ماشین لرنینگ🏎👨‍🏫

ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی علم توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایف بدون دستورالعمل‌های صریح و با تکیه بر الگوها و استنتاج به جای آن استفاده می‌کنند.

سیستم های کامپیوتری از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای پردازش مقادیر زیادی از داده های تاریخی و شناسایی الگوهای داده استفاده می کنند. این به آنها اجازه می دهد تا نتایج را با دقت بیشتری از یک مجموعه داده ورودی داده شده پیش بینی کنند.

 به عنوان مثال، دانشمندان داده می‌توانند با ذخیره میلیون‌ها تصویر اسکن شده و تشخیص‌های مربوطه، یک برنامه پزشکی برای تشخیص سرطان از روی تصاویر اشعه ایکس آموزش دهند.

چرا ماشین لرنینگ مهم است؟

یادگیری ماشینی با پیشبرد رشد، باز کردن جریان‌های درآمد جدید و حل مشکلات چالش برانگیز به کسب‌وکارها کمک می‌کند.

 داده‌ها نیروی محرکه حیاتی در تصمیم‌گیری تجاری هستند، اما به‌طور سنتی، شرکت‌ها از داده‌های منابع مختلفی مانند بازخورد مشتری، کارمندان و امور مالی استفاده می‌کنند.

تحقیقات ماشین لرنینگ این فرآیند را خودکار و بهینه می کند. با استفاده از نرم افزاری که حجم بسیار زیادی از داده ها را با سرعت بالا تجزیه و تحلیل می کند، کسب و کارها می توانند سریعتر به نتایج دست پیدا کنند.

ماشین لرنینگ کجا استفاده می شود؟

بیایید نگاهی به کاربردهای ماشین لرنینگ در برخی از صنایع کلیدی بیندازیم:

ساخت

یادگیری ماشینی می‌تواند از نگهداری پیش‌بینی‌کننده، کنترل کیفیت و تحقیقات نوآورانه در بخش تولید پشتیبانی کند. فناوری یادگیری ماشین همچنین به شرکت ها کمک می کند تا راه حل های لجستیکی از جمله دارایی ها، زنجیره تامین و مدیریت موجودی را بهبود بخشند.

به عنوان مثال، غول تولید کننده ۳M از یادگیری ماشینی AWS برای نوآوری کاغذ سنباده استفاده می کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، محققان ۳M را قادر می‌سازند تا بررسی کنند که چگونه تغییرات جزئی در شکل، اندازه و جهت، سایندگی و دوام را بهبود می‌بخشد. این پیشنهادات روند تولید را نشان می دهد.

بهداشت و درمان و علوم زندگی

تکثیر حسگرها و دستگاه های پوشیدنی حجم قابل توجهی از داده های سلامتی را تولید کرده است. برنامه های یادگیری ماشینی می توانند این اطلاعات را تجزیه و تحلیل کنند و از پزشکان در تشخیص و درمان بلادرنگ حمایت کنند.

 محققان یادگیری ماشینی در حال توسعه راه‌حل‌هایی هستند که تومورهای سرطانی را تشخیص داده و بیماری‌های چشمی را تشخیص می‌دهند و به طور قابل توجهی بر نتایج سلامت انسان تأثیر می‌گذارند. به عنوان مثال، Cambia Health Solutions از یادگیری ماشینی AWS برای حمایت از استارت‌آپ‌های مراقبت‌های بهداشتی استفاده کرد که در آن می‌توانستند درمان را برای زنان باردار خودکار و سفارشی کنند.

خدمات مالی

پروژه های یادگیری ماشین مالی، تجزیه و تحلیل ریسک و مقررات را بهبود می بخشد. فناوری یادگیری ماشینی می‌تواند به سرمایه‌گذاران اجازه دهد فرصت‌های جدیدی را با تجزیه و تحلیل حرکات بازار سهام، ارزیابی صندوق‌های تامینی یا کالیبره کردن پرتفوی‌های مالی شناسایی کنند.

خرده فروشی

خرده‌فروشی می‌تواند از یادگیری ماشینی برای بهبود خدمات مشتری، مدیریت سهام، فروش بالا و بازاریابی بین کانالی استفاده کند. به عنوان مثال، آمازون Fulfillment (AFT) با استفاده از مدل یادگیری ماشینی برای شناسایی موجودی نابجا، هزینه های زیرساخت را تا ۴۰ درصد کاهش داد.

این به آنها کمک می کند تا به وعده آمازون مبنی بر اینکه یک کالا به راحتی در دسترس مشتریان قرار می گیرد و علیرغم پردازش میلیون ها محموله جهانی سالانه، به موقع می رسد، عمل کنند.

رسانه و سرگرمی

شرکت‌های سرگرمی برای درک بهتر مخاطبان خود و ارائه محتوای فراگیر، شخصی‌شده و بر اساس تقاضا، به یادگیری ماشین روی می‌آورند.

 الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای کمک به طراحی تریلرها و سایر تبلیغات، ارائه توصیه‌های محتوای شخصی‌شده به مصرف‌کنندگان و حتی ساده‌سازی تولید به کار گرفته شده‌اند.

به عنوان مثال، دیزنی از AWS Deep Learning برای آرشیو کتابخانه رسانه خود استفاده می کند. ابزارهای یادگیری ماشینی AWS به طور خودکار محتوای رسانه را برچسب گذاری، توصیف و مرتب می کنند و به نویسندگان و انیماتورهای دیزنی امکان می دهد به سرعت شخصیت های دیزنی را جستجو کرده و با آنها آشنا شوند.

 

انواع الگوریتم های ماشین لرنینگ چیست؟

الگوریتم ها را می توان با چهار سبک یادگیری مجزا بسته به خروجی مورد انتظار و نوع ورودی طبقه بندی کرد.

• یادگیری ماشینی تحت نظارت
• یادگیری ماشینی بدون نظارت
• یادگیری نیمه نظارتی
• تقویت یادگیری ماشینی

آیا مدل های ماشین لرنینگ قطعی هستند؟

اگر خروجی یک سیستم قابل پیش بینی باشد، گفته می شود قطعی است. اکثر برنامه های کاربردی نرم افزار به طور قابل پیش بینی به عملکرد کاربر پاسخ می دهند، بنابراین می توانید بگویید:

“اگر کاربر این کار را انجام دهد، آن را دریافت می کند.” با این حال، الگوریتم های یادگیری ماشین از طریق مشاهده همراه با تجربیات یاد می گیرند. بنابراین، آنها ماهیت احتمالی هستند.

در ماشین لرنینگ، جبرگرایی یک استراتژی است که در هنگام استفاده از روش‌های یادگیری شرح داده شده در بالا استفاده می‌شود.

 هر یک از روش‌های آموزشی تحت نظارت، بدون نظارت و سایر روش‌های آموزشی را می‌توان بسته به نتایج مطلوب کسب ‌وکار قطعی کرد. سؤال تحقیق، بازیابی داده‌ها، ساختار و تصمیمات ذخیره‌سازی تعیین می‌کنند که آیا یک استراتژی قطعی یا غیر قطعی اتخاذ می‌شود.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق نوعی تکنیک یادگیری ماشینی است که از مغز انسان الگوبرداری شده است. الگوریتم های یادگیری عمیق داده ها را با ساختار منطقی مشابه آنچه توسط انسان ها استفاده می شود تجزیه و تحلیل می کنند.

یادگیری عمیق از سیستم های هوشمندی به نام شبکه های عصبی مصنوعی برای پردازش اطلاعات در لایه ها استفاده می کند.

داده ها از لایه ورودی از طریق چندین لایه شبکه عصبی پنهان “عمیق” قبل از رسیدن به لایه خروجی جریان می یابد. لایه‌های مخفی اضافی از یادگیری پشتیبانی می‌کنند که بسیار توانمندتر از مدل‌های یادگیری ماشین استاندارد است.

آیا ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق یکسان هستند؟

یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است. الگوریتم های یادگیری عمیق را می توان هم به عنوان یک تکامل پیچیده و هم از نظر ریاضی پیچیده الگوریتم های یادگیری ماشین در نظر گرفت.

آیا ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی یکی هستند؟

جواب کوتاه، نه است. در حالی که اصطلاحات یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی ممکن است به جای یکدیگر استفاده شوند، آنها یکسان نیستند. هوش مصنوعی اصطلاحی است برای استراتژی‌ها و تکنیک‌های مختلف که برای شبیه‌تر کردن ماشین‌ها به کار می‌رود. هوش مصنوعی شامل همه چیز از دستیارهای هوشمند مانند الکسا گرفته تا جاروبرقی های روباتیک و خودروهای خودران است. یادگیری ماشینی یکی از شاخه های دیگر هوش مصنوعی است.

در حالی که یادگیری ماشینی هوش مصنوعی است، تمام فعالیت های هوش مصنوعی را نمی توان یادگیری ماشین نامید.

مزایا و معایب ماشین لرنینگ چیست؟

بیایید به برخی از کارهایی که ماشین لرنینگ می تواند و نمی تواند انجام دهد نگاه کنیم:

مزایای مدل های ماشین لرنینگ:

• می تواند روندها و الگوهای داده ای را که ممکن است انسان از دست بدهد، شناسایی کند.

• می تواند بدون دخالت انسان پس از راه اندازی کار کند. به عنوان مثال، یادگیری ماشینی در نرم‌افزار امنیت سایبری می‌تواند به طور مداوم بی‌نظمی‌ها در ترافیک شبکه را بدون ورودی مدیر نظارت و شناسایی کند.

• نتایج می توانند با گذشت زمان دقیق تر شوند.

• می تواند انواع فرمت های داده را در محیط های داده پویا، حجم بالا و پیچیده مدیریت کند.

معایب مدل های ماشین لرنینگ:

• آموزش اولیه فرآیندی پرهزینه و زمان بر است. اگر داده های کافی در دسترس نباشد، ممکن است پیاده سازی آن دشوار باشد.

• این یک فرآیند محاسباتی فشرده است که در صورت راه اندازی سخت افزار در داخل، نیازمند سرمایه گذاری اولیه سنگین است.

• تفسیر صحیح نتایج و حذف عدم قطعیت بدون کمک متخصص می تواند چالش برانگیز باشد.