پیشرفت تکنولوژی در حوزه فناوری اطلاعات سبب شده تا روشهای مختلفی جهت کار با انواع نرمافزار و دستگاه به وجود بیاید. در این میان، یادگیری ماشین بهعنوان یکی از روشهای مؤثر طراحی ماشین و ارائه آموزشهای لازم به کاربران، مورداستفاده قرار میگیرد. بدین صورت که تجربیات و مهارتهای کسب شده توسط افراد مختلف در اختیار فراگیران قرار داده میشود و همین امر موجب بهبود عملکرد مؤسسات گردیده است.
درواقع علم داده با استفاده از الگوریتمهای عمومی و خاص توانسته زمینه مناسبی برای برنامهریزی تک تک بخشهای یک پایگاه اطلاعاتی فراهم سازد؛ ازاینرو لازم دانستیم شما را با یادگیری ماشین، کاربردها و اهمیت یادگیری هوش مصنوعی آشنا کنیم.
بهطورکلی ماشین لرنینگ روشهای مختلفی دارد که از بین آنها میتوان به سه روش اصلی یادگیری نظارت شده، یادگیری نظارت نشده و یادگیری تقویتی اشاره کرد. درواقع الگوریتم بهکاررفته در پایگاه دادهای نیز جزو این دسته است و عملکرد آن بر پایه این سه رکن اصلی انجام میگیرد؛ بنابراین افرادی که قصد فراگیری علم ماشین را دارند، میبایست به این نکته توجه ویژهای داشته باشند و در طول مراحل فراگیری این سه بخش اصلی را مدنظر قرار دهند.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین ازجمله فناوریهای مرتبط با علوم کامپیوتر و یکی از شاخههای هوش مصنوعی است. این تکنولوژی برای اولین بار در سال 1959 توسط فردی بنام آرتور ساموئل اختراع شد و با توجه به پیشرفت و بهروزرسانیهای متعدد، در تشکیل ساختار اصلی پایگاه اطلاعاتی اهمیت فراوانی دارد و دیتاساینس موجود در علوم داده نیز بر اساس همین تشکیلات منسجم بهوجود آمده است.
درواقع ماشین لرنینگ همان هوشمندسازی کامپیوترها است، بدون آنکه بهطور مستقیم به آنها آموزش دهیم که به چه صورت رفتار نمایند. ازآنجاییکه کامپیوتر از طریق حجم گسترده پایگاه اطلاعاتی، بهطور خودکار الگوهای تکرار شونده را فرا میگیرد، یادگیری ماشین نیز از همین طریق انجام میشود و با افزایش عملکرد سیستم، به نسبت تجربه آن بیشتر شده و دقت رایانه هم بهبود مییابد. با این توصیف میتوان گفت علم پایگاه داده جهت فراگیری ماشین اهمیت فراوانی دارد و با یادگیری و بهکارگیری صحیح هوش مصنوعی میتوان کارهای مفیدی در دنیای رایانه انجام داد.
انواع ماشین لرنینگ
همانطور که در ابتدا نیز به آن اشاره نمودیم، یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیمبندی میشود و عملکرد آن حول محور این سه دسته میچرخد. در این راستا هرکدام از دستههای ماشین لرنینگ به شرح زیر عبارتاند از:
1- یادگیری تحت نظارت
در این روش متخصصان علوم کامپیوتر بهعنوان ناظر، انواع داده را نامگذاری نموده و در اختیار ماشین قرار میدهند. در یادگیری تحت نظارت کلیه ورودی و خروجیها از پیش مشخص شدهاند و دستگاه تمامی توان خود را بهکار میگیرد تا الگوهای مشخص شده را فرا بگیرد. از طرف دیگر نیز با بررسی میزان الگوریتمهای استفاد شده از سوی رایانه، میتوان میزان یادگیری و کیفیت آن را موردارزیابی و بررسی قرار دارد. این کار نه تنها موجب بهبود فرآیند یادگیری ماشین میشود، بلکه با شناسایی نقاط ضعف و رفع آنها، سرعت یادگیری علم داده افزایش خواهد یافت.
