یادگیری ماشینی:
راهنمای مقدماتی برای همه
Machine Learning
Beginners Guide
تدوین:
تیم علمی گروه becomexpert
تدوین:
تیم علمی گروه becomexpert
آیا تا به حال از اینکه چگونه اینستاگرام، یوتوب، و یا پلتفرم‌های پخش فیلم و سریال نظیر نتفلیکس می‌دانند دقیقاً چه چیزی را می‌خواهید تماشا کنید، یا چگونه ایمیل شما بدون دخالت شما، هرزنامه‌ها (ایمیل‌های اسپم) را فیلتر می‌کند شگفت زده شده‌اید؟ به دنیای متحول‌کننده یادگیری ماشینی خوش آمدید – فناوری‌ای که در دنیای امروز نه تنها یک کلیدواژه، بلکه یک حوزه انقلابی است که زندگی و کسب و کار ما را به شیوه بی‌سابقه‌ای تغییر می‌دهد.
یادگیری ماشینی، به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI)، علمی است که رایانه‌ها را به یادگیری و تصمیم‌گیری از روی داده‌ها، درست مانند انسان‌ها، وادار می‌کند. اما چرا این حوزه تا این حد پیشگام و تحول‌آفرین است؟ الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و خیلی سریعتر از یک انسان نتیجه گیری کنند. این امر به نوبه خود پیشرفت‌های بسیار بزرگی به دنبال خود می‌آورد، از مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی گرفته تا سرگرمی و حمل و نقل.
در این راهنمای مقدماتی، یادگیری ماشینی را بررسی خواهیم کرد. شما در این راهنما خواهید آموخته که یادگیری ماشینی چیست، چگونه کار می‌کند، و چرا اهمیت دارد. چه هیچ دانش قبلی در این حوزه نداشته باشید و چه دانش اندکی داشته باشید ولی به دنبال یادگیری بیشتر در این حوزه هستید، این راهنما پله شما برای ورود به دنیای جذاب یادگیری ماشینی است.
رئیس موسسه تحقیقات آینده بشری در دانشگاه آکسفورد
یادگیری ماشینی هرچند اصطلاحات و پیچیدگی‌های مختص خود را دارد، اما هسته اصل آن را آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده‌ها و تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی تشکیل می‌دهد. در حقیقت می‌توانید یادگیری ماشینی را زاییده علم کامپیوتر و آمار در نظر بگیرید که برای تقلید از توانایی انسان برای یادگیری از تجربه طراحی شده است. اما چه چیزی یادگیری ماشینی را تا تحولی این حد انقلابی ساخته است؟
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند کوه‌هایی از داده‌ها را غربال کنند تا الگوها را بیابند و تصمیم بگیرند، و همه این کارها را با سرعت و دقتی که از توانایی‌های انسان پیشی می‌گیرد، انجام می‌دهند. به همین دلیل است که صنایع مختلف از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا امور مالی سرمایه‌گذاری زیادی روی این فناوری می‌کنند.به گفته موسسه معتبر مشاوره مک‌کینزی آمریکا، یادگیری ماشینی می‌تواند تا 5.8 تریلیون دلار ارزش سالانه در کسب و کارهای مختلف ایجاد کند.
درک یادگیری ماشینی با شناخت انواع آن شروع می‌شود که هر کدام از این انواع، رویکرد و کاربردهای منحصر به فرد خود را دارند:
مدل‌های یادگیری ماشینی با استفاده از الگوریتم‌ها ساخته می‌شوند - مجموعه‌ای از قوانین یا دستورالعمل‌هایی که کامپیوتر از آنها پیروی می‌کند. این الگوریتم‌ها با کمک داده‌ها آموزش داده می‌شوند که این داده‌ها به دو مجموعه تقسیم می‌شوند: داده های آموزشی و داده های تست. داده های آموزشی به مدل کمک می‌کند تا یاد بگیرد، در حالی که داده های تست دقت آن را ارزیابی می‌کند. طبق مطالعه منتشر شده در نشریه معتبر نیچر، در مراقبت‌های بهداشتی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که بر روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش داده شده‌اند، به نرخ دقت تشخیصی تا ۹۴.۶ درصد برای شرایط خاص دست یافته‌اند.
becomexpert
یادگیری ماشینی صرفا یک موضوع آکادمیک نبوده بلکه ابزاری عملی است که کسب و کارها را متحول می‌کند و کیفیت زندگی ما را بهبود می‌بخشد. برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشینی در همه جا، از مراقبت‌های بهداشتی و مالی گرفته تا سرگرمی و حمل و نقل، وجود دارد. بیایید برخی از این برنامه‌های کاربردی پیشگامانه را بررسی کنیم.
یادگیری ماشینی با بهبود تشخیص، پیش‌بینی نتایج درمان روی بیمار و شخصی‌سازی برنامه‌های درمانی، مراقبت‌های بهداشتی را متحول می‌کند.
بخش مالی از یادگیری ماشینی برای ارزیابی ریسک، کشف تقلب و خدمات به مشتریان استفاده می‌کند.
یادگیری ماشینی را در برنامه‌های کارآموزی بین‌المللی becomexpert زیر نظر مربیان با تجربه یاد بگیرید و از تجربیات خبرگان شرکت‌های معتبر داخلی و بین‌المللی بیازموزید. همچنین پروژه‌های عملی در این حوزه انجام داده و در اولویت استخدام ده‌ها شرکت معتبر قرار بگیرید.
صنعت سرگرمی یکی از اولین پذیرندگان یادگیری ماشین بوده است.
یادگیری ماشینی ستون فقرات وسایل نقلیه خودران و سیستم‌های حمل و نقل هوشمند است.
becomexpert
همانطور که پیش‌تر اشاره شد، یادگیری ماشین هر چند ممکن است موضوعی پیچیده و پر از الگوریتم ها و اصطلاحات تخصصی به نظر برسد، اما در هسته آن، یک رویکرد سیستماتیک برای یافتن الگوها در داده‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه است. بیایید این فرآیند را رمزگشایی کنیم و بفهمیم که یادگیری ماشینی واقعا چگونه عمل می‌کند.
یادگیری ماشینی شبیه به آموزش خواندن به کودک است. شما با الفبا شروع می‌کنید، به کلمات و سپس جملات می‌روید. به طور مشابه، مدل‌های یادگیری ماشینی با داده‌های اولیه شروع می‌شوند و به تدریج الگوهای پیچیده را یاد می‌گیرند.
قلب یادگیری ماشینی الگوریتم‌های آن است که مانند روش‌های آموزشی است که برای آموزش کودک استفاده می‌شود.
در یادگیری ماشینی، ویژگی‌ها مانند سؤالات یک امتحان هستند و برچسب‌ها پاسخ صحیح هستند.
becomexpert
در عصر دیجیتال، درک تفاوت بین یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی سنتی شبیه به دانستن تفاوت بین تلفن هوشمند و تلفن ثابت است. هر دو اهداف مشابهی را دنبال می‌کنند اما به روش های بسیار متفاوت. بیایید بررسی کنیم که چگونه یادگیری ماشین از پارادایم های برنامه نویسی سنتی متمایز می‌شود.
در برنامه نویسی سنتی، توسعه دهندگان دستورالعمل‌های صریح را برای کامپیوتر می‌نویسند تا از آن پیروی کند که چیزی مشابه با آشپزی با یک دستور پخت دقیق است. شما دقیقا می دانید از چه موادی استفاده کنید و چه مراحلی را که باید دنبال کنید. به عنوان مثال: برنامه‌نویسان برای ساخت یک برنامه آب و هوا قوانینی مانند: "اگر رطوبت > 90٪ باشد، آنگاه «احتمال باران زیاد» را نمایش بده." می‌نویسند.
از سوی دیگر، یادگیری ماشینی بیشتر شبیه این است که به فردی بیاموزید چگونه آشپزی (به مفهوم کلی آن) کند. شما دستورالعمل‌ها و مثال‌های (داده‌ها) کلی را به آنها ارائه می‌دهید، و آنها یاد می‌گیرند که بر پایه این موارد، تصمیم بگیرند.
اصل تفاوت در انطباق‌پذیری نهفته است. برنامه‌های سنتی ثابت هستند و از قوانین از پیش تعریف شده پیروی می‌کنند. در برابر اما مدل‌های یادگیری ماشینی پویا هستند. آنها از داده‌ها یاد می گیرند و در طول زمان بهبود می‌یابند که این امر به نوبه خود آنها را با تغییرات سازگارتر می‌کند. طبق گزارش شرکت اکسنچر، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند با تطبیق با اطلاعات جدید، فرآیندهای کسب‌وکار را تا ۴۰ درصد بهبود بخشند.
مدیر تحقیقات هوش مصنوعی در فیس بوک
یادگیری ماشینی چیزی بیش از یک پیشرفت شگفت‌انگیز در حوزه فناوری است. در حقیقت یادگیری ماشینی یک نیروی دگرگون کننده است که کسب و کارها و زندگی روزمره ما را تغییر می‌دهد. از مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی گرفته تا سرگرمی و فراتر از آن، کاربردهای آن بسیار زیاد و پتانسیل آن بی حد و حصر است. همانطور که ما در دنیایی که به طور فزاینده‌ای مبتنی بر داده‌ها است حرکت می‌کنیم، درک این ابزار قدرتمند نه تنها سودمند، بلکه ضروری است.
