احتمالا تا حالا نام ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین را شنیده‌ اید. اما ماشین لرنینگ واقعاً چیست؟ در هسته خود، ماشین لرنینگ علم آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده ها است. این شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به ماشین‌ ها اجازه می‌ دهد به جای نیاز به برنامه‌ ریزی صریح، از مثال‌ها و داده‌ ها یاد بگیرند. اما اجازه ندهید اصطلاحات فنی شما را گول بزنند. ماشین لرنینگ آنقدرها هم که به نظر می‌ رسد پیچیده نیست. در این مقاله، ما اصول یادگیری ماشینی را تحلیل می‌ کنیم تا دقیقاً بفهمید که چیست و چگونه کار می‌ کند.

یادگیری ماشین چیست؟

جای تعجب نیست که ماشین لرنینگ یکی از داغ‌ترین موضوعات در فناوری است. یک ابزار فوق العاده قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است که می‌تواند به تجارت و صنایع کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و مشکلات پیچیده را حل کنند.

در ابتدایی ترین سطح خود، یادگیری ماشین مقادیر زیادی داده را می‌گیرد و آن‌ها را برای شناسایی همبستگی بین نقاط داده مختلف تجزیه و تحلیل می‌کند. هنگامی که همبستگی‌ها کشف شد، سپس می‌تواند از آن تداعی‌ها برای تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر از یک انسان استفاده کند.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

دقیقا چه چیزی ماشین لرنینگ را تا این حد مهم می‌ کند؟ در اینجا فقط به چند مورد از مزایایی که با جایگزینی یادگیری ماشین به جای برنامه نویسی سنتی بدست می‌ آورید، می‌ پردازیم:

بروزرسانی خودکار

با یادگیری ماشین، برنامه شما به طور مداوم بروز می‌شود و با در دسترس قرار گرفتن داده‌های بیشتر بهبود می‌یابد. این مانند داشتن یک مغز مصنوعی است که می‌تواند به تنهایی یاد بگیرد و تکامل یابد.

صرفه جویی در زمان

ماشین لرنینگ نیاز به کد نویسی دستی برنامه‌ها را از بین می‌برد و به شما امکان می‌دهد در زمان و هزینه خود صرفه جویی کنید. به علاوه، برنامه‌ریزی شده است تا به طور مداوم در طول زمان بهبود یابد.

پیش‌ بینی دقیق‌ تر

یادگیری ماشین می‌تواند تصمیم‌های مبتنی بر داده‌های بیشتری نسبت به برنامه‌نویسی سنتی بگیرد و امکان پیش‌بینی‌های دقیق‌تر بر اساس عملکرد گذشته را فراهم کند.

راه حل ‌های خودکار

علاوه بر حذف کدنویسی دستی، الگوریتم‌ های ماشین لرنینگ می‌توانند به خودکارسازی تصمیم‌گیری در همه سیستم‌ها کمک کنند. چه اتوماسیون فرآیند رباتیک باشد و چه پردازش زبان طبیعی (NLP)، ماشین لرنینگ به خودکارسازی فرآیندها بدون دخالت انسان کمک می‌کند.

رویکرد های مختلف به یادگیری ماشین

ممکن است در مورد رویکردهای مختلف ماشین لرنینگ شنیده باشید. معنی آن‌ها چیست و چگونه کار می‌ کنند؟ در اینجا یک مرور سریع از سه رویکرد اصلی که باید بدانید آورده شده است:

یادگیری تحت نظارت

در یادگیری نظارت شده، الگوریتم با مثال‌هایی با نتایج شناخته شده و وارد کردن آن در یک الگوریتم برای کامپیوتر، برای تولید همان نتیجه، یاد می‌گیرد. این بدان معناست که به رایانه مجموعه‌ای از داده‌ها با نتایج خاصی که قبلاً به آن اختصاص داده شده است داده می‌شود. یادگیری نظارت شده می‌تواند برای کارهای طبقه بندی شده استفاده شود.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت زمانی استفاده می‌شود که مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده‌ای ندارید. در عوض، الگوریتم‌ها ورودی داده‌های بدون برچسب را دریافت می‌کنند و آن‌ها را بر اساس پارامترهای خاصی گروه‌بندی یا طبقه‌بندی می‌کنند. این نوع رویکرد یادگیری ماشین را می‌توان برای کارهای خوشه بندی (کلاسترینگ)، مرتبط سازی و تشخیص الگو استفاده کرد.

یادگیری تقویتی

 یادگیری تقویتی بیشتر شبیه آموزش به رایانه است که چگونه کاری را انجام دهد تا زمانی که آن را به درستی انجام دهد. این برنامه با محیط خود تعامل دارد تا یاد بگیرد که چگونه بدون داشتن قوانین از پیش برنامه‌ریزی شده اقداماتی انجام دهد و به هدف مورد نظر خود برسد. الگوریتم پس از انجام هر عمل بازخورد مثبت یا منفی دریافت می‌کند، بنابراین همیشه می‌داند که از نظر رسیدن به هدف خود در کجا ایستاده است. از یادگیری تقویتی برای آموزش رایانه‌ها، برای انجام بازی‌هایی مانند شطرنج یا Go استفاده شده است.

با سرویس ژوپیتر نوت بوک شرکت ابرِگرافیک می‌ توانید Train های هوش مصنوعی خود را انجام دهید.

مزایای یادگیری ماشین لرنینگ

وقتی صحبت از مزایای ماشین لرنینگ می‌شود، موارد زیادی وجود دارد! در اینجا برخی از مهم‌ترین دلایل مفید بودن این فناوری آورده شده است.

کاهش هزینه

یکی از بزرگترین مزایای لرنینگ، توانایی آن در کاهش هزینه‌ ها به روش های مختلف است. از کاهش هزینه‌های نیروی انسانی گرفته تا خطاهای کمتر در تجزیه و تحلیل داده‌ها. یادگیری ماشین می‌تواند به سرعت الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کند که برای انسان زمان‌بر است. اینگونه کارایی و صرفه‌جویی در هزینه بالاتر می‌شود.

نتایج سریع‌ تر

ماشین لرنینگ همچنین می‌تواند نتایج بسیار سریع‌تری نسبت به روش‌های مرسوم ارائه دهد و امکان تصمیم‌گیری و حل مسئله سریع‌تر را فراهم کند. این بدان معناست که کسب‌وکارها همچنان می‌توانند خواسته‌های مشتریان را دنبال کنند و به سرعت به تغییرات در بازار پاسخ دهند، بدون اینکه مجبور باشند ساعت‌ها، روزها یا هفته‌ها برای نتایج پردازش دستیِ داده‌ها منتظر بمانند.

دقت بیشتر

یکی دیگر از مزایای بزرگ ماشین لرنینگ، دقت آن در پردازش داده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص الگوها و پیش‌بینی بر اساس مقادیر زیاد داده ماهر هستند. این سطح از دقت تضمین می‌کند که کسب و کارها به اطلاعات قابل اعتمادتر و بینش بهتری در مورد نیازها و ترجیحات مشتریان خود دسترسی دارند.

برای اینکه بهتر با ژوپیتر نوت بوک آشنا شوید می توانید به لینک زیر مراجعه کنید.

ژوپیتر نوت بوک چیست؟

جمع بندی

در نتیجه، یادگیری ماشین یک زمینه فوق‌ العاده هیجان‌انگیز، پر از پتانسیل برای تغییر نحوه تعامل ما با فناوری است. می‌توان از آن برای حل سریع مسائل پیچیده استفاده کرد و به ما اجازه می‌دهد تا با استفاده از داده های خود تصمیمات آگاهانه ‌تری را با کمک الگوریتم ‌ها اتخاذ کنیم.