یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می کند؟

چکیده مقاله :
یادگیری ماشین (Machin Learning) شاخه ای هیجان انگیز از هوش مصنوعی است و در اطراف ما وجود دارد. یادگیری ماشینی قدرت داده‌ها را به روش‌های جدید نشان می‌دهد، مانند پیشنهاد مقالاتی فیس‌بوک در فید شما. این فناوری شگفت‌انگیز به سیستم‌های رایانه‌ای کمک می‌کند تا با توسعه برنامه‌های رایانه‌ای که می‌توانند به طور خودکار به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از طریق پیش‌بینی‌ها و تشخیص‌ها وظایف خود را انجام دهند، از تجربه یاد بگیرند و پیشرفت کنند. همانطور که داده‌های بیشتری را به یک ماشین وارد می‌کنید، این به الگوریتم‌ها کمک می‌کند تا کامپیوتر را آموزش دهند، بنابراین نتایج ارائه‌شده را بهبود می‌بخشند. وقتی از الکسا می‌خواهید که ایستگاه موسیقی مورد علاقه‌تان را در آمازون اکو پخش کند، او به ایستگاهی می‌رود که اغلب آن را پخش می‌کردید. می‌توانید با گفتن الکسا به رد کردن آهنگ‌ها، تنظیم میزان صدا و بسیاری از دستورات ممکن دیگر، تجربه شنیداری خود را بیشتر بهبود بخشید و اصلاح کنید. یادگیری ماشین و پیشرفت سریع هوش مصنوعی این همه را ممکن می کند. در این محتوا می خواهیم بدانیم که یادگیری ماشین چیست؟ و چگونه عمل می کند.

1- یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیر حوزه اصلی هوش مصنوعی (AI) است. برنامه های کاربردی ML از تجربه (یا به عبارت دقیق تر، داده ها) مانند انسان ها بدون برنامه نویسی مستقیم یاد می گیرند. هنگامی که این برنامه ها در معرض داده های جدید قرار می گیرند، خودشان یاد می گیرند، رشد می کنند، تغییر می کنند و توسعه می یابند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین شامل کامپیوترهایی است که اطلاعات روشنگری را بدون اینکه به آنها گفته شود به کجا نگاه کنند، بیابند. در عوض، آنها این کار را با استفاده از الگوریتم‌هایی که از داده‌ها در یک فرآیند تکراری یاد می‌گیرند، انجام می‌دهند.

مفهوم ماشین لرنینگ برای مدت طولانی وجود داشته است (مثلاً به ماشین انیگما در جنگ جهانی دوم فکر کنید). با این حال، ایده خودکارسازی استفاده از محاسبات پیچیده ریاضی برای داده های بزرگ تنها چندین سال است که وجود داشته است، اگرچه اکنون شتاب بیشتری به دست آورده است.

در سطح بالا، یادگیری ماشین توانایی انطباق با داده های جدید به طور مستقل و از طریق تکرار است. برنامه ها از محاسبات و تراکنش های قبلی یاد می گیرند و از “تشخیص الگو” برای تولید نتایج مطمئن و آگاهانه استفاده می کنند.

اکنون که فهمیدیم یادگیری ماشین چیست، اجازه دهید بفهمیم که چگونه کار می‌کند!

2-یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

بدون شک یادگیری ماشینی یکی از هیجان انگیزترین زیرمجموعه های هوش مصنوعی است. وظیفه یادگیری از داده ها را با ورودی های خاص به ماشین تکمیل می کند. درک اینکه چه چیزی باعث کارکرد یادگیری ماشین می شود و بنابراین، چگونه می توان از آن در آینده استفاده کرد بسیار مهم است.

فرآیند یادگیری ماشین با وارد کردن داده های آموزشی در الگوریتم انتخاب شده شروع می شود. داده های آموزشی شناخته شده یا ناشناخته برای توسعه الگوریتم یادگیری ماشین نهایی. نوع ورودی داده های آموزشی بر الگوریتم تأثیر می گذارد و این مفهوم به طور لحظه ای بیشتر پوشش داده خواهد شد.

داده های ورودی جدید به الگوریتم ماشین لرنینگ وارد می شود تا آزمایش شود که آیا الگوریتم به درستی کار می کند یا خیر. سپس پیش‌بینی و نتایج با یکدیگر بررسی می‌شوند.

اگر پیش‌بینی و نتایج مطابقت نداشته باشند، الگوریتم چندین بار دوباره آموزش داده می‌شود تا زمانی که دانشمند داده به نتیجه مطلوب برسد. این امر به الگوریتم یادگیری ماشینی امکان می‌دهد به طور مداوم به تنهایی یاد بگیرد و پاسخ بهینه را تولید کند و به تدریج دقت آن در طول زمان افزایش یابد.

بخش بعدی سه نوع و استفاده از یادگیری ماشین را مورد بحث قرار می دهد.

• تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

3- انواع مختلف یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین پیچیده است، به همین دلیل است که به دو حوزه اصلی تقسیم شده است، یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت. هرکدام هدف و عمل خاصی دارند که نتیجه می دهد و از اشکال مختلف داده استفاده می کند. تقریباً 70 درصد از machine learning یادگیری تحت نظارت است، در حالی که یادگیری بدون نظارت بین 10 تا 20 درصد است. باقی مانده توسط یادگیری تقویتی گرفته می شود.

1. یادگیری تحت نظارت

در یادگیری نظارت شده، از داده های شناخته شده یا برچسب گذاری شده برای داده های آموزشی استفاده می کنیم. از آنجایی که داده ها شناخته شده اند، بنابراین، یادگیری تحت نظارت است، یعنی برای اجرای موفقیت آمیز هدایت می شود. داده های ورودی از طریق الگوریتم یادگیری ماشین می گذرد و برای آموزش مدل استفاده می شود. هنگامی که مدل بر اساس داده های شناخته شده آموزش داده شد، می توانید از داده های ناشناخته در مدل استفاده کنید و پاسخ جدیدی دریافت کنید.

در این مورد، مدل سعی می‌کند بفهمد داده‌ها یک سیب است یا میوه دیگری. هنگامی که مدل به خوبی آموزش داده شد، تشخیص می دهد که داده ها یک سیب هستند و پاسخ مورد نظر را می دهند.

در اینجا لیستی از الگوریتم‌های برتری که در حال حاضر برای یادگیری تحت نظارت استفاده می‌شوند عبارتند از:

• Polynomial regression
• Random forest
• Linear regression
• Logistic regression
• Decision trees
• K-nearest neighbors
• Naive Bayes

• رگرسیون چیست؟

• آنالیز رگرسیون

• درخت تصمیم چیست؟

اکنون بیایید در مورد یادگیری بدون نظارت بیاموزیم. بخش زیر از مقاله یادگیری ماشین چیست، بر یادگیری بدون نظارت تمرکز دارد.

2. یادگیری بدون نظارت

در یادگیری بدون نظارت، داده های آموزشی ناشناخته و بدون برچسب هستند. به این معنی که هیچ کس قبلا به داده ها نگاه نکرده است. بدون جنبه داده های شناخته شده، ورودی را نمی توان به الگوریتم هدایت کرد، جایی که عبارت نظارت نشده از آنجا سرچشمه می گیرد. این داده ها به الگوریتم یادگیری ماشینی داده می شود و برای آموزش مدل استفاده می شود. مدل آموزش دیده سعی می کند یک الگو را جستجو کند و پاسخ دلخواه را بدهد. در این مورد، اغلب شبیه این است که الگوریتم سعی می کند مانند ماشین انیگما کد را بشکند، اما بدون اینکه ذهن انسان مستقیماً درگیر باشد، بلکه یک ماشین است.

در این مورد، داده های ناشناخته شامل سیب و گلابی است که شبیه یکدیگر هستند. مدل آموزش دیده سعی می کند همه آنها را کنار هم بگذارد تا در گروه های مشابه چیزهای مشابهی بدست آورید.

7 الگوریتم برتر که در حال حاضر برای یادگیری بدون نظارت استفاده می شوند عبارتند از:

• Partial least squares
• Fuzzy means
• Singular value decomposition
• K-means clustering
• Apriori
• Hierarchical clustering
• Principal component analysis

3. یادگیری تقویتی

مانند انواع سنتی تجزیه و تحلیل داده ها، در اینجا، الگوریتم داده ها را از طریق یک فرآیند آزمون و خطا کشف می کند و سپس تصمیم می گیرد که چه عملی منجر به پاداش بالاتر می شود. این موارد سه جزء اصلی یادگیری تقویتی را تشکیل می دهند: عامل، محیط و اقدامات. عامل یادگیرنده یا تصمیم گیرنده است، محیط شامل همه چیزهایی است که عامل با آن تعامل دارد، و اقدامات همان کاری است که عامل انجام می دهد.

یادگیری تقویتی زمانی اتفاق می افتد که عامل اقداماتی را انتخاب کند که پاداش مورد انتظار را در یک زمان معین به حداکثر می رساند. زمانی که عامل در چارچوب یک خط مشی صحیح کار می کند، به راحتی می توان به این امر دست یافت.

حال بیایید ببینیم که چرا یادگیری ماشین امروزه چنین مفهومی حیاتی است.

4- چرا یادگیری ماشین مهم است؟

برای پاسخ بهتر به این سوال: یادگیری ماشین چیست؟ و درک کاربردهای ماشین لرنینگ، برخی از کاربردهای machine learning را در نظر بگیرید: ماشین گوگل خودران، تشخیص کلاهبرداری سایبری، و موتورهای توصیه آنلاین فیس بوک، نتفلیکس و آمازون. ماشین ها همه این موارد را با فیلتر کردن اطلاعات مفید و چیدن آنها بر اساس الگوها برای به دست آوردن نتایج دقیق ممکن می کنند.

تکامل سریع در یادگیری ماشین (ML) باعث افزایش متعاقب موارد استفاده، تقاضاها و اهمیت محض ML در زندگی مدرن شده است. Big Data نیز در چند سال اخیر به یک کلمه پرکاربرد تبدیل شده است. این تا حدی به دلیل افزایش پیچیدگی یادگیری ماشین است که تجزیه و تحلیل بخش های بزرگ داده های بزرگ را امکان پذیر می کند. ML همچنین روش استخراج و تفسیر داده‌ها را با خودکارسازی روش‌ها/الگوریتم‌های عمومی تغییر داده است و در نتیجه جایگزین تکنیک‌های آماری سنتی شده است.

• تحلیل آماری چیست؟

5- کاربردهای اصلی یادگیری ماشین

نتایج معمولی از برنامه‌های ماشین لرنینگ معمولاً شامل نتایج جستجوی وب، تبلیغات بلادرنگ در صفحات وب و دستگاه‌های تلفن همراه، فیلتر کردن هرزنامه ایمیل، تشخیص نفوذ شبکه و تشخیص الگو و تصویر است. همه اینها محصولات جانبی استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها هستند.

به طور سنتی، تجزیه و تحلیل داده ها مبتنی بر آزمون و خطا بود، رویکردی که به لطف ظهور مجموعه داده های بزرگ و ناهمگن، به طور فزاینده ای غیرعملی شد. یادگیری ماشین جایگزین های هوشمندی برای تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس بزرگ فراهم می کند. ML می‌تواند با توسعه الگوریتم‌های سریع و کارآمد و مدل‌های مبتنی بر داده برای پردازش بی‌درنگ داده، نتایج و تحلیل دقیقی ایجاد کند.

طبق گفته Marketwatch، انتظار می‌رود بازار جهانی ML با نرخ سالم بیش از 45.9 درصد در دوره 2017-2025 رشد کند. اگر این روند ادامه داشته باشد، ما شاهد استفاده بیشتر از یادگیری ماشینی در طیف وسیعی از صنایع در سراسر جهان خواهیم بود.

6- چگونه تصمیم می گیرید از کدام الگوریتم یادگیری ماشین استفاده کنید؟

ده ها الگوریتم مختلف برای انتخاب وجود دارد، اما بهترین انتخاب یا یکی که مناسب هر موقعیتی باشد وجود ندارد. در بسیاری از موارد، باید به آزمون و خطا متوسل شوید. اما چند سوال وجود دارد که می توانید بپرسید که می تواند به محدود کردن انتخاب شما کمک کند.

• اندازه داده هایی که با آنها کار خواهید کرد چقدر است؟
• نوع داده ای که با آن کار خواهید کرد چیست؟
• به دنبال چه نوع بینش هایی از داده ها هستید؟
• چگونه از آن بینش ها استفاده خواهد شد؟

7- بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین چیست؟

اگر به انتخاب‌های مبتنی بر محبوبیت محض نگاه می‌کنید، پایتون به لطف کتابخانه‌های موجود و همچنین پشتیبانی گسترده مورد توجه قرار می‌گیرد. پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها و داده کاوی ایده آل است و از بسیاری از الگوریتم ها (برای طبقه بندی، خوشه بندی، رگرسیون و کاهش ابعاد) و مدل های یادگیری ماشین پشتیبانی می کند.

8- یادگیری ماشین سازمانی و MLOps

یادگیری ماشینی سازمانی بینش های مهمی در مورد وفاداری و رفتار مشتری و همچنین محیط رقابتی کسب و کار به کسب و کارها می دهد. ML همچنین می تواند برای پیش بینی فروش یا تقاضای بلادرنگ استفاده شود.

عملیات یادگیری ماشین (MLOps) رشته ارائه مدل هوش مصنوعی است. این به سازمان‌ها کمک می‌کند ظرفیت تولید را برای تولید نتایج سریع‌تر افزایش دهند و در نتیجه ارزش تجاری حیاتی ایجاد کنند.

9- نگاهی به برخی از الگوریتم ها و فرآیندهای ماشین لرنینگ

اگر در حال مطالعه ML هستید، باید با الگوریتم ها و فرآیندهای یادگیری ماشین استاندارد آشنا شوید. اینها شامل شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی، تداعی‌ها و کشف توالی، تقویت گرادیان و بسته‌بندی، ماشین‌های بردار پشتیبان، نقشه‌های خودسازماندهی، خوشه‌بندی k-means، شبکه‌های بیزی، مدل‌های مخلوط گاوسی و غیره هستند.

ابزارها و فرآیندهای یادگیری ماشین دیگری نیز وجود دارند که از الگوریتم‌های مختلف برای به دست آوردن بیشترین ارزش از داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند. این شامل:

• کیفیت داده ها و مدیریت جامع
• رابط‌های کاربری گرافیکی برای ساخت مدل‌ها و جریان‌های فرآیند
• کاوش داده های تعاملی و تجسم نتایج مدل
• مقایسه مدل‌های مختلف یادگیری ماشین برای شناسایی سریع بهترین
• ارزیابی مدل مجموعه خودکار برای تعیین بهترین اجراکنندگان
• استقرار آسان مدل تا بتوانید به سرعت نتایج قابل تکرار و قابل اعتمادی دریافت کنید
• یک پلت فرم یکپارچه سرتاسر برای اتوماسیون فرآیند داده به تصمیم

10- پیش نیازهای یادگیری ماشینی (ML)

برای کسانی که علاقه مند به یادگیری فراتر از یادگیری ماشینی هستند، برای موفقیت در پیگیری این زمینه باید چند الزام را رعایت کنند. این الزامات عبارتند از:

• آشنایی اولیه با زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، R، جاوا، جاوا اسکریپت و …
• دانش متوسط از آمار و احتمال
• دانش مقدماتی جبر خطی. در مدل رگرسیون خطی، یک خط از میان تمام نقاط داده رسم می شود و از آن خط برای محاسبه مقادیر جدید استفاده می شود.
• درک حساب دیفرانسیل و انتگرال
• دانش نحوه تمیز کردن و ساختار داده های خام به فرمت دلخواه برای کاهش زمان صرف شده برای تصمیم گیری.

این پیش نیازها شانس شما را برای پیگیری موفقیت آمیز حرفه ML افزایش می دهد. هرگونه سوال در این باره داشتید می توانید از صفحه مشاوره برنامه نویسی استفاده نمایید.

• زبان برنامه نویسی پایتون