ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) : جنبه کلیدی هوش مصنوعی

در سال های اخیر، ماشین لرنینگ به عنوان یک فناوری انقلابی ظهور کرده است که صنایع مختلف را متحول کرده و فرصت های جدیدی را برای پیشرفت انسان باز کرده است. یادگیری ماشین با توانایی آن در تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها و یادگیری از الگوها، به نیروی محرکه موفقیت هوش مصنوعی تبدیل شده است. در این مقاله از آی تی پارس، مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، کاربردهای آن و پتانسیل آن برای شکل دادن به آینده را بررسی خواهیم کرد.

ماشین لرنینگ چیست؟

 ماشین لرنینگ و یا یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز دارد که رایانه‌ها را قادر می‌سازد بدون برنامه‌ریزی صریح بیاموزند و پیش‌بینی کنند و تصمیم بگیرند. یادگیری ماشین به طراحی و توسعه سیستم هایی مربوط می شود که می توانند به طور خودکار از تجربیات یا داده ها یاد بگیرند و بهبود یابند.

در برنامه نویسی سنتی، یک برنامه نویس انسانی دستورالعمل های صریح را برای کامپیوتر می نویسد که باید از آنها پیروی کند. در مقابل، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای یادگیری از داده‌ها و بهبود مکرر عملکرد خود در طول زمان طراحی شده‌اند. آنها این کار را با شناسایی الگوها، روابط و روندها در داده ها انجام می دهند و سپس از آن اطلاعات برای پیش بینی یا انجام اقدامات استفاده می کنند.

یادگیری ماشین کاربردهای عملی متعددی در زمینه های مختلف دارد، مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، حمل و نقل، بازاریابی و غیره. این پتانسیل را دارد که وظایف پیچیده را خودکار کند، پیش بینی های دقیق انجام دهد و بینش هایی را از حجم زیادی از داده ها کشف کند. پیشرفت‌های ماشین لرنینگ و یا یادگیری ماشین همچنان به نوآوری و شکل دادن به آینده فناوری ادامه می‌دهد.

تاریخچه یادگیری ماشین

تاریخچه یادگیری ماشین به اواسط قرن بیستم باز می گردد و شاهد پیشرفت ها و نقاط عطف قابل توجهی بوده است. در اینجا مروری کوتاه بر لحظات کلیدی در تاریخ یادگیری ماشین است:

1. ریشه ها و تحولات اولیه (دهه 1950-1960):

    – زمینه هوش مصنوعی (AI) با پیشگامان اولیه مانند آلن تورینگ و ماروین مینسکی که ایده ماشین هایی را پیشنهاد کردند که می توانند رفتار هوشمندانه ای از خود نشان دهند، ظهور کرد.

    – کنفرانس دارتموث در سال 1956 که تولد هوش مصنوعی را در نظر گرفت، محققانی را گرد هم آورد که موضوعاتی از جمله یادگیری ماشین را مورد بحث قرار دادند.

    – توسعه الگوریتم پرسپترون توسط فرانک روزنبلات در سال 1957، یک بلوک ساختمانی اساسی برای شبکه های عصبی.

2. سیستم های مبتنی بر قانون و هوش مصنوعی نمادین (دهه 1960-1970):

    – سیستم‌های اولیه هوش مصنوعی بر روی سیستم‌های خبره مبتنی بر قانون تمرکز داشتند که از قوانین if-then برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کردند.

    – رویکردهای هوش مصنوعی نمادین بر بازنمایی نمادین و استدلال منطقی تأکید داشتند.

    – حل المسائل عمومی (GPS) توسط آلن نیوول و هربرت سایمون در سال 1961 ساخته شد که از تجزیه و تحلیل معنا و هدف برای حل مسائل استفاده می کرد.

3. سیستم های دانش محور و سیستم های خبره (دهه 1980-1990):

    – سیستم های خبره پدید آمدند و دانش تخصصی را در سیستم های مبتنی بر قانون برای حل مشکلات خاص به دست گرفتند.

    – تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند درخت‌های تصمیم‌گیری و القاء قوانین محبوبیت پیدا کردند.

    – سیستم MYCIN که در دهه 1970 برای تشخیص عفونت های باکتریایی توسعه یافت، نمونه بارز یک سیستم خبره بود.

4. ارتباط گرایی و شبکه های عصبی (دهه 1980-1990):

    – شبکه های عصبی با الهام از ایده مدل سازی نورون های به هم پیوسته مغز مورد توجه قرار گرفتند.

    – انتشار پس زمینه، تکنیکی برای آموزش شبکه های عصبی، در دهه 1980 دوباره کشف شد.

    – ظهور پرسپترون های چندلایه و توسعه الگوریتم پس انتشار منجر به پیشرفت هایی در آموزش شبکه های عصبی شد.

5. کلان داده ها و یادگیری آماری (دهه 2000 تا کنون):

    – در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگ و قدرت محاسباتی منجر به تجدید علاقه به یادگیری ماشین شد.

    – الگوریتم های یادگیری آماری مانند ماشین های بردار پشتیبان، جنگل های تصادفی و شبکه های بیزی رایج شدند.

    – معرفی یادگیری عمیق و شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) حوزه هایی مانند تشخیص تصویر و گفتار را متحول کرد.

6. پیشرفت های اخیر و روندهای فعلی:

    – استفاده از یادگیری عمیق در حوزه های مختلف از جمله پردازش زبان طبیعی، یادگیری تقویتی و مدل های مولد.

    – توسعه سخت‌افزارهای تخصصی، مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تانسور (TPU)، محاسبات یادگیری ماشین شتاب‌دهنده.

    – ادغام یادگیری ماشین با سایر زمینه ها مانند رباتیک، مراقبت های بهداشتی، مالی و خودروهای خودران.

امروزه، یادگیری ماشین یک زمینه به سرعت در حال توسعه با تحقیق و توسعه مداوم است. افزایش دسترسی به داده‌ها، منابع محاسباتی و الگوریتم‌های پیشرفته همچنان باعث پیشرفت می‌شود و یادگیری ماشین را قادر می‌سازد تا با مشکلات پیچیده مقابله کند و سهم قابل توجهی در صنایع مختلف داشته باشد.

الگوریتم های ماشین لرنینگ

الگوریتم های ماشین لرنینگ مدل‌های ریاضی یا روش‌های محاسباتی هستند که رایانه‌ها را قادر می‌سازند الگوها، روابط و قوانین را از داده‌ها بیاموزند. این الگوریتم‌ها به عنوان بلوک‌های اصلی ساختار سیستم‌های یادگیری ماشین عمل می‌کنند. در اینجا برخی از الگوریتم های رایج یادگیری ماشین در انواع مختلف یادگیری آورده شده است:

یادگیری تحت نظارت

الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شوند، جایی که هر ورودی با یک هدف یا برچسب خروجی مربوطه مرتبط است. هدف یادگیری نگاشت بین ویژگی های ورودی و خروجی مورد نظر است. در طول آموزش، الگوریتم از مثال‌های برچسب‌گذاری‌شده یاد می‌گیرد و تعمیم می‌دهد تا روی داده‌های جدید و دیده نشده پیش‌بینی کند. برخی از الگوریتم های رایج یادگیری تحت نظارت عبارتند از:

– رگرسیون خطی

– رگرسیون لجستیک

– ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)

– درختان تصمیم

– جنگل های تصادفی

– شبکه های عصبی

یادگیری بدون نظارت

الگوریتم های یادگیری بدون نظارت بر روی داده های بدون برچسب آموزش داده می شوند، جایی که هیچ برچسب یا خروجی هدف از پیش تعریف شده ای وجود ندارد. هدف یافتن الگوها، ساختارها یا روابط درون داده ها است. این الگوریتم ها اغلب برای کارهایی مانند خوشه بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری استفاده می شوند. نمونه هایی از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت عبارتند از:

– K-به معنی خوشه بندی

– خوشه بندی سلسله مراتبی

– تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA)

– رمزگذارهای خودکار

– شبکه های متخاصم مولد (GAN)

– آموزش قوانین انجمن (آپریوری)

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی شامل عاملی است که یاد می گیرد با یک محیط تعامل کند تا سیگنال پاداش را به حداکثر برساند. عامل اقداماتی را انجام می دهد، بازخوردهایی را در قالب پاداش یا جریمه دریافت می کند و از طریق آزمون و خطا یاد می گیرد. هدف یافتن یک سیاست بهینه است که پاداش تجمعی را در طول زمان به حداکثر برساند. یادگیری تقویتی معمولاً در زمینه هایی مانند روباتیک، بازی کردن و مشکلات بهینه سازی استفاده می شود. برخی از الگوریتم های یادگیری تقویتی قابل توجه عبارتند از:

– Q-Learning

– Deep Q-Networks (DQN)

– روش های گرادیان خط مشی

– بهینه سازی خط مشی پروگزیمال (PPO)

– روش های بازیگر-نقد

شایان ذکر است که تغییرات و رویکردهای ترکیبی دیگری نیز در یادگیری ماشین وجود دارد، مانند یادگیری نیمه نظارتی (ترکیب داده های برچسب دار و بدون برچسب)، انتقال یادگیری (افزایش دانش از یک کار به کار دیگر) و یادگیری گروهی (ترکیب چندین مدل برای عملکرد بهبود یافته).

انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین به مشکل خاص، داده های موجود و نتایج مورد نظر بستگی دارد. هر نوع الگوریتم نقاط قوت و ضعف خود را دارد و درک ویژگی های آنها به انتخاب مناسب ترین رویکرد برای یک کار معین کمک می کند.

کاربرد ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ در طیف گسترده ای از زمینه ها و صنایع کاربرد پیدا کرده است. در اینجا برخی از زمینه های قابل توجهی که یادگیری ماشین در آنها اعمال می شود آورده شده است:

1. مراقبت های بهداشتی: یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی، تشخیص و پیش بینی بیماری، کشف دارو، پزشکی شخصی، تجزیه و تحلیل سوابق سلامت الکترونیکی و نظارت بر سلامت استفاده می شود.
2. امور مالی: یادگیری ماشین در تشخیص تقلب، امتیازدهی اعتبار، معاملات الگوریتمی، مدیریت پورتفولیو، ارزیابی ریسک و تحلیل بازار به کار می رود.
3. حمل و نقل و لجستیک: یادگیری ماشین بهینه سازی مسیر، پیش بینی تقاضا، مسیریابی وسیله نقلیه، وسایل نقلیه خودران، تعمیر و نگهداری پیش بینی و مدیریت زنجیره تامین را امکان پذیر می کند.
4. خرده فروشی و تجارت الکترونیک: سیستم های توصیه قدرت یادگیری ماشین، تقسیم بندی مشتری، پیش بینی تقاضا، بهینه سازی قیمت، تشخیص تقلب و بازاریابی شخصی.
5. ساخت: یادگیری ماشین به نگهداری پیش بینی، کنترل کیفیت، بهینه سازی زنجیره تامین، تشخیص ناهنجاری، بهینه سازی فرآیند و روباتیک کمک می کند.
6. پردازش زبان طبیعی (NLP): الگوریتم های یادگیری ماشین در ترجمه زبان، تحلیل احساسات، چت بات ها، تشخیص صدا، تولید متن و استخراج اطلاعات استفاده می شوند.
7. انرژی و ابزار: یادگیری ماشین در پیش بینی بار انرژی، پاسخ تقاضا، بهینه سازی انرژی، نگهداری پیش بینی شبکه های برق و یکپارچه سازی انرژی های تجدیدپذیر به کار می رود.
8. کشاورزی: یادگیری ماشین در پیش بینی عملکرد محصول، تشخیص بیماری، کنترل آفات، تجزیه و تحلیل خاک، بهینه سازی آبیاری و کشاورزی دقیق کمک می کند.
9. امنیت سایبری: یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ، تشخیص ناهنجاری، تشخیص بدافزار، تجزیه و تحلیل رفتار کاربر و هوش تهدید استفاده می شود.
10. آموزش: یادگیری ماشین در پلتفرم‌های یادگیری تطبیقی، سیستم‌های آموزشی هوشمند، تجربیات یادگیری شخصی، تشخیص سرقت ادبی و تجزیه و تحلیل عملکرد دانش‌آموز کاربرد دارد.
11. اینترنت اشیا (IoT): الگوریتم های یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل و درک داده های تولید شده توسط دستگاه های اینترنت اشیا، امکان نگهداری پیش بینی، تشخیص ناهنجاری، و تصمیم گیری در زمان واقعی استفاده می شود.
12. سرگرمی و رسانه: یادگیری ماشین سیستم های توصیه محتوا، تبلیغات شخصی، تولید محتوا، تجزیه و تحلیل احساسات، و تجزیه و تحلیل ویدئو و تصویر را تقویت می کند.

