ماشین لرنینگ(Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. در این فرآیند، به جای این‌که به کامپیوترها دستور دهیم چه کاری انجام دهند، داده‌ها را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهیم تا با تحلیل این داده‌ها الگوهای موجود را شناسایی و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند. یادگیری ماشین نقش کلیدی در ایجاد سیستم‌های هوشمند دارد و به کمک آن، سیستم‌ها قادر خواهند بود تا رفتارهای پیچیده و پویا را به شکل خودکار شناسایی و تطبیق دهند.

برای مثال، می‌توان داده‌های مربوط به ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم را به سیستم داده و آن را آموزش داد که چگونه ایمیل‌های اسپم را تشخیص دهد. این مدل با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای مختلف، قادر به شناسایی خودکار ایمیل‌های اسپم در آینده خواهد بود. استفاده از یادگیری ماشین به جای رویکردهای سنتی به دلیل قابلیت تطبیق با تغییرات و بهبود مستمر عملکرد سیستم‌ها اهمیت بسیاری دارد.
اگر علاقمند به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستید و میخواهید با این موضوع بشتر آشنا شوید دوره رایگان آموزش Machine Learning را در سایت حتما ببینید. 

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) به زبان ساده یعنی اینکه کامپیوترها بتوانند از تجربه‌ها و داده‌های قبلی خود یاد بگیرند. به این ترتیب، آن‌ها می‌توانند عملکرد خود را بهبود دهند، بدون اینکه نیاز باشد ما برای هر کار جزئیات دقیق را به آن‌ها بگوییم.، بدون اینکه لازم باشد ما برای هر کار به آن‌ها دستورالعمل دقیق بدهیم. به جای اینکه تمام قوانین را به کامپیوتر بگوییم، به آن اطلاعات زیادی می‌دهیم و او خودش یاد می‌گیرد که بهترین تصمیم را بگیرد.
 برای مثال، فرض کنید شما هزاران عکس از گربه‌ها و سگ‌ها به کامپیوتر می‌دهید و مشخص می‌کنید که هر عکس مربوط به گربه است یا سگ. کامپیوتر این داده‌ها را تحلیل می‌کند و یاد می‌گیرد که چطور در آینده عکس‌های جدید را تشخیص دهد و بگوید آیا در تصویر یک گربه است یا یک سگ. این همان یادگیری ماشین است؛ یعنی کامپیوتر با تحلیل داده‌های قبلی، الگوهایی را پیدا می‌کند و از آن‌ها برای پیش‌بینی استفاده می‌کند.

یادگیری ماشین به این معناست که کامپیوترها می‌توانند از داده‌هایی که در اختیارشان قرار می‌گیرد، روابط و الگوهای خاصی را پیدا کرده و آن‌ها را یاد بگیرند. این یادگیری به کامپیوتر کمک می‌کند تا در موقعیت‌های جدید نیز بتواند تصمیم‌گیری‌های درستی انجام دهد. این فرآیند یادگیری شبیه به یادگیری انسان‌هاست؛ وقتی که اطلاعاتی را از محیط می‌گیریم و با تحلیل آن‌ها به نتایج مفیدی می‌رسیم.
 در مقاله هوش مصنوعی چیست؟ به معرفی این موضوع و انواع آن پرداخته ایم.

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.
 

تشابه یادگیری ماشین و یادگیری کودک

یادگیری ماشین می‌تواند به صورت مستقیم با یادگیری یک کودک مقایسه شود. فرض کنید شما به کودکی حیوانات مختلف را آموزش می‌دهید. او چندین بار تصویر یک گربه را می‌بیند و می‌آموزد که این حیوان گربه است. با گذشت زمان، کودک قادر است به‌صورت مستقل هر گربه‌ای را شناسایی کند. به همین صورت، ما با دادن داده‌های مختلف به کامپیوتر، آن را قادر می‌سازیم تا در آینده نمونه‌های مشابه را شناسایی کند.

به عنوان مثال، ما می‌توانیم تصاویر گربه‌ها را به یک مدل یادگیری ماشین بدهیم و به آن آموزش دهیم که این تصاویر به گربه تعلق دارند. سپس وقتی یک تصویر جدید ارائه شود، مدل می‌تواند تشخیص دهد که آیا این تصویر نیز متعلق به گربه است یا خیر. یادگیری ماشین به این طریق می‌تواند خود را با انواع ورودی‌های جدید تطبیق دهد و قدرت تعمیم‌دهی آن افزایش پیدا کند.

به‌عنوان مثال دیگر، می‌توان به تشخیص اشیاء در تصاویر اشاره کرد. مدلی از یادگیری ماشین را می‌توان آموزش داد که اشیاء مختلف مانند اتومبیل، درخت، یا حیوانات را تشخیص دهد. پس از ارائه داده‌های متعدد به مدل، این سیستم می‌تواند با دقت بالا اشیاء جدید را در تصاویر شناسایی کند. همچنین در ترجمه زبان، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل جملات و عبارات مختلف به تدریج قابلیت ترجمه متون را به دست آورند، به‌طوری که با گذشت زمان و ارائه داده‌های بیشتر، دقت ترجمه بهبود یابد.

یادگیری کودک شامل فرآیندهای مختلفی از جمله مشاهده، آزمایش، و بازخورد است. یادگیری ماشین نیز به همین ترتیب با استفاده از الگوریتم‌هایی که به داده‌ها نگاه می‌کنند، سعی در شناسایی الگوها و یادگیری از آنها دارد. این روش‌ها به کامپیوترها امکان می‌دهند تا به صورت پیوسته خود را بهبود دهند و توانایی تشخیص مسائل جدید را پیدا کنند.

 یادگیری عمیق (Deep Learning) با ماشین لرنینگ چه تفاوتی دارد؟

یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که به کامپیوترها امکان می‌دهد مسائل بسیار پیچیده را یاد بگیرند. یادگیری عمیق به شبکه‌های عصبی مصنوعی نیاز دارد، زیرا این شبکه‌ها ساختاری شبیه به مغز انسان دارند. شبکه‌های عصبی شامل لایه‌های مختلفی از نورون‌ها هستند که هر کدام اطلاعات را پردازش می‌کنند و به لایه بعدی منتقل می‌کنند. این فرآیند شبیه به نحوه کار نورون‌های مغز انسان است، که اطلاعات را به صورت سلسله مراتبی تحلیل و پردازش می‌کنند. به همین دلیل، یادگیری عمیق می‌تواند الگوهای بسیار پیچیده و غیرمستقیم را در داده‌ها شناسایی کند و در مسائل پیچیده‌ای مثل تشخیص تصویر و صدا، ترجمه زبان و بازی‌های کامپیوتری موفق عمل کند. یادگیری عمیق از چیزی به نام "شبکه‌های عصبی مصنوعی" استفاده می‌کند که شبیه به نحوه کار مغز انسان است. این شبکه‌های عصبی شامل لایه‌های مختلفی هستند که هر لایه اطلاعات را پردازش کرده و آن را به لایه بعدی می‌فرستد.

در یادگیری ماشین ممکن است از الگوریتم‌های ساده‌تر استفاده شود که الگوهای مشخصی را در داده‌ها شناسایی کنند، اما یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی با لایه‌های زیاد استفاده می‌کند تا بتواند مسائل پیچیده‌تری مثل تشخیص چهره یا ترجمه زبان‌ها را حل کند. این روش‌ها در پردازش تصاویر، تشخیص صدا و پردازش زبان طبیعی بسیار مؤثر هستند.

یادگیری عمیق به خصوص در مواقعی که با داده‌های زیادی سر و کار داریم و باید اطلاعات پیچیده‌تری تحلیل شوند، بسیار کارآمد است. مثلاً برای تشخیص چهره‌ها در یک عکس، یادگیری عمیق می‌تواند با دقت بالایی الگوهای چهره را تشخیص دهد و آن‌ها را شناسایی کند. همچنین در خودروهای خودران، یادگیری عمیق به خودرو کمک می‌کند که محیط اطراف خود را تشخیص داده و به طور خودکار تصمیم بگیرد که چگونه حرکت کند.

آیا ماشین لرنینگ و داده کاوی تفاوتی دارند؟

داده‌کاوی به فرآیند کشف الگوها و اطلاعات پنهان از یک انبوه داده‌های بزرگ اشاره دارد. به عنوان مثال، در صنعت فروش، داده‌کاوی می‌تواند به تحلیل رفتار مشتریان و شناسایی الگوهای خرید کمک کند. همچنین، در خدمات مشتری، از داده‌کاوی برای یافتن راه‌های بهبود تجربه مشتری و افزایش رضایت آن‌ها استفاده می‌شود. درست مثل پیدا کردن طلا در میان شن و ماسه، داده‌کاوی به ما کمک می‌کند تا اطلاعات مفیدی را از دل داده‌ها بیرون بکشیم. در این فرآیند، الگوها و روابط پنهان میان داده‌ها کشف می‌شوند.

یادگیری ماشین اما یک قدم جلوتر است. در یادگیری ماشین، از الگوهای کشف شده استفاده می‌شود تا مدل‌هایی ساخته شوند که قادر به یادگیری و تصمیم‌گیری باشند. داده‌کاوی به ما کمک می‌کند تا الگوها را پیدا کنیم، اما یادگیری ماشین از آن الگوها استفاده می‌کند تا بتواند پیش‌بینی‌های جدیدی انجام دهد و خودش را بهبود ببخشد.

به عنوان مثال، در داده‌کاوی ممکن است اطلاعات مربوط به فروش یک فروشگاه را تحلیل کنیم تا الگوهای خرید مشتریان را پیدا کنیم، اما در یادگیری ماشین این الگوها به کامپیوتر داده می‌شوند و او می‌تواند براساس این اطلاعات، پیش‌بینی کند که کدام محصولات در آینده بیشتر فروخته می‌شوند و چگونه می‌توان فروش را بهبود داد. داده‌کاوی یعنی جستجو و یافتن الگوها، در حالی که یادگیری ماشین یعنی استفاده از این الگوها برای یادگیری و تصمیم‌گیری.

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 بخش‌های زندگی روزمره ما کاربرد دارد. برای مثال، در تشخیص چهره هنگام گرفتن عکس با گوشی هوشمند، برنامه‌های مختلف از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. همچنین، در پیشنهاد پست‌ها و تبلیغات در شبکه‌های اجتماعی بر اساس علایق شما، یادگیری ماشین نقش اساسی دارد. سیستم‌های پیشنهاد‌دهنده مثل یوتیوب و اسپاتیفای هم با تحلیل تاریخچه مشاهدات شما، ویدیوها و موسیقی‌های مورد علاقه شما را پیشنهاد می‌دهند. خودروهای خودران مثل تسلا نیز با استفاده از یادگیری ماشین قادر به تشخیص محیط و تصمیم‌گیری برای حرکت هستند. در حوزه پزشکی، یادگیری ماشین به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی کمک می‌کند و در بانک‌ها برای تشخیص تقلب‌های مالی به کار می‌رود. برای مثال، وقتی شما با گوشی هوشمند خود عکسی می‌گیرید، برنامه‌ها می‌توانند صورت شما را تشخیص دهند یا فیلترهای مختلف را روی آن بگذارند. این کار با کمک یادگیری ماشین انجام می‌شود.

همچنین، وقتی در شبکه‌های اجتماعی فعالیت می‌کنید و پست‌ها و تبلیغاتی را می‌بینید که براساس علاقه‌هایتان به شما نشان داده می‌شوند، این هم به کمک یادگیری ماشین انجام شده است. سیستم‌هایی مثل یوتیوب و اسپاتیفای هم از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا ویدیوها یا موسیقی‌های مورد علاقه شما را پیشنهاد دهند. علاوه بر این، ماشین‌های خودران مثل تسلا، سیستم‌های تشخیص خودکار ترجمه مانند گوگل ترنسلیت، تشخیص بیماری‌ها توسط پزشکان، و حتی بانک‌ها برای تشخیص تقلب‌های مالی از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.

مثلاً تصور کنید شما در حال استفاده از یک پلتفرم خرید آنلاین هستید و آن پلتفرم به شما محصولاتی را پیشنهاد می‌دهد که ممکن است به آن‌ها علاقه داشته باشید. این پیشنهادها به وسیله یادگیری ماشین ارائه می‌شوند که با تحلیل تاریخچه خریدها و بازدیدهای شما، به شما محصولاتی مشابه پیشنهاد می‌دهد. همچنین در ایمیل‌ها، سرویس‌های فیلتر اسپم از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا بتوانند ایمیل‌های ناخواسته را شناسایی کنند.

