یادگیری ماشین که انقدر صحبتش هست چیه؟

یادگیری ماشین که انقدر صحبتش هست چیه؟ – همه چیز درمورد یادگیری ماشین

یادگیری ماشین اصلا چیه؟!

یادگیری ماشین به زبون ساده روشی برای تجزیه و تحلیل داده هاست که ساخت مدل تحلیلی رو خودکار می کند. یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی ست که مبتنی بر این ایده ست که سیستم ها می تونن با حداقل مداخلات انسانی از داده ها بیاموزند، الگوها رو شناسایی کرده و تصمیم بگیرن.

 

یادگیری ماشین که انقدر صحبتش هست چیه؟

تکامل یادگیری ماشین

به دلیل فناوری های جدید محاسباتی، امروزه یادگیری ماشین مانند یادگیری ماشینی گذشته نیست. این از شناخت الگو و نظریه ای هست که کامپیوترها می تونن بدون برنامه ریزی برای انجام کارهای خاص یاد بگیرن. محققان علاقه مند به هوش مصنوعی می خواستن ببینن آیا کامپیوترها می توانند از داده ها یاد بگیرند یا خیر؟ جنبه تکراری یادگیری ماشینی مهم است زیرا وقتی مدل ها در معرض داده های جدید قرار می گیرن، می تونن به طور مستقل سازگار بشن. اون ها از محاسبات قبلی یاد می گیرند تا تصمیمات و نتایج قابل اعتماد و قابل تکرار تولید کنند. این علمی است که جدید نیست – اما علمی است که جنبش تازه ای پیدا کرده!

در حالی که بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین برای مدت طولانی وجود داشته، توانایی اعمال خودکار محاسبات ریاضی پیچیده در داده های بزرگ – بارها و بارها، سریعتر و سریعتر – یک پیشرفتیه که اخیرا کسب شده. در اینجا چند نمونه از برنامه های یادگیری ماشین که ممکن است با آنها آشنایی داشته باشید و به طور گسترده شناخته شده هستن، بیان شده:

اتومبیل گوگل، می شنود و شما را خودکار به جایی که می خواهید می برد!

پیشنهادات آمازون و نتفلیکس برای امروز شما! برنامه های یادگیری ماشین برای زندگی روزمره.

آیا می دانید مشتریان در توییتر در مورد شما چه می گویند؟ هوش مصنوعی به کمک شما آمده است!

تشخیص تقلب؟ یکی از بارزترین و مهمترین موارد استفاده در دنیای امروز.

 

یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی دانش گسترده ای در تقلید از توانایی های انسان محسوب می شه، یادگیری ماشینی زیرمجموعه خاصی از هوش مصنوعی هست که ماشین رو آموزش می ده تا چگونه یاد بگیره.

 

چرا یادگیری ماشین مهمه؟

علاقه مفرط به یادگیری ماشین به دلیل همون عواملی است که باعث محبوبیت بیشتر از هر زمان دیگر داده کاوی و تجزیه و تحلیل بیزی شده. مواردی مانند افزایش حجم و انواع داده های موجود، پردازش محاسباتی ارزان و قدرتمندتر و ذخیره سازی مقرون به صرفه.

همه این موارد به معنای امکان تولید سریع و خودکار مدل هاییه که بتونن داده های بزرگ تر و پیچیده تری رو تجزیه و تحلیل کنن و نتایج سریعتر و دقیق تری را ارائه بدن – حتی در مقیاس بسیار بزرگ. و به این ترتیب با ساختن مدل های دقیق، یک سازمان شانس بیشتری در شناسایی فرصت های سودآور – یا جلوگیری از خطرات ناشناخته داره.

 

چه چیزی برای ایجاد سیستم های یادگیری ماشین خوب لازمه؟

  • قابلیت های آماده سازی داده ها
  • الگوریتم ها – اساسی و پیشرفته
  • اتوماسیون و فرایندهای تکراری
  • مقیاس پذیری
  • مدل سازی گروه

 

آیا می دانید های ماشینی!

در یادگیری ماشینی، به یک هدف برچسب گفته می شود.

در آمار، هدف را متغیر وابسته می نامند.

متغیر در آمار را ویژگی در یادگیری ماشین می نامند.

تحول در آمار را ایجاد ویژگی در یادگیری ماشین می نامند.

 

چه کسی از یادگیری ماشین استفاده می کنه؟

اکثر صنایعی که با داده های زیادی کار می کنند ارزش فناوری یادگیری ماشین رو تشخیص دادن. با جمع آوری بینش از این داده ها – غالباً در زمان واقعی – سازمان ها می توانند کارایی بیشتری داشته باشند یا از رقبا برتری کسب کنن.

خدمات مالی

بانک ها و سایر مشاغل صنعت مالی از فناوری یادگیری ماشین برای دو هدف اساسی استفاده می کنند: شناسایی بینش مهم در داده ها و جلوگیری از تقلب. بینش ها می توانند فرصت های سرمایه گذاری را شناسایی کنند یا به سرمایه گذاران کمک کنند تا بدانند چه موقع باید تجارت کنند. داده کاوی همچنین می تواند مشتریانی را که دارای پروفایل پرخطر هستند شناسایی کند، یا برای تعیین دقیق علائم هشدار دهنده کلاهبرداری از نظارت سایبری استفاده کند.

دولت

آژانس های دولتی مانند ایمنی عمومی و خدمات عمومی نیاز ویژه ای به یادگیری ماشین دارند زیرا منابع مختلفی از داده ها را می توان برای بینایی استخراج کرد. برای مثال، تجزیه و تحلیل داده های حسگر، روش هایی را برای افزایش کارایی و صرفه جویی در هزینه شناسایی می کند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند به کشف تقلب و به حداقل رساندن سرقت هویت کمک کند.

