هرآنچه که باید درباره یادگیری ماشین (Machine Learning) بدانید

آیا می‌دانید در سال‌های اخیر، یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) چه تحولات عظیمی در تشخیص‌های پزشکی پدید آورده است؟ حتما برایتان سؤال پیش آمده که یادگیری ماشین چیست و چه تفاوتی با هوش مصنوعی دارد؟ یادگیری ماشین از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی (AI) است و بر استفاده از تکنیک‌های آماری تمرکز دارد. فناوری مدرنی که انسان توانسته به کمک آن بسیاری از فرایندهای صنعتی و بیزنسی را به شیوه‌ای بهتر مدیریت کند.

یادگیری ماشین از تکنیک‌های آماری برای ساختن سیستم‌های کامپیوتری هوشمند استفاده می‌کند. این سیستم‌های کامپیوتری در اصطلاح از پایگاه‌های داده موجود و در دسترس خود یاد می‌گیرند.

در این مطلب با مفهوم ساده شده یادگیری ماشین، انواع آن، تفاوت آن با هوش مصنوعی، مزایا و معایب و کاربردهای این فناوری در زندگی و صنایع مختلف آشنا می‌شوید؛ پس تا انتها با این مطلب کاربردی از پونیشا همراه باشید.

یادگیری ماشین چیست؟

ابتدا بیایید بررسی کنیم که ماشین لرنینگ چیست. یادگیری ماشینی فرآیند استفاده از کامپیوتر برای شناسایی الگوها در پایگاه داده‌های بزرگ یا به عبارتی بیگ دیتا است. اگر دوست دارید بدانید بیگ دیتا چیست، می‌توانید در پونیشا بلاگ درباره‌ی آن مطالعه کنید. بعد از شناسایی الگوها، از آنها برای پیش‌بینی استفاده می‌شود. به همین دلیل است که یادگیری ماشین را نوعی خاص و محدود شده از هوش مصنوعی به شمار می‌آورند.

یادگیری ماشین بر پایه الگوریتم‌ها بنا نهاده شده است. به طور کلی الگوریتم‌ها، مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های خاص هستند که یک کامپیوتر برای حل مسائل از آنها استفاده می‌کند. در یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها، قوانینی برای نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از آمار هستند.

سیستم‌های یادگیری ماشین از این قوانین برای شناسایی روابط بین داده‌های ورودی و خروجی‌های مورد نظر (پیش‌بینی‌ها) استفاده می‌کنند. برای شروع، دانشمندان مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی را به سیستم‌های یادگیری ماشین می‌دهند. سیستم‌ها، الگوریتم‌های خود را روی این داده‌ها اعمال می‌کنند تا به خود آموزش دهند که چگونه ورودی‌های مشابه را در آینده تجزیه و تحلیل کنند.

سیر تکاملی ماشین لرنینگ

احتمالا برای شما عزیزان نیز این سؤال مطرح شده که از ابتدا چگونه ماشین لرنینگ به وجود آمده است و در طول این سال‌ها چه مراحلی را طی کرده تا به این نقطه رسیده است. در این قسمت به صورت خلاصه چگونگی تکامل یافتن یادگیری ماشین را از ابتدا تاکنون برای شما شرح داده‌ایم.

۱۶۴۲: بلز پاسکال (Blaise Pascal) ماشینی مکانیکی اختراع کرد که می‌توانست جمع، تفریق، ضرب و تقسیم کند.

۱۶۷۹: گوتفرید ویل هلم (Gottfried Wilhelm)، سیستم کد دو دویی را ابداع کرد.

۱۸۳۴: چارلز بابیج (Charles Babbage) ایده یک دستگاه همه منظوره عمومی را ارائه کرد که با کا‌رت‌های پانچ شده برنامه‌ریزی می‌شد.

۱۸۴۲: آدا لاولیس ( Ada Lovelace) دنباله‌ای از عملیات را برای حل مسائل ریاضی با استفاده از دستگاه تئوری پانچ کارت چارلز بابیج توصیف کرد و اولین برنامه نویس لقب گرفت.

۱۸۴۷: جورج بول (George Boole) منطق بولی را ایجاد کرد، شکلی از جبر که در آن همه مقادیر را می‌توان با مقادیر دودویی true یا false نشان داد.

۱۹۳۶: آلن تورینگ (Alan Turing)، منطق‌دان و رمزنگار انگلیسی، ماشینی جهانی را پیشنهاد کرد که می‌توانست مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را رمزگشایی و اجرا کند. ایده ثبت شده او اساس علم کامپیوتر محسوب می‌شود.

۱۹۵۲: آرتور ساموئل (Arthur Samuel) برنامه‌ای را ایجاد کرد که به رایانه آی بی ام (IBM) کمک کند تا در صورت انجام تعداد بازی‌های بیشتر، در بازی چکرز بهتر ظاهر شود.

۱۹۵۹: ماندالین (Arthur Samuel) اولین شبکه عصبی مصنوعی است که برای یک مشکل واقعی استفاده شد و در نهایت توانست پژواک را از خطوط تلفن حذف کند.

۱۹۸۵: شبکه عصبی مصنوعی‌ تری سجنوفسکی (Terry Sejnowski) و چارلز روزنبرگ (Charles Rosenberg) توانست تلفظ ۲۰ هزار کلمه را به درستی در یک هفته به خود بیاموزد.

۱۹۹۷: دیپ بلو (Deep Blue) از IBM، گری کاسپاروف، استاد بزرگ شطرنج را شکست داد.

۱۹۹۹: یک ایستگاه کاری هوشمند نمونه اولیه CAD 22000 ماموگرافی را بررسی کرد و سرطان را ۵۲ درصد دقیق‌تر از رادیولوژیست‌ها تشخیص داد.

۲۰۰۶: جفری هینتون (Geoffrey Hinton)، دانشمند کامپیوتر، اصطلاح یادگیری عمیق (Deep Learning) را برای توصیف تحقیقات شبکه عصبی اختراع کرد.

۲۰۱۲: شبکه‌ای عصبی توانست یاد بگیرد که گربه‌ها را در ویدئوهای یوتیوب با دقت ۷۴.۸ درصد تشخیص دهد.

۲۰۱۴: یک چت بات توانست تست تورینگ (Turing Test) را با متقاعد کردن ۳۳٪ از افراد با موفقیت پشت سر بگذارد و آنها را متقاعد کند که یک نوجوان اوکراینی به نام یوجین گوستمن (Eugene Goostman) است.

۲۰۱۴: AlphaGo Google توانست قهرمان Go (دشوارترین بازی رومیزی در جهان) را شکست دهد.

۲۰۱۶: LipNet، سیستم هوش مصنوعی DeepMind، کلمات لب خوانی شده را در ویدئو با دقت ۹۳.۴ درصد شناسایی کرد.

۲۰۱۹: آمازون هم اکنون با استفاده از ماشین لرنینگ، ۷۰ درصد از سهم بازار دستیاران مجازی را در ایالات متحده کنترل می‌کند.

دلایل اهمیت یادگیری ماشین

یادگیری ماشین از این لحاظ دارای اهمیت است که به شرکت‌ها دید خوبی از روند رفتار مشتری و الگوهای عملیاتی تجاری می‌دهد. همچنین ماشین لرنینگ از توسعه محصولات جدید پشتیبانی می‌کند. بسیاری از شرکت‌های پیشرو امروزی، مانند فیس‌بوک، گوگل و اوبر، یادگیری ماشین را به بخش مرکزی عملیات خود تبدیل کرده‌اند. در واقع یادگیری ماشین به تمایز رقابتی مهمی برای بسیاری از شرکت‌ها تبدیل شده است.

کاربردهای یادگیری ماشین در زندگی و صنایع مختلف

یادگیری ماشین امروزه به جایی رسیده که در جنبه های مختلفی از زندگی و صنایع، علم پزشکی و کسب‌وکارهای مختلف، کاربردهای باورنکردنی دارد. در این قسمت مواردی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین را برای آشنایی بیشتر شما با این تکنولوژی مدرن شرح داده‌ایم.

