یادگیری ماشین؛ هر آنچه باید بدانید
همان‌طور که در مقاله هوش مصنوعی به موضوع یادگیری ماشین‌ها اشاره‌کرده بودیم؛ تصمیم گرفتیم در این مقاله بررسی کاملی نسبت به علمی که از آن به یادگیری ماشین نام‌برده می‌شود داشته باشیم و ببینیم یادگیری ماشین چیست؟ چگونه از آن استفاده می‌شود؟ و انواع حالت مختلف آن کدم‌اند؟
بنابراین در این مقاله همراه ایزی بیلد باشید تا اطلاعات جامع‌تری راجع به یادگیری ماشین ها به دست بیاورید.
یادگیری ماشین چیست؟
شاخه‌ای از علم گسترده هوش مصنوعی، متعلق به یادگیری ماشین machine learning است.
یادگیری ماشین‌ها بسیار به آنچه به‌عنوان یادگیری در انسان‌ها نسبت داده می‌شود شبیه است؛ به گونه ای که در این علم، ماشین‌ها با استفاده از الگوریتم‌های عمومی و تجربیات خودشان می‌توانند به فرآیند حل مسئله اقدام کنند و مسئله جدیدی که با آن روبرو می‌شوند را بدون داشتن الگوهای برنامه‌نویسی از پیش تعیین‌شده با درصد بالای احتمال موفقیت حل کنند.
در علم یادگیری ماشین ۳ الگوی کلی وجود دارد و تمام آنچه ماشین‌ها می‌توانند یاد بگیرند به کمک این سه الگوریتم امکان‌پذیر است؛ درواقع این الگوریتم‌ها نقش مغز انسان را در ماشین‌ها ایفا می‌کنند.
مثال‌هایی از یادگیری ماشین‌ها
همه ما به‌طور روزمره بارها و بارها از یادگیری ماشین‌ها استفاده کرده‌ایم بدون آنکه حتی شاید بدانیم که فرایندهای ساده و روزمره‌ای که برای انجام آن‌ها به ماشین‌ها نیاز داریم توسط یادگیری ماشین انجام می‌شود.
به‌عنوان‌مثال اگر صفحه قفل تلفن همراه شما توسط اسکنر تشخیص چهره باز می‌شود این تکنولوژی به‌نوعی بیانگر یادگیری ماشین می‌باشد و یا حتی تشخیص چهره در دوربین‌های عکاسی با کمک یادگیری ماشین‌ها امکان‌پذیر است.
برای مطرح کردن مثالی دیگر از یادگیری ماشین‌ها می‌توان به نرم‌افزاری که شرکت گوگل به‌تازگی آن را ارائه کرده است اشاره کرد. گوگل یک صفحه‌کلید مجازی به اسم جی بورد طراحی و ارائه کرده است که این نرم‌افزار قابلیت این را دارد که صداهای مختلف را به فایل متنی تبدیل کند؛ نکته قابل‌توجه و ویژگی متمایزکننده این نرم‌افزار در آن است که گفته می‌شود این نرم‌افزار می‌تواند خودش را با لحن صدا و لهجه فرد گوینده وقف دهد و به‌مرور کارایی آن برای کاربرانی که از آن استفاده می‌کنند بیشتر و بیشتر می‌شود.
مثالی دیگر از یادگیری ماشین‌ها در علم پزشکی وجود دارد.
بر هیچ‌کس پوشیده و پنهان نیست که خطاهای ناخواسته پزشکی سالانه جان هزاران انسان را گرفته است ازاین‌رو می‌توان به کمک یادگیری ماشین‌ها احتمال این خطاها را تا حد بسیار زیادی کاهش داد. امروزه از یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری در افراد استفاده می‌شود و این تشخیص توسط ماشین‌ها با درصد بسیار بالایی بدون خطا انجام می‌شود.
یادگیری ماشین چگونه اتفاق می‌افتاد؟
اگر بخواهیم به مثالی ساده از یادگیری ماشین بپردازیم می‌توانیم ماشین‌ها را به کودکان تشبیه کنیم. همان‌طور که کودکان برای به دست آوردن مهارت‌ها و تجربیات خودشان نیاز به آزمون‌وخطا دارند ماشین‌ها هم برای بهبود کارایی خود باید از تجربه استفاده کنند.
در این علم ماشین‌ها می‌توانند با استفاده از اطلاعاتی که از حل مسائل قبلی به دست آورده‌اند برای رویدادی جدید پاسخی متفاوت و جدید ارائه دهند.
انواع یادگیری ماشین کدم‌اند؟
الگوهای یادگیری ماشین همان‌طور که در بالا به آن اشاره شد به‌طورکلی در سه دسته کلی قرار دارند که در ادامه این مقاله هر یک از آن‌ها را باهم بررسی می‌کنیم:
۱ یادگیری نظارت‌شده
در بسیاری از روش های یادگیری ماشین‌ها از این رویکرد استفاده می‌شود. در این روش ماشین‌ها تلاش می‌کنند تا از داده‌های از پیش تعیین‌شده استفاده کنند و برای حل مسئله جدید با استفاده از اطلاعات قبلی راهکارهای تازه بیان کنند.
به بیان ریاضی می‌توان این نوع یادگیری را تابعی در نظر گرفت که در آن متغیر X وارد تابع Y می‌شود و نتیجه‌ای را به همراه می‌آورد.
مثالی عملی از این موضوع برای فهم بهتر شما استفاده از ابزارهایی برای ارسال ایمیل‌ها به هرزنامه‌ها و غیره هرزنامه‌ها هستند در این روش ایمیل‌ها طبق الگوریتم‌هایی که به ماشین‌ها داده می‌شود به‌صورت مستقل به مقاصد خاص خود ارسال می‌شوند.
مسائل مربوط به یادگیری ماشین به‌صورت نظارت‌شده در دودسته کلی به اسم دسته‌بندی و رگرسیون قرار داده می‌شود.
زمانی که داده‌های حاصل از عملکرد ماشین مربوط به متغیرهای پیوسته باشد یادگیری در حیطه دسته‌بندی انجام می‌شود و زمانی که داده‌های حاصل از فعالیت ماشین‌ها داده‌های گسسته باشند یادگیری در زیرگروه رگرسیون قرار می‌گیرد.
یادگیری نظارت‌نشده
یادگیری نظارت‌نشده مربوط به زمانی است که ماشین‌ها باید با مسائل روبرو خود بدون برنامه از پیش تعیین‌شده مواجه شوند.
به‌بیان‌دیگر در این نوع یادگیری، تنها داده‌های ورودی در اختیار ماشین‌ها قرار خواهد گرفت و هیچ الگوریتمی تحت عنوان خروجی از پیش تعیین‌شده در اختیار ماشین‌ها قرار نخواهدگرفت و آن‌ها باید خود بتوانند برای حل چالش‌های پیش رو از بهترین روش‌ها و مناسب‌ترین راه‌حل‌ها استفاده کنند.
یادگیری نظارت‌نشده به دو زیرگروه قوانین انجمنی و خوشه‌بندی تقسیم‌بندی می‌شوند که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:
قوانین انجمنی:
اگر بخواهیم این نوع از یادگیری را با مثال توضیح دهیم می‌توان مثال آن را در سایت‌های فروش آنلاین مانند دیجی کالا جست‌وجو کرد. در این نوع یادگیری زمانی که شخص خریدی را از سایت انجام می‌دهد با توجه به نوع محصولی که دریافت می‌کند پیشنهادهای مشابه ای از طرف سایت برای خرید محصولات مرتبط به دست او خواهد رسید که این همان به‌کارگیری قوانین انجمنی در یادگیری ماشین‌ها می‌باشد.
خوشه‌بندی:
این نوع از یادگیری را می‌توان حالت برعکس مثال بالا در نظر گرفت به این صورت که با استفاده از خوشه‌بندی می‌توان کاربرانی که به محصولات مشابه ای علاقه‌مند هستند را در یک زیرگروه قرارداد.
یادگیری تقویتی
از دید من یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین مسائل مربوط به یادگیری ماشین‌ها الگوی یادگیری تقویتی است.
در این الگو ماشین‌ها بر اساس قوانین پاداش و تنبیه می‌آموزند که چگونه می‌توانند برای حل مسئله پیش رو، بهترین راه‌حل را ارائه دهند.
مثالی از این نوع یادگیری در بازی‌های رایانه‌ای مشاهده می‌شود به این صورت که هرچقدر بازی‌های بیشتری با رایانه انجام دهید رایانه‌ها با توجه به اطلاعاتی که از بازی‌های قبلی به دست آورده اند تبدیل به رقبای سرسخت‌تری برای شما می‌شوند.
کلام پایانی
همان‌طور که در متن بالا به آن اشاره شد یادگیری ماشین‌ها بسیار در زندگی روزمره انسان‌ها کاربرد دارد. باوجوداینکه این علم نوپا تازه در مراحل اولیه تولد خود به سر میبرد و نسبت به سایر علوم سن و سال چندان زیادی ندارد؛ اما توانسته است سهم قابل‌توجهی از زندگی انسان‌ها را به خود اختصاص دهد؛ به‌گونه‌ای که ادامه زندگی انسان‌ها را تا حد زیادی وابسته به وجود خود کرده اند.