مراقبت های بهداشتی

یادگیری ماشینی به لطف ظهور دستگاه های پوشیدنی و حسگرهایی که می توانند از داده ها برای ارزیابی سلامت بیمار در زمان واقعی استفاده کنند، در صنعت مراقبت های بهداشتی روندی سریع در حال رشد است. این فناوری همچنین می تواند به متخصصان پزشکی در تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی روندها یا پرچم های قرمز کمک کند که ممکن است منجر به بهبود تشخیص ها و درمان شود.

خرده فروشی

وب سایت هایی که مواردی را که ممکن است دوست داشته باشید بر اساس خریدهای قبلی توصیه می کنید ، از روش یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل سابقه خرید شما استفاده می کنند. خرده فروشان به یادگیری ماشین برای گرفتن داده ها، تجزیه و تحلیل آنها و استفاده از آنها برای شخصی سازی یک تجربه خرید ، پیاده سازی یک کمپین بازاریابی، بهینه سازی قیمت، برنامه ریزی عرضه کالا و بینش مشتری اعتماد می کنند.

نفت و گاز

یافتن منابع انرژی جدید تجزیه و تحلیل مواد معدنی موجود در زمین. پیش بینی خرابی سنسور پالایشگاه. ساده سازی توزیع روغن برای کارآمدتر و مقرون به صرفه بودن آن. تعداد موارد استفاده از یادگیری ماشین برای این صنعت بسیار زیاد است – و هنوز در حال گسترش است

حمل و نقل

تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی الگوها و روند کلیدی در صنعت حمل و نقل است که متکی به کارآیی بیشتر مسیرها و پیش بینی مشکلات احتمالی برای افزایش سودآوری است. تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی جنبه های یادگیری ماشین ابزار مهمی برای شرکت های تحویل دهنده، حمل و نقل عمومی و سایر سازمان های حمل و نقل است.

 

چند روش محبوب یادگیری ماشین

دو مورد از متداول ترین روش های یادگیری ماشین ، یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت است – اما روش های دیگری نیز برای یادگیری ماشین وجود داره. در اینجا مروری بر محبوب ترین انواع آن وجود دارد.

یادگیری تحت نظارت

الگوریتم های یادگیری تحت نظارت با استفاده از مثالهای دارای برچسب ، مانند ورودی که خروجی مورد نظر مشخص است ، آموزش می بینند. به عنوان مثال ، یک قطعه از تجهیزات می تواند دارای نقاط داده باشد که دارای برچسب “F” (خراب) یا “R” (اجرا) هستند. الگوریتم یادگیری مجموعه ای از ورودی ها را به همراه خروجی های صحیح مربوطه دریافت می کند و الگوریتم با مقایسه خروجی واقعی خود با خروجی های صحیح ، برای یافتن خطا می آموزد. سپس مدل را متناسب با آن اصلاح می کند. از طریق روش هایی مانند طبقه بندی ، رگرسیون ، پیش بینی و افزایش شیب ، یادگیری نظارت شده از الگوهایی برای پیش بینی مقادیر برچسب روی داده های غیر برچسب اضافی استفاده می کند. یادگیری تحت نظارت معمولاً در برنامه هایی که داده های تاریخی وقایع احتمالی آینده را پیش بینی می کنند ، استفاده می شود. به عنوان مثال ، این می تواند پیش بینی کند که معاملات کارت اعتباری احتمالاً جعلی است یا کدام مشتری بیمه احتمالاً ادعای ادعا می کند.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت در برابر داده هایی استفاده می شود که هیچ برچسب تاریخی ندارند. به سیستم “پاسخ درست” گفته نمی شود. الگوریتم باید آنچه را نشان داده شده کشف کند. هدف کاوش داده ها و یافتن برخی ساختارها در داخل است. یادگیری بدون نظارت روی داده های معاملاتی به خوبی کار می کند. به عنوان مثال ، می تواند بخشهایی از مشتری را با ویژگیهای مشابه شناسایی کند که پس از آن می توان در مبارزات بازاریابی با آنها رفتار مشابهی داشت. یا می تواند ویژگی های اصلی را پیدا کند که بخش های مشتری را از یکدیگر جدا می کند. تکنیک های محبوب شامل نقشه های خود سازماندهی ، نقشه برداری از نزدیکترین همسایه ، خوشه بندی k-means و تجزیه ارزش واحد است. این الگوریتم ها همچنین برای تقسیم بندی مباحث متنی ، توصیه موارد و شناسایی پرتوهای داده استفاده می شوند.

یادگیری نیمه نظارت شده

یادگیری نیمه نظارت شده برای همان برنامه های یادگیری تحت نظارت استفاده می شود. اما برای آموزش از داده های برچسب خورده و بدون برچسب استفاده می کند – به طور معمول مقدار کمی داده برچسب دار با مقدار زیادی داده بدون برچسب (زیرا داده های بدون برچسب هزینه کمتری دارند و برای دستیابی به آنها تلاش کمتری لازم است). این نوع یادگیری را می توان با روشهایی مانند طبقه بندی ، رگرسیون و پیش بینی استفاده کرد. یادگیری نیمه نظارت شده زمانی مفید است که هزینه مرتبط با برچسب گذاری بیش از حد باشد و امکان انجام یک آموزش کامل با برچسب را نداشته باشد. نمونه های اولیه این مورد شامل شناسایی چهره یک شخص در وب کم است.

 

پیشنهاد نویسنده: موارد استفاده از علوم دادهوضعیت و کاربرد هوش مصنوعی در ایران

2 Comments

Add Yours →

دیدگاهتان را بنویسید