یادگیری ماشین چیست و چه کاربردهایی دارد؟

یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین یک شاخه جدید از علم است که به‌آرامی زندگی روزمره ما را فراگرفت. از تبلیغات هدفمند گرفته تا تشخیص سلول‌های سرطانی یادگیری ماشین در همه زمینه‌ها کاربرد دارد. وظایف سطح بالایی که توسط بلوک‌های کد ساده انجام می‌شوند این سؤال را در ذهن ایجاد می‌کنند که یادگیری ماشین چگونه انجام می‌شود؟

در این مقاله از سایت امیرتودی به درک مفهوم یادگیری ماشین و کاربردهای آن در حوزه‌های مختلف پرداخته می‌شود.

مفهوم یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین شاخه‌ای هیجان‌انگیز از هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین قدرت داده‌ها را به روش‌های جدیدی نشان می‌دهد مانند پیشنهادهای فیس‌بوک یا اینستاگرام که مطابق با نیاز و سلیقه شماست. این فناوری به توسعه برنامه‌های رایانه‌ای می‌پردازد که می‌توانند به طور خودکار به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از طریق پیش‌بینی‌ها و شناسایی‌ها وظایف خود را انجام دهند. هرچه داده‌های بیشتری به یک ماشین وارد ‌شود الگوریتم‌ها بهتر آموزش می‌بینند و نتایج ارائه‌شده را بهبود می‌بخشند. وقتی از الکسا می‌خواهید که موسیقی مورد علاقه شما را در آمازون اکو پخش کند به درگاهی می‌رود که موسیقی مدنظر تعداد دفعات بیشتری شنیده شده باشد. برای داشتن تجربه شنیداری بهتر می‌توانید از الکسا درخواست کنید آهنگ‌ها را رد کند و یا صدا را تنظیم کند. یادگیری ماشین و پیشرفت سریع هوش مصنوعی همه این اقدامات را ممکن ساخته است.

مفهوم دقیق یادگیری ماشین

یادگیری ماشین زیرمجموعه اصلی هوش مصنوعی (AI) است. برنامه های کاربردی ماشین لرنینگ مانند انسان‌ها از تجربه (به عبارت دقیق‌تر داده‌ها) بدون برنامه‌نویسی مستقیم یاد می‌گیرند. زمانی که این برنامه‌ها در معرض داده‌های جدید قرار می‌گیرند خودبه‌خود یاد می‌گیرند که رشد و توسعه ‌یابند. به‌عبارت‌دیگر یادگیری ماشین شامل ماشین‌هایی است که اطلاعات مناسب را بدون اینکه به آنها گفته شود پیدا می‌کنند. ماشین‌ها این کار را با استفاده از الگوریتم‌هایی که از داده‌ها در یک فرایند تکراری آموخته‌اند انجام می‌دهند.

مفهوم یادگیری ماشین برای مدت طولانی مطرح بوده است. با این حال ایده استفاده از محاسبات پیچیده ریاضی برای داده‌های کلان به صورت خودکار طی چند سال اخیر مطرح شده و اکنون سرعت بیشتری پیدا کرده است.

در سطوح بالای یادگیری ماشین توانایی انطباق با داده‌های جدید از طریق تکرار آموزش صورت می‌گیرد. برنامه‌ها از محاسبات و تراکنش‌های قبلی یاد می‌گیرند و از «تشخیص الگو» برای تولید نتایج مطمئن و آگاهانه استفاده می‌کنند.

اکنون‌که متوجه شدیم یادگیری ماشین چیست با نحوه عملکرد آن آشنا می‌شویم.

الگوریتم یادگیری ماشین چیست؟

لگوریتم یادگیری ماشینی روشی است که سیستم هوش مصنوعی توسط آن وظیفه خود را انجام می‌دهد و به طور کلی مقادیر خروجی را با توجه به داده‌های ورودی داده شده پیش‌بینی می‌کند. دو فرآیند اصلی الگوریتم های یادگیری، «ماشین طبقه‌بندی» و «رگرسیون» هستند. علاوه بر این، الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning) به دو دسته یادگیری ماشین تحت نظارت (Supervised learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning) طبقه بندی می‌شوند. در ادامه این دسته‌بندی‌ها را به شما معرفی می‌کنیم.

یادگیری ماشین چگونه عمل می‌کند؟

یادگیری ماشین یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که از طریق داده‌های اعمال‌شده به‌عنوان ورودی آموزش می‌بیند. درک این موضوع که چه چیزی باعث می‌شود یادگیری ماشین کار کند و چگونه می‌توان از آن در آینده استفاده کرد بسیار مهم است.

فرآیند یادگیری ماشین با وارد کردن داده‌های آموزش در الگوریتم انتخاب‌شده آغاز می‌شود. داده‌های آموزش شناخته‌شده یا شناخته‌نشده برای توسعه الگوریتم یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. نوع داده‌های آموزشی به عنوان ورودی بر الگوریتم تأثیر می‌گذارد و با گذشت زمان در فرآیند آموزش نتایج بهتری حاصل می‌شود.

داده‌های ورودی جدید به الگوریتم یادگیری ماشین وارد می‌شوند. با تست داده‌های ورودی جدید مشخص می‌شود که آیا الگوریتم به‌درستی کار می‌کند یا خیر. سپس پیش‌بینی و نتایج با یکدیگر بررسی می‌شوند.

اگر پیش‌بینی و نتایج مطابقت نداشته باشند الگوریتم چندین بار مجدداً آموزش داده می‌شود تا زمانی که دانشمند داده به نتیجه مطلوب برسد. این امر به الگوریتم یادگیری ماشین این امکان را می‌دهد که به‌طور مداوم به‌تنهایی یاد بگیرد و پاسخ بهینه را تولید کند و به‌تدریج دقت آن در طول زمان افزایش یابد.

یادگیری ماشین به چند دسته تقسیم می‌شود؟

یادگیری ماشین پیچیده است به همین دلیل به دو حوزه اصلی یادگیری نظارت‌شده و یادگیری بدون نظارت تقسیم می‌شود. هر یک از حوزه‌ها هدف و عمل خاصی را دنبال می‌کنند و نتایجی را به همراه دارند و از شکل‌های مختلف داده استفاده می‌کنند. تقریباً ۷۰ درصد از یادگیری ماشین مربوط به یادگیری تحت نظارت است درحالی‌که یادگیری بدون نظارت بین ۱۰ تا ۲۰ درصد است. درصد باقی‌مانده هم توسط یادگیری تقویتی انجام می‌شود.

یادگیری تحت نظارت – Supervised Learning

در یادگیری نظارت‌شده از داده‌های شناخته‌شده یا برچسب‌گذاری شده به‌عنوان داده‌های آموزشی استفاده می‌شود. از آنجا که داده‌ها شناخته‌شده‌اند بنابراین یادگیری تحت نظارت است، یعنی به سمت اجرای موفقیت‌آمیز هدایت می‌شود. الگوریتم یادگیری ماشین از داده‌های ورودی برای آموزش مدل استفاده می‌کند. درصورتی‌که مدل بر اساس داده‌های شناخته‌شده آموزش داده شود می‌توان از داده‌های شناخته‌نشده در مدل برای دریافت پاسخ جدید و ارزیابی آن استفاده کرد.

الگوریتم‌های برتری که در حال حاضر برای یادگیری تحت نظارت استفاده می‌شوند عبارت‌اند از:

• رگرسیون چندجمله ای (Polynomial regression)
• جنگل تصادفی (Random forest)
• رگرسیون خطی (Linear regression)
• رگرسیون لجستیک (Logistic regression)
• درخت تصمیم گیری (Decision tree)
• نزدیک ترین همسایگان (K-nearest neighbors)
• بیز (Naive Bayes)

حال به بررسی یادگیری بدون نظارت می‌پردازیم.

یادگیری بدون نظارت – Unsupervised Learning

در یادگیری بدون نظارت داده‌های آموزشی ناشناخته و بدون برچسب هستند. به این معنی که داده‌ها به‌هیچ‌عنوان دیده نشده‌اند. عبارت نظارت‌نشده یعنی بدون وجود داده‌های شناخته‌شده ورودی را به الگوریتم هدایت کرد. داده‌های شناخته‌نشده به الگوریتم یادگیری ماشین واردشده و برای آموزش مدل استفاده می‌شوند. مدل آموزش‌دیده سعی می‌کند یک الگو را جستجو کند و پاسخ دلخواه را بدهد.

۷ الگوریتم برتر که در حال حاضر برای یادگیری بدون نظارت استفاده می‌شوند عبارت‌اند از:

• حداقل جذر (Partial least squares)
• منطق فازی (Fuzzy means)
• تجزیه مقدار منفرد (Singular value decomposition)
• روش خوشه بندی K (K-means clustering)
• Apriori
• خوشه بندی سلسله مراتبی (Hierarchical clustering)
• تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی (Principal component analysis)

یادگیری تقویتی – Reinforcement Learning

در این روش الگوریتم، داده‌ها را از طریق یک فرآیند آزمون‌وخطا کشف می‌کند و سپس تصمیم می‌گیرد که چه عملی منجر به پاداش بیشتر می‌شود. یادگیری تقویتی از سه جزء اصلی تشکیل می‌شود: عامل، محیط و اقدامات. منظور از عامل همان آموزنده یا تصمیم‌گیرنده است، محیط شامل همه چیزهایی است که عامل با آن تعامل دارد و اقدام همان کاری است که عامل انجام می‌دهد.

یادگیری تقویتی زمانی اتفاق می‌افتد که عامل اقداماتی را انتخاب کند که بر اساس آن اقدامات پاداش مورد نظر در زمان معین به حداکثر برسد. زمانی که عامل در چارچوب یک خط مشی صحیح کار می کند به‌راحتی می‌توان به این هدف دست‌یافت.

مراحل یادگیری ماشین چیست؟

ممکن است انتقال اطلاعات به ماشین‌ها سخت و غیرممکن به نظر برسد اما در واقع آسان است. انتقال اطلاعات به ماشین‌ها را می‌توان به ۷ مرحله اصلی تقسیم کرد:

جمع آوری داده ها

همان‌طور که می‌دانید ماشین‌ها در ابتدا توسط داده‌هایی که به آنها وارد می‌شوند آموزش می‌بینند. به همین دلیل جمع‌آوری داده‌های قابل اعتماد برای مدل یادگیری ماشین که بتواند الگوهای صحیح را پیدا کند بسیار مهم است. کیفیت داده‌هایی که به ماشین وارد می‌شود میزان دقت مدل را تعیین می‌کند. اگر داده‌های نادرست یا قدیمی را به مدل یادگیری ماشین وارد کنید نتایج یا پیش بینی‌های اشتباهی خواهید داشت که مرتبط نیستند.

حتما از داده‌های یک منبع قابل اعتماد استفاده کنید زیرا مستقیماً بر نتیجه‌ی مدل شما تأثیر می‌گذارد. توجه داشته باشید که داده‌های خوب مرتبط هستند، حاوی مقدار کمی داده‌های از دست رفته و تکرار شده هستند و نمایش مناسبی از زیرمجموعه‌ها یا کلاس‌های مختلف موجود دارند.

آماده سازی داده ها

بعد از جمع‌آوری یا تهیه داده‌های مناسب باید آن‌ها را آماده کنید. آماده‌سازی داده‌ها طبق مراحل زیر انجام می‌شود:

• همه داده‌هایی را که در اختیار دارید کنار هم قرار دهید و آنها را بصورت تصادفی نمایش دهید. این کار باعث می‌شود که توزیع داده ها به طور یکنواخت نباشد و ترتیب داده‌ها بر روند یادگیری تأثیر نمی‌گذارد.
• پاک‌سازی داده‌ها برای حذف داده‌های ناخواسته، مقادیر از دست رفته، ردیف‌ها و ستون‌ها، مقادیر تکراری، تغییرات نوع داده و غیره. حتی ممکن است مجبور شوید مجموعه داده‌ها را بازسازی کنید و سطرها و ستون‌ها یا فهرست سطرها و ستون‌ها را تغییر دهید.
• داده‌ها را روی نمودار پیاده‌سازی کنید تا ساختار داده و رابطه بین متغیرهای مختلف و کلاس‌های موجود را درک کنید.
• تقسیم داده‌های پاک‌سازی شده به دو مجموعه‌ داده‌ی آموزش و مجموعه‌ داده‌ی تست. مجموعه داده‌های آموزش برای آموزش مدل استفاده می‌شود. مجموعه داده‌های تست برای بررسی دقت مدل پس از آموزش استفاده می‌شود.

انتخاب مدل

مدل یادگیری ماشین بعد از اجرای الگوریتم یادگیری ماشین روی داده‌های جمع‌آوری شده خروجی را تعیین می‌کند. مدلی که انتخاب می‌کنید باید با هدف مورد نظر مرتبط باشد. در طول سال‌های اخیر دانشمندان و مهندسان مدل‌هایی را برای کارهای مختلف مانند تشخیص گفتار، تشخیص تصویر، پیش بینی و غیره توسعه داده‌اند. همچنین باید بررسی کنید که مدل شما متناسب با نوع داده‌های عددی یا دسته بندی ‌باشد و انتخاب مناسبی داشته باشید.

آموزش مدل

آموزش مهم‌ترین مرحله در یادگیری ماشین است. در فرایند آموزش داده‌های آماده شده را به مدل یادگیری ماشین منتقل می‌کنید تا الگوها را بیابد و پیش‌بینی کند. آموزش منجر به یادگیری مدل از داده‌ها می‌شود تا بتواند مجموعه‌ای از وظایف را انجام دهد. با گذشت زمان در آموزش مدل، پیش‌بینی بهتر می‌شود.

ارزیابی مدل

پس از آموزش مدل باید عملکرد آن را بررسی کنید. این کار با ارزیابی عملکرد مدل بر روی داده‌های آموزش دیده نشده انجام می‌شود. داده‌های آموزش دیده نشده همان مجموعه داده‌های آزمایش است که قبلاً تقسیم‌بندی شدند. اگر ارزیابی با داده‌هایی که برای آموزش استفاده شده انجام شود نتیجه دقیقی دریافت نمی‌کنید زیرا مدل با داده‌ها آموزش داده شده وهمان الگوهای قبلی را در آن پیدا می‌کند. با ارزیابی داده‌ها می‌توان اندازه‌گیری دقیقی از نحوه عملکرد مدل و سرعت آن دریافت کرد.

تنظیم پارامترها

بعد از اینکه مدل را ایجاد و ارزیابی کردید، بهبود دقت مدل را به هر روشی بررسی کنید. بهبود دقت با تنظیم پارامترهای موجود در مدل انجام می شود. پارامترها متغیرهایی در مدل هستند که توسط برنامه‌نویسان مشخص می‌شوند. دقت حداکثر در یک مقدار مشخص از پارامتر به دست می‌آید. تنظیم پارامتر مربوط به یافتن مقادیر مناسب است.

پیش بینی

در نهایت ارزیابی مدل با داده‌های آموزش دیده نشده برای پیش‌بینی دقیق استفاده می‌شود.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

برای پاسخ بهتر به این سوال برخی از کاربردهای یادگیری ماشین را در نظر بگیرید مانند ماشین گوگل خودران، تشخیص کلاهبرداری سایبری و موتورهای توصیه آنلاین فیس‌بوک، نتفلیکس و آمازون. ماشین‌ها با فیلتر کردن اطلاعات مفید و چیدن آنها بر اساس الگوها برای به دست آوردن نتایج دقیق عمل می‌کنند.

رشد سریع در یادگیری ماشین باعث افزایش موارد استفاده، تقاضا و اهمیت محض ماشین لرنینگ در زندگی مدرن شده است. کلان داده نیز در چند سال اخیر به یک کلمه پرکاربرد تبدیل شده است. اهمیت این کلمه تا حدی به دلیل افزایش پیچیدگی یادگیری ماشین است که تجزیه و تحلیل داده‌های کلان را امکان‌پذیر می‌کند. همچنین یادگیری ماشین استخراج و تفسیر داده‌ها را به صورت خودکار با روش‌ها و الگوریتم‌های عمومی انجام می‌دهد و در نتیجه جایگزین تکنیک‌های آماری سنتی است.

اکنون که با مفهوم یادگیری ماشین و انواع روش‌ها و مراحل آن آشنا شدیم به سراغ کاربردهای یادگیری ماشین می‌رویم.

کاربردهای اصلی یادگیری ماشین چیست؟

کاربردهای اصلی برنامه‌های یادگیری ماشین شامل نتایج جستجوی وب، تبلیغات بلادرنگ در صفحات وب و دستگاه‌های تلفن همراه، فیلتر کردن هرزنامه ایمیل، تشخیص نفوذ شبکه و تشخیص الگو و تصویر است. تمام موارد ذکر شده حاصل استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها می‌باشد.

در گذشته تجزیه و تحلیل داده‌ها به صورت سنتی مبتنی بر آزمون و خطا بود. این رویکرد با ایجاد مجموعه داده‌های بزرگ و ناهمگن به طور فزاینده‌ای غیرعملی شد. یادگیری ماشین جایگزین‌های هوشمندی را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ فراهم می‌کند. همچنین یادگیری ماشین می‌تواند با توسعه الگوریتم‌های سریع و کارآمد و مدل‌های مبتنی بر داده برای پردازش داده‌ها به نتایج دقیق و بلادرنگ دست پیدا کند.

بر اساس گزارش Marketwatch انتظار می‌رود نرخ رشد بازار جهانی یادگیری ماشین در سال‌های ۲۰۱۷ تا ۲۰۲۵ به بیش از ۴۵ درصد برسد. با ادامه‌ی این روند شاهد استفاده بیشتر از یادگیری ماشین در طیف وسیعی از صنایع در سراسر جهان خواهیم بود.

حال به بررسی سایر برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین در دنیای واقعی که جهان را فراگرفته‌اند می‌پردازیم.

کاربردهای یادگیری ماشین چیست؟

ویژگی‌های شبکه‌های اجتماعی

پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی از الگوریتم‌ها و رویکردهای یادگیری ماشین برای ایجاد برخی ویژگی‌های جذاب استفاده می‌کنند. به عنوان مثال فیس بوک متوجه فعالیت‌ها، چت‌ها، لایک‌ها، نظرات شما و زمانی که صرف انواع خاصی از پست ها می‌کنید می‌شود. یادگیری ماشین از تجربه شما آموزش می‌بیند و پیشنهاداتی را به شما ارائه می‌کند.

پیشنهادات محصول مشابه

پیشنهاد محصول مشابه یکی از محبوب‌ترین و شناخته شده‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. امروزه توصیه محصول یکی از ویژگی‌های بارز هر وب‌سایت تجارت الکترونیک است و یکی از کاربردهای پیشرفته از تکنیک‌های یادگیری ماشین محسوب می‌شود. با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، وب‌سایت‌ها رفتار شما را بر اساس خریدهای قبلی، الگوهای جستجو و سابقه سبد خرید ردیابی می‌کنند و سپس پیشنهاداتی برای محصول ارائه می‌کنند.

تشخیص تصویر

تشخیص تصویر رویکردی برای دسته‌بندی و شناسایی یک ویژگی یا یک شی در تصویر دیجیتال است. شناسایی تصویر یکی از مهم‌ترین و قابل توجه‌ترین تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به شمار می‌رود. این تکنیک برای تجزیه و تحلیل بیشتر مانند تشخیص الگو و تشخیص و شناسایی چهره در حال استفاده است.

تحلیل احساسات

تحلیل احساسات یکی دیگر از کاربردهای یادگیری ماشین است. تجزیه و تحلیل احساسات یک برنامه یادگیری ماشین بلادرنگ است که احساسات یا نظر گوینده و نویسنده را تعیین می‌کند. به عنوان مثال اگر شخصی یک محتوا یا ایمیل یا هر شکلی از متن را نوشته باشد، یک تحلیلگر احساسات فوراً به فکر و لحن واقعی متن پی خواهد برد. نرم‌افزار تحلیل احساسات را می‌توان برای بررسی یک وب‌سایت متنی، برنامه های تصمیم‌گیری و غیره استفاده کرد.

پیش‌بینی ترافیک

اگر بخواهیم از یک مکان جدید بازدید کنیم از Google Maps کمک می‌گیریم که مسیر صحیح با کوتاه‌ترین زمان و پیش بینی شرایط ترافیکی را به ما نشان دهد. به کمک یادگیری ماشین می‌توان شرایط ترافیکی از جمله ترافیک سنگین، ترافیک روان و ترافیک سبک را به دو روش زیر پیش‌بینی ‌کرد:

• مکان واقعی خودرو از طریق برنامه Google Maps و سنسورها
• میانگین جریان ترافیک در روزهای گذشته

اغلب کاربرانی که از Google Map استفاده می‌کنند به این برنامه کمک می‌کنند که بهبود یابد. در حقیقیت Google Map  اطلاعات را از کاربر می‌گیرد و برای بهبود عملکرد به پایگاه داده خود می‌فرستد.

حفاظت از حیات وحش دریایی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای توسعه مدل‌های رفتاری گونه‌های در حال انقراض و سایر گونه‌های دریایی استفاده می‌شوند و به دانشمندان کمک می‌کنند تا جمعیت آنها را تنظیم و نظارت کنند.

تنظیم کارایی مراقبت‌های بهداشتی و خدمات پزشکی

بخش‌های مختلف مراکز مراقبت‌های بهداشتی به دنبال استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مدیریت بهتر هستند. الگوریتم‌ها زمان انتظار بیماران با شرایط اورژانسی را در بخش‌های مختلف بیمارستان‌ها پیش‌بینی می‌کنند. مدل‌ها با استفاده از عوامل حیاتی به تعریف الگوریتم، جزئیات و تعداد کارکنان در زمان‌های مختلف روز، سوابق بیماران، گزارش‌های کامل بخش و چیدمان اتاق‌های اورژانس می‌پردازند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین هنگام تشخیص بیماری، برنامه‌ریزی درمانی و پیش‌بینی وضعیت بیمار نیز به کار می‌روند.

ماشین های خودران

رانندگی خودکار یکی از مهیج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. یادگیری ماشین نقش مهمی در خودروهای خودران دارد. تسلا محبوب‌ترین شرکت خودروسازی در حال کار بر روی ماشینهای خودران است. این شرکت از روش یادگیری بدون نظارت برای آموزش مدل‌های ماشین جهت تشخیص افراد و اشیاء حین رانندگی استفاده می‌کند.

حوزه بانکی

بانک‌ها از جدیدترین فناوری پیشرفته یادگیری ماشین برای جلوگیری از کلاهبرداری و محافظت از حساب‌ها در برابر هکرها استفاده می‌کنند. الگوریتم‌ها تعیین می‌کنند که چه عواملی را برای ایجاد فیلتر جهت جلوگیری از آسیب به حساب‌ها در نظر بگیرند. سایت‌های مختلفی که معتبر نیستند به طور خودکار فیلتر می‌شوند و انجام تراکنش در آنها محدود می‌شود.

ترجمه زبان

یکی از رایج‌ترین برنامه‌های یادگیری ماشین ترجمه زبان است. یادگیری ماشین نقش مهمی در ترجمه یک زبان به زبان دیگر دارد. با استفاده از یادگیری ماشین وب‌سایت‌ها می‌توانند بدون دردسر محتوا را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و همچنین محتوای متنی را ارائه دهند. فناوری ابزار ترجمه « ماشین ترجمه » نامیده می‌شود. این فناوری افراد را قادر می‌سازد تا بتوانند با یکدیگر در سراسر جهان تعامل داشته باشند. ماشین ترجمه این اطمینان را به مسافران و شرکای تجاری می‌دهد که زبان دیگر مانعی برای آنها نخواهد بود و با خیال راحت می‌توانند وارد سرزمین‌های خارجی شوند.

شما باید آنچه را که می‌خواهید مدل یاد بگیرد به آن آموزش دهید. با آموزش داده‌های مربوطه به ماشین کمک می‌کنید که الگوها را ترسیم کند و مطابق با آن عمل کند. فراهم کردن داده‌ها و فایل‌های مربوطه برای یادگیری ماشین باعث می‌شود کیفیت خروجی مورد نظر بهتر شود. به عبارت دیگر محتوای داده‌هایی که در یادگیری ماشین استفاده می‌کنید مطابق با نتایج به دست آمده می‌باشد.

کاربردهای یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا الگوهای برچسب‌گذاری نشده یا طبقه‌بندی نشده‌ درون مجموعه داده‌ها را با الگوریتم‌های هوش مصنوعی شناسایی کنند. کاربردهای متعدد یادگیری بدون نظارت شامل سیستم‌های پیشنهادی، تقسیم‌بندی محصولات، برچسب‌گذاری مجموعه داده‌ها و تشخیص شباهت می‌شود.

کاربردهای یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی نیز در انواع مختلف برنامه‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. برخی از کاربردهای رایج یادگیری تقویتی شامل اتوماسیون صنعتی، فناوری ماشین‌های خودران، برنامه‌هایی که از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند، استفاده از روباتیک و موارد دیگر می‌شود. یادگیری تقویتی در طیف گسترده‌ای از حوزه‌های مالی، مراقبت‌های بهداشتی، مهندسی و بازی استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین برای تجارت الگوریتمی

الگوریتم‌ها بخش مهمی از یادگیری ماشین هستند و این فناوری برای دستیابی به اهداف مشخص یا به انجام رساندن وظایف خود به الگوهای داده و قوانین آن وابسته است. وقتی صحبت از یادگیری ماشین برای معاملات الگوریتمی می‌شود یعنی داده‌های مهم جهت خودکارسازی یا پشتیبانی از فعالیت‌های ضروری استخراج می‌شوند. به عنوان مثال می‌توان به مدیریت موفق یک حساب کاربری از لحاظ تصمیم‌گیری در مورد خرید و فروش سهام و غیره اشاره کرد.

نتیجه‌گیری

برنامه‌ها و فناوری یادگیری ماشین با سرعت زیادی در حال پیشرفت هستند و امکاناتی که یادگیری ماشین در اختیار ما قرار می‌دهد روز به روز در حال افزایش است. از آنجا که تقاضا برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین افزایش یافته است سازمان ها به متخصصانی نیاز دارند که دانش و تجربه عملی کار کردن با فناوری‌های رو به رشد را داشته باشند. از این رو متخصصان باید از پیشرفت‌ها مطلع باشند و با سرعت این فناوری تحقیقات را دنبال کنند و به تجارب خود بیفزایند.