مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) نوعی فناوری است که به ماشین‌ها و رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا از طریق مشاهده یاد بگیرند. به اصول مفاهیم یادگیری ماشین بپردازید و کشف کنید که چرا آنها برای درک فناوری‌های مدرن مبتنی بر داده ضروری هستند.

مفاهیم یادگیری ماشین، پایه و اساس بسیاری از فناوری‌های مدرن مبتنی بر داده را تشکیل می‌دهند و به سیستم‌ها این امکان را می‌دهند که بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. این فرآیند مبتنی بر چگونگی یادگیری اطلاعات جدید توسط انسان‌ها و به‌کارگیری آن است. از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی گرفته تا پردازش زبان طبیعی، مفاهیم یادگیری ماشین در حال ایجاد انقلابی در صنایع و تغییر شکل چشم‌انداز دیجیتال ما هستند.

مفاهیم یادگیری ماشین مانند یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و یادگیری تقویتی را بررسی کنید، چه چیزی یادگیری ماشین را از یادگیری عمیق متفاوت می‌کند و چگونه یادگیری ماشین به آینده‌ای که توسط هوش مصنوعی (AI) هدایت می‌شود، کمک می‌کند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

مفاهیم یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کامپیوترها را قادر می‌سازند تا داده‌ها را طبقه‌بندی کرده و بر اساس داده‌هایی که در گذشته با آنها مواجه شده‌اند، پیش‌بینی‌هایی انجام دهند. هنگامی که داده‌های جدید ارائه می‌شوند، الگوریتم آن داده‌ها را با داده‌های آموزشی مقایسه می‌کند تا تصمیم‌گیری کند و نحوه پردازش داده‌ها را در آینده تنظیم کند. این کار با اختصاص وزن به هر نقطه داده داده شده انجام می‌شود که به کامپیوتر کمک می‌کند تا تصمیم بگیرد کدام داده‌ها مهم‌تر و مرتبط‌تر هستند.

تجربه نحوه یادگیری انسان‌ها است. اگرچه مغز ما پیچیده‌تر از هر الگوریتم هوش مصنوعی است، اما انسان‌ها با کاوش در جهان و مقایسه اطلاعات جدید با تجربیات گذشته یاد می‌گیرند. به عنوان مثال، اگر وارد رستورانی شوید که هرگز به آن نرفته‌اید، می‌توانید به منو نگاه کنید و بر اساس غذاهای دیگری که در گذشته خورده‌اید، بدانید چه چیزی خوب به نظر می‌رسد. یادگیری ماشین سعی می‌کند این فرآیند را تکرار کند.

یادگیری ماشین شامل مفاهیم و تکنیک‌های مختلفی است که هر کدام اهداف مختلفی را در تجزیه و تحلیل داده‌ها و تشخیص الگو ارائه می‌دهند. این مفاهیم را می‌توان به طور کلی به یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی طبقه‌بندی کرد.

۱.یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارت شده نوعی از یادگیری ماشین است که یک مدل را بر اساس داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌دهد. الگوریتم یاد می‌گیرد که چگونه آن داده‌ها را پردازش کند و آن‌ها را بین ورودی‌ها (داده‌ها) و خروجی‌های هدف (هدف الگوریتم) نگاشت کند.

الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده رایج عبارتند از:

• رگرسیون خطی: مدلی که چگونگی ارتباط داده‌های عددی را در یک صفحه خطی، معمولاً یک جدول زمانی، ارزیابی می‌کند. به عنوان مثال، مقایسه هزینه چیزی در گذشته با هزینه فعلی آن.
• شبکه عصبی: مدلی که با اضافه کردن لایه‌های پیچیده‌ای از گره‌ها، سعی در تکرار شناخت انسان دارد و دستگاه را قادر می‌سازد داده‌ها را به روش‌های پیشرفته ارزیابی کند.
• ماشین بردار پشتیبان: مدلی که داده‌ها را طبقه‌بندی می‌کند تا آنها را به دسته‌های مجزا تقسیم کند. اغلب برای کارهایی مانند تحلیل احساسات و فیلتر کردن هرزنامه استفاده می‌شود.
• درخت تصمیم‌گیری/جنگل تصادفی: مدلی که از ساختار شاخه‌ای سوالات برای تعیین نحوه طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌کند. یک الگوریتم جنگل تصادفی از درختان تصمیم‌گیری زیادی برای نتیجه‌گیری بر اساس نتایج درختان تصمیم‌گیری زیاد استفاده می‌کند.

کاربردهای یادگیری نظارت‌شده

از آنجایی که یادگیری نظارت‌شده به داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده نیاز دارد، می‌توانید از آن در موقعیت‌هایی استفاده کنید که ایده روشنی از نحوه تعامل الگوریتم با داده‌ها دارید. چند کاربرد یادگیری نظارت‌شده شامل تجزیه و تحلیل پیش‌بینی، تحلیل احساسات و تشخیص اشیا یا تصویر است.

• تحلیل پیش‌بینی‌کننده: تحلیل پیش‌بینی‌کننده نوعی تحلیل است که پیش‌بینی می‌کند چه اتفاقی ممکن است در آینده رخ دهد. شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌توانند از یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی عملکرد آینده استفاده کنند. به عنوان مثال، یک شرکت می‌تواند از داده‌های فروش گذشته و اطلاعات مالی برای پیش‌بینی جریان نقدی سال آینده استفاده کند.
• تحلیل احساسات: یادگیری ماشینی می‌تواند حجم زیادی از متن را در نظر بگیرد و بینشی در مورد احساسات موجود در داده‌ها ارائه دهد. به عنوان مثال، شرکت‌ها می‌توانند از تحلیل احساسات برای تحلیل نحوه بحث مردم در مورد برند یا محصولات شرکت در رسانه‌های اجتماعی استفاده کنند و بینش‌هایی را ارائه دهند که می‌تواند برای بازاریابی، طراحی محصول و موارد دیگر استفاده شود.
• تشخیص شیء یا تصویر: یادگیری نظارت‌شده، تشخیص