ماشین لرنینگ چیست | کامل ترین مسیر یادگیری
ماشین لرنینگ چیست؟ یکی از تکنولوژیهای متحول کننده زندگی انسان در سالهای اخیر هوش مصنوعی است. این تکنولوژی شاخه های مختلفی دارد؛ یکی از این شاخه ها ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین است. این شاخه اساس هوش مصنوعی میباشد. تمامی پیشرفتهایی که در این علم صورت گرفته است، برپایه ماشین لرنینگ است. هدف یادگیری ماشین این است که با استفاده از الگوریتمها و تغذیه آنها با دادههای مختلف از فرآیند یادگیری ذهن انسان تقلید کند.
شکل زندگی انسان توسط یادگیری ماشین در آینده عوض خواهد شد. هر روز اخبار تازهای در این صنعت منتشر میشود. حتی امروز هم میتوان ردپای این علم نوین را در زندگی از گوشیهای هوشمند گرفته تا موتورهای جستجو و ماشینهای خودران مشاده کرد. مصرفکنندگان و توسعه دهندگان این تکنولوژ شرکتهایی مانند IBM، آمازون، مایکروسافت و تسلا هستند.
در ادامه مقاله قصد داریم درباره سازوکار، کاربردها و دیگر موارد درباره یادگیری ماشین صحبت کنیم.
ماشین لرنینگ چیست؟
اولین بار در دهه 1950 ماشین لرنینگ (machine learning) که مخفف آن ML است، توسط آرتور ساموئل مطرح شد. آرتور یکی از پیشگامان هوش مصنوعی است. با توجه به پیشرفتهایی که یادگیری ماشین در این چند دهه کرده است، ماشین لرنینگ به صورت زیر تعریف میشود:
ماشین لرنینگ یکی از زیرشاخه های AI و علم داده است. هدف آن این است که ماشینهایی را با تقلید رفتار هوشمند انسانی تولید کند. این ماشین در بر خورد با مسائل و موقعیتهای جدید، طبق تجربه و داده هایی که از پیش میداند، میتواند تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری کند.
عملکرد یادگیری ماشین به الگوریتم هایی که رفتار برنامه را طبق دادههای در دسترس و منطقهای ریاضی تعیین میکند، وابسته است. در حقیقت این تکنولوژی یک جایگزین برای برنامه نویسی های سنتی است. ماشین لرنینگ میتواند کامپیوترها را از نظر منطقی و آنالیز دادههای جدید تقویت و بهبود دهد.
علاوه بر تمامی این موارد، تمامی برنامه های ماشین لرنینگ میتوانند عملکرد خود را تصحیح و بهبود دهند. از این رو سریعتر و دقیقتر شده و تحلیل عمیقتری خواهند داشت. تمامی الگوریتم های یادگیری ماشین در تلاش هستند تا الگوهای ممکن را پیش بینی کنند. بدین ترتیب میتوانند اهداف را دنبال کنند.
یادگیری ماشین تنها میتواند آنالیزهای ساده، تکی و غیر همزمان را انجام دهد. برای اینکه فرآیند عملکرد آنها بهبود یابد، به نظارت انسانی نیاز دارد. تحقق این اهداف باید توسط شکل پیشرفته تر یادگیری ماشین یعنی یادگیری عمیق دنبال شود. یادگیری عمیق الگوریتم های شبیهسازی شده از شبکه عصبی انسان را به کار میگیرد.
اهمیت ML چیست؟
از آنجا که ماشین لرنینگ باعث میشود تا سازمانها کارهایشان را با بینشی از روند رفتار مشتری و الگوهای عملیاتی بدست آورند، اهمیت دارد. برای توسعه محصولات نیز میتوان از یادگیری ماشین استفاده کرد. علاوه بر این، ML میتواند از توعه محصولات جدید پشتیبانی کند. شرکتهای موفقی همچون فیسبوک، گوگل و اوبر از یادگیری ماشین استفاده کرده و بخش اصلی و مرکز عملیات خود را به ML سپردهاند.
