یادگیری ماشین، توانایی یادگیری خودکار ماشین، بدون برنامه ریزی مستقیم
یادگیری ماشین و یا Machine learning، توانایی یادگیری خودکار ماشین و بهبود رفتار و استدلال آن و نزدیک شدن به استدلال انسانی را نتیجه می‌دهد. این اصطلاح که از کاربردهای هوش مصنوعی است، وابسته به میزان اطلاعاتی است که ماشین به آنها دسترسی دارد. هر چه داده ها بیشتر باشد فرایند تمرکز و یادگیری، سرعت بیشتری خواهد داشت.
فرایند یادگیری ماشین، با ارائه داده های اولیه یا مشاهده صورت می‌گیرد. سپس ماشین با توجه به دستورالعمل ها و یا تجزیه و تحلیل ها و بر اساس الگوی اولیه ارائه شده، الگو و نتایج جدید را فرا می‌گیرد و تصمیمات بهتر و با استدلال بیشتری در آینده انجام می‌دهد. هدف از یادگیری ماشین، حذف نظارت و حذف عامل انسانی در فرایند یادگیری ماشین است. به گونه ای که قانون های اولیه به سیستم داده شوند و نتیجه گیری های بیشتر با تجزیه و تحلیل ها و یا مشاهدات بیشتر، جهت دستیابی به رفتار شبیه به رفتار انسانی به دانسته های سیستم اضافه گردد.
برای مثال ماشینی را در نظر بگیرید که جهت بررسی شرایط مریخ به آنجا فرستاده می‌شود، این ماشین با دانش کم درباره شرایط سیاره ماموریت خود را آغاز می‌کند و با مشاهدات و تجزیه و تحلیل های خود، به نتایج بیشتری می‌رسد. مثلا با بررسی داده های جمع آوری شده از شرایط قبل از طوفان، می‌تواند، وقوع طوفان را پیش بینی کند.
تفاوت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
AI و یا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یا ML، فناوری هایی هستند که به ماشین وابسته هستند و برای ایجاد سیستم های هوشمند استفاده می‌شوند. در ادامه تفاوت این دو بیان می‌شود.
AI، فناوری است که با استفاده از آن تلاش می‌شود رفتار ماشین به انسان شبیه شود اما ML زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین توانایی یادگیری، بدون برنامه ریزی مستقیم را می‌دهد.
از طرفی، هدف AI، ساخت ماشینی است که مسئله های پیچیده را حل کند در حالی که یادگیری ماشین بر یادگیری، با استفاده از داده ها و هوشمند تر شدن تاکید می‌کند. در واقع AI ماشین را برای داشتن رفتاری انسانی برنامه ریزی می‌کند در حالی که MI خواستار یک نتیجه دقیق و آموزش ماشین هایی است که بتوانند کاری که برای آن ایجاد شده‌اند را انجام دهند.
انواع متدهای یادگیری ماشین
به طور عمده انواع یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود؛ یادگیری تحت نظارت(Supervised learning) و یادگیری بدون نظارت(Unsupervised learning) و یادگیری تقویت شده(Reinforcement learning).
روش یادگیری تقویت شده اینگونه است که ماشین در یک محیط پیچیده و ناآشنا قرار می‌گیرد و برای یافتن راه حل ها باید از آزمون و خطا استفاده کند. اگر دستگاه به آنچه برنامه نویس در جستجوی آن است برسد، پاداش می‌گیرد و به هنگام ناکام ماندن، مجازات می‌شود. هدف کسب بیشترین میزان پاداش است. برای یادگیری ماشین های خودران از همین شیوه استفاده می‌شود.
یادگیری تحت نظارت از یک مدل آموزش برای رسیدن به نتایج خواسته شده استفاده می‌کند که شامل ورودی ها و خروجی های صحیح است و تلاش می‌شود تا میزان خطا به میزان حداقل و مقبول کاهش پیدا کند. سیستم طبقه بندی نامه های spam از کاربرد این شیوه یادگیری است.
در ضمن شیوه عملکرد یادگیری بدون نظارت این است که به سیستم اجازه دهد، به تنهایی برای کشف الگوهای جدید کار کند و به نظارت کاربران نیازی ندارد. این شیوه یادگیری قدرت انجام پردازش های پیچیده تری را در مقایسه با یادگیری تحت نظارت ارائه می‌دهد. برای دسته بندی رشته های DNA و به منظور آنالیز تغییرات ژنتیکی از این شیوه استفاده می‌شود.
نکته ای که باید به آن اشاره کرد این است که، زمانی از الگوریتم بدون نظارت استفاده می‌شود که داده های ما طبقه بندی نشده باشند، یعنی مجموعه ای از گزاره ها که درست و یا غلط بودن آنها مشخص نیست و هنوز به دانش تبدیل نشده اند.
کاربردهای یادگیری ماشین در زندگی ما
میزان تاثیری که یادگیری ماشین در آینده بر زندگی ما خواهد داشت بسیار بیشتر از زمان حال است. این فناوری می‌تواند به عنوان دستیار و در جهت بهبود شرایط زندگی نقشی بزرگی داشته باشند. به عنوان مثال اتومبیل های خودران، سیستم های تشخیص بیماری و یا سایر سیستم های دیگر که اهمیت آنها روز به روز بیشتر می‌شود. ML به طور گسترده در پردازش تصویر، پردازش گفتار، مسائل پزشکی، اجرای معاملات خودکار در بورس و نهادهای معاملاتی، طبقه بندی اطلاعات و بسیاری از حوزه های دیگر به صورت فعال حضور دارد.
به عنوان نکته پایانی باید اضافه کرد که یادگیری ماشین با رباتیک متفاوت است و در واقع ربات ها نمونه ای از محصولات مهندسی شده هستند که برای داشتن عملکرد بهتر از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.
برای دریافت اطلاعات بیشتر و درخواست جلسه دمو یا مشاوره، اینجا را ببینید.