ماشین لرنینگ چیست؟ بهترین روش یادگیری ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ به عنوان یکی از جذاب ترین و جدیدترین گرایش های هوش مصنوعی، از علوم مختلف برای هوشمندسازی ماشین ها استفاده می کند. در پاسخ به این سوال که ماشین لرنینگ چیست، باید گفت مجموعه ای از تکنیک ها است که فکر کردن و یادگیری چیزهای جدید را به ماشین ها آموزش می دهد. به این صورت که ماشین ها یا رایانه ها بدون برنامه ریزی و صرفا با الگو گرفتن از رفتارهای خود، تصمیم گرفته و عمل می کنند.

در واقع ماشین به صورت خودکار مسائل را یاد گرفته و از طریق تجربه، عملکرد خود را ارتقا می دهد. سیستم پس از مشاهده داده های مختلف و شناسایی الگوها، از آنها برای اقدام خاصی (مثل طبقه بندی داده ها) استفاده می کند. ماشین لرنینگ بدون اینکه به سیستم ها درباره نحوه رفتارشان آموزش خاصی بدهد، آنها را هوشمندتر می کند.

برای آشنایی و درک کامل تر مقاله هوش مصنوعی چیست؟ را حتما مطالعه کنید!

اما روش کار کردن با ماشین لرنینگ چیست؟ پس از انتخاب یک الگوریتم، داده های آموزشی را وارد می کنیم. الگوریتم مورد نظر برای انجام وظیفه خود (مثلا طبقه بندی یا شناسایی) شروع به یادگیری از این داده ها و استخراج الگوهایی از آنها می کند. سپس برای اطمینان از کارکرد صحیح الگوریتم، باید عملکرد آن در مورد داده های ورودی جدید را بررسی کنیم. آموزش الگوریتم تا جایی که خروجی مطابق انتظار باشد، ادامه پیدا می کند.

یادگیری ماشین صرفا قادر به انجام کارهای خاصی خواهد بود که برای آنها آموزش دیده است. اما دلیل کار با ماشین لرنینگ چیست؟ آموزش دادن مسائل مختلف به ماشین ها، باعث می شود کارها با دقت و کیفیت بیشتری انجام شود. رایج ترین کاربردهای ماشین لرنینگ شامل تشخیص خودکار چهره، نمایش تبلیغات و ریلز های مرتبط با سلیقه شما در اینستاگرام، فیلترهای هرزنامه ایمیل، پیشنهاد محصولات جانبی با توجه به سابقه جستجوی شما در دیجی کالا، آمازون و…، می باشد.

شناخت انواع ماشین لرنینگ

در پاسخ به این سوال که انواع ماشین لرنینگ چیست، می توان یادگیری ماشین را در دسته بندی های زیر قرار داد:

• Supervised Learning (یادگیری با نظارت): این نوع یادگیری ماشین نیازمند یک راهنما یا ناظر است که در کنار او قرار گرفته و توصیه های لازم را به او بدهد. در ماشین لرنینگ با نظارت، داده های شناخته شده یا برچسب دار که از قبل آماده شده اند در اختیار ماشین قرار می گیرد. شناخته شده بودن این داده ها به معنای نظارت بر اجرای درست الگوریتم است. این داده ها در واقع برای آموزش مدل به کار می روند و پس از آن می توان برای سنجش عملکرد مدل، از داده های ناشناخته استفاده کرد.
• Unsupervised Learning (یادگیری بدون نظارت): در این حالت ماشین صرفا قادر به کشف روابط بین داده ها بر اساس مشاهدات خود خواهد بود و به راهنما یا ناظر نیاز ندارد. ماشین پس از دریافت داده های ناشناخته و فاقد برچسب، قادر به کشف الگو و روابط بین آنها و ارائه پاسخ است. در این مدل داده های ورودی به هدایت الگوریتم کمک نمی کنند.

معرفی ابزار های هوشمند و رایگان برای ساخت پاورپوینت با هوش مصنوعی!

• Semi-supervised Learning (یادگیری نیمه نظارتی): این نوع یادگیری ماشین چیزی بین یادگیری نظارتی و یادگیری بدون ناظر است. به این صورت که از ترکیب داده های برچسب دار و فاقد برچسب برای آموزش الگوریتم استفاده می شود. این ماشین یادگیری زمانی کاربر دارد که داده برچسب دار کافی برای آموزش الگوریتم نظارتی نداریم.
• Reinforcement Learning (یادگیری تقویتی): در این حالت ماشین با تقویت کردن مداوم خود و یادگیری چیزهای جدید در ارتباط با یک محیط یا عامل عمل می کند. در این روش کشف داده ها از طریق فرایند آزمون و خطا انجام می شود. به این صورت که نتیجه مثبت، پاداش و نتیجه منفی، جریمه در پی خواهد داشت. ماشین در این حالت برای موفقیت بیشتر در تصمیمات آتی خود تلاش می کند.

بهترین راه برای یادگیری ماشین لرنینگ چیست؟

اگر مایلید در زمینه ماشین لرنینگ تخصص پیدا کنید، باید مهارت های زیر را یاد بگیرید:

• یاد گرفتن تکنیک های یادگیری ماشین و الگوریتم های آن: یادگیری اصول اولیه، مفاهیم پایه، الگوریتم های معروف این حوزه و اهداف آن، نحوه کار کردن الگوریتم ها با داده ها، از نخستین ملزومات آشنایی با ماشین یادگیری است. معروف ترین الگوریتم های این حوزه شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، خوشه بندی، درخت تصمیم، شبکه های عصبی، ماشین های بردار پشتیبان، جنگل تصادفی، CART، Apriori، KNN، K-means و PCA می باشد.
• آشنایی با علوم کامپیوتر: اگر مایل به متخصص شدن در یادگیری ماشین هستید، باید اطلاعات خوبی از علوم رایانه داشته باشید. داشتن اطلاعات درباره مباحثی مثل ساختمان داده، طراحی الگوریتم (جستجو، بهینه سازی، مرتب سازی، محاسبه و…) و معماری کامپیوتر به شما کمک زیادی می کند. همچنین باید توانایی پیاده سازی و استفاده از این مفاهیم را داشته باشید.
• داشتن درک کافی از آمار و ریاضیات: آشنایی داشتن با مفاهیم اصلی و اساسی آمار، احتمال و ریاضیات از جمله نمونه گیری، جبر خطی، حساب دیفرانسیل، انتگرال، احتمال و توزیع های احتمال، توزیع متغیرهای تصادفی، رگرسیون خطی، چندگانه و لجستیک و… برای متخصص شدن در ماشین لرنینگ لازم است.

بخوانید آینده شگفت انگیز و بازار کار هوش مصنوعی در ایران!

• آشنایی با کلان داده (Big Data): از آنجا که در یادگیری ماشین با حجم زیادی از داده سروکار خواهید داشت، باید با اصول کلان داده آشنایی داشته باشید. آشنایی با نحوه ذخیره سازی، فراخوانی و پردازش داده های بزرگ، امکان ارائه راه حل های مناسب برای مسائل مختلف ماشین لرنینگ را فراهم می کند.
• آشنایی با مدل های یادگیری عمیق: مدل های یادگیری ماشین به عنوان مباحث پیشرفته این حوزه، در ساخت دستیارهای صوتی اپل و مایکروسافت (Siri و Cortana) موثر بودند. شبکه عصبی مصنوعی، پردازش زبان های طبیعی، تنسورفلو، شبکه عصبی پیچشی و اپن سی وی از جمله مباحثی هستند که باید در این حوزه یاد بگیرید.

نقش پایتون در ماشین لرنینگ چیست؟

یکی از مهمترین ملزومات تخصص پیدا کردن در حوزه یادگیری ماشین، تسلط داشتن بر یک زبان برنامه نویسی است. موارد زیر باعث می شوند در ماشین لرنینگ به برنامه نویسی نیاز پیدا کنید:

• نمونه سازی الگوریتم ها
• درک مکانیسم های داخلی پشت مفاهیم یادگیری ماشین
• نوشتن کد هایی برای کمک به تصمیم گیری بر اساس یک دستورالعمل.

به همین دلیل یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون یا R (یا هر دو) برای تحلیل داده ها ضروری است. زبان برنامه نویسی پایتون ضمن ساده بودن از قدرت، انعطاف پذیری، سطح زبان بالا و کتابخانه های گسترده برخوردار است. به دلیل نزدیک بودن قواعد نوشتاری پایتون به زبان انگلیسی، کدنویسی به این زبان راحت خواهد بود. مزیت دیگر پایتون را می توان سیستم تفسیری آن (اجرا شدن کدها در لحظه نوشته شدن) دانست.

پایتون در طراحی وب، ساخت بازی، ساخت اپلیکیشن و… کاربرد داشته و بهترین گزینه برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین و کار با داده ها محسوب می شود. کوتاه و خوانا بودن کدهای پایتون و وجود کتابخانه ها و فریم ورک های گسترده، باعث کاهش حداکثری زمان توسعه نرم افزار می شود. آشنایی کافی با پیش پردازش، تجسم و نحوه دستکاری داده ها، کمک زیادی به درک الگوهای اساسی و آماده کردن مجموعه داده ها برای مدل های آموزشی می کند. همچنین باید آشنایی کافی با کتابخانه ها و فریم ورک های پاپیون از جمله Pandas، Numpy، PyTorch و Tensorflow داشته باشید.

در این مقاله سعی کردیم ضمن پاسخ دادن به این پرسش که ماشین لرنینگ چیست، به معرفی انواع یادگیری ماشین و روش تخصص پیدا کردن در این حوزه بپردازیم. چنانچه مایلید اطلاعات بیشتری راجع به ماشین لرنینگ یا هوش مصنوعی به دست آورده یا در دوره های تخصصی این حوزه ها شرکت کنید، کافی است سری به سایت چتینوو بزنید. چتینوو به عنوان یکی از پیشگامان هوش مصنوعی در ایران و با سال ها سابقه در حوزه IT، خدمات متنوعی را در زمینه هوش مصنوعی مانند اکانت ChatGPT ارائه می کند.