یادگیری ماشینی چیست
یادگیری ماشین زیرمجموعهای از هوش مصنوعی (AI) است که از الگوریتمهایی برای تجزیه حجم وسیعی از دادهها استفاده میکند. یادگیری ماشینی علم طراحی الگوریتم هایی است که به تنهایی از داده ها یاد می گیرند و بدون تصحیح انسانی تطبیق می یابند.
همانطور که دادهها را به این الگوریتمها میدهیم، آنها منطق خود را میسازند و در نتیجه راهحلهای مرتبط با جنبههای مختلف دنیای ما مانند تشخیص تقلب، جستجوهای وب، طبقهبندی تومور و پیشبینی قیمت را ایجاد میکنند.
از طریق توسعه این الگوریتمها و مدلها، رایانهها میتوانند به طور مؤثر «یاد بگیرند» و پیشبینی یا تصمیمگیری کنند، بدون اینکه به طور صریح برنامهریزی شوند.
یادگیری ماشینی پشت همه چیز هست از رباتهای چت و متن پیشبینیکننده گرفته تا برنامههای ترجمه زبان و نحوه ارائه فیدهای رسانههای اجتماعی شما. وقتی شرکتها امروزه برنامههای هوش مصنوعی را به کار میگیرند، به احتمال زیاد از یادگیری ماشینی استفاده میکنند.
به طوری که این اصطلاحات اغلب به جای یکدیگر و گاهی اوقات به صورت مبهم استفاده میشوند. یادگیری ماشینی زیرشاخهای از هوش مصنوعی است که به رایانهها توانایی یادگیری بدون برنامهریزی صریح را میدهد.
برخلاف برنامهنویسی سنتی که در آن یک دانشمند کامپیوتر دستورالعملهای خاصی را برای کامپیوتر مینویسد تا از آن پیروی کند، یادگیری ماشین بر اساس نتیجهگیریهای «یادگرفته» رایانه است. به عبارت دیگر، کامپیوترها با حجم زیادی از داده ها آموزش می بینند و در واقع بر اساس الگوها و روابط موجود در آن داده ها یاد می گیرند.
سه الگوریتم استاندارد یادگیری ماشین چیست ؟
- یادگیری تحت نظارت: فرآیند آموزش یک مدل با استفاده از داده های برچسب دار است که در آن خروجی یا نتیجه مورد نظر مشخص است. الگوریتم از مثالهای واضح میآموزد تا بتواند اطلاعات جدید، ناشناخته یا بدون برچسب را پیشبینی کند.
- یادگیری بدون نظارت: اساساً برعکس یادگیری تحت نظارت است. الگوریتم به جای آموزش یک مدل با نمونه های برچسب دار، در کنار داده های بدون برچسب یاد می گیرد. کار آن یافتن الگوها، شباهت ها یا گروه بندی ها بدون نتیجه از پیش تعیین شده یا از پیش تعریف شده است.
- یادگیری تقویتی: اساساً یک عامل را آموزش می دهد تا در یک محیط جدید مشارکت کند و در کنار بازخوردی که دریافت می کند، یاد بگیرد. الگوریتم به آرامی در کنار این بازخورد توسعه می یابد و استراتژی تصمیم گیری خود را بر این اساس تطبیق می دهد و عملکرد خود را در طول زمان بهبود می بخشد.
چرا یادگیری ماشین مهم است ؟
اگرچه یادگیری ماشین با بسیاری از فناوریهای جدید به طور مداوم در حال پیشرفت است، اما همچنان در صنایع مختلف استفاده میشود. یادگیری ماشینی مهم است زیرا به شرکت ها دیدی از روند رفتار مشتری و الگوهای تجاری عملیاتی می دهد و همچنین از توسعه محصولات جدید پشتیبانی می کند.
بسیاری از شرکت های پیشرو امروزی، مانند فیس بوک، گوگل و اوبر، یادگیری ماشینی را به بخش مرکزی عملیات خود تبدیل می کنند. یادگیری ماشینی به یک تمایز رقابتی مهم برای بسیاری از شرکت ها تبدیل شده است.
یادگیری ماشینی به سرعت در حال تبدیل شدن به یک عنصر اصلی در بسیاری از فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده های سازمان است و به پیشرفت و بهبود توانایی شرکت برای آزمایش فرضیه ها و تصمیم گیری های مبتنی بر داده ادامه می دهد.
دلایل مهم بودن یادگیری ماشین
- تقاضای زیادی برای فناوری یادگیری ماشینی وجود دارد.
- یادگیری ماشینی میتواند هزینهها و خطرات را کاهش دهد؛ کیفیت زندگی را با توصیه محصولات/خدمات، شناسایی نقضهای امنیت سایبری و فعال کردن خودروهای خودران بهبود بخشد.
- یادگیری ماشینی زیرشاخه محبوب هوش مصنوعی است که در زمینههای مختلف از جمله مراقبتهای بهداشتی، مالی، زیرساختها، بازاریابی، خودروهای خودران، سیستمهای توصیه، چتباتها، سایتهای اجتماعی، بازی، امنیت سایبری و موارد دیگر استفاده میشود.
- یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) بسیار مهم است زیرا به کسب و کارها اجازه می دهد تا روندهای رفتار مشتری را تفسیر کنند و الگوهای عملیات تجاری را در زمینه وسیع تری درک کنند.
آینده یادگیری ماشین چگونه است؟
Fortune Business Insights اخیراً مقالهای منتشر کرده است مبنی بر اینکه انتظار میرود بازار جهانی یادگیری ماشین (ML) از ۲۱.۱۷ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ به ۲۰۹.۹۱ میلیارد دلار تا سال ۲۰۲۹ رشد کند، در دوره پیشبینی CAGR 38.8 درصد.
رشد یادگیری ماشینی به بخش سرمایه گذاری محدود نمی شود. در عوض، این صنعت در بسیاری از صنایع دیگر مانند بانکداری و مالی، فناوری اطلاعات، رسانه و سرگرمی، بازی و صنعت خودرو گسترش می یابد. استفاده از یادگیری ماشینی به طور تصاعدی در حال رشد است.
یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) بخش مهمی از زندگی روزمره ما است. پیش بینی های با ارزشی را ارائه می دهد که می تواند تصمیمات و اقدامات هوشمندانه را در زمان واقعی و بدون دخالت انسان هدایت کند. از این رو می توان گفت که ماشین لرنینگ به یک صنعت یا بخش خاص محدود نمی شود و در همه جا برای تجزیه و تحلیل یا پیش بینی رویدادهای آینده قابل استفاده است.
نتیجه گیری
یادگیری ماشینی چندین کاربرد عملی دارد که منجر به نتایج واقعی کسب و کار مانند صرفه جویی در زمان و پول می شود که پتانسیل تاثیرگذاری چشمگیری بر آینده سازمان شما دارد.
به طور خاص، ما شاهد تاثیر فوقالعادهای هستیم که در صنعت مالی رخ میدهد، به موجب آن یادگیری ماشینی به افراد اجازه میدهد کارها را سریعتر و کارآمدتر انجام دهند. از طریق راهحلهای دستیار مجازی، یادگیری ماشین کارهایی را که در غیر این صورت باید توسط یک فرد انجام شود، خودکار میکند مانند تغییر رمز عبور یا بررسی موجودی حساب.
این باعث آزاد شدن زمان با ارزش فرد میشود که میتوان از آن برای تمرکز بر فعالیت های مهمتری استفاده کرد که بهترین عملکرد را دارد که به راحتی توسط یک ماشین مدیریت نمیشود.