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

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 دنیای پزشکی نیز بسیار کاربرد دارد. پزشکان از این فناوری برای تحلیل تصاویر پزشکی و تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌کنند. همچنین، یادگیری ماشین به توسعه روش‌های درمانی جدید کمک می‌کند و حتی در بهبود داروها نیز نقش دارد. از آنجا که حجم داده‌های پزشکی بسیار بزرگ است، یادگیری ماشین می‌تواند به پزشکان کمک کند تا تصمیم‌های سریع‌تر و بهتری بگیرند.

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.

تفاوت خودکارسازی (اتوماسیون) با ماشین لرنینگ چیست؟

خودکارسازی به این معناست که یک کار مشخص را با استفاده از برنامه‌ریزی دقیق و بدون نیاز به دخالت انسان انجام دهیم. به طور مثال، یک ماشین ظرفشویی که بر اساس برنامه‌ریزی خاصی ظرف‌ها را می‌شوید، یک نمونه از اتوماسیون است. در این حالت، همه کارها بر اساس قوانینی که از قبل تعیین شده‌اند، انجام می‌شود و هیچ یادگیری در آن وجود ندارد.

در مقابل، یادگیری ماشین به معنای این است که کامپیوتر خودش یاد بگیرد و با تحلیل داده‌ها، روش‌های بهتری برای انجام کارها پیدا کند. در اتوماسیون، ماشین فقط کارهایی را که به آن گفته شده انجام می‌دهد، اما در یادگیری ماشین، سیستم می‌تواند با دریافت داده‌های جدید، خودش را بهبود دهد و راه‌حل‌های بهتری پیدا کند.

مثلاً در یک کارخانه تولیدی، از اتوماسیون برای کنترل ماشین‌آلات استفاده می‌شود و همه مراحل تولید بر اساس برنامه‌ریزی مشخص انجام می‌شود. اما اگر از یادگیری ماشین استفاده شود، سیستم می‌تواند از داده‌های تولید گذشته یاد بگیرد و بهترین روش برای بهینه‌سازی تولید را پیدا کند. یادگیری ماشین به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که با تغییر شرایط، خودشان را سازگار کنند.

 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،  در این نوع یادگیری، فقط داده‌ها به کامپیوتر داده می‌شود و او باید خودش الگوها را پیدا کند.  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)

در این نوع یادگیری، کامپیوتر با آزمون و خطا و دریافت پاداش‌ها و جریمه‌ها یاد می‌گیرد که چطور بهترین تصمیم‌ها را 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. 
یک مثال دیگر اینکه ، رباتی که باید مسیر یک ماز را یاد بگیرد، با هر بار عبور موفق از مسیر پاداش می‌گیرد و با برخورد به موانع جریمه می‌شود.

 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. جمع‌آوری داده‌های باکیفیت و مناسب از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا کیفیت داده‌ها تأثیر مستقیمی بر کیفیت مدل نهایی خواهد داشت.
2. پیش‌پردازش داده‌ها:   داده‌ها معمولاً نیاز به پاک‌سازی دارند، به این معنی که داده‌های ناقص یا نادرست باید تصحیح یا حذف شوند. همچنین داده‌ها باید به فرمتی که مدل بتواند آن‌ها را درک کند، تبدیل شوند. این شامل تبدیل داده‌های متنی به عددی، نرمال‌سازی داده‌ها و انتخاب ویژگی‌های مهم است. پیش‌پردازش داده‌ها یکی از مراحل کلیدی است که به بهبود دقت و کارایی مدل کمک می‌کند.
    
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). تقسیم مناسب داده‌ها به بخش‌های مختلف، تضمین می‌کند که مدل هم بر داده‌های آموزشی عملکرد خوبی دارد و هم می‌تواند بر داده‌های جدید که در طول آموزش ندیده است، به خوبی عمل کند.
4. انتخاب مدل و الگوریتم:   وقتی می‌خواهیم یک مسئله را با استفاده از یادگیری ماشین حل کنیم، باید یک مدل یا الگوریتم خاص را انتخاب کنیم. الگوریتم‌های مختلفی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم‌گیری، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) یا شبکه‌های عصبی وجود دارند. انتخاب الگوریتم مناسب به نوع مسئله و ویژگی‌های داده‌ها بستگی دارد. برای مثال، برای شناسایی ایمیل‌های اسپم، ممکن است از الگوریتم‌های دسته‌بندی مانند Naive Bayes استفاده شود.
    
5. آموزش مدل:  در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود. مدل پارامترهای خود را به گونه‌ای تنظیم می‌کند که بتواند الگوها را به خوبی یاد بگیرد. این مرحله ممکن است شامل تنظیم پارامترهای مختلف مانند نرخ یادگیری و تعداد تکرارها باشد که می‌تواند با استفاده از داده‌های اعتبارسنجی بهینه‌سازی شود. هدف این مرحله، به حداقل رساندن خطا در پیش‌بینی‌ها است.
    
6. ارزیابی مدل:  پس از آموزش مدل، عملکرد آن روی داده‌های آزمون بررسی می‌شود. برای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین از روش‌های مختلفی مانند دقت (Accuracy)، ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)، نمودار ROC، و خطای میانگین مربعات (MSE) استفاده می‌شود. این معیارها به ما کمک می‌کنند تا بفهمیم مدل تا چه حد می‌تواند داده‌های جدید را به درستی پیش‌بینی کند.
     
7. به‌کارگیری مدل: پس از ارزیابی و اطمینان از عملکرد مطلوب مدل، آن را در محیط واقعی به کار می‌گیریم. این ممکن است به معنای پیاده‌سازی مدل به عنوان بخشی از یک سیستم نرم‌افزاری باشد که به طور مداوم از آن استفاده می‌شود. مدل ممکن است در وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها یا سیستم‌های خودکارسازی دیگر به کار گرفته شود تا تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌های لازم را انجام دهد.
    
8. نگهداری و به‌روزرسانی مدل:  با گذشت زمان، داده‌های جدید و نیازمندی‌های جدید ممکن است باعث تغییر در عملکرد مدل شوند. بنابراین، لازم است که مدل به‌روزرسانی و تنظیم شود. این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌های جدید، بازآموزی مدل و اطمینان از به‌روزرسانی‌های مداوم برای حفظ دقت و کارایی است. نگهداری مدل به بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و اطمینان از عملکرد مناسب آن در شرایط مختلف کمک می‌کند.

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

 دوره ستارگان Machine Learning راهنمایی کامل برای برنامه‌نویسانی که به دنبال تسلط بر یادگیری ماشین با دات نت هستند شما می توانید با آموزش پیشرفتهMachine Learning این دوره یک متخص ماشین لرنینگ شوید. 

آشنایی با شغل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

چند شغل مرتبط با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

مهندس یادگیری ماشین: فردی که مدل‌های یادگیری ماشین را طراحی، پیاده‌سازی و بهینه می‌کند تا بتواند تحلیل‌های دقیق‌تری روی داده‌ها انجام دهد.

دانشمند رباتیک: کسی که روی ساخت ربات‌هایی کار می‌کند که بتوانند از محیط خود یاد بگیرند و به طور هوشمندانه عمل کنند. این شغل ترکیبی از یادگیری ماشین، مهندسی مکانیک و الکترونیک است.

مهندس یادگیری عمیق: کسی که با شبکه‌های عصبی کار می‌کند و مسائل پیچیده‌ای مثل تشخیص صدا، پردازش زبان طبیعی و تحلیل تصاویر را حل می‌کند.

متخصص بینایی ماشین: این افراد سعی می‌کنند کامپیوترها بتوانند تصاویر و ویدئوها را مثل انسان تحلیل کنند. آن‌ها از یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا، چهره‌ها و حرکات استفاده می‌کنند.

دانشمند داده: این افراد داده‌های مختلف را تحلیل می‌کنند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای تحلیلی، اطلاعات مفیدی به دست می‌آورند. دانشمندان داده نقش بسیار مهمی در شناسایی الگوها و پیش‌بینی‌های آینده دارند.

متخصص پردازش زبان طبیعی (NLP): این متخصصین سعی می‌کنند کامپیوترها بتوانند زبان انسان را بفهمند و با آن تعامل کنند. از این مهارت‌ها در برنامه‌های چت‌بات، ترجمه خودکار و تحلیل متون استفاده می‌شود.

با یادگیری این مهارت‌ها و شناخت نقش‌های مختلف در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شما می‌توانید در این دنیای هیجان‌انگیز قدم بگذارید و شغل مورد علاقه خود را پیدا کنید. همچنین باید به یادگیری مداوم علاقه‌مند باشید، زیرا تکنولوژی‌های مرتبط با هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت هستند و نیاز به به‌روز ماندن همواره وجود دارد.

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.