یادگیری ماشین یک حوزه مهم در هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری استفاده می‌کند. با استفاده از این روش‌ها، می‌توان اطلاعات مفیدی از داده‌ها بدست آورد و بهترین پیش‌بینی‌ها را در مورد آینده انجام داد. در این مقاله به طور کلی به مفاهیم اصلی یادگیری ماشین پرداخته می‌شود.

 یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) روشی است که به کمک آن، سیستم‌های کامپیوتری بدون برنامه‌نویسی مستقیم، قابلیت یادگیری و بهبود عملکرد خود را دارند.  در یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها و مدل‌ها بر اساس مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی که به آن‌ها ارائه می‌شود، خود را بهینه‌سازی می‌کنند.

 اورلیان ژرون در کتاب خود "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow"، یادگیری ماشین را به‌عنوان روشی برای برنامه‌ریزی کامپیوترها برای یادگیری از داده‌ها و بهبود کارایی در یک وظیفه خاص تعریف کرده است.

یک مثال ساده از یادگیری ماشین

برای شناسایی ایمیل‌های اسپم، دو روش کلی وجود دارد: کدنویسی دستی و یادگیری ماشین. در ادامه به مقایسه این دو روش می‌پردازیم.
روش کدنویسی دستی: در این روش، برنامه‌نویسان قوانین و الگوهای مشخصی را برای تشخیص ایمیل‌های اسپم تعریف می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، اگر یک ایمیل حاوی کلماتی مانند "جایزه"، "پیشنهاد ویژه" یا "پول رایگان" باشد، این قوانین می‌توانند آن را به‌عنوان اسپم شناسایی کنند. این روش به‌صورت ساده و سریع قابل‌پیاده‌سازی است؛ اما این روش به‌سرعت قدیمی می‌شود و نیاز به به‌روزرسانی دستی دارد.
روش یادگیری ماشین: در این روش، به‌جای تعریف قوانین دستی، از یک مدل یادگیری ماشین استفاده می‌شود که بر اساس مجموعه‌ای از ایمیل‌های اسپم آموزش می‌بیند. مدل به طور خودکار الگوها و قوانین پنهان را در داده‌ها کشف می‌کند و برای تشخیص ایمیل‌های اسپم به کار می‌برد. این روش قابلیت انعطاف بیشتری دارد و باتوجه‌به داده‌های جدید، خود را به‌روز می‌کند.

به‌طورکلی، روش یادگیری ماشین در شناسایی ایمیل‌های اسپم به‌مراتب عملکرد بهتری نسبت به روش کدنویسی دستی دارد. یادگیری ماشین به طور خودکار قوانین و الگوهای پیچیده‌تری را کشف می‌کند که در کدنویسی دستی به آن‌ها پرداخته نمی‌شود. همچنین، با تغییر الگوهای اسپمرها و ظهور روش‌های جدید ارسال اسپم، مدل‌های یادگیری ماشین توانایی به‌روزرسانی خودکار خود را دارند و نیاز کمتری به نگهداری دستی دارند.

بااین‌حال، برای به‌کارگیری روش یادگیری ماشین، نیاز به داده‌های آموزشی کافی و مناسب است که بتوانند مدل را به‌خوبی آموزش دهند. در مقابل، کدنویسی دستی نیازی به داده‌های آموزشی ندارد؛ اما به‌جای آن نیاز به تجربه و دانش برنامه‌نویسان در تعریف قوانین مناسب دارد.

مثال‌های کاربردی یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در بسیاری از حوزه‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارد، برخی از این کاربردها عبارت‌اند از:

    تشخیص تصاویر یادگیری ماشین در تشخیص و دسته‌بندی تصاویر کاربرد دارد. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند پزشکی (برای تشخیص بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی)، حمل‌ونقل (برای تشخیص موانع در خودروهای خودران) و شناسایی چهره‌ها استفاده می‌شود.

1. پیش‌بینی متن: یادگیری ماشین به‌خصوص در مدل‌های زبانی کاربرد دارد که می‌توانند متن‌های جدید را بر اساس متن‌های یادگیری شده پیش‌بینی کنند. این کاربرد در ترجمه ماشینی، تولید خودکار متن و تشخیص هدف (sentiment analysis) استفاده می‌شود.
2. توصیه دهنده‌های هوشمند: یادگیری ماشین در توصیه دهنده‌های هوشمند که بر اساس تاریخچه کاربر و ترجیحات آن‌ها محصولات و خدمات مرتبط را پیشنهاد می‌کنند کاربرد دارد. این سیستم‌ها در سایت‌های خرید اینترنتی، سرویس‌های استریم موسیقی و فیلم و غیره استفاده می‌شوند.
3. یادگیری گفتار و مکالمه: یادگیری ماشین در توسعهٔ چت‌بات‌ها و دستیاران صوتی کاربرد دارد. این سیستم‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته می‌توانند به سؤالات کاربران پاسخ دهند، دستورات صوتی را اجرا کنند و حتی مکالمات طبیعی‌تری با انسان داشته باشند.
4. پیش‌بینی قیمت: در حوزهٔ مالی، یادگیری ماشین برای پیش‌بینی قیمت سهام، ارزهای دیجیتال و دیگر دارایی‌ها کاربرد دارد. این سیستم‌ها می‌توانند با استفاده از داده‌های گذشته و شناسایی الگوها، تغییرات بازار را پیش‌بینی کنند.
5. تشخیص نفوذ: در حوزهٔ امنیت سایبری، یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ به سیستم‌های کامپیوتری و شبکه‌ها کاربرد دارد. با استفاده از الگوهای کشف شده از داده‌های گذشته، می‌توان نشانه‌هایی از حملات سایبری و نفوذکنندگان را شناسایی کرد.
6. پزشکی: یادگیری ماشین در تشخیص بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی، تحلیل داده‌های ژنتیکی و پیش‌بینی عوارض جانبی داروها کاربرد دارد. با استفاده از داده‌های بزرگ در حوزه پزشکی، می‌توان به تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر بیماری‌ها و انتخاب درمان مناسب کمک کرد.

این مثال‌ها تنها بخشی از کاربردهای یادگیری ماشین هستند و با پیشرفت‌های روزافزون در این حوزه، کاربردهای جدید و متنوع‌تری به این فهرست اضافه خواهند شد.

 انواع یادگیری ماشین

یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)

در این نوع یادگیری، الگوریتم با دیدن مثال‌هایی که ورودی و خروجی‌های مشخص دارند، یاد می‌گیرد که چگونه به جواب‌ها برسد. به عنوان مثال میتوانیم لیست چند میلیون  ایمیل های اسپم را در اختیارش قرار دهیم و مشخصات ایمیل های اسپم را شناسائی کند و بعد از اینکه الگوریتم اطلاعات ایمیل های اسپم را یاد گرفت، می‌توان از آن برای پیش‌بینی جواب‌های جدید استفاده کرد.مثلا یک ایمیل جدید به الگوریتم بدهیم و بر اساس اطلاعات آن چند میلیون ایمیل اسپم را که قبلا بهش داده ایم تشخیص دهد که این ایمیل جدید اسپ هست یا خیر.مثال‌هایی از کارهایی که با این نوع یادگیری انجام می‌شوند عبارتند از: دسته‌بندی عکس‌ها، حدس زدن قیمت خانه و تشخیص ایمیل‌های اسپم.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در این نوع یادگیری، کامپیوتر فقط با داده‌های ورودی آشنا می‌شود و باید بدون داشتن جواب‌های مربوطه، الگوها و رابطه‌های موجود در داده‌ها را پیدا کند. این نوع یادگیری معمولاً در کارهایی مثل خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و یافتن قوانین هم‌بستگی استفاده می‌شود.

 یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی یک رویکردی است که در آن یک عامل (Agent) در محیطی عمل می‌کند و با انجام‌دادن اعمال (Actions) و مشاهدهٔ نتایج حاصله، سعی می‌کند استراتژی بهینه‌ای برای کسب بیشترین پاداش (Reward) در طولانی‌مدت یاد بگیرد. یادگیری تقویتی برای مسائلی مانند کنترل ربات‌ها، سیستم‌های توصیه‌گر و بازی‌های رایانه‌ای به کار می‌رود.

پاداش یک معیار اندازه‌گیری کیفیت عملکرد عامل است و می‌تواند بر اساس موفقیت‌ها و شکست‌های عامل در انجام کارها تعیین شود. هدف از یادگیری تقویتی این است که عامل را به سمت انجام کارهایی هدایت کند که در کل به او بیشترین پاداش را بدهد.

برای مثال، در یک بازی کامپیوتری، پاداش می‌تواند امتیاز بدست آمده در بازی باشد. عامل (هوش مصنوعی بازی) سعی می‌کند راه‌حل‌هایی یاد بگیرد که در طول بازی به او بیشترین امتیاز را بدهد. در این مثال، یادگیری تقویتی به عامل کمک می‌کند تا به جای تمرکز بر کسب امتیازهای کوچک در کوتاه مدت، به جست‌و‌جوی راه‌حل‌هایی بپردازد که در نهایت به او بیشترین امتیاز کل را بدهد.

 یادگیری عمیق (Deep Learning)

یکی از شاخه‌های مهم یادگیری ماشین، یادگیری عمیق (Deep Learning) است. یادگیری عمیق در واقع یک تکنیک پیشرفتهٔ یادگیری ماشین است که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد (Deep Neural Networks) کار می‌کند. این شبکه‌ها به‌خصوص در کاربردهایی که با داده‌های پیچیده و بزرگ مانند تصاویر، صدا و متن مواجه هستند، به کار می‌آیند.

یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های مهم یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق در واقع یک روش پیشرفته یادگیری ماشین است که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی با چندین لایه کار می‌کند. این شبکه‌ها به ویژه در کاربردهایی که با داده‌های پیچیده و بزرگ مانند تصاویر، صدا و متن مواجه هستند، مفید هستند.

 یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)

یکی دیگر از روش‌های یادگیری کامپیوتری، یادگیری نیمه‌نظارتی است. در این روش، از ترکیبی از داده‌هایی که برچسب دارند و داده‌هایی که برچسب ندارند استفاده می‌شود. این روش می‌تواند در شرایطی که دسترسی به داده‌های برچسب‌دار به‌صورت گسترده مشکل و گران است، مفید باشد.

در یادگیری نیمه‌نظارتی ابتدا با استفاده از داده‌های برچسب‌دار، یک مدل اولیه آموزش داده می‌شود. سپس این مدل اولیه برای پیش‌بینی برچسب‌های داده‌های برچسب‌دار استفاده می‌شود. در نهایت، با استفاده از ترکیب داده‌های اصلی برچسب‌دار و داده‌های برچسب‌نداری که مدل اولیه برچسب گذاری کرده است، مدل نهایی آموزش داده می‌شود.

یادگیری نیمه‌نظارتی در برخی موارد می‌تواند به دقت بیشتری در مقایسه با یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت منجر شود.

برای انجام یک پروژه یادگیری ماشین چه مراحلی باید انجام دهیم؟

برای انجام یک پروژهٔ یادگیری ماشین، معمولاً مراحل زیر را طی می‌کنیم:

1. جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله داده‌های مرتبط با مسئله جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها ممکن است از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده‌ها، سرویس‌های وب، سنسورها و یا کاربران جمع‌آوری شوند.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌ها معمولاً نیاز به پاک‌سازی، تبدیل داده‌های متنی به عددی و نرمال‌سازی دارند. همچنین در این مرحله ممکن است بعضی از ویژگی‌های داده‌ها انتخاب شوند، برخی از ویژگی ها حذف شوند و یا ویژگی‌های جدید به داده ها اضافه کنیم.
3. تقسیم داده‌ها: داده‌ها به دو یا سه بخش تقسیم می‌شوند: داده‌های آموزشی (برای آموزش مدل)، داده‌های اعتبارسنجی (برای تنظیم پارامترهای مدل) و داده‌های آزمون (برای ارزیابی عملکرد مدل).
4. انتخاب مدل و الگوریتم:  وقتی می‌خواهیم یک مسئله را با استفاده از یادگیری ماشین حل کنیم، نیاز داریم که از یک مدل یا الگوریتم خاص استفاده کنیم. این الگوریتم‌ها روش‌های مختلفی را برای یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی نتایج ارائه می‌دهند. برای مثال، فرض کنید می‌خواهیم تصمیم بگیریم که یک ایمیل اسپم است یا خیر.
5. برای این کار، می‌توانیم از الگوریتم‌های مختلفی استفاده کنیم.
6. آموزش مدل:  در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی آموخته می‌شود. روش‌های مختلفی وجود دارد که می‌توان از آن‌ها برای بهینه‌سازی مدل استفاده کرد. ممکن است بعضی تنظیمات مدل، مثل سرعت یادگیری، با استفاده از داده‌های اعتبارسنجی انجام شود.
7. ارزیابی مدل:  پس از آموختن مدل، عملکرد آن روی داده‌های آزمون بررسی می‌شود. برای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین از روش‌های مختلفی مانند دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، نمودار ROC و خطای میانگین مربعات استفاده می‌شود.
8. به‌کارگیری مدل:  پس از آموختن مدل، عملکرد آن روی داده‌های آزمون بررسی می‌شود. برای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین از روش‌های مختلفی مانند دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، نمودار ROC و خطای میانگین مربعات استفاده می‌شود.
9. نگهداری و به‌روزرسانی مدل:  پس از آموختن مدل، عملکرد آن روی داده‌های آزمون بررسی می‌شود. برای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین از روش‌های مختلفی مانند دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، نمودار ROC و خطای میانگین مربعات استفاده می‌شود.

با پیروی از این مراحل، می‌توان یک مدل یادگیری ماشین را از مرحلهٔ جمع‌آوری داده‌ها تا به‌کارگیری در کاربردهای واقعی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کرد.

باتوجه‌به پیشرفت‌های روزافزون در حوزهٔ یادگیری ماشین و توانایی‌های فراوان این فناوری در حل مسائل متنوع و پیچیده، برنامه‌نویسان و متخصصان حوزهٔ فناوری اطلاعات باید زمان کافی را برای آموزش یادگیری ماشین صرف کنند. این آموزش‌ها باعث می‌شود که آن‌ها فرصت‌های شغلی بهتری را کسب کنند و درآمد بالاتری از یادگیری ماشین به دست آورند.