یادگیری ماشینی 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. این ابزار قدرتمندی است که به ماشینها اجازه میدهد تا به طور خودکار دادههای پیچیده را تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند، الگوها را شناسایی کنند و تصمیمها یا پیشبینیهای آگاهانه بگیرند.
در هسته خود، یادگیری ماشینی شامل استفاده از تکنیک های آماری برای قادر ساختن کامپیوترها به یادگیری از داده ها و بهبود عملکرد خود در یک کار خاص در طول زمان است. این امر از طریق ایجاد مدلهایی به دست میآید که میتوانند از دادهها تعمیم داده و بر اساس ورودیهای جدید، پیشبینی یا تصمیمگیری کنند. این مدلها با استفاده از دادههای برچسبدار یا بدون برچسب، بسته به نوع الگوریتم یادگیری مورد استفاده، آموزش داده میشوند.
چندین نوع الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد که هر کدام برای انواع مختلف وظایف و داده ها مناسب هستند. یادگیری نظارت شده یکی از این رویکردهاست که در آن مدل با استفاده از داده های برچسب دار آموزش داده می شود، جایی که هر ورودی با یک خروجی یا برچسب مربوطه مرتبط است. برای مثال، در یک کار طبقهبندی ایمیلهای هرزنامه، الگوریتم با استفاده از مجموعه دادهای از ایمیلها که به عنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه برچسبگذاری شدهاند، آموزش داده میشود. سپس مدل یاد می گیرد که ایمیل های جدید و دیده نشده را بر اساس الگوهایی که از داده های آموزشی آموخته است طبقه بندی کند.
از سوی دیگر، یادگیری بدون نظارت شامل مدلهای آموزشی با استفاده از دادههای بدون برچسب است. هدف، کشف الگوها یا ساختار درون داده ها بدون هیچ گونه دانش قبلی از خروجی یا برچسب ها است. خوشه بندی یک تکنیک رایج یادگیری بدون نظارت است که در آن الگوریتم داده های مشابه را بر اساس شباهت ها یا تفاوت های ذاتی آنها با هم گروه بندی می کند.
یکی دیگر از انواع مهم یادگیری ماشینی، 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 محیط را کاوش می کند، بازخوردی را در قالب پاداش یا جریمه دریافت می کند و اقدامات خود را برای به حداکثر رساندن پاداش انباشته در طول زمان تنظیم می کند. این نوع یادگیری با موفقیت در کارهایی مانند بازی کردن، روباتیک و رانندگی مستقل اعمال شده است.
یادگیری ماشینی کاربردهای گسترده ای در صنایع مختلف دارد. در مراقبتهای بهداشتی، میتوان از آن برای پیشبینی پیامدهای بیماری، شناسایی الگوها در تصاویر پزشکی یا شخصیسازی برنامههای درمانی استفاده کرد. در امور مالی، الگوریتمهای یادگیری ماشینی را میتوان برای کشف تقلب، امتیازدهی اعتباری و تجارت الگوریتمی به کار برد. کاربردهای دیگر شامل پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری، سیستم های توصیه و بسیاری موارد دیگر است.
یادگیری ماشینی زیرشاخهای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهایی تمرکز دارد که رایانهها را قادر میسازد از دادهها یاد بگیرند و پیشبینی یا تصمیم بگیرند. این شامل استفاده از تکنیکهای آماری برای آموزش مدلها با استفاده از دادههای برچسبدار یا بدون برچسب است، و دارای انواع مختلفی از الگوریتمهای مناسب برای وظایف و دادههای مختلف است. یادگیری ماشینی کاربردهای متعددی در سراسر صنایع دارد و آن را به ابزاری قدرتمند برای حل مسائل پیچیده و تصمیم گیری مبتنی بر داده تبدیل می کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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؟
- TensorBoard چیست؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید