یادگیری ماشین (ML) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

امروزه ماشین‌ها مسئولیت انجام کارهایی را که قبلا به دست انسان‌ها انجام می‌شد، را بر عهده گرفته‌اند. یادگیری ماشین (ML)، در زمینه‌ی هوش مصنوعی شگفتی آفریده و به نرم‌افزارها کمک می‌کند تا بتوانند درکی از جهان واقعی کسب کرده و در زمینه‌های گوناگون از رانندگی گرفته تا ترجمه متون، مورد استفادهِ مفید و موثر، قرار گیرند. در این مطلب به بررسی یادگیری ماشین (Machine Learning)، نحوه‌ی عملکرد و کاربردها و همچنین معرفی انواع آن خواهیم پرداخت.

نحوه عملکرد یادگیری ماشین

در سطح پیشرفته، یادگیری ماشین به فرایندی گفته می‌شود که در طی آن به سیستم کامپیوتری آموزش داده می‌شود تا از داده‌هایی که در اختیارش گذاشته می‌شود، پیش‌بینی‌‌ها و نتایج دقیقی را ارائه دهد. در این مفهوم، داده‌ها عامل کلیدی هستند که یادگیری ماشین را ممکن می‌سازند. در واقع این امر، نوعی استفاده از هوش مصنوعی به حساب می‌آید. با این حال انجام این کار، فرایند ساده‌ای نیست. شما در این روش، الگوریتم یادگیری را با داده‌هایی ترکیب می‌کنید و داده‌ها را به سیستم کامپیوتری آموزش می‌دهید. پس از این مرحله، به درونداد موجود، یک مدل ارائه می‌دهید و بر طبق برنامه، یک برونداد دریافت می‌کنید.

برای مثال اگر یک الگوریتم برای پیش‌بینی یک مسئله داشته باشید، یک مدل مربوط به پیش‌بینی دریافت می‌کنید. سپس داده‌هایی را در اختیار این مدل می‌گذارید و بر اساس داده‌هایی که در مدل آموزشی قرار گرفته‌اند، یک پیش‌بینی دریافت خواهید کرد.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی چیست و چرا نیاز داریم با خطرات آن مواجه شویم؟

کاربردهای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning)، کاربردهای زیادی دارد که در این بخش به معرفی برخی از آ‌ن‌ها می‌پردازیم:

1. آنالیز سریع و پیش‌بینی فرآیندهای گوناگون

سرعتی که یادگیری ماشین با استفاده از آن، داده‌ها را مصرف و آن‌ها را از یکدیگر تشخیص می‌دهد، این امکان را ایجاد می‌کند که در زمان صحیح، عملکردهای صحیحی را از خود نشان دهید. برای مثال یادگیری ماشین، با سرعت، یک محصول پیشنهادی جایگزین و خوب را به مشتریان شما ارائه می‌دهد. در این حالت مشتری بلافاصله در زمان صحیح یک پیشنهاد خوب را دریافت می‌کند و این در حالی است که شما برای انجام این کار و ارائه‌ی این پیشنهاد، هیچ زمانی صرف نکرده‌اید و همه چیز طبق یک برنامه‌ی از پیش تعیین شده، پیش رفته است.

2. سهولت بخشیدن به تشخیص و درمان بیماری‌ها در حوزه علم پزشکی

در حوزه‌ی سلامت و درمان، یادگیری ماشین به بیمارانی که در معرض خطر هستند، کمک می‌کند. در این زمینه یادگیری ماشین، تشخیص‌های دقیقی را ارائه می‌دهد، بهترین داروهای ممکن و موجود جهت درمان را پیشنهاد می‌کند و پیش‌بینی‌های مفیدی را ارائه می‌دهد. این تشخیص‌ها تقریبا دقیق هستند و داروهای موثر و بهتری که در این روش تجویز می‌شوند، سبب می‌شود تا بهبود بیمار با سهولت بیشتری صورت بگیرد و از درمان‌های اضافی جلوگیری شود. با این روش بیماران می‌توانند با کم‌ترین هزینه و زمان، درمان شوند.

3. یافتن آسان هرزنامه یا اسپم در ایمیل

یافتن اسپم یکی از اولین مشکلاتی بود که با یادگیری ماشین حل شد. چندین سال پیش، توسعه‌دهندگان ایمیل از روش‌های قانون‌مندی برای فیلتر کردن اسپم استفاده کردند. امروزه با ظهور یادگیری ماشین، فیلترهای اسپم با استفاده از شبکه‌هایی که به نورون‌های مغزی شباهت دارند، به قوانین جدید مجهز شده‌اند و از این راه هرزنامه‌ها را حذف می‌کنند.

4. پیشنهاد محصول مناسب با یادگیری ماشین

پیشنهاد محصول، یک جنبه‌ی مهم برای استراتژی فروش و بازاریابی به حساب می‌آید. مدل‌های ML یا (Machine Learning)، تاریخچه‌ی خرید مشتریان را بررسی کرده و بر اساس آن، محصولات موجود شما را که برای مشتری جذاب است، ارائه می‌دهند. این الگوریتم، به صورت پنهانی تاریخچه‌ی خرید مشتریان را بررسی کرده و سپس محصولات را دسته‌بندی می‌کند. به این فرآیند، یادگیری بدون نظارت گفته می‌شود که نوع خاصی از الگوریتم ML است. این مدل سبب می‌شود تا کسب و کارهای گوناگون بتوانند محصولات بهتری را به مشتریان خود پیشنهاد دهند و در نتیجه آن‌ها را برای خرید محصول ترغیب کنند.

5. ارتقای دقت مدل‌ها و قوانین مالی

یادگیری ماشین همچنین در بخش امور مالی نیز تاثیر بسزایی داشته است. از برخی فواید یادگیری ماشین در زمینه‌ی امور مالی، می‌توان به مدیریت پورتفولیو، الگوریتم‌های مبادلاتی، امضای وام‌ها و مهم‌تر از همه، دستگیری کلاهبرداران اشاره کرد. همچنین بر اساس گزارشی با نام THE FUTURE OF UNDERWRITING، که بدست ارنست و یانگ منتشر شد، یادگیری ماشین با بررسی مداوم داده‌ها، هرگونه جرم و تخطی از قانون را تشخیص می‌دهد. این موضوع سبب می‌شود تا دقت مدل‌ها و قوانین مالی ارتقا پیدا کند.

6. ابزارهای کمکی مجازی

از میان ابزارهای کمکی مجازی که امروزه مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌توان به دستیارهای الکسا (Alexa)، سیری (Siri) و گوگل اشاره کرد. همانطور که از نام آن‌ها برمی‌آید، این ابزارها در یافتن اطلاعات از طریق داده‌های صوتی به افراد کمک می‌کنند. تنها کاری که برای فعال سازی این ابزارها نیاز است، این است که به صورت صوتی درخواست خود را مطرح کنید. برای مثال می‌توانید سوالی مثل پروازهای امروز آلمان به لندن کدام هستند؟ را مطرح کنید. این ابزارهای برای پاسخگویی، به اطلاعات موجود نگاهی می‌اندازند و به جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز می‌پردازند. ML یک بخش مهم را در ساخت این ابزارها ایفا می‌کند.

7. پیش‌بینی ترافیک با یادگیری ماشین

همه‌ی ما از خدمات راهبری GPS استفاده کرده‌ایم. زمانی که ما این کار را انجام می‌دهیم، موقعیت فعلی و سرعت ما، در یک سرور مرکزی که مخصوص مدیریت ترافیک است، ثبت می‌شود. این داده‌ها بعدا برای ایجاد یک نقشه که مربوط به جریان ترافیک است، مورد استفاده قرار می‌گیرند. این موضوع از ترافیک جلوگیری می‌کند و ML یا (Machine Learning)، بر اساس این داده‌ها به شما کمک می‌کند تا نقاطی که ترافیک و حجم کمتری از ماشین‌ها وجود دارند، را پیدا کنید.

بیشتر بخوانید: یادگیری ماشین به ضرر فرآیند آموزش انسان‌ها است؟

انواع روش‌های یادگیری ماشین

انواع مختلفی از فرایند یادگیری ماشین، برای ارتقای دقت در مدل‌های مربوط به پیش‌بینی، مورد نیاز هستند. بر اساس نوع مشکلی که مورد بررسی قرار می‌گیرد و بر اساس حجم داده‌های موجود، انواع مختلفی از روش‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این بخش به معرفی انواع روش‌های یادگیری ماشین می‌پردازیم.

یادگیری با نظارت

یادگیری با نظارت معمولا بر اساس دسته‌ای از داده‌های منتشر شده، صورت می‌گیرد. در این نوع یادگیری، نحوه دسته بندی داده‌های مخصوص بررسی می‌شود. یادگیری با نظارت، به منظور یافتن الگوهای موجود در داده‌هایی که تحت فرآیند آنالیز قرار می‌گیرند، طراحی شده است. برای مثال، می‌توانید یک اپلیکیشن ML بسازید که بتواند بر اساس توضیحات تصویری و مکتوب، بین میلیون‌ها حیوان تمایز ایجاد کند و آن‌ها را از یکدیگر تشخیص دهد.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد که مسئله‌ی مورد نیاز به حجم بالایی از داده‌های بدون نام، نیازمند است. برای مثال، اپلیکیشن‌های رسانه های جمعی، مثل توییتر، اینستاگرام و اسنپ چت همگی دارای داده‌های بی‌نشان هستند. برای درک معنای موجود در پس این داده‌ها، به الگوریتم‌هایی نیاز است که بتوانند داده‌ها را بر اساس الگوها و دسته‌هایی مخصوص، دسته‌بندی کنند. یادگیری بدون نظارت، فرایندی پی در پی را به کار می‌گیرد و بدون دخالت انسان به آنالیز داده‌ها می‌پردازد. از این فرآیند، در فناوری تشخیص اسپم در ایمیل استفاده می‌شود. برای تشخیص این امر، یک آنالیزور باید متغیرهای بسیاری را مورد بررسی قرار دهد. اما ML بر اساس دسته‌بندی‌های مخصوص به تشخیص ایمیل‌های ناخواسته می‌پردازد.

یادگیری تقویتی

این نوع از یادگیری، نوعی مدل یادگیری رفتاری است. الگوریتم موجود در این یادگیری، از طریق آنالیز داده‌ها، بازخوردی را دریافت می‌کند و کاربر را به سوی بهترین نتیجه راهنمایی می‌کند. یادگیری تقویتی نسبت به یادگیری با نظارت متفاوت است؛ چرا که این سیستم دارای داده‌های آموزشی و گروهی نمونه نیست. این سیستم به جای این نوع از داده‌ها، از طریق آزمون و خطا به یادگیری می‌پردازد. بنابراین در نتیجه‌ی این فرآیند تقویت شده، تصمیم‌گیری‌های صحیحی اتخاذ خواهد شد و در نهایت مسئله‌ی موجود به بهترین شکل ممکن حل خواهد شد.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک روش خاص در یادگیری ماشین است از طریق شبکه‌های عصب مانند که در لایه‌هایی متوالی وجود دارند، به یادگیری می‌پردازد. زمانی که بخواهید از طریق داده‌های سازماندهی نشده به یادگیری الگوها بپردازید، این نوع از یادگیری بسیار مفید واقع خواهد شد. شبکه‌های نورون مانند و پیچیده‌ در یادگیری عمیق بدین منظور طراحی شده‌اند که بتوانند از مغز انسان تقلید کنند.

برای همین کامپیوترها می‌توانند به شکلی آموزش داده شوند که بتوانند با مشکلات گوناگون دست و پنجه نرم کنند. یک کودک که حدود 5 سال سن داشته باشد، به راحتی قادر است تا میان چهره‌ی معلم خود و چهره‌ی نگهبان تمایز ایجاد کند و این دو چهره را از یکدیگر تشخیص دهد. این در حالی است که یک کامپیوتر برای تشخیص چهره‌ی دو شخص از یکدیگر باید بررسی‌های زیادی را انجام دهد. شبکه‌های نورونی و یادگیری عمیق، اغلب در تشخیص تصاویر، سخن و اپبلیکیشن‌های بصری کامپیوتری مورد استفاده قرار می‌گیرند.

سخن پایانی

در پایان باید گفت که تمامی این کاربردها و انواع یادگیری ماشین (ML)، سبب شده‌اند تا یادگیری ماشین به یک بخش بسیار ارزشمند تبدیل شود. با استفاده از این فرآیند، امروزه کسب و کارهای گوناگون قادر هستند تا با بررسی داده‌های حجیم و متنوع، به کشف الگوهای گوناگونی دست یابند. در حال حاضر کسب و کارها قادر هستند تا با به کارگیری یادگیری ماشین (ML)، معاملات تجاری خود را که در گذشته به صورت سنتی به دست انسان‌ها صورت می‌گرفت، را به راحتی پیش ببرند. این موضوع باعث قدرت شرکت‌ها شده و باعث می‌شود تا محصولات و خدماتی جدید، ویژه و متنوعی ارائه شود. بنابراین باید گفت که به کارگیری یادگیری ماشین (ML)، به عنوان یک استراتژی می‌تواند یک تصمیم بسیار سودمند به حساب بیاید.

 منابع: outsource2india.com، medium.com، ibm.com، zdnet.com