یادگیری ماشین به یک حوزه رقابتی برای شرکت های و کسب و کارهای تبدیل شدهاست. این امر بسیار ارزشمند است. چرا که این تکنولوژی میتواند مسائلی را حل کند که ذهن انسان به تنهایی از حل آن عاجز است. از ماشینها میتوان در کارهایی استفاده کرد که نیاز به تونایی بالایی برای حل محاسبات دارند. ماشین لرنینگ میتواند شناسایی الگوها، روابط بین دادههای ورودی و خودکار سازی فرآیندهای معمول را آموزش ببیند. برای موفقیت در فرآیند یادگیری ماشین الگوریتمهایی که در آنها استفاده میشود، از اهمیت بالایی برخوردار است. الگوریتم ها مدلی ریاضی را طبق داده های نمونه میسازند. بدین ترتیب پیشبینی ها و تصمیمگیری ها بدون برنامه نویسی انجام میشود. این داده ها، داده های آموزشی نام دارد.
ماشین لرنینگ چگونه کار میکند؟
مراحل ساخت مدل یادگیری ماشین چیست؟ برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین باید 4 مرحله زیر را پشت سر گذاشت:
- انتخاب و آماده سازی مجموعه داده آموزشی
- انتخاب الگوریتم عمل کننده بر دادهها
- آموزش الگوریتم
- استفاده از مدل و بهبود آن
انتخاب و آماده سازی مجموعه داده آموزشی
تمامی ماشین لرنینگها برای اینکه بتوانند پارامترهای مدلهای خود را تنظیم کنند، نیاز به دادههای ابتدایی دارند. بهطوریکه، نماینده دادههایی است که در ادامه باید با آنها کار کنند. این دادهها به دو نوع برچسبگذاری شده یا بدون برچسب به ماشین داده میشود.
دادههای برچسبگذاری شده طبقه بندی شده و اطلاعات متمایز کننده از پیش تعیین شده میباشند. این دادهها به دو دسته آموزی برای آموزش مدل و آزمایشی برای ارزیابی اولیه هستند. در صورتی که تغذیه اولیه مدل ماشین لرنینگ با داده بدون برچسبگذاری اتفاق بیفتد، استخراج ویژگیها و دسته بندی آنها توسط خود مدل یادگیری اتفاق میافتد.
انتخاب الگوریتم عمل کنند بر دادهها
برای توسعه ماشین لرنینگ از الگوریتمهای مختلفی استفاده میشود. الگوریتم های یادگیری ماشین متنوع هستند اما مهمترین آنها عبارتند از:
- شبکه عصبی مصنوعی
- رگرسیون خطی
- رگرسیون منطقی
- طبقه بندی
- قوانین تلازمی
- خوشه بندی
- درخت تصمیم
- جنگل تصادفی
در هر برنامه ماشین لرنینگ از یک یا چند الگوریتم های بالا استفاده میشود. برای انتخاب الگوریتم باید مواردی همچون نوع دادهها مانند برچسبگذاری شده یا نشده، مقدار و حجم آنها و ماهیت مساله را باید در نظر بگیرید.
آموزش الگوریتم
این مرحله شامل تغذیه الگوریتم توسط دادههای آموزشی و استخراج تدریجی نتایج مورد انتظار است. این پروسه شامل تغییر تدریجی پارامترها است. هدف آن این است که دقت و سرعت عملکرد مدل را هرچه بیشتر افزایش دهد. از آنجا که این مرحله شامل فرآیندهای تکراری است، باید از روشهای مختلف بهینهسازی عملکرد الگوریتمها استفاده کرد. روشهای بهینهسازی بدون دخالیت انسان انجام میشوند.
استفاده از مدل و بهبود آن
در آخر باید تغذیه الگوریتم را با دادههای جدید و آزمایشی انجام دهیم. در این پروسه عملکرد مدل بهبود و افزایش مییابد. ابتدا دادههای جدید با سرعت کم به ماشین داده میشود. طبق کاربرد یادگیری ماشین و ماهیت مساله که برای آن طراحی شده، متفاوت خواهد بود.
انواع ماشین لرنینگ
مهمترین معیاری که برای دسته بندی یادگیری ماشین لرنینگ وجود دارد، آموزش یا ترینینگ آن ماشین است. بر این اساس 4 نوع ماشین لرنینگ وجود دارد که عبارتند از:
- یادگیری ماشینی نظارت شده
- یادگیری بدون نظارت
- یادگیری نیمه نظارتی
- یادگیری تقویتی
درباره یادگیری ماشینی نظارت شده
نوع آموزشی که یادگیری ماشینی نظارت شده انجام میدهد، مانند رابطه بین معلم و دانشآموز است. الگوریتم ماشین لرنینگ برای نظارت بر عملکرد صحیح الگوریتم و طبقهبندی دادهها به نیروی انسانی نیاز دارد. دادههایی که در این روش مورد نیاز میباشند، جزو دادههای برچسبگذاری شده هستند. این یادگیری از دو نوع الگوریتم طبقه بندی و رگرسیون استفاده میکند.
درباره یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت به دادههای برچسبگذاری شده نیازی ندارد. کار طبقهبندی دادهها را خودش انجام میدهد. یک مدلی که به این روش توسعه یافتهاست، از الگوها، ویژگیها و ساختارهای پنهان مشترک برای طبقهبندی دادهها استفاده میکند. از این رو این ماشین احتیاجی به هیچ نمونه داده ای ندارد. این یادگیری از الگوریتمهای خوشهبندی و قوانین تلازمی استفاده میکنند.
درباره یادگیری نیمه نظارتی
یادگیری نیمه نظارتی ترکیبی است از روشهای یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارتی. هدف آن این است که نقاط ضعف دو یادگیری قبلی را برطرف کند. در این روش میتواند از هر دو نوع داده برچسبگذاری شده و بدون برچسب استفاده کرد. برخی از مثالها از این نوع یادگیری شامل طبقه بندی محتوای وب، تجزیه و تحلیل گفتار در دستیارهای مجازی و طبقه بندی اسناد متنی است.
درباره یادگیری تقویتی
ماشین لرنینگی که با روش یادگیری تقویتی توسعه یافته است، طبق بازخوردهایی کار میکند که از دادههای بدون برچسب جدید دریافت شده است. بازخوردها به دو دسته مثبت و منفی هستند. ماشین مورد نظر با استفاده از این روش، نتایج حاصل از اعمالی که قبلا انجام دادهاست را مشاهده کرده و یاد میگیرد. به دلیل اینکه این ماشین به تجربههای خودش محدود است سرعتش کند است. اما عمق و دقت نتایج به دست آمده توسط یادگیری تقویتی نسبت به روشهای دیگر بیشتر است.
کاربردهای یادگیری ماشین چیست؟
در سالهای اخیر، تکنولوژیهای مختلفی به وجود آمده که از ماشین لرنینگ استفاده میکنند. این تکنولوژیها ممکن است در کارهای روزمره بسیار کاربردی باشد. مهمترین آنها عبارتند از:
- ماشینهای خودران: این نوع ماشینها توسط شرکتهای تسلا و Waymo تولید میشود. این تکنولوژی برای تشخیص موانع، علائم رانندگی و غیره از یادگیری ماشین استفاده میکند.
- امنیت سایبری: وب سایتهایی وجود دارند که با تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین میتوانند ورودهای مشکوک، تهدیدهای داخلی، APT یا حملات Zero-day را تشخیص دهند.
- دستیارهای هوشمند: سیری و الکسا و دستیار گوگل، برخی از شناختهشدهترین مواردی هستند که به عنوان دستیارهای هوشمند شناخته میشوند. از الگوریتمهای ماشین لرنینگ برای دستورهای گفتار و جستجو در این تکنولوژی استفاده میشود.
- پیشنهادهای شبکه اجتماعی: برخی از شبکههای اجتماعی مانند اینستاگرام، یوتیوب، آمازون، نتفلیکی برای اینکه توجه کاربران خود را جلب کنند، از یادگیری ماشین برای یافتن علاقهمندی آنها استفاده کرده و آنها را به عنوان پیشنهاد نشان میدهند.
- تشخیص هویت: دوربینهای مدار بسته و سایر نهادهای امنیتی و تکنولوژیهای مرتبط در این حوزه، یادگیری ماشین برای تشخیص چهره و هویت، ویژگیهای بیومتریک، شمارش و غیره بکار میگیرد.
