یادگیری ماشین به زبان ساده

یادگیری ماشین، کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که برای سیستم‌ها، امکان یادگیری و پیشرفت خودکار را با استفاده از تجربیات و بدون این که برنامه‌ریزی شده باشند، فراهم می‌آورد.

فرایند یادگیری با مشاهدات یا داده‌ها مانند مثال‌ها، تجربه مستقیم یا دستورالعمل آغاز می‌گردد تا در جستجوی الگویی در داده باشد و بتواند در مثال‌های مشابه در آینده، تصمیم‌گیری بهتری داشته باشد. هدف اصلی این است که کامپیوترها بتوانند به صورت خودکار و بدون دخالت و کمک انسان یاد بگیرند و اقدامات خود را بر این اساس تنظیم کنند.

در استفاده از الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین، متن (text) به عنوان یک توالی از کلمات کلیدی در نظر گرفته می‌شود، در مقابل آن، روشی که بر اساس semantic analysis (مبتنی بر آنالیز) می‌باشد، در راستای درک معنی کلمات و متن، از توانایی‌های انسان تقلید می‌کند.

برخی از روش‌های Machine Learning

• الگوریتم‌های Supervised یادگیری ماشین:

  این الگوریتم‌ها می‌توانند آنچه را که در گذشته آموخته‌اند، با استفاده از مثال‌های مشخص شده (labeled examples) به داده‌های جدید جهت پیش‌بینی حوادث آینده، اعمال کنند. با شروع تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی شناخته شده، الگوریتم‌های یادگیری، جهت پیش‌بینی مقادیر خروجی، یک تابع استنباط شده ایجاد می‌کنند.

این سیستم قادر به فراهم آوردن اهدافی برای هر ورودی جدید البته بعد از آموزش کافی می‌باشد. الگوریتم یادگیری نیز قادر به انجام مقایسه‌ی خروجی‌های خود با خروجی‌های صحیح و مد نظر می‌باشد تا خطاها پیدا شوند و مدل به صورت کامل، اصلاح شود.

• الگوریتم unsupervised یادگیری ماشین: 

  برخلاف مدل فوق، این الگوریتم‌ها زمانی استفاده می‌شوند که اطلاعات مورد استفاده جهت آموزش، نه طبقه‌بندی می‌شوند و نه lable زده می‌شوند. یادگیری unsupervised بررسی می‌کند که چگونه سیستم‌ها می‌توانند یک تابع را جهت توصیف و تشریح یک ساختار پنهان از داده‌های unlabeled استنباط کنند.

این سیستم، خروجی‌های درست و صحیح را مشخص نمی‌کند، اما داده‌ها را کاوش می‌کند و می‌تواند از مجموعه داده‌ها برای توصیف و تشریح ساختارهای پنهان (hidden structures) از داده‌های unlabeled، استنتاج کند.

• الگوریتم Semi-supervised یادگیری ماشین: 

  این الگوریتم بین دو مدل فوق قرار دارد، به عبارتی هم از داده‌های labeled و هم از داده‌های unlabeled برای آموزش استفاده می‌کند؛ البته به طور معمول، داده‌‌های labeled این الگوریتم، کمتر از داده‌های unlabeled آن می‌باشد.

سیستم‌هایی که از این الگوریتم استفاده می‌کنند، می‌توانند دقت یادگیری را به میزان قابل توجهی بهبود بخشند. معمولا یادگیری semi-supervised زمانی انتخاب می‌شود که داده‌های labeled به دست آمده، به منظور آموزش دادن و آموزش گرفتن، نیاز به منابع ماهر و مرتبط دارند. در غیر این صورت، می‌توان گفت به طور کلی، دستیابی به داده‌های unlabeled، نیاز به منابع مازاد ندارد.

• الگوریتم Reinforcement یادگیری ماشین: 

  این الگوریتم، یکی از روش‌های یادگیری است که با ایجاد اقداماتی، با محیط اطراف خود در تعامل است و خطاها و پاداش‌ها را کشف می‌کند. سعی و خطا مهم‌ترین ویژگی‌های این یادگیری محسوب می‌شوند. این روش به ماشین‌ها و نرم افزارها اجازه می‌دهد تا به صورت خودکار، رفتار ایده‌آل را در یک زمینه خاص به منظور به حداکثر رساندن عملکرد خود، تعیین کنند. فیدبک پاداش ساده جهت یادگیری اینکه کدام عملکرد بهتر است، ضروری می‌باشد.

یادگیری ماشین چه اهمیتی دارد؟

در سال‌های اخیر شاهد آن بوده‌ایم که Machine Learning می‌تواند برای اتوماسیون کارهای مختلف مورد استفاده قرار گیرد، مانند تشخیص تصاویر، تولید محتوا یا گیم (بازی). در ضمن یادگیری ماشین می‌تواند تاثیر بسزایی در اقتصاد و کل زندگی داشته باشد. کل جریان زندگی و صنعت می‌تواند به صورت خودکار انجام شود و بازار کار برای همیشه تغییر کند.

Machine Learning، تجزیه و تحلیل انبوهی از داده‌ها را مقدور می‌سازد. اگرچه نتایج سریع‌تر و صحیح‌تری را به منظور شناسایی موقعیت‌های سودآور و خطرناک در اختیار قرار می‌دهد، اما ممکن است نیاز به منابع و زمان اضافه جهت آموزش مناسب داشته باشد.

همراه شدن یادگیری ماشین با هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های شناختی، می‌تواند این امر را در پردازش حجم زیادی از اطلاعات، موثرتر سازد.