یادگیری ماشینی (ML) زیرشاخهای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهایی تمرکز دارد که رایانهها را قادر میسازد بدون برنامهریزی صریح یاد بگیرند و پیشبینی یا تصمیم بگیرند. الگوریتمهای ML برای تحلیل و تفسیر الگوها و روابط پیچیده در دادهها طراحی شدهاند و سپس از این دانش برای پیشبینی آگاهانه یا انجام اقدامات استفاده میکنند.
در هسته خود، ML شامل ایجاد مدل های ریاضی است که می توانند از داده ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. این مدل ها با استفاده از مقادیر زیادی از داده های برچسب دار آموزش داده می شوند، جایی که خروجی یا نتیجه مورد نظر مشخص است. با تجزیه و تحلیل این دادهها، الگوریتمهای ML میتوانند الگوها و روابطی را شناسایی کنند که به آنها اجازه میدهد دانش خود را تعمیم دهند و پیشبینیهای دقیقی بر روی دادههای جدید و دیده نشده انجام دهند.
انواع مختلفی از الگوریتم های ML وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و کاربردهای خاص خود را دارند. یادگیری نظارت شده یک رویکرد رایج است که در آن الگوریتم با استفاده از داده های برچسب دار آموزش داده می شود، به این معنی که خروجی مورد نظر همراه با داده های ورودی ارائه می شود. به عنوان مثال، در یک سیستم طبقهبندی ایمیلهای هرزنامه، الگوریتم با استفاده از مجموعه دادهای از ایمیلها که بهعنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه برچسبگذاری شدهاند، آموزش داده میشود. با تجزیه و تحلیل ویژگی های این ایمیل ها، الگوریتم می تواند یاد بگیرد که بین این دو دسته تمایز قائل شود و ایمیل های جدید و دیده نشده را بر اساس آن دسته بندی کند.
از سوی دیگر، یادگیری بدون نظارت شامل الگوریتمهای آموزشی بر روی دادههای بدون برچسب است، جایی که خروجی مورد نظر ناشناخته است. هدف کشف الگوها یا ساختارهای پنهان در داده ها است. برای مثال، الگوریتمهای خوشهبندی میتوانند نقاط داده مشابه را بر اساس ویژگیها یا ویژگیهایشان گروهبندی کنند. این می تواند در تقسیم بندی مشتری مفید باشد، جایی که الگوریتم می تواند گروه های متمایز از مشتریان را با ترجیحات یا رفتارهای مشابه شناسایی کند.
نوع مهم دیگر الگوریتم ML یادگیری تقویتی است. در این رویکرد، یک عامل یاد می گیرد که با یک محیط تعامل داشته باشد و با انجام اقدامات، سیگنال پاداش را به حداکثر برساند. عامل بر اساس اقدامات خود بازخوردی را در قالب پاداش یا جریمه دریافت می کند و از این بازخورد برای یادگیری خط مشی یا استراتژی بهینه استفاده می کند. یادگیری تقویتی با موفقیت در حوزه های مختلفی مانند رباتیک و بازی کردن به کار گرفته شده است. به عنوان مثال، AlphaGo، توسعه یافته توسط DeepMind، از یادگیری تقویتی برای شکست دادن بازیکن قهرمان جهان Go استفاده کرد.
الگوریتم های ML را نیز می توان بر اساس سبک یادگیری آنها دسته بندی کرد. یادگیری دسته ای شامل آموزش الگوریتم بر روی یک مجموعه داده ثابت و سپس استفاده از مدل آموخته شده برای پیش بینی داده های جدید است. از سوی دیگر، یادگیری آنلاین به الگوریتم اجازه می دهد تا مدل خود را به طور مداوم با در دسترس قرار گرفتن داده های جدید به روز کند. این به ویژه در سناریوهایی که داده ها پویا هستند و در طول زمان تغییر می کنند مفید است.
ML کاربردهای گسترده ای در صنایع مختلف دارد. در مراقبت های بهداشتی، الگوریتم های ML می توانند تصاویر پزشکی را برای تشخیص بیماری ها یا پیش بینی نتایج بیمار تجزیه و تحلیل کنند. در امور مالی، ML می تواند برای کشف تقلب، پیش بینی بازار سهام و امتیازدهی اعتبار استفاده شود. ML همچنین در سیستمهای توصیه، مانند سیستمهایی که توسط خردهفروشان آنلاین و سرویسهای پخش استفاده میشوند، برای شخصیسازی محتوا و بهبود تجربه کاربر استفاده میشود.
ML زیر شاخه ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم ها و مدل هایی تمرکز دارد که می توانند از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی یا تصمیم بگیرند. این شامل مدلهای آموزشی با استفاده از دادههای برچسبدار یا بدون برچسب برای شناسایی الگوها و روابط است که میتواند برای پیشبینی آگاهانه یا انجام اقدامات مورد استفاده قرار گیرد. ML انواع مختلفی از الگوریتم ها از جمله یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی دارد که هر کدام نقاط قوت و کاربردهای خاص خود را دارند. ML در صنایع متعددی کاربرد گسترده ای پیدا کرده است و پیشرفت در مراقبت های بهداشتی، مالی، سیستم های توصیه و بسیاری از حوزه های دیگر را ممکن می سازد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید