یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) چیست؟

یادگیری ماشین، یا Machine Learning که به اختصار ML گفته می‌شود، یک زمینه تحقیقاتی است از زیرشاخه‌ی هوش‌مصنوعی است که به درک و ساخت روش‌هایی اختصاص داده شده است که از روی داده‌ها یاد می‌گیرند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین مدلی را بر اساس داده‌های نمونه‌ی داده شده به الگوریتم که به داده‌های آموزشی (Train) معروف است می‌سازد تا پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند. نکته‌ی مهم این است که در الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای حل یک مساله خاص صریحاً برنامه‌نویسی نمی‌شود. برای مثال شما برای پیدا کردن بزرگترین عدد از بین لیست اعداد یک الگوریتم صریح دارید که می‌توانید آن را توضیح دهید یا به هر زبان برنامه‌نویسی آن را پیاده‌سازی کنید، اما الگوریتم‌های یادگیری ماشین به صورت ضمنی از روی داده‌ها یاد میگیرند. برای مثال برای حل مساله تفاوت بین گربه و سگ کافی است شما تعدادی تصویر و همچنین لیبل به این معنی که کدام یک از این تصاویر گربه و کدام یک سگ هستند را بدهید تا الگوریتم از روی این داده‌های آموزشی یادگرفته و در آینده بتواند برای تصاویری که ندیده این طبقه‌بندی گربه یا سگ را انجام دهد.

کاربردها

یادگیری ماشین به عنوان یکی از حوزه‌های مهم هوش مصنوعی، بسیار پر کاربرد بوده و در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می گیرد. بسیاری از صنایع، شرکت ها و سازمان ها از این تکنولوژی برای بهبود فرایند های خود استفاده می کنند. برخی از کاربردهای یادگیری ماشین شامل پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگو، پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر، پردازش گفتار و صدا، بازیابی اطلاعات، تحلیل داده ها، تشخیص احساسات و پیش بینی نتایج آینده است. همچنین، یادگیری ماشین در مسائل مانند تصمیم گیری هوشمند، بهینه سازی فرایندها و مدیریت منابع نیز کاربرد فراوانی دارد.

با توجه به پتانسیل بالای آن در بهبود کارایی و افزایش تولید، برآورد می شود که کاربردهای یادگیری ماشین در آینده به صورت چشمگیری افزایش خواهند یافت.

انواع الگوریتم ها

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به سه دسته باناظر (supervised)، بدون ناظر (unsupervised) و یادگیری تقویتی (reinforcement) تقسیم می‌شوند.

1. الگوریتم‌های باناظر:
   در این نوع الگوریتم، داده‌های ورودی همراه با برچسب (label) برای آموزش به الگوریتم داده می‌شوند. هدف این الگوریتم‌ها پیدا کردن رابطه‌ای مستقیم بین ورودی و خروجی است. مثال‌هایی از الگوریتم‌های باناظر شامل درخت تصمیم (decision tree)، ماشین بردار پشتیبان (support vector machine) و شبکه‌های عصبی (neural networks) هستند.
2. الگوریتم‌های بدون ناظر:
   در این نوع الگوریتم، داده‌های ورودی بدون برچسب به الگوریتم داده می‌شوند و الگوریتم باید به صورت خودکار الگوهایی را شناسایی کند. هدف این الگوریتم‌ها یافتن ساختارهای مخفی در داده‌ها است. مثال‌هایی از الگوریتم‌های بدون ناظر شامل خوشه‌بندی (clustering)، تحلیل مؤلفه اصلی (principal component analysis) و شبکه‌های خودکاهش بعد (autoencoder neural networks) هستند.
3. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی:
   در این نوع الگوریتم، عاملی در یک محیط با اعمال عملیات خاصی تلاش می‌کند تا به دسته‌ای از پاداش‌های بیشتر برسد. هدف این الگوریتم‌ها نحوه یادگیری رفتار مناسب برای بهترین عملکرد در یک محیط تعریف شده است. مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی شامل Q-learning و Deep Q-networks هستند.

یادگیری عمیق و ارتباط آن با یادگیری ماشین

یادگیری عمیق یا دیپ‌لرنینگ نیز زیر شاخه‌ای از یادگیری‌ماشین یا ماشین‌لرنینگ است که معمولا برای داده های غیر ساختاریافته استفاده می‌گردد. در یادگیری عمیق معمولا حجم محاسبات بالاتر بوده و نیاز به داده ی بیشتری هم داریم، به همین دلیل نیز معمولا بر خلاف مدلهای یادگیری ماشین کلاسیک و قدیمی تر، برای آموزش این مدلها نیاز به موازی سازی و کارت های گرافیک یا GPU خواهیم داشت، در عوض دقت حل مساله به مراتب بالاتر از روشهای غیر دیپ لرنینگی بوده و همچنین نیازی به مهندسی ویژگی نخواهیم داشت.

برای مثال، در حوزه پردازش تصویر، یادگیری عمیق قادر است با دقت بیشتری اجسام را تشخیص دهد و در حوزه تولید موسیقی نیز می تواند با استفاده از شبکه های عصبی عمیق، موسیقی با کیفیت بالاتری تولید کند. به طور خلاصه، یادگیری عمیق به کمک تئوری های پیچیده و الگوریتم های پیشرفته، می تواند در بهبود کارایی و دقت بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین مؤثر باشد.

مطالعه بیشتر

توصیه میگردد در صورت علاقه پست زیر را نیز بخوانید:

یادگیری نظارت‌شده و بدون ناظر(Supervised Learning و Unsupervised Learning)

و همچنین از آموزش یادگیری ماشین نیز میتوانید برای درک دقیقتر این مفاهمیم و قدرت استفاده در پایتون استفاده نمایید.

مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین