ماشین لرنینگ چیست؟ آموزش Machine Learning

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین (Machine Learning) به عنوان یکی از مهمترین و تأثیرگذار‌ترین زمینه‌های علم داده و هوش مصنوعی است.  تمرکز ماشین لرنینگ بر روی توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که به کامپیوتر‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی کنند. به عبارت دیگر،  ماشین لرنینگ روشی است که از طریق آن سیستم‌ها می‌توانند، الگو‌ها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و تجربیات قبلی خود را برای بهبود عملکرد در آینده استفاده کنند. که در قرن اخیر مورد استقبال ویژه‌ای قرار گرفته است. در اینجا ما به بررسی کامل ماشین لرنینگ و انواع آن، کاربرد‌هایی که در روزمره شاهد آن هستیم، روش‌هایی که می‌توانیم یاد بگیریم، چه مشاغلی آینده‌اش را تأمین می‌کند و.. می‌پردازیم.

 

ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ (Machine Learning) یا یادگیری ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) است. ماشین لرنینگ به سیستم‌ها و الگوریتم‌ها این امکان را می‌دهد، تا از داده‌ها بیاموزند و بدون اینکه به‌صراحت برنامه‌نویسی شده باشند، عملکرد خود را بهبود دهند. به عبارت دیگر، ماشین لرنینگ به سیستم‌ها اجازه می‌دهد، تا الگو‌ها را شناسایی کنند و از تجربیات گذشته برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مورد اطلاعات جدید استفاده کنند. این مورد یکی از مهمترین عوامل مزایا و معایب هوش مصنوعی است. در واقع مزایا حساب می شود، چرا که باعث بهبود عملکرد آن می شود و عضو معایب آن می تواند باشد، چرا که می تواند باعث شود؛ هوش مصنوعی نیازی به کنترل بشر برای کار خود نداشته باشد.

آموزش ماشین لرنینگ

 

تاریخچه ماشین لرنینگ

تاریخچه ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) به دهه‌های ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ برمی‌گردد، زمانی که تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی آغاز شد. در اینجا خلاصه‌ای از مراحل مهم تاریخچه ماشین لرنینگ ارائه می‌شود:

۱. دهه ۱۹۵۰

نخستین الگوریتم‌ها: نخستین الگوریتم‌های یادگیری، از جمله پرسپترون توسط فرانک روزنبلات در سال ۱۹۵۸، توسعه یافتند. این الگوریتم‌ها به ماشین‌ها اجازه می‌دادند، تا الگو‌ها را شناسایی کنند. امروز پرسپرتون چند لایه نیز در حال رشد است.

تأسیس هوش مصنوعی: در این دوره، مفهوم هوش مصنوعی به عنوان یک حوزه تحقیقاتی رسمی معرفی شد.

۲. دهه ۱۹۶۰

تحقیقات اولیه: محققان به توسعه مدل‌های پیچیده‌تر یادگیری ادامه دادند و به بررسی روش‌های مختلف یادگیری و بهبود آن‌ها پرداختند.

۳. دهه ۱۹۸۰

 شبکه‌های عصبی: ظهور الگوریتم‌های پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی چندلایه و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مورد توجه بیشتری قرار گرفتند.

بازگشت به یادگیری: مفهوم یادگیری تقویتی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند الگوریتم‌های ژنتیک نیز توسعه یافتند.

۴. دهه ۱۹۹۰

گسترش الگوریتم‌ها: با افزایش طراحی الگوریتم ها، الگوریتم‌های جدیدی مانند ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و درختان تصمیم به وجود آمدند و محبوب شدند.

داده‌های بزرگ: افزایش دسترسی به داده‌ها و قدرت محاسباتی باعث رشد یادگیری ماشین شد.

۵. دهه ۲۰۰۰ به بعد

یادگیری عمیق: با پیشرفت‌های بسیار در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولیوشن، کاربرد‌های یادگیری ماشین در زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و بازی‌های ویدیویی به شدت گسترش یافت.

تجاری‌سازی: شرکت‌های فناوری بزرگ مانند گوگل، فیسبوک و آمازون شروع به استفاده از یادگیری ماشین در خدمات خود کردند. امروزه، یادگیری ماشین به یکی از ابزار‌های کلیدی در بسیاری از صنایع تبدیل شده و به طور مداوم در حال توسعه و پیشرفت است.

انواع ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین به چند دسته و نوع مختلف تقسیم‌بندی می‌شود. در ادامه به انواع اصلی یادگیری ماشین اشاره می‌کنیم:

۱. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

در این نوع یادگیری، مدل بر روی داده‌هایی که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مشخص هستند، آموزش می‌بیند. هدف پیش‌بینی خروجی‌های جدید بر اساس ورودی‌های جدید است.

مثال‌ها شامل

طبقه‌بندی: Classification مانند شناسایی‌ایمیل‌های هرز (اسپم) یا پیش‌بینی بیماری.

رگرسیون: Regressionمانند پیش‌بینی قیمت یک خانه بر اساس ویژگی‌های آن چون مساحت و موقعیت. خود رگرسیون هم در حالت های مختلف، جواب های متفاوتی خواهد داشت.

۲. یادگیری بدون نظارت: (Unsupervised Learning)

در این نوع یادگیری، مدل با داده‌های بدون برچسب کار می‌کند و سعی می‌کند، الگو‌ها و ساختار‌های داخلی داده‌ها را شناسایی کند. این نوع یادگیری معمولاً برای خوشه‌بندی یا تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.

مثال‌ها شامل

خوشه‌بندی: مانند تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس الگو‌های خرید.

کاهش ابعاد: مانند انجام PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای ساده‌سازی داده‌ها.

