همه چیز درباره یادگیری ماشین و ویژگی های آن

در این مقاله قصد داریم همه چیز در مورد یادگیری ماشین را برای شما عزیزان مطرح کنیم. لطفا در ادامه با ما همراه باشید.

یادگیری ماشین کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستمها امکان یادگیری و پیشرفت خودکار از تجربه را، بدون برنامه ریزی صریح فراهم می کند. یادگیری ماشین بر اساس توسعه برنامه های رایانه ای است که می توانند به داده ها دسترسی پیدا کرده و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

فرایند یادگیری با مشاهدات یا داده ها مانند مثال ها، تجربه مستقیم یا دستورالعمل ها شروع می شود تا به دنبال الگوهایی در داده ها و تصمیم گیری های بهتری در آینده بر اساس مثالهایی که ارائه می دهیم باشد. هدف اصلی این است که کامپیوترها بدون دخالت یا کمک انسان یاد بگیرند و اقدامات خود را مطابق با آن تنظیم کنند.

برخی از روشهای یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشینی اغلب به عنوان سرپرست یا بدون نظارت طبقه بندی می شوند.

الگوریتم های یادگیری ماشین نظارت شده می توانند آنچه را که در گذشته آموخته اند، با استفاده از نمونه های برچسب زده شده، برای پیش بینی وقایع آینده از داده های جدید استفاده کنند. با شروع از تجزیه و تحلیل مجموعه داده های آموزشی شناخته شده، الگوریتم یادگیری یک عملکرد استنباطی تولید می کند تا در مورد مقادیر خروجی، نتیجه را پیش بینی کند. این سیستم قادر به ارائه اهداف برای هر ورودی جدید پس از آموزش می باشد. الگوریتم یادگیری همچنین می تواند خروجی آن را با خروجی صحیح و در نظر گرفته شده مقایسه کند و خطاهایی را پیدا کند تا بر اساس آن ها، این مدل اصلاح شود.

در مقابل، الگوریتم های یادگیری ماشین بدون نظارت وقتی استفاده می شوند که اطلاعاتی که برای آموزش استفاده می شود، طبقه بندی و برچسب زده نمی شوند. یادگیری بدون نظارت مطالعه می کند که چگونه سیستم ها می توانند یک عملکرد را برای توصیف ساختار پنهان از داده های بدون برچسب استنباط کنند. سیستم خروجی مناسب را مشخص نمی کند، اما داده ها را کاوش می کند و می تواند برای توصیف ساختارهای پنهان از داده های بدون برچسب از داده ها استفاده کند.

الگوریتم های یادگیری نیمه تحت نظارت دستگاه در بین یادگیری نظارت شده و نظارت نشده قرار دارند، زیرا آنها از هر دو داده دارای برچسب و بدون برچسب برای آموزش استفاده می کنند، به طور معمول مقدار کمی از داده های دارای برچسب و مقدار زیادی از داده های بدون برچسب. سیستم هایی که از این روش استفاده می کنند، می توانند دقت یادگیری را به میزان قابل توجهی بهبود بخشند. معمولاً، یادگیری نیمه نظارت وقتی انتخاب می شود که داده های دارای برچسب به دست آمده نیاز به منابع ماهر و مرتبط دارند تا بتوانند آن را آموزش دهند یا از آن یاد بگیرند. در غیر این صورت، دستیابی به داده های دارای مارک معمولاً نیازی به منابع اضافی ندارد.

الگوریتم های یادگیری ماشین تقویت کننده یک روش یادگیری است که با تولید اقدامات با محیط خود در تعامل است و خطاها یا پاداش ها را کشف می کند. جستجوی آزمایش و خطا و پاداش تأخیر مهمترین ویژگیهای یادگیری تقویتی هستند. این روش به ماشین ها و نمایندگان نرم افزار اجازه می دهد تا به طور خودکار رفتار ایده آل را در یک زمینه خاص به منظور به حداکثر رساندن عملکرد خود تعیین کنند. بازخورد پاداش ساده برای عامل لازم است که یاد بگیرد کدام عمل بهتر است. این به عنوان سیگنال تقویت شناخته شده است.

یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل مقادیر انبوه داده ها را امکان پذیر می کند. اگرچه به منظور شناسایی فرصت های سودآور یا خطرات خطرناک، معمولاً نتایج سریع تر و دقیق تری ارائه می کند، اما ممکن است برای آموزش صحیح آن به زمان و منابع اضافی نیز نیاز داشته باشد. تلفیق یادگیری ماشین با هوش مصنوعی و فن آوری های شناختی می تواند در پردازش حجم زیادی از اطلاعات موثرتر باشد.

تکامل یادگیری ماشین

به دلیل فناوریهای جدید محاسباتی، یادگیری ماشین امروز مانند یادگیری ماشین گذشته نیست. این شناخت از الگو و این نظریه متولد شد كه رایانه ها می توانند بدون برنامه ریزی، انجام کار های خاص را یاد بگیرند. محققان علاقمند به هوش مصنوعی می خواستند ببینند رایانه ها می توانند از داده ها درس بگیرند یا خیر. جنبه تکراری یادگیری ماشینی مهم است زیرا مدل ها در معرض داده های جدید قرار می گیرند، آنها قادر به سازگاری مستقل هستند. آنها از محاسبات قبلی یاد می گیرند که تصمیمات و نتایج قابل اعتماد و قابل تکرار بگیرند. این یک علم جدید نیست، بلکه نوعی انگیزه تازه است.

در حالی که بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین مدت طولانی است که وجود دارد، توانایی اعمال خودکار محاسبات پیچیده ریاضی بر روی داده های بزرگ، پس از بارها و بارها انجام این کار، سریعتر از قبل شدند که این یک پیشرفت اخیر است.

در اینجا چند نمونه گسترده از برنامه های کاربردی یادگیری ماشین که ممکن است به آن ها نیاز داشته باشید وجود دارد:

• موتور گوگل قدرتمند و آپدیت: جوهره یادگیری ماشین.
• پیشنهادات آنلاین و توصیه هایی مانند آمازون و نتفلیکس: برنامه های یادگیری ماشین برای زندگی روزمره.
• دانستن اینکه مشتریان در توییتر درباره شما چه می گویند: یادگیری ماشین همراه با ایجاد قانون زبانی.
• تشخیص تقلب: یکی از کاربردهای بارز و مهم در دنیای امروز ما است.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی (AI) دانش گسترده ای برای تقلید از توانایی های انسانی است، یادگیری ماشین زیر مجموعه خاصی از هوش مصنوعی است که به یک ماشین آموزش می دهد که چگونه بیاموزد.

انسانها معمولاً می توانند یک یا دو مدل خوب در هفته ایجاد کنند. یادگیری ماشین می تواند هزاران مدل در هفته ایجاد کند.

تفاوت بین داده کاوی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

اگرچه همه این روشها یک هدف دارند، اما برای استخراج بینش، الگوها و روابطی که می توان برای تصمیم گیری استفاده کرد، آنها رویکردها و تواناییهای مختلفی دارند که در بخش زیر در مورد تمامی آنها صحبت خواهیم کرد:

داده کاوی (Data Mining)

داده کاوی را می توان یک مجموعه متشکل از روشهای مختلف برای استخراج بینش از داده ها در نظر گرفت. این ممکن است شامل روشهای آماری سنتی و یادگیری ماشین باشد. داده کاوی برای شناسایی الگوهای قبلاً ناشناخته از داده ها از روشهای بسیاری استفاده می کند. این می تواند شامل الگوریتم های آماری، یادگیری ماشین، آنالیز متن، تجزیه و تحلیل سری زمانی و سایر زمینه های تحلیلی باشد. داده کاوی همچنین شامل مطالعه و عملکرد ذخیره سازی داده ها و دستکاری داده ها است.

فراگیری ماشین (Machine Learning)

تفاوت اصلی یادگیری ماشین در این است که دقیقاً مانند مدل های آماری کار می کند و هدف این است که ساختار داده را درک کنیم، توزیع های نظری با داده هایی که به خوبی درک می شوند. بنابراین، با مدلهای آماری نظریه ای در پشت مدل نیز، وجود دارد که از نظر ریاضی به اثبات رسیده است، اما این امر مستلزم آن است که داده ها نیز فرضیات قوی را برآورده کنند.

یادگیری ماشینی بر اساس توانایی استفاده از رایانه ها برای تحقیق از داده ها برای ساختار توسعه یافته است، حتی اگر نظریه ای در مورد آنچه در آن ساختار وجود دارد، نداریم. آزمون یک مدل یادگیری ماشینی یک خطای اعتبار سنجی در داده های جدید است و نه یک آزمون نظری که یک فرضیه تهی را اثبات کند. از آنجا که یادگیری ماشین اغلب از یک روش تکراری برای یادگیری داده ها استفاده می کند، یادگیری به راحتی می تواند خودکار شود. گذرها از طریق داده ها اجرا می شوند تا زمانی که الگوی قوی تری پیدا شود.

یادگیری عمیق (Deep learning)

یادگیری عمیق، پیشرفت در قدرت محاسبات و انواع خاص شبکه های عصبی را برای یادگیری الگوهای پیچیده در مقادیر زیادی از داده ها ترکیب می کند. تکنیک های یادگیری عمیق در حال حاضر برای شناسایی اشیاء در تصاویر و کلمات در صدا ها نهایت تلاش را می کند. محققان هم اکنون به دنبال استفاده از این موفقیت ها در تشخیص الگو در کارهای پیچیده تر مانند ترجمه خودکار زبان، تشخیص پزشکی و بسیاری دیگر از مشکلات مهم اجتماعی و تجاری هستند.

امیدوارم از مطالعه این مقاله نهایت لذت را برده باشید و به صورت کامل با یادگیری ماشین آشنا شده باشید.