2- یادگیری بدون نظارت
این نوع از یادگیری بدون نظارت بر رایانه و همچنین بدون کمک مربیان و آموزشدهندگان انجام میشود. بدین صورت که بدون برچسبگذاری بر روی دادهها و انواع آن، ارتباط میان اطلاعات و الگوها کشف میگردد. قاعدتاً این نوع لرنینگ ماشین سختتر بوده و استفاده از آن نیازمند دقت بیشتر است؛ ازاینرو هنگام استفاده از این روش تمام جوانب را موردبررسی قرار دهید و متناسب با نوع رایانه و الگوریتمهای موجود، کیفیت یادگیری را به حد مطلوب برسانید. درصورتیکه با این رویکرد به فعالیت خود ادامه دهید، حتماً موفق خواهید شد و پروسه یادگیری ماشین و استفاده از داده های موجود نیز با سرعت و کیفیت بالاتری انجام میگردد.
3- یادگیری تقویتی
همانگونه که از نام این روش پیداست، فرآیند ماشین لرنینگ با تشویق نحوه عملکرد رایانه و همچنین تنبیه او در برابر رفتارهای نامناسب انجام میگیرد. بدین صورت که کامپیوتر هنگام مواجه با مسائل مختلف بازخورد و عملکردهای متفاوتی را از خود نشان میدهد که به نوعی آزمون و خطا محسوب میشود و متناسب با کارایی سیستم، پروسه یادگیری تقویتی صورت میپذیرد.
بهترین نمونه این روش، یادگیری در بازیهای ویدئویی قابلمشاهده است. درواقع این روش معمولاً در بازیهای کامپیوتری مورداستفاده قرار میگیرد و استفاده از هوش مصنوعی در بازیها باعث شده تا سیستم بتواند بر انسان غلب کند و بازی را ببرد. از بین بازیهایی که اهمیت یادگیری هوش مصنوعی در آنها به وضوح قابل رؤیت است، میتوان به مسابقات ماشین سواری، موتور سواری، بازیهای جنگی، شطرنج و تخته نرد اشاره کرد.
کاربردهای یادگیری ماشین
ماشین لرنینگ با توجه به کیفیت عملکرد، سنجش، ارزیابی و جمعآوری دادهها، زمینه مناسبی برای دسترسی رایانه به الگوریتمهای موجود را فراهم ساخته است تا جاییکه علم داده بهصورت قابلتوجهی توسعه یافته و موجب افزایش کاربردهای ماشین لرنینگ در دنیای امروزی شده است. در اینخصوص برخی از مهمترین کاربردهای ماشین لرنینگ به قرار زیر است:
1- تشخیص چهره
از بین رایجترین و متداولترین کاربردهای ماشین لرنینگ میتوان به تشخیص تصاویر متنوع اشاره کرد. در این زمینه نیز راههای فراوانی وجود دارد تا بتوان یک تصویر را بر اساس ویژگیهای موجود از سایر تصاویر متمایز نموده و قابلتشخیص ساخت. بدین ترتیب که در تصاویر رنگی و سیاه و سفید، بر اساس وضوح تصویر یا شدت پیکسلها، میتوان یک علامتگذاری از پیش تعریف شده را بهوجود آورد و با استفاده از آن بهراحتی تصاویر باکیفیت را از معمولی جدا کرد.
2- تشخیص گفتار
در تشخیص گفتار، کلام به متن ترجمه شده و در این تکنولوژی کامپیوتر با دریافت فایلهای صوتی و ویدئویی و با شناسایی گفتار موجود، آنها را به متن تبدیل نموده و در اختیار کاربر قرار میدهد. بدین نحو که رایانه با توجه به الگوی نوسان صدا و میزان فرکانس، در هر ثانیه گفتار و مکالمه بین افراد را تشخیص داده و با استفاده از این روش متنهایی بر اساس فایل ویدئویی و صوتی بهوجود میآیند.
3- سامانههای توصیهگر
در یادگیری ماشین، توصیه محصول نیز یکی از معروفترین و رایجترین کاربردها به شمار میرود و از تکنینکهای پیشرفته در ماشین لرنینگ محسوب میشود. در دنیای امروزی بسیاری از سایتهای فروش آنلاین و سرویسهای تجارت الکترونیک از سامانههای توصیهگر برای معرفی و فروش کالا و خدمات خود استفاده میکنند. علاوه بر این، سابقه خرید و میزان فروش نیز در کامپیوتر ثبت میشود و صاحبان مشاغل با استفاده از این علم میتوانند مشکلات موجود در کسبوکارشان را شناسایی نموده و اقدامات لازم را جهت رفع آنها انجام دهند.