۳. یادگیری نیمه‌نظارت (Semi-Supervised Learning)

ترکیبی از یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت است. در این نوع یادگیری، مدل با استفاده از یک مجموعه داده کوچک با برچسب و یک مجموعه داده بزرگ بدون برچسب آموزش می‌بیند. این روش به بهبود دقت مدل کمک می‌کند و هزینه برچسب‌گذاری را کاهش می‌دهد.

۴. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) 

در این روش، یک عامل از طریق تعامل با محیط، اقداماتی را انجام می‌دهد و بر اساس پاداش و مجازات‌هایی که دریافت می‌کند، یاد می‌گیرد که چگونه بهترین عملکرد را داشته باشد. مثال: آموزش رباتی که باید یک مسیر را پیدا کند.

 

مطلب پیشنهادی: ساخت عکس با هوش مصنوعی

 

۵. یادگیری عمیق (Deep Learning)

زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق برای مدل‌سازی داده‌های پیچیده استفاده می‌کند. یادگیری عمیق در کاربرد‌هایی مانند بینایی ماشین، گفتارشناسی و پردازش زبان طبیعی بسیار مؤثر است.

۶. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)

در این نوع یادگیری، مدل برای یادگیری چندین وظیفه به طور همزمان آموزش می‌بیند. این کار می‌تواند کارایی و دقت مدل را بهبود بخشد. هر یک از این انواع یادگیری ماشین دارای کاربرد‌ها و تکنیک‌های خاص خود می‌باشد و می‌تواند در زمینه‌های مختلفی بسته به نوع مسأله و داده‌ها به کار گرفته شود.

 

چالش‌ها و آینده ماشین لرنینگ

چالش‌های یادگیری ماشین می‌توانند به چندین دسته تقسیم شوند. به مرور زمان و با آمدن زبان های برنامه نویسی جدید تری مثل برنامه نویسی پایتون و ارتقای آن، کیفیت یادگیری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به شدت افزایش پیدا کرد. در اینجا به برخی از چالش‌های اصلی اشاره می‌کنم:

۱. کیفیت و کمیت داده‌ها

داده‌های ناقص، نامعتبر یا دارای نویز می‌توانند، عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین را به شدت تحت تأثیر قرار دهند. جمع‌آوری داده‌های با کیفیت بالا می‌تواند چالشی جدی باشد.

۲. Overfitting و Underfitting

یکی از چالش‌های مشهور در یادگیری ماشین، تعادل بین Overfitting (یعنی تطابق بیش از حد مدل با داده‌های آموزشی) و Underfitting (یعنی عدم توانایی مدل در یادگیری الگو‌های موجود در داده‌ها) است.

۳. انتخاب ویژگی (Feature Selection)

شناسایی و انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل می‌تواند، دشوار باشد. افزودن ویژگی‌های غیر ضروری می‌تواند به افزایش پیچیدگی و کاهش دقت مدل منجر شود.

۴. تعمیم‌پذیری مدل

مدل‌ها باید قادر باشند تا الگو‌ها را در داده‌های جدید و نادیده یاد بگیرند. اطمینان از اینکه مدل تعمیم‌پذیری خوبی دارد، یکی از چالش‌های مهم است.

۵. پیچیدگی محاسباتی

برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارند، که می‌تواند در کاربرد‌های واقعی چالش‌ساز باشد.

۶. بی‌طرفی و عدالت

الگوریتم‌های یادگیری ماشین ممکن است به دلیل فرزندوارانه بودن داده‌ها، نتایج غیربهینه یا تعصب‌آمیز ارائه دهند. طراحی مدل‌ها به گونه‌ای که عادلانه و بی‌طرف باشند، بسیار حائز اهمیت است. در واقع توجه به تبعیض‌ها و مسائل اخلاقی در هنگام آموزش مدل‌ها و استفاده از آن‌ها.

۷. تفسیرپذیری مدل

برخی از مدل‌ها، به ویژه مدل‌های پیچیده‌تری مانند شبکه‌های عصبی، به سختی قابل تفسیر هستند. بینش درباره اینکه چگونه مدل تصمیم‌گیری می‌کند، می‌تواند در کاربرد‌های حیاتی بسیار مهم باشد. این تفسیر پذیری تا حد زیادی به پرامپت نویسی خود شخص هم بستگی خواهد داشت.

۸. تغییرات در داده‌ها

داده‌ها ممکن است به مرور زمان تغییر کنند، (برای مثال، در کاربرد‌های واقعی مانند تشخیص تقلب). نیاز به سازگاری و به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها وجود دارد.

۹. مقابله با شرایط غیرعادی

وضعیت‌ها یا داده‌های خارج از الگو غالب می‌توانند به طور غیرمنتظره‌ای بر عملکرد مدل تأثیر بگذارند. پرداختن به این چالش‌ها می‌تواند به بهبود کارایی و دقت مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند، همچنین به استفاده موفقیت‌آمیز آن‌ها در امور مختلف منجر شود.

 

کاربرد‌های یادگیری ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین به دلیل قابلیت‌های فراوانش در تحلیل و پردازش داده‌ها، کاربرد‌های گسترده و متنوعی در صنایع و زمینه‌های مختلف دارد. در ادامه به برخی از مهم‌ترین کاربرد‌های یادگیری ماشین اشاره می‌کنم:

۱. تشخیص تقلب

در صنعت مالی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی معاملات مشکوک و تشخیص تقلب در کارت‌های اعتباری و بیمه استفاده می‌شوند.

۲. توصیه‌گر‌ها

سیستم‌های پیشنهاددهنده مانند Netflix و Amazon از ماشین لرنینگ، برای تحلیل عادات خرید و تماشای کاربران و ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند.

