درست کردن پیتزا
• زمان پایان درست کردن پیتزا و……….

همانطور که در قبل نیز اشاره شد، فرایند ماشین لرنینگ به این صورت است که ماشین‌ها پس از انجام هر کاری قادر هستند تا از خودشان یاد بگیرند و مدام کار خود را بهبود ببخشند؛ برای مثال در این مدل از ماشین لرنینگ، یک ماشین دستورالعمل و روش پختن پیتزا با استفاده از ابزارهای مختلف را یاد می‌گیرد و قادر است تا هر زمان که به او دستور داده شد، این کار را حتی بهتر از قبل انجام دهد.

تا به الان دریافتیم که یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها کمک می‌کند تا از خودشان یاد بگیرند و کار خود را بهبود ببخشند. شما می‌توانید برای ساخت یک ربات یا ماشین یادگیرنده، به یک شرکت برنامه نویسی مراجعه کنید یا خودتان شروع به یادگیری مباحث ماشین لرنینگ کنید. در ادامه به بررسی مثال‌هایی از یادگیری ماشین در زندگی روزمره می‌پردازیم.

مثال‌هایی از یادگیری ماشین در زندگی روزمره

باید گفت که زندگی شما مرتبا تحت تاثیر روش‌های ماشین لرنینگ است و شاید خودتان از این موضوع بی اطلاع باشید. شما هر روز با مثال‌هایی از ماشین لرنینگ در زندگی خود رو به رو هستید و آن‌ها می‌توانند تا حد زیادی روی تصمیم‌گیری ها و رفتار شما تاثیر بگذارند. موارد زیر، مثال‌هایی از ماشین لرنینگ در زندگی روزمره هستند:

• فروشگاه‌های آنلاین مانند دیجیکالا هر روزه با توجه به تاریخچه جستجوی محصولات شما، محصولات جدیدی را به شما پیشنهاد می‌کنند و با گذشت زمان، محصولات پیشنهادی به علاقه شما نزدیک‌تر می‌شوند.
• شبکه‌های اجتماعی مانند اینستاگرام و توییتر، هر روز پست‌هایی متناسب با علاقه و تاریخچه جستجوی شما، نمایش می‌دهند.
• زمانی که با گوشی هوشمند خود عکس می‌گیرید، چهره‌ها توسط گوشی شناخته می‌شوند. حتی برخی از گوشی‌های هوشمند این امکان را دارند که با تشخیص لبخند روی چهره، به صورت اتوماتیک عکس بگیرند.

موارد بالا برخی از رایج‌ترین مثال‌ها از ماشین لرنینگ در زندگی واقعی بودند. اگر اندکی فکر کنید، می‎توانید مثال‌های بسیار زیادی از این حوزه در زندگی روزمره خود پیدا کنید. در ادامه با تعریف انواع مدل‌های ماشین لرنینگ با ما همراه باشید.

تقسیم‌بندی مدل‌های ماشین لرنینگ 

به طور کلی می‌توانیم ماشین لرنینگ را به سه دسته تقسیم کنیم:

• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
• یادگیری با نظارت (Supervised Learning)

در ادامه به توضیح مختصری از هر کدام می‌پردازیم.

یادگیری تقویتی

همانطور که از اسم این مدل پیدا است، در یادگیری تقویتی، ماشین سعی می‌کند تا با یادگیری از یک عامل یا محیط، خود را تقویت کند. در این مدل اگر ماشین با موفقیت در تصمیم خود مواجه شود، پاداش می‌گیرد و در غیر این صورت جریمه می‌شود. 

یادگیری با نظارت

در یادگیری با نظارت، ماشین در روند یادگیری خود با یک ناظر همراه است و روی روی کار آن نظارت می‌شود؛ به طوری که از قبل مجموعه‌ای از داده‌ها و دستورات آماده به ماشین ارائه می‌شود و ماشین باید تصمیمات خود را در چارچوب آن دستورات اتخاذ کند.

یادگیری بدون نظارت

این حالت دقیقا برعکس مدل یادگیری با نظارت است. در این حالت ماشین نیاز به وجود ناظر ندارد و می‌تواند با استفاده از داده‌هایی که از پیرامون خود دریافت می‌کند، روابط بین آن‌ها را تشخیص دهد. برای مثال یک ماشین می‌تواند بر اساس داده‌هایی که دریافت و درک کرده، تفاوت بین سیب و خیار را تشخیص دهد و هر کدام را در دسته‌بندی مخصوص به خود قرار دهد. 

مسیر یادگیری ماشین لرنینگ

باید گفت که یک متخصص ماشین لرنینگ ملزم است تا روی حوزه‌های مختلفی از جمله علوم کامپیوتر مانند طراحی الگوریتم، مفاهیم علوم کامپیوتر و آمار و احتمال تسلط داشته باشند؛ اما یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون برای ورود به حوزه ماشین لرنینگ نقطه شروع بسیار خوبی است. زبان برنامه نویسی پایتون در عین سادگی، دارای کاربردهای مختلفی مانند طراحی اپلیکیشن موبایل، برنامه نویسی وب، هوش مصنوعی، بلاکچین و …. است و با یادگیری آن می‌توانید به راحتی به حوزه ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی وارد شوید.

سخن آخر

فقط توجه داشته باشید که ماشین لرنینگ را با موبایل لرنینگ اشتباه نگیریید. در این مقاله با مفهوم و انواع مدل‌های ماشین لرنینگ آشنا شدید. همانطور که گفته شد، امروزه هوش مصنوعی تمام زندگی انسان را در بر گرفته و در آینده می‌تواند شغل‌های زیادی را از بین ببرد. تنها راه نجات ما این است که شروع به مطالعه و تحقیق درباره این حوزه کنیم و تلاش کنیم تا آن را یاد بگیریم. هر روزه تقاضا برای استخدام افراد متخصص در هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ بالاتر می‌رود و شما می‌توانید با شروع به یادگیری این حوزه در طی چند سال، از امنیت شغلی مناسبی برخوردار باشید.