4- خدمات مالی
یادگیری ماشین در حوزه خدمات بانکی و مالی نیز بهصورت گسترده مورداستفاده قرار میگیرد و در سالهای اخیر نیز شاهد افزایش استفاده از ماشین لرنینگ در کشور هستیم. بهعبارتی میتوان گفت لرنینگ ماشین به مؤسسات مالی و اعتباری و همچنین بانکها در زمینه تصمیمگیریهای هوشمندانه کمک میکند و به همین سبب شاهد استفاده بهینه از علم یادگیری ماشین در سیستم پولی و بانکی هستیم.
اهمیت یادگیری هوش مصنوعی
امروزه استفاده از هوش مصنوعی و اهمیت یادگیری آن به یک ضرورت تبدیل شده است؛ زیرا هوش مصنوعی یک مفهوم کلی و پایه میباشد و تمامی تکنولوژیهای دارای مسائل پیچیده و مشکل را با شیوهای مشابه با ذهن انسان، حلوفصل میکند. بدین صورت که در تمامی پروژههای هوش مصنوعی، از ساختار شبیه به ذهن انسان بهره گرفته شده است و رایانه با الهام گرفتن از آن وظایف خود را با دقت و سرعت بیشتری انجام میدهد. در بسیاری از موارد نیز سرعت کامپیوتر از انسان پیشی میگیرد و در صورت استفاده صحیح از هوش مصنوعی شاهد بهبود عملکرد سیستمهای مختلف خواهیم بود. با این توصیف میتوان گفت یادگیری هوش مصنوعی جهت بهبود عملکرد کامیپوتر و استفاده صحیح از علم داده اهمیت فراوانی دارد.
زبان های برنامه نویسی
قطعا میدانید که برای ورود به این مسیر، باید با یکی از زبان های برنامه نویسی کار کرده باشید و مسلط باشید.یکی از این زبان ها که در مسیر هوش مصنوعی به عنوان پرکاربردترین زبان شناخته میشود، زبان برنامه نویسی پایتون است.پایتون با توجه به مزیت هایی که دارد قطعا بهترین گزینه است.پایتون، منبع باز است، برای یادگیری آسان است و همچنین دارای کتابخانه های متعددی است که میتواند شما را در مسیر یادگیری بسیار کمک کند.اگر با این زبان برنامه نویسی آشنایی دارید و تا حدودی مسلط به این زبان هستید، به شما پیشنهاد میکنم در یک دوره حل تمرین پایتون نیز شرکت کنید و دانش خودتان را در این زمینه به چالش بکشید.
جمعبندی
یادگیری ماشین درواقع از شیوههای قدیمی و سنتی جمعآوری اطلاعات و پایگاه دادهای به وجود آمده است. امروزه با توجه به تلاش شرکتهای بزرگی نظیر مایکروسافت، گوگل، فیس بوک، آمازون و غیره، شاهد بهبود عملکرد رایانه و استفاده صحیح از علوم داده هستیم. بهعبارتی این رشد حاصل بهرهگیری صحیح از ماشین لرنینگ و بهکارگیری الگوریتمهای موردنیاز کامپیوتر است. شما نیز میتوانید با فراگیری این علم پرکاربرد، گامی مؤثر جهت بهبود عملکرد سیستمهای مالی، بانکداری، حسابداری و حتی افزایش هوش مصنوعی در بازیهای ویدئویی بردارید. در این زمینه نیز شرکتهای متعددی اقدام به ارائه خدمات در زمینه یادگیری ماشین نمودهاند. به شما توصیه میکنیم با مراجعه به وبسایت «پروپژ» بهعنوان یکی از مراجع آموزشی فعال در این حوزه، از خدمات و آموزشهای آنها جهت افزایش سطح دانش خود درخصوص ماشین لرنینگ استفاده نمایید.
اگر نمیدانید که از کجا باید شروع کنید میتوانید با مراجعه به این لینک ( اینجا ) ، نقشه راه موجود برای ورود به مسیر هوش مصنوعی را مطالعه کنید.