۳. تشخیص تصویر و بینایی ماشین

کاربرد‌های مانند شناسایی چهره، تشخیص‌اشیاء و طبقه‌بندی تصاویر در حوزه‌های مختلفی از جمله پزشکی (تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی) و امنیت (جلوگیری از دسترسی غیرمجاز) استفاده می‌شوند.

۴. تحلیل احساسات

در پردازش زبان طبیعی یادگیری ماشین به تحلیل احساسات در متون، بررسی نظرات مشتریان و جمع‌آوری داده‌های اجتماعی کمک می‌کند.

۵. خودران‌ها

ماشین‌های خودران با استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای تشخیص موانع، شناسایی نقشه‌ها و تصمیم‌گیری‌های راهبری استفاده می‌کنند.

۶. پیش‌بینی و پیشگویی

در صنایع مختلف مانند انرژی، فروش، آب و هوا، یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضا و تحلیل روند‌های بازار به کار می‌رود.

۷. کمک به تعامل بیشتر و سریعتر

کاربرد‌هایی شامل ترجمه ماشینی، پاسخ به سؤالات و ساخت چت‌بات‌ها که به تعاملات انسان و کامپیوتر کمک می‌کنند.

۸. پزشکی و بهداشت

ماشین لرنینگ در تحلیل داده‌های پزشکی، پیش‌بینی بیماری‌ها، و کمک به تشخیص بیماری‌ها مانند سرطان و دیابت استفاده می‌شود.

۹. بازاریابی و تبلیغات هوشمند

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به شرکت‌ها کمک می‌کنند، تا رفتار مشتریان را پیش‌بینی کرده و استراتژی‌های بازاریابی خود را بهبود بخشند.

۱۰. امنیت سایبری

تکنیک‌های ماشین لرنینگ، برای شناسایی الگو‌های غیرمعمول و تهدیدات در شبکه‌های کامپیوتری و جلوگیری از حملات سایبری به کار ‌می‌روند.

۱۱. تشخیص الگو

با کمک این دانش می‌توان تشخیص چهره و صدا را نیز انجام داد، که در شبکه‌های نظامی و پلیس و جلوگیری از تخلفات کاربرد دارد. این فقط بخشی از کاربرد‌های وسیع ماشین لرنینگ است و با پیشرفت‌های بیشتر، به احتمال زیاد کاربرد‌های جدید و متنوع‌تری نیز ظهور خواهند کرد.

نقش ماشین لرنینگ در روزمره ما چیست؟

یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای در زندگی روزمره ما تأثیر دارد و در بسیاری از بخش‌ها، حتی بدون اینکه ما متوجه شویم، به کار می‌رود. در زیر به برخی از مثال‌های عملی و کاربرد‌های روزمره یادگیری ماشین اشاره می‌کنم:

۱. پیشنهاد محصولات

وبسایت‌های خرید آنلاین مانند آمازون یا دیجی‌کالا پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده‌ای را بر اساس تاریخچه خرید و جستجوی کاربران ارائه می‌دهند. این کار از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تحلیل رفتار کاربران استفاده می‌کند.

۲. شبکه‌های اجتماعی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در شبکه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک و اینستاگرام برای تعیین اینکه کدام پست‌ها و محتوای رسانه‌ای برای شما نمایش داده شود، به کار ‌می‌روند. این الگوریتم‌ها با تحلیل تعاملات شما (لایک‌ها، نظرات، اشتراک‌گذاری‌ها) یاد می‌گیرند که چه نوع محتوا‌هایی بیشتر مورد علاقه شماست.

۳. موتور‌های جستجو

گوگل و دیگر موتور‌های جستجو از یادگیری ماشین برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌ها به بررسی و تحلیل تاریخچه جستجو‌ها و رفتار کاربران می‌پردازند تا نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهند.

۴. تشخیص چهره

فناوری تشخیص چهره که در گوشی‌های هوشمند و دوربین‌های امنیتی به کار می‌رود، از یادگیری عمیق بهره می‌برد. این سیستم‌ها می‌توانند چهره‌ها را شناسایی و به افراد اعتماد کنند.

۵. خودران‌ها

خودرو‌های خودران از ترکیبی از یادگیری ماشین و حسگر‌ها برای تحلیل محیط اطراف خود استفاده می‌کنند و از این طریق می‌توانند تصمیم‌گیری‌های لازم برای رانندگی را انجام دهند.

 

مطلب پیشنهادی: الگوریتم کروسکال چیست؟

 

۶. ترجمه زبان

برنامه‌های ترجمه مانند گوگل ترنسلیت از مدل‌های یادگیری ماشین برای انجام ترجمه‌های خودکار استفاده می‌کنند. این برنامه‌ها می‌توانند متنها را به زبان‌های مختلف ترجمه کرده و حتی به صورت زنده در مکالمات کمک کنند. در واقع شاید در چند سال آینده نیاز به آموزش زبان نباشد، و هوش مصنوعی تمام این مراحل را برای ما انجام دهد.

۷. پیش‌بینی آب و هوا

سیستم‌های پیش‌بینی آب و هوا از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های جوی و پیش‌بینی وضعیت آب و هوا در آینده استفاده می‌کنند.

۸. تشخیص تقلب

در بانک‌ها و مؤسسات مالی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگو‌های غیرمعمول و احتمال تقلب در تراکنش‌ها به کار ‌می‌روند. این مثال‌ها تنها بخشی از کاربرد‌های یادگیری ماشین در زندگی روزمره هستند. با پیشرفت تکنولوژی، این نوع یادگیری در زمینه‌های بیشتری به کار گرفته می‌شود و تأثیر آن در زندگی ما روز به روز بیشتر می‌شود.