اینها تنها چند نمونه از کاربردهای گسترده یادگیری ماشین هستند. با ادامه پیشرفت فناوری، انتظار می‌رود که یادگیری ماشین نقش فزاینده‌ای را در حوزه‌های مختلف ایفا کند، که منجر به نوآوری و دگرگونی صنایع شود.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) مفاهیم مرتبط اما متمایز در حوزه وسیع‌تر علوم کامپیوتر هستند. در اینجا به تفکیک تفاوت های کلیدی بین AI و ML صحبت کرده ایم:

تعریف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی به حوزه وسیع تری از ایجاد ماشین ها یا سیستم های هوشمند اشاره دارد که می توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این شامل مطالعه، توسعه و کاربرد الگوریتم‌ها، تکنیک‌ها و مدل‌ها برای فعال کردن ماشین‌ها برای نشان دادن رفتار هوشمند است.

 یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز می‌کند که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند. ML به آموزش ماشین ها برای بهبود عملکرد یا رفتار آنها از طریق تجربه یا داده ها مربوط می شود.

محدوده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

  هوش مصنوعی طیف وسیعی از تکنیک‌ها، روش‌ها و رویکردهایی را در بر می‌گیرد که با هدف شبیه‌سازی یا تکرار هوش انسان‌مانند انجام می‌شود. این شامل حوزه هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، سیستم های خبره، روباتیک و موارد دیگر است.

یادگیری ماشین: ML یک رویکرد خاص در هوش مصنوعی است که بر طراحی و توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که رایانه‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. الگوریتم‌های ML الگوها، روابط و روندهای درون داده‌ها را برای پیش‌بینی یا انجام اقدامات یاد می‌گیرند.

رویکرد یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی: سیستم‌های هوش مصنوعی را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های مختلفی از جمله سیستم‌های مبتنی بر قانون، سیستم‌های خبره، استدلال نمادین، نمایش دانش و الگوریتم‌های جستجو طراحی کرد. سیستم های هوش مصنوعی ممکن است یادگیری ماشین را به عنوان یکی از اجزای خود بگنجانند.

یادگیری ماشین: الگوریتم‌های ML از تکنیک‌های آماری برای یادگیری خودکار الگوها و پیش‌بینی از داده‌ها استفاده می‌کنند. آنها از مثال‌ها یاد می‌گیرند و به طور مکرر پارامترهای داخلی خود را برای بهینه‌سازی عملکرد و پیش‌بینی‌های دقیق روی داده‌های جدید و نادیده تنظیم می‌کنند.

مداخله انسانی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی: سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است به تخصص انسانی و مهندسی دانش برای تعریف قوانین، منطق و دانش خاص دامنه نیاز داشته باشند. آنها ممکن است شامل قوانین و معیارهای تصمیم گیری صریح برنامه ریزی شده باشند.

یادگیری ماشین: الگوریتم‌های ML از داده‌ها بدون برنامه‌نویسی صریح انسانی یاد می‌گیرند. آن‌ها به‌طور خودکار الگوها و ویژگی‌ها را از داده‌ها استخراج می‌کنند، پیش‌بینی می‌کنند یا بر اساس آنچه از داده‌های آموزشی آموخته‌اند تصمیم می‌گیرند.

وابستگی به داده ها

هوش مصنوعی: سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است به مقدار زیادی از داده‌ها متکی نباشند. آنها می توانند بر اساس قوانین، دانش تخصصی یا بازنمایی های نمادین عمل کنند.

یادگیری ماشین: الگوریتم‌های ML به داده‌های آموزشی برای یادگیری الگوها و پیش‌بینی نیاز دارند. کمیت و کیفیت داده‌ها نقش مهمی در عملکرد و دقت مدل‌های ML دارند.

توجه به این نکته ضروری است که یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است. در حالی که هوش مصنوعی رویکردهای مختلفی برای ایجاد سیستم های هوشمند را در بر می گیرد، یادگیری ماشین به طور خاص بر الگوریتم هایی متمرکز است که از داده ها یاد می گیرند. ML ابزاری کلیدی در جعبه ابزار هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا بر اساس الگوهای موجود در داده‌هایی که در معرض آن قرار می‌گیرند یاد بگیرند، تطبیق دهند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) هر دو زیر شاخه های هوش مصنوعی (AI) هستند، اما در رویکرد و معماری متفاوت هستند. در اینجا تفاوت های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق وجود دارد:

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در معماری

ماشین لرنینگ: در ماشین لرنینگ سنتی، الگوریتم ها برای یادگیری از داده ها با استخراج دستی ویژگی ها طراحی شده اند. این الگوریتم ها معمولا دارای تعداد محدودی لایه و پارامتر هستند و فرآیند استخراج ویژگی توسط متخصصان انسانی انجام می شود.

دیپ لرنینگ: یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که بر شبکه های عصبی مصنوعی با لایه های متعدد (شبکه های عصبی عمیق) تمرکز می کند. معماری‌های DL می‌توانند از لایه‌های پنهان زیادی تشکیل شده باشند که امکان استخراج خودکار ویژگی‌ها و یادگیری بازنمایی را فراهم می‌کنند. معماری های یادگیری عمیق، مانند شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه های عصبی مکرر (RNN)، می توانند نمایش های سلسله مراتبی را از داده های خام بیاموزند.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در مهندسی ویژگی

ماشین لرنینگ: در یادگیری ماشین سنتی، مهندسی ویژگی یک گام مهم است که در آن متخصصان انسانی ویژگی‌های مربوطه را از داده‌های ورودی شناسایی و به صورت دستی مهندسی می‌کنند. این فرآیند به دانش و تخصص حوزه نیاز دارد.

دیپ لرنینگ: الگوریتم های یادگیری عمیق توانایی یادگیری خودکار ویژگی های مرتبط از داده های خام یا حداقل پردازش شده را دارند. شبکه های عصبی عمیق می توانند نمایش های سلسله مراتبی را استخراج کرده و ویژگی های پیچیده را بیاموزند و نیاز به مهندسی ویژگی های دستی را حذف یا کاهش دهند.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در حجم داده های آموزشی

ماشین لرنینگ : الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با داده های آموزشی محدود به خوبی عمل کنند، به خصوص زمانی که ویژگی ها به دقت مهندسی شده باشند. آنها می توانند از یک مجموعه داده کوچکتر به طور موثر تعمیم دهند.

دیپ لرنینگ: الگوریتم های یادگیری عمیق اغلب به مقدار زیادی از داده های آموزشی برچسب گذاری شده برای دستیابی به عملکرد مطلوب نیاز دارند. تعداد انبوه پارامترها در شبکه‌های عصبی عمیق نیازمند داده‌های گسترده برای یادگیری مؤثر الگوهای پیچیده است.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در عملکرد و مقیاس پذیری

ماشین لرنینگ : الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی روی مجموعه داده‌های کوچکتر و وظایف با پیچیدگی محدود به خوبی عمل می‌کنند. آنها می توانند از نظر محاسباتی کارآمد باشند و تفسیر و توضیح آنها آسان تر است.

دیپ لرنینگ: الگوریتم های یادگیری عمیق در کارهای پیچیده و در مقیاس بزرگ مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و تشخیص الگوهای پیچیده برتری دارند. با این حال، آنها به منابع محاسباتی و زمان آموزش بیشتری نیاز دارند. مدل‌های یادگیری عمیق معمولاً پیچیده‌تر هستند و آن‌ها را کمتر قابل تفسیر می‌کند.

الزامات سخت افزاری

ماشین لرنینگ : الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی می‌توانند روی سخت‌افزار استاندارد اجرا شوند و لزوماً به شتاب سخت‌افزاری تخصصی نیاز ندارند.

دیپ لرنینگ: الگوریتم های یادگیری عمیق، به دلیل پیچیدگی و نیازهای محاسباتی خود، اغلب از سخت افزارهای تخصصی مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) یا واحدهای پردازش تانسور (TPU) برای تسریع فرآیندهای آموزش و استنتاج بهره می برند.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو نقاط قوت خود را دارند و در سناریوهای مختلف قابل اجرا هستند. یادگیری ماشین برای طیف وسیعی از کارها مناسب است، به خصوص زمانی که قابلیت تفسیر و داده های محدود مهم هستند. یادگیری عمیق در کارهایی که به حجم زیادی از داده ها، الگوهای پیچیده و نمایش های با ابعاد بالا نیاز دارند می درخشد.

سخن آخر

یادگیری ماشین جنبه کلیدی هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند. صنایع مختلف را متحول کرده است، راه حل هایی برای مشکلات پیچیده ارائه می دهد و بینش های ارزشمندی را ایجاد می کند. با پیشرفت‌ها و تحقیقات مداوم، یادگیری ماشین نقش مهمی را در شکل‌دهی آینده هوش مصنوعی و جامعه به‌عنوان یک کل بازی می‌کند.