- اپلیکیشن نقشه (گوگل مپ): گوگل استریت ویو، ویز و اپلیکیشنهای تاکسی مانند اسنپ یادگیری ماشین را برای بررسی وضعیت جادهها به کار میگیرند.
- آموزش: در اتوماسیون امور آموزشی، ارزیابی وضعیت فراگیران، دسته بندی رفتاری آنها و شخصی سازی آموزش گسترده از ماشین لرنینگ استفاده میشود.
- پزشکی: گجتهای مراقبت بهداشتی، با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین دادههایی که از حسگرهای خود دریافت کردند را مدل سازی کرده و طبق آنها گزارش میدهند.
کاربرد ماشین لرنینگ در مواردی همچون اقتصاد، نرم افزار ترجه، داروسازی، خرده فروشی، بلاک چین و صنعت گردشگری نیز استفاده میشود.
تفاوت داده کاوی و یادگیری ماشین چیست؟
در سال 1930 داده کاوی معرفی شد. هدف آن این بود که اطلاعات مفید و پنهان شده را از میان حجم عظیمی از دادهها بیابد. همانطور که قبلا اشاره کردیم، یادگیری ماشین در سال 1950 معرفی شد. این تکنولوژی مدل استخراجی از دادههای آموزشی را بر روی دادههای جدید به کار میگیرد. نقطه اشتراک هر دوی آنها این است که دادههای مفید را پیدا کنند. اما مسولیت، مبدا، پیادهسازی، ماهیت، موارد کاربرد و تکنیکهایی که به کار میبرند، متفاوت است.
داده کاوی سعی میکند که استخراج قوانین و روابط معنا دار از روی دادهها را انجام دهد. از طرفی ماشین لرنینگ سعی دارد تا به کامپیوتر قوانین استخراج را آموزش دهد. در زمانی که داریم از تکنیکهای داده کاوی استفاده میکنیم، میتوانیم مدلمان را توسعه دهیم. مهمترین تفاوتی که داده کاوی و ماشین لرنینگ دارند این است که داده کاوی نمیتواند اطلاعات را بدون دخالت انسانی استخراج کند. اما یادگیری ماشین تا مرجله انتخاب و به کارگیری الگوریتم از انسان استفاده میکند. بعد از آن از نتایج بدست آمده در نتایج خود استفاده میکند. نتایجی که توسط یادگیری ماشین بدست آمده نسبت به داده کاوی دقت بالاتری دارد.
یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما
ممکن است از خود سوال بپرسید که یادگیری ماشین در چه بخشی از زندگی ما حضور دارد؟ آیا این تکنولوژی میتواند در زندگی روزمره تمامی انسانها باشد؟ زندگی روزمره و عادی تمامی انسانها تحت تاثیر یادگیری ماشین است. برخی از مواردی که یادگیری ماشین در آن قرار دارند عبارتند از:
- گوشی های هوشمند: این گوشیها میتوانند چهره شما را تشخیص داده و زمان عکس گرفتن چهره افراد را شناسایی کنند.
- شبکه های اجتماعی: اینستاگرام، فیس بوک و شبکه های اجتماعی دیگر میتواند طبق علاقه و سلیقه شما تبلیغات را نشان دهد.
- سایت: آمازون، دیجی کالا و سایتهای فروشگاهی دیگر میتوانند طبق تاریخچه جستجو محصولات جالبی را به شما پیشنهاد دهند.
- تشخیص: برخی از بانکها برای اینکه بتوانند برخی از معاملات تقلبی را به صورت بی درنگ تشخیص دهند، از یادگیری ماشین استفاده میکنند.
تفاوت اتوماسیون سازی با یادگیری ماشین
برخی به اشتباه فکر میکنند که یادگیری ماشین اسمی دیگر برای اتوماسیون سازی است. اما این تفکر اشتباه میباشد. این دو شاخه باهم تفاوت های بسیار دارند. اکثر اتوماسیون های بر پایه قانون هستند. بدین معنی که برخی کارها با الگویی که از قبل تعریف شده انجام میشود. این در حالی است که در یادگیری ماشین، ماشینها از کارهایی که قبلا انجام دادند، چیزهای جدید یاد میگیرند. بدین ترتیب ماشینها میتوانند تصمیمات جدید گرفته و عملکرد خود را تغییر دهند.
برای اینکه بتوانید درک درستی از تفاوت اتوماسیون و یادگیری ماشین داشته باشید، یک مثال میزنیم. سرویس ایمیل را در نظر بگیرید. زمانیکه ایمیلها به صورت خودکار ارساب میشوند، از اتوماسیون استفاده میکند. اما زمانی که بر روی آن فیلتر تشخیص اسپم میگذاریم، یعنی از ماشین لرنینگ استفاده کردهایم.
نقشه راه ماشین لرنینگ
برای اینکه بتوانید به یک متخصص ماشین لرنینگ تبدیل شوید، باید مهارتهای بسیاری را یاد بگیرید. از علوم کامپیوتر گرفته تا ریاضی، آما و احتمال. این حوزه چالش های مخصوص به خود را دارد. چنانچه بدون داشتن علاقه وارید این حوزه شوید، وسط راه خسته خواهید شد. ما نمیتوانیم تمام مواردی که برای تبدیل شدن به متخصص یادگیری ماشین لازم دارید را در اینجا آموزش دهیم. اما میتوانیم مسیر راه را به علاقهمندان این حوزه معرفی کنیم. مسیر یادگیری ماشین لرنینگ به شرح زیر است:
- یاد گرفتن تئوری یادگیری ماشین و الگوریتمهای آن
- داشتن درک مناسب بر روی علوم کامپیوتر
- داشتن درک کافی بر روی مباحث آمار و احتمالات
- یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون یا R یا هر دو
- آشنایی با big data
- شروع به مطالعه درباره یادگیری عمیق
شغل های حوزه یادگیری ماشین
در حوزه ماشین لرنینگ شغل های مختلفی وجود دارد. پرکاربردترین آنها عبارتند از:
- مهندس یادگیری ماشین
- دانشمند رباتیک
- مهندسی یادگیری عمیق
- دانشمند داده
- متخصص بینایی ماشین
مزایا و معایب ML
ماشین لرنینگ میتواند در مسائل بسیاری همچون پیشبینی رفتار مشتری، ایجاد سیستم های ماشین خودران و غیره استفاده شود. برای صحبت درباره مزایای این سیستم میتوان مثالها را به صورت دقیقتری بررسی کرد. به عنوان مثال، یادگیری ماشین در سازمان به رئیس آن کمک میکن تا مشتریان را در سطحی عمیق و طبق رفتارهای آنها درک کند. سپس رفتارهای مشتریان را جمعآوری کرده و الگوریتم های ماشین لرنینگ با استفاده از این اطلاعات میتوانند در توسعه محصوب و بازاریابی طبق تقاضای مشتری به سازمان کمک کنند.
مثالهای بسیاری وجود دارد که میتوان کاربرد ML را بیان کرد. برای مثال، در شرکت اوبر ماشین لرنینگ به بررسی راننده خودرو و سرنشینان آن کمک میکند. شرکت گوگل برای اینکه تبلیغات خاصی را در جستجوی گوگل نمایش دهد، از یادگیری ماشین استفاده میکند.
ماشین لرنینگ معایبی دارد که عبارتند از:
- سیستم ماشین لرنینگ هزینه بر است. این ماشینها توسط دانشمندان داده ایجاد میشوند. حقوق این افراد بسیار بالا است. علاوه بر این، این نوع سیستمها زیرساخت نرم افزاری نیاز دارند که گران است.
- یک مساله دیگر که در یادگیری است، بایاس میباشد. الگوریتمها روی مجموعه داده مساله آموزش داده میشوند. ممکن است بخشی از آن بررسی نشود یا خطا داشته باشد. بدین ترتیب الگوریتم ها مدل نادرستی میسازند. که در بهترین حالت رد میشود و در بدترین حالت نتایج جبران ناپذیر خواهد داشت. اگر در کسب و کار از این مدلهای اجرای استفاده کنید که بایاس هستند، مشکلات قانونی پیش خواهد آمد. در نهایت به اعتبار شما خدشه وارد خواهد شد.
با این وجود و به طور کلی، با روی کار آمدن هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ، زندگی روزمره انسانها بسیار راحت شده است.
دیدگاهتان را بنویسید