آموزش هوش مصنوعی

 

ماشین لرنینگ چه رشته‌هایی را شامل می‌شود؟

رشته‌های مرتبط با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی شامل چندین حوزه و گرایش مختلف هستند که هر کدام به جنبه‌های خاصی از این علم می‌پردازند. در زیر به برخی از این رشته‌ها و گرایش‌ها اشاره می‌کنم:

۱. هوش مصنوعی (Artificial Intelligent)

مطالعه الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوشمند که می‌توانند مانند انسان‌ها تفکر کنند و عمل کنند. برای مثال یک سازمان بزرگ به دنبال پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای اتوماسیون فرآیند‌ها است. معمار هوش مصنوعی با طراحی معماری مناسب و ارائه راهکار‌های یکپارچه، به تیم‌های توسعه کمک می‌کند تا سیستم‌های هوش مصنوعی را به صورت مؤثر پیاده‌سازی کنند.

۲. یادگیری ماشین (Machine Learning)

زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که به آموزش مدل‌ها از طریق داده‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری می‌پردازد. برای مثال یک شرکت بیمه از یک مهندس یادگیری ماشین می‌خواهد، تا مدلی برای پیش‌بینی ریسک‌های مربوط به خسارت‌های بیمه ایجاد کند. این مهندس با استفاده از داده‌های تاریخی خسارت‌ها و ویژگی‌های مربوط به مشتریان، یک مدل یادگیری ماشین طراحی کرده و آن را آموزش می‌دهد.

۳. یادگیری عمیق (Deep Learning)

یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی مصنوعی پیچیده، برای تجزیه و تحلیل و ارزیابی داده‌های بزرگ استفاده می‌کند.

۴. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)

مطالعه تعامل بین کامپیوتر و زبان انسانی. این رشته شامل تحلیل و تولید متن و گفتار است. برای مثال یک شرکت فناوری از یک متخصص NLP می‌خواهد، تا مدلی برای تشخیص احساسات در متنهای مشتریان ایجاد کند. این متخصص با استفاده از تکنیک‌ها و ابزار‌های NLP، مدلی طراحی می‌کند که می‌تواند نظرات مثبت یا منفی مشتریان را از روی متن بسنجید.

۵. رایانش کوانتومی (Quantum Computing)

مطالعه استفاده از رایانش کوانتومی برای بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشین و حل مسائل پیچیده. خیلی از مرتب سازی ها مثل مرتب سازی ادغامی و یا الگوریتم ها و … در این قسمت تاثیر گذار است.

۶. بینایی ماشین (Computer Vision)

زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که بر پردازش و تحلیل تصاویر و ویدئو‌ها تمرکز دارد. این حوزه شامل شناسایی و تحلیل‌اشیاء و چهره‌ها است. برای مثال یک شرکت خودروسازی از یک متخصص بینایی ماشین می‌خواهد، تا سیستمی برای شناسایی موانع در جاده ایجاد کند. این متخصص با توسعه الگوریتم‌ها و استفاده از دوربین‌های نصب‌شده روی خودرو، سیستم را طراحی می‌کند که به رانندگان کمک می‌کند تا موانع را تشخیص دهند.

۷. تحلیل داده (Data Analytics)

بررسی و تحلیل داده‌ها برای استخراج الگو‌ها و بینش‌های معنادار، که به تصمیم‌گیری‌های بهتر کمک می‌کند.
بگذارید یک مثال برای شما بزنیم، یک تحلیل‌گر داده در یک شرکت مالی به تحلیل نوسانات بازار بورس می‌پردازد و پس از بررسی داده‌های تاریخی، گزارشی تهیه می‌کند. با این کار روند‌های آینده را پیش‌بینی می‌کند و به مدیران شرکت در تصمیم‌گیری کمک می‌کند.

۸. مهندسی داده (Data Engineering)

شامل طراحی، توسعه و مدیریت زیرساخت‌های لازم برای جمع‌آوری، ذخیره و پردازش داده‌ها. فرض کنید، یک شرکت بزرگ فناوری نیاز به ساخت یک پایگاه داده برای ذخیره و پردازش داده‌های کاربران دارد. مهندس داده با طراحی پایگاه داده‌ها و ETL (Extract، Transform، Load) برای جمع‌آوری داده‌ها و اطمینان از قابلیت دسترسی سریع به آن‌ها، این پروژه را مدیریت می‌کند. در واقع صف در ساختمان داده در این قسمت بسیار موثر خواهد بود.

۹. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

طراحی و توسعه سیستم‌هایی که پیشنهادات شخصی‌سازی شده به کاربران ارائه می‌دهند، معمولاً بر اساس تاریخچه فعالیت‌ها و علاقه‌مندی‌ها. فرض کنید یک پلتفرم استریمینگ موسیقی به یک تحلیل‌گر نیاز دارد، تا سیستمی طراحی کند که بر اساس سلیقه و رفتار شنیداری کاربران، آهنگ‌ها و هنرمندان جدیدی را برای آن‌ها پیشنهاد دهد.

 

مطلب پیشنهادی: چگونه از ChatGPT استفاده کنیم؟

 

۱۰. علم داده (Data Science)

یک رشته بین‌رشته‌ای که ترکیبی از مهندسی داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین برای استخراج دانش و بینش ارزشمند از داده‌ها است. برای مثال یک فروشگاه اینترنتی از یک دانشمند داده می‌خواهد، تا رفتار خرید مشتریان را تحلیل کند. این دانشمند با تحلیل داده‌های خرید و استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، می‌تواند الگو‌هایی برای پیش‌بینی میزان فروش آینده یا شناسایی مشتریان وفادار بیابد.

۱۱. کارشناس تحقیق و توسعه (R&D Specialist)

تحقیق و توسعه تکنولوژی‌ها و الگوریتم‌های جدید در زمینه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین. برای مثال فکر کنید، یک شرکت داروسازی به دنبال کشف دارو‌های جدید است. کارشناس تحقیق و توسعه به مطالعه و آزمایش روش‌های جدید، در یادگیری ماشین برای کشف نوع جدیدی از دارو‌ها می‌پردازد.

۱۲. مدیر پروژه هوش مصنوعی (AI Project Manager)

مدیریت پروژه‌های مرتبط با هوش مصنوعی و هماهنگ‌سازی تیم‌های مختلف برای دستیابی به اهداف پروژه.
مثال: یک شرکت فناوری از یک مدیر پروژه می‌خواهد، تا تیم‌های مختلف را برای توسعه یک سیستم پردازش تصویر هماهنگ کند. مدیر پروژه با تعیین زمانبندی و تخصیص منابع، پروژه را به پیش می‌برد. این رشته‌ها و گرایش‌ها به افراد این امکان را می‌دهند که در زمینه‌های مختلفی، از ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی تخصص پیدا کنند و در صنایع گوناگون مشغول به کار شوند.

بررسی ماشین لرنینگ با مثال

حال بیایید با مثالی بیشتر، مفهوم را تفهیم کنیم. فرض کنید می‌خواهیم یک مدل یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی قیمت خانه‌ها بسازیم. داده‌های ما شامل ویژگی‌هایی مانند مساحت خانه، تعداد اتاق خواب، سن خانه و قیمت نهایی آن است.

۱. داده‌های آموزشی

ما یک دیتا داریم که شامل اطلاعات خانه‌ها و قیمت‌های آن‌ها است.برای مثال:
– خانه ۱: مساحت ۱۰۰ متر مربع، ۳ اتاق خواب، سن ۵ سال، قیمت ۲۰۰ میلیون تومان
– خانه ۲: مساحت ۱۵۰ متر مربع، ۴ اتاق خواب، سن ۱۰ سال، قیمت ۳۰۰ میلیون تومان
– …

۲. آموزش مدل

از این داده‌های آموزشی استفاده می‌کنیم تا یک مدل یادگیری ماشینی بسازیم. مدل با تحلیل این داده‌ها یاد می‌گیرد که چگونه ویژگی‌ها (مساحت، تعداد اتاق خواب و… ) بر قیمت تأثیر می‌گذارند.

۳. پیش‌بینی

حالا که مدل ما آموزش دیده است، می‌توانیم از آن برای پیش‌بینی قیمت خانه‌های جدیدی که در دیتا قرار ندارد استفاده کنیم. به عنوان مثال، اگر یک خانه جدید با مساحت ۱۲۰ متر مربع و ۳ اتاق خواب داریم، می‌توانیم با وارد کردن این ویژگی‌ها به مدل، پیش‌بینی کنیم که قیمت آن ممکن است چقدر باشد. این فرایند به ما این امکان را می‌دهد که از تجربه‌های گذشته (داده‌های آموزشی) برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه در آینده استفاده کنیم. یادگیری ماشینی در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی بازار مالی کاربرد دارد.

 

دلیل اهمیت داشتن ماشین لرنینگ در چیست؟

یادگیری ماشین لرنینگ در دنیای امروز، بسیار اهمیت پیدا کرده است، اما به راستی برای چه کار هایی مناسب است؟ چرا باید در مورد آن بدانیم؟ مگر قرار است در آینده چقدر از آن استفاده شود؟ در این قسمت در مورد اهمیت ماشین لرنینگ با شما صحبت خواهیم کرد.

۱. پردازش و تحلیل حجم بالای داده‌ها

امروزه داده‌ها به سرعت در حال افزایش هستند. یادگیری ماشینی قادر است به طور خودکار از داده‌های بزرگ و پیچیده الگو‌ها و بینش‌های مهم را استخراج کند، که این امر برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و استراتژیک بسیار ضروری است.

۲. بهبود دقت و کارایی

مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به طور مداوم بهبود یابند و دقت بالایی در پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها ارائه دهند. این به ویژه در صنایعی مانند پزشکی، مالی و بازاریابی که دقت بالا ضروری است، اهمیت دارد.

۳. خودکارسازی فرآیند‌ها

یادگیری ماشینی می‌تواند به خودکارسازی وظایف مختلف کمک کند. برای مثال، می‌توان از آن برای شناسایی خودکار‌ایمیل‌های اسپم، پیش‌بینی نیاز به موجودی در انبار، یا تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی استفاده کرد.

۴. بهینه‌سازی منابع

با کمک یادگیری ماشینی، سازمان‌ها می‌توانند منابع خود را بهینه کنند. به عنوان مثال، با پیش‌بینی نیاز‌های مشتریان، می‌توانند تولید و موجودی را به بهترین نحو مدیریت کنند.

۵. ارائه تجربه شخصی‌سازی‌شده

یادگیری ماشینی به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که خدمات و محصولات خود را متناسب با نیاز‌ها و ترجیحات مشتریان فردی طراحی کنند. به عنوان مثال، در پلتفرم‌های مانند نتفلیکس یا اسپاتیفای، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای توصیه فیلم‌ها یا موزیک‌ها به کاربران بر اساس تعاملات قبلی‌شان باعث تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده می‌شود.

۶. شناسایی الگو‌های نامشهود

یادگیری ماشینی می‌تواند به شناسایی الگو‌ها و روند‌های پنهان در داده‌ها کمک کند، که ممکن است انسان‌ها قادر به مشاهده آن‌ها نباشند. این قابلیت می‌تواند در پیش‌بینی حرکات بازار مالی یا تحلیل احساسات، در رسانه‌های اجتماعی بسیار سودمند باشد.

۷. کاربرد‌های وسیع

ماشین لرنینگ در صنایع مختلفی مانند پزشکی، کشاورزی، حمل و نقل، امنیت، سرگرمی و غیره کاربرد دارد. به عنوان مثال، در پزشکی می‌توان از آن برای تشخیص بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی و توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده استفاده کرد. با توجه به موارد بالا، اهمیت یادگیری ماشینی در دنیای امروز بسیار زیاد است و نقش کلیدی در شکل‌دهی به آینده فناوری و جامعه دارد.

 

مزایا و معایب ماشین لرنینگ چیست؟

یادگیری ماشینی مزایا و معایب خاص خود را دارد که در زیر به طور خلاصه توضیح داده می‌شوند:

مزایای ماشین لرنینگ

دقت بالا

مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها می‌توانند، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های با دقت بالایی ارائه دهند.

خودکارسازی

این تکنولوژی می‌تواند بسیاری از وظایف تکراری و زمان‌بر را خودکار کند، که منجر به صرفه‌جویی در زمان و منابع انسانی می‌شود.

ابزار تحلیلی قوی

یادگیری ماشین می‌تواند به شناسایی الگو‌ها و روند‌های پنهان در داده‌ها کمک کند که انسان‌ها ممکن است قادر به شناسایی آن‌ها نباشند.

توانایی یادگیری از داده‌ها

این مدل‌ها می‌توانند به طور مداوم بهبود یابند، به طوری که با دریافت داده‌های جدید، توانایی و دقت آن‌ها افزایش یابد.

شخصی‌سازی خدمات

به کسب‌وکار‌ها این امکان را می‌دهد که خدمات و تجربه مشتری را به‌طور مؤثری شخصی‌سازی کنند.

کاربرد‌های وسیع

در صنایع مختلفی از جمله پزشکی، مالی، اتوماسیون صنعتی، بازاریابی و… کاربرد دارد.

 

مطلب پیشنهادی: شبکه عصبی بازگشتی چیست؟

 

معایب ماشین لرنینگ

نیاز به داده‌های بزرگ

برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین نیاز به داده‌های با کیفیت و حجم بالا وجود دارد. عدم دسترسی به داده‌های کافی می‌تواند باعث کاهش دقت پیش‌بینی‌ها شود.

پیچیدگی در پیاده‌سازی

پیاده‌سازی و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است، نیاز به تخصص فنی بالا و منابع مناسب داشته باشد.

تجزیه و تحلیل عدم شفافیت

برخی از مدل‌های پیچیده، مانند شبکه‌های عصبی عمیق، به عنوان (جعبه سیاه) عمل می‌کنند و تفسیر ریزه‌کاری‌های تصمیمات آن‌ها دشوار است.

بایاس و عدم انصاف

در صورتی که داده‌ها دارای بایاس باشند، مدل نیز می‌تواند هم جنس آن بایاس را در پیش‌بینی‌های خود بازتولید کند، که این می‌تواند منجر به تبعیض شود.

تهدیدات امنیتی

یادگیری ماشین می‌تواند مورد حملات سایبری قرار گیرد، مانند حملات آدورسر (Adversarial Attacks) ) که در آن داده‌های ورودی به گونه‌ای تغییر داده می‌شوند که نتیجه مدل را گمراه کند.

هزینه بالا

توسعه و نگهداری زیرساخت‌های لازم برای یادگیری ماشین ممکن است، هزینه‌بر باشد و نیاز به زمان و سرمایه‌گذاری دارد. در مجموع، یادگیری ماشین یک ابزار قدرتمند با پتانسیل‌های بزرگ است، اما باید با دقت و آگاهی از چالش‌ها و محدودیت‌های آن استفاده شود. بنابراین باید به خوبی هزینه فرصت آن را مد نظر خودتان قرار دهید.

یک مهندس ماشین لرنینگ دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد؟

یک مهندس ماشین لرنینگ (Machine Learning Engineer) به طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. وظایف اصلی او شامل موارد زیر است:

۱. جمع‌آوری و پردازش داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های لازم برای آموزش مدل‌ها از منابع مختلف و پردازش داده ها برای آماده‌سازی به منظور تحلیل.
۲. تحلیل داده‌ها: بررسی و تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگو‌ها و ویژگی‌های مهم که می‌تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند.
۳. طراحی مدل: انتخاب و طراحی بهترین الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین متناسب با نوع مسأله و نوع داده‌ها.

۴. آموزش مدل: آموزش مدل‌های انتخاب شده با استفاده از داده‌های موجود و تنظیم پارامتر‌ها به منظور بهینه‌سازی عملکرد.
۵. ارزیابی مدل: ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیار‌های مختلف مانند دقت، فراخوانی

۶. بهینه‌سازی و نگهداری: بهینه‌سازی مدل‌ها برای بهبود عملکرد و همچنین نگهداری و بروزرسانی آن‌ها به مرور زمان.

۷. همکاری با تیم‌های دیگر: همکاری با دیگر تیم‌ها مانند توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، علم داده و اعضای تجزیه و تحلیل برای اطمینان از ادغام صحیح و کارایی مدل‌ها در سیستم‌های تولیدی.

۸. مستندسازی: مستند کردن فرآیند‌ها، مدل‌ها و نتایج به منظور به اشتراک‌گذاری اطلاعات و تضمین قابلیت تکرار.

تمامی این مراحل نیاز به دانشی عمیق در زمینه‌های علم داده، برنامه‌نویسی و آمار دارند. مهارت‌های برنامه‌نویسی نیز به ویژه در زبان‌هایی مثل پایتون و کار با کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch، برای یک مهندس ماشین لرنینگ حیاتی است.

چه مهارت‌هایی لازم است؟

برای تبدیل شدن به یک مهندس ماشین لرنینگ موفق، نیاز به مجموعه‌ای از مهارت‌های متنوع و چندجانبه است. برخی از مهم‌ترین مهارت‌ها عبارتند از:

برنامه‌نویسی

• تسلط به زبان‌هایی مانند پایتون و R.
• آشنایی با زبان‌های دیگر مانند Java یا C++می‌تواند مفید باشد.

علم داده و آمار

• درک عمیق از مفاهیم پایه آماری و روش‌های آنالیز داده‌ها.
• توانایی کار با داده‌های عددی و تطبیق الگو‌ها.
  

مدل‌های یادگیری ماشین

• آشنایی با الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین از جمله الگوریتم‌های نظارت شده و غیرنظارت شده.
• دانش در زمینه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی.
  

کار با داده

• توانایی جمع‌آوری، تمیز کردن و پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده.
• آشنایی با ابزار‌ها و کتابخانه‌های مرتبط (مانند Pandas، NumPy)
  

فناوری‌های پایگاه داده

• تسلط بر پایگاه‌های داده مانند SQLو NoSQL
• درک نحوه دسترسی و ذخیره‌سازی داده در محیط‌های مختلف.
  

 ابزار‌های یادگیری ماشین

کار با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow، Keras و PyTorch

مهارت‌های نرم‌افزاری و توسعه

• درک مبانی توسعه نرم‌افزار و فرآیند‌های مرتبط.
• آشنایی با DevOps و ابزار‌های مرتبط مانند Docker وKubernetes

 حل مسأله و تفکر تحلیلی

• توانایی شناسایی و تحلیل مسائل پیچیده و ارائه راه‌حل‌های خلاقانه.
  

ارتباط و همکاری

توانایی کار به صورت تیمی و برقراری ارتباط مؤثر، با دیگر اعضای تیم از جمله توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گران داده.

آشنایی با محاسبات ابری

آشنایی با خدمات ابری مانند AWS، Google Cloud و Microsoft Azure برای پیاده‌سازی و مقیاس‌گذاری مدل‌ها. تلاش برای بهبود مستمر در این زمینه و به‌روز نگه‌داشتن اطلاعات، از ملزومات لازم برای موفقیت در این شغل است.
یادگیری ماشین در طیف وسیعی از برنامه‌ها و صنایع از جمله پزشکی، مالی، بازاریابی و رانندگی خودکار کاربرد دارد.

با گسترش تولید داده‌ها و پیشرفت قدرت محاسباتی، یادگیری ماشین به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از ابزار‌های کلیدی در تحلیل و تصمیم‌گیری است. با توجه به توانایی‌های چشمگیر و امکانات وسیع آن، یادگیری ماشین به یکی از زمینه‌های پرطرفدار و جالب در علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات تبدیل شده است.

 

مطلب پیشنهادی: تقویت مکالمه به زبان انگلیسی

 

ماشین لرنینگ را چه افرادی می‌توانند یاد بگیرن؟

ماشین لرنینگ به عنوان یکی از حوزه‌های مهم و پررشد در علوم کامپیوتر، برای طیف وسیعی از افراد قابل یادگیری است. افرادی که می‌توانند ماشین لرنینگ را یاد بگیرند شامل موارد زیر هستند:

فارغ‌التحصیلان علوم کامپیوتر

افرادی که در رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار یا اطلاعات تحصیل کرده‌اند، به طور طبیعی دارای پایه قوی در برنامه‌نویسی و الگوریتم‌ها هستند که به یادگیری ماشین لرنینگ کمک می‌کند.

دانشجویان ریاضی و آمار

دانشجویانی که در رشته‌های ریاضیات، آمار یا داده‌کاوی تحصیل می‌کنند می‌توانند با استفاده از تسلط خود بر مفاهیم ریاضی و نظریه‌های آماری به درک بهتری از الگوریتم‌ها و مدل‌های ماشین لرنینگ دست یابند.

مهندسان داده

افرادی که در زمینه مهندسی داده و تحلیل داده‌ها فعالیت می‌کنند، می‌توانند با یادگیری ماشین لرنینگ، توانایی‌های خود را گسترش داده و تحلیل‌های پیشرفته‌تری انجام دهند.

دانشجویان علوم داده

رشته‌های مرتبط با علوم داده به طور خاص بر تحلیل داده و یادگیری ماشین تمرکز دارند. این دانشجویان معمولاً آموزش‌های لازم برای کار با داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را دریافت می‌کنند.

برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار

افرادی که سابقه برنامه‌نویسی دارند و به تکنیک‌های یادگیری ماشین علاقه‌مند هستند، می‌توانند با فراگیری زبان‌های برنامه‌نویسی مرتبط (مانند Python ) و کتابخانه‌های محبوب (مثل TensorFlow و scikit-learn) به یادگیری ماشین لرنینگ بپردازند.

علاقه‌مندان به فناوری و هوش مصنوعی

افراد غیرمتخصص که به فناوری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه دارند، نیز می‌توانند با استفاده از دوره‌های آنلاین، کتاب‌ها و منابع آموزشی موجود به یادگیری این حوزه بپردازند.

متخصصان صنعت

افرادی که در صنایع مختلف کار می‌کنند و به دنبال بهبود فرآیند‌های خود از طریق استفاده از داده‌ها و یادگیری ماشین هستند، می‌توانند با یادگیری این تکنیک‌ها، به ارزش افزوده در حوزه کاری خود دست یابند.

دانشکده‌های معروف machine learning

در حوزه یادگیری ماشین، دانشگاه‌های معتبر و مشهور زیادی وجود دارند که به دلیل تحقیقاتی که در این زمینه انجام می‌دهند و همچنین برنامه‌های آموزشی قوی خود، شناخته شده‌اند. برخی از این دانشگاه‌ها عبارتند از:

۱. دانشگاه استنفورد (Stanford University ): یکی از برترین دانشگاه‌ها در حوزه علم داده و یادگیری ماشین با اساتید برجسته مانند اندرو نگ.

۲. دانشگاه MIT (Massachusetts Institute of Technology): دانشگاهی با تمرکز بر فناوری و نوآوری، با برنامه‌های قوی در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.

۳. دانشگاه کالیفرنیای برکلی (UC Berkeley): دانشگاهی با برنامه‌های تحقیقاتی پیشرفته در زمینه یادگیری ماشین و داده‌کاوی.

۴. دانشگاه کارنگی ملون (Carnegie Mellon University): معروف به تحقیقات قوی خود در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.

۵. دانشگاه آکسفورد (University of Oxford): دانشگاهی با تحقیقات برجسته در حوزه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین.

۶. دانشگاه کمبریج (University of Cambridge): همچنین در زمینه علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین شناخته‌شده است.

۷. دانشگاه واشنگتن (University of Washington): برنامه‌های قوی در علم داده و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.

۸. آزمایشگاه‌های تحقیقاتی گوگل (Google Research): علاوه بر دانشگاه‌ها، شرکت‌ها نیز نقش مهمی در پیشرفت یادگیری ماشین دارند و گوگل یکی از پیشتازان این حوزه است. این دانشگاه‌ها به عنوان مراکز تحقیقاتی و آموزشی مهم در زمینه یادگیری ماشین شناخته شده‌اند.

 

دانشمندان برجسته حوزه ماشین لرنینگ 

در زمینه یادگیری ماشین، دانشمندان و محققان برجسته‌ای وجود دارند که تأثیر زیادی در توسعه این حوزه داشته‌اند. برخی از این دانشمندان معروف عبارتند از:

۱. جفری هینتون ( Geoffrey Hinton): به عنوان “پدر یادگیری عمیق” شناخته می‌شود و تحقیقات او در زمینه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق نقشی کلیدی در توسعه این حوزه ایفا کرده است.

۲. یان لکان (Yann LeCun): یکی از پیشگامان یادگیری عمیق و شبکه‌های کنولوشنی، که همچنین به عنوان رئیس بخش هوش مصنوعی در فیسبوک فعالیت می‌کند.

۳. اندرو نگ (Andrew Ng): یکی از بنیان‌گذاران کورسرا و محقق برجسته در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی. او همچنین در دانشگاه استنفورد تدریس می‌کند.

۴. دیمیس هاسابیس (Demis Hassabis): بنیان‌گذار و مدیرعامل دیپ‌مایند، شرکتی که در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی پیشرفت‌های زیادی داشته است، مانند ایجاد برنامه آلفاگو.

۵. یانگ گنگ (Yoshua Bengio): یکی دیگر از شخصیت‌های کلیدی در یادگیری عمیق و برنده جایزه تورینگ به خاطر کار‌هایش در این زمینه.

۶. پیتر نورویگ (Peter Norvig): یکی از محققان مشهور در زمینه هوش مصنوعی، که به عنوان مدیر تحقیق در گوگل نیز فعالیت می‌کند و دارای تألیفات مهمی درباره یادگیری ماشین است.

۷. تیموتی کاندل (Timothy C. K. Kandel): کار‌های او در زمینه یادگیری ماشین و بازیابی اطلاعات تأثیرگذار بوده است. این افراد از طریق تحقیقات و نوآوری‌های خود، پایه‌گذار پیشرفت‌های قابل توجهی در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بوده‌اند.

 

مطلب پیشنهادی: طراحی اسکیس چیست؟

 

نتیجه‌گیری

نتیجه‌گیری این است که یادگیری ماشین لرنینگ برای طیف گسترده‌ای از افراد، از جمله فارغ‌التحصیلان علوم کامپیوتر، دانشجویان ریاضی و آمار، مهندسان داده، برنامه‌نویسان، علاقه‌مندان به فناوری و حتی متخصصان صنعت، امکان‌پذیر است. با توجه به منابع آموزشی فراوان و دوره‌های آنلاین در دسترس، هرکسی که دارای انگیزه و علاقه باشد، می‌تواند مهارت‌های لازم را در این حوزه کسب کند و از فواید آن در تحلیل داده‌ها و بهبود فرآیند‌ها بهره‌برداری کند. با توجه به رشد روزافزون این حوزه، یادگیری ماشین لرنینگ به یک مهارت ارزشمند و ضروری تبدیل شده است.

آینده یادگیری ماشین بسیار روشن به نظر می‌رسد و انتظار می‌رود که این فناوری در همه‌جا، از پزشکی تا صنعت به کار گرفته شود و به ما در حل مشکلات پیچیده کمک کند. در نهایت، یادگیری ماشین یک زمینه علمی در حال پیشرفت است که نویدبخش راه‌کار‌ها و نوآوری‌های جدید در دنیای تکنولوژی و داده‌هاست. یادگیری ماشین لرنینگ نیازمند همت و انگیزه است؛ اما با منابع آموزشی فراوانی که در دسترس است، افرادی با زمینه‌های متنوع می‌توانند به یادگیری و تسلط بر این حوزه بپردازند.