تشخیص تصویر

تشخیص تصویر یکی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. از یادگیری ماشین می‌توان برای تشخیص چهره در یک تصویر نیز استفاده کرد. از ماشین لرنینگ همچنین برای تشخیص کاراکترها در تشخیص حروف دست‌نویس و چاپ شده استفاده می‌شود.

تشخیص صدا

تشخیص صدا، برای ترجمه صوت به متن کاربرد دارد. این تکنولوژی همچنین به عنوان تشخیص صدای کامپیوتری یا تشخیص صدای اتوماتیک نیز شناخته می‌شود. در این‌جا، یک برنامه نرم‌افزاری می‌تواند کلمات گفته شده در یک کلیپ یا فایل صوتی را تشخیص دهد و سپس صدا را به یک فایل متنی تبدیل کند.

تشخیص پزشکی

از یادگیری ماشین می‌توان در تکنیک‌ها و ابزارهای مربوط به تشخیص بیماری‌ها کمک گرفت. از این تکنیک‌ها برای تجزیه و تحلیل پارامترهای بالینی و ترکیب آن‌ها برای پیش‌بینی و درصد پیشرفت بیماری در تحقیقات و نتایج آزمایشات، برنامه‌ریزی درمانی و نظارت بر بیمار استفاده می‌شود.

آربیتراژ آماری (Statistical Arbitrage)

در امور مالی، به استراتژی‌های معاملاتی اتوماتیک، آربیتراژ گفته می‌شود. این استراتژی‌ها کوتاه مدت و حاوی تعداد زیادی اوراق بهادار هستند. در این استراتژی‌ها، کاربر روی پیاده‌سازی الگوریتم معاملاتی برای مجموعه‌ای از اوراق بهادار بر اساس مقادیری مانند همبستگی‌های تاریخی و متغیرهای کلی اقتصادی تمرکز می‌کند. در این فرایند از روش‌های یادگیری ماشین برای به‌دست آوردن شاخص استراتژی آربیتراژ استفاده می‌شود.

یادگیری روابط (Learning associations)

یادگیری روابط، فرآیندهای کشف ارتباط‌های مختلف بین محصولات است. یک مثال خوب در این مورد، چگونگی مرتبط شدن محصولات دور از ذهن با یکدیگر است. یکی از کاربردهای یادگیری ماشین، مطالعه ارتباط بین محصولاتی است که افراد خریداری می‌کنند. اگر شخصی محصولی را خریداری کند، محصولات مشابه طبق الگوریتم یادگیری ماشین به او نشان داده می‌شوند، زیرا الگوریتم رابطه‌ای را بین این دو محصول کشف کرده است.

پیش بینی (Prediction)

یادگیری ماشین در سیستم‌های پیش‌بینی نیز استفاده می‌شود. در مثالی مانند وام، برای محاسبه احتمال خطا، باید ابتدا داده‌های موجود توسط سیستم طبقه‌بندی شوند. پس از انجام طبقه‌بندی، می‌توان احتمال خطا را محاسبه کرد. این محاسبات می‌تواند در تمام بخش‌ها برای اهداف مختلف به‌کار گرفته شود.

استخراج (Extraction)

فرآیند استخراج اطلاعات ساختاریافته از داده‌های بدون ساختار یکی از بهترین کاربردهای یادگیری ماشینی است. به عنوان مثال، استخراج اطلاعات از صفحات وب، مقالات، وبلاگ‌ها، گزارش‌های تجاری و ایمیل‌ها را می‌توان نام برد. در فرآیند استخراج، مجموعه‌ای از اسناد به عنوان ورودی گرفته می‌شوند و داده‌های ساخت‌یافته به عنوان خروجی تحویل داده می‌شوند.

خدمات مالی (Financial Services)

یادگیری ماشین دارای پتانسیل زیادی در بخش مالی و بانکی است. ماشین لرنینگ می‌تواند به بانک‌ها و مؤسسات مالی کمک کند تا تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند. مثلا می‌تواند الگوی هزینه‌های مشتریان را ردیابی کند. یادگیری ماشین همچنین می‌تواند تجزیه و تحلیل بازار را نیز به‌خوبی انجام دهد.

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین کلاسیک، اغلب بر اساس نحوه یادگیری پیش‌بینی‌ها توسط الگوریتم طبقه‌بندی می‌شود. چهار رویکرد اساسی در ماشین لرنینگ وجود دارد. این چهار رویکرد یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی هستند. نوع الگوریتمی که دانشمندان داده‌های الگوریتمی انتخاب می‌کنند، بستگی به نوع داده‌هایی دارد که می‌خواهند آنها را پیش‌بینی کنند.

یادگیری نظارت شده

دانشمندان داده در این نوع از ماشین لرنینگ، داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده را به الگوریتم می‌دهند. سپس متغیرهایی را تعریف می‌کنند که می‌خواهند توسط الگوریتم ارزیابی شوند. در این نوع از یادگیری ماشین، هم ورودی و هم خروجی الگوریتم مشخص است. لازم به ذکر است که معمولا برای پیاده سازی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ از برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود.

یادگیری بدون نظارت

این نوع یادگیری ماشین، شامل الگوریتم‌هایی است که روی داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند. الگوریتم، مجموعه داده‌ها را به دنبال هر گونه ارتباط معنی دار، اسکن می‌کند. داده‌هایی که الگوریتم‌ها روی آنها کار می‌کنند و همچنین پیش‌بینی‌ها یا توصیه‌های نهایی از قبل تعیین شده‌اند.

یادگیری نیمه نظارت شده

این نوع از یادگیری ماشین، شامل ترکیبی از دو نوع قبلی است. دانشمندان داده ممکن است الگوریتمی را با داده‌های آموزشی تغذیه کنند، اما این مدل آزاد است که داده‌ها را به تنهایی کشف کند و درک خود را از مجموعه داده توسعه دهد. برای اطلاعات بیشتر در این زمینه، پیشنهاد می‌کنیم مطالعه کنید دیتا ساینس چیست؟

یادگیری تقویتی

دانشمندان داده، معمولا از این نوع ماشین لرنینگ برای آموزش به ماشین به‌منظور تکمیل فرآیندی چند مرحله‌ای استفاده می‌کنند که قوانین مشخصی برای آن وجود دارد. دانشمندان داده، الگوریتمی را برای تکمیل یک کار برنامه‌ریزی می‌کنند و به آن سرنخ‌های مثبت یا منفی از نحوه تکمیل کار می‌دهند. اما در بیشتر موارد، الگوریتم به تنهایی تصمیم می‌گیرد که چه مراحلی را باید در طول مسیر طی کند.

مزایا و معایب یادگیری ماشین

یادگیری ماشین موارد استفاده فراوانی، از پیش‌بینی رفتار مشتری گرفته تا ساخت سیستم عامل برای خودروهای اتوماتیک دارد. در این بخش به چند مورد از مزایا و معایب یادگیری ماشین اشاره می‌کنیم.

مزایای یادگیری ماشین

• ماشین لرنینگ به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان خود را به‌صورت عمیق‌تری درک کنند.
• ·        با جمع‌آوری داده‌های مشتری و ارتباط آن با رفتارهای آن‌ها در طول زمان، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند از این داده‌ها نکته‌های زیادی را آموخته و به تیم‌ها کمک کنند تا ابتکارات توسعه محصول و بازاریابی را مطابق با تقاضای مشتری تنظیم کنند.
• برخی از شرکت‌ها از یادگیری ماشین به عنوان محرک اصلی در مدل‌های تجاری خود استفاده می‌کنند. برای مثال، اوبر از الگوریتم‌هایی برای سازگاری بیشتر رانندگان با مشتریان استفاده می‌کند. گوگل نیز از یادگیری ماشین برای نمایش تبلیغات در جستجوها بهره می‌برد.

معایب یادگیری ماشین

• این فناوری بسیار گران و پر‌هزینه است و پروژه‌های یادگیری ماشین معمولا توسط دانشمندان داده با حقوق بالا مدیریت می‌شوند.
• این پروژه‌ها نیازمند زیرساخت‌های نرم افزاری با هزینه بالا هستند.
• مشکلی نیز تحت عنوان جهت‌گیری یادگیری ماشین وجود دارد. الگوریتم‌هایی که طبق مجموعه‌های داده‌ای آموزش داده شده‌اند که جمعیت‌های خاصی را حذف می‌کنند و همچنین الگوریتم‌هایی که دارای خطا هستند، می‌توانند به مدل‌های نادرستی منجر شوند که در بهترین حالت، ناموفق و در بدترین حالت، تبعیض‌آمیز هستند. در نتیجه هنگامی که یک شرکت فرآیندهای اصلی کسب‌و‌کار را بر اساس مدل‌های مغرضانه قرار می‌دهد، ممکن است با آسیب قانونی و آسیب به اعتبار خود مواجه شود.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

اکثر افراد معمولا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را دو واژه مترادف می‌دانند و خبر از تفاوت آنها ندارند. با وجود این‌که یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی به حساب می‌آید، اما این دو، مفهوم‌هایی جدا از هم هستند. بنابراین ابتدا لازم است بدانید هوش مصنوعی چیست؛ در واقع هوش مصنوعی حوزه وسیعی از موضوعات است و یادگیری ماشین بخش کوچکی از آن را تشکیل می‌دهد.

در واقع هوش مصنوعی می‌تواند هوش انسان را تقلید کند. دو کلمه «هوش» و «مصنوعی» به معنای «یک قدرت تفکر ساخته دست بشر» هستند. سیستم هوش مصنوعی نیازی به برنامه‌ریزی قبلی ندارد. اما در عوض از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که می‌توانند با هوش خود، کار کنند. این الگوریتم‌ها شامل الگوریتم‌های ماشین لرنینگی مانند الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و همچنین دیپ لرنینگ هستند.

آینده یادگیری ماشین

در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای دهه‌ها وجود داشته‌اند، اما اخیرا با توجه به رشد هوش مصنوعی، محبوب‌تر، کاربردی‌تر و معروف‌تر شده‌اند. به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) که پیشرفته‌ترین برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی امروزی را تقویت می‌کنند.

پلتفرم‌های یادگیری ماشین، از رقابتی‌ترین حوزه‌های فناوری سازمانی هستند. اکثر فروشندگان بزرگ، از جمله آمازون، گوگل، مایکروسافت، آی‌بی‌ام و دیگران برای ثبت نام مشتریان از طیف وسیعی از فعالیت‌های یادگیری ماشین (از جمله جمع‌آوری داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، طبقه بندی داده‌ها، ساخت مدل، آموزش و استقرار برنامه) از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند و روز‌به‌روز نیز تکنولوژی‌های خود را پیشرفته‌تر می‌کنند.

به‌طور کلی در آینده، با افزایش اهمیت یادگیری ماشین برای عملیات تجاری و کاربردی‌تر شدن هوش مصنوعی در تنظیمات سازمانی، پلتفرم یادگیری ماشین از اهمیت فوق‌العاده‌ای برخوردار خواهد شد.

نتیجه گیری

در این مطلب آموختید که یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست و با مزایا، اهمیت و کاربردهای آن در صنایع گوناگون آشنا شدید. به‌صورت خلاصه، یادگیری ماشین پیشرفتی باورنکردنی در زمینه هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین می‌تواند پیامدهای ترسناکی نیز داشته باشد اما برنامه‌های کاربردی توسعه یافته توسط این فناوری می‌توانند زندگی ما را به شیوه‌های گوناگون بهبود بخشند. به نظر شما پونیشا در چه بخش‌هایی از ماشین لرنینگ استفاده می‌کند؟ آیا در آینده، بشر می‌تواند استفاده‌های مفیدتری از این تکنولوژی مفید داشته باشد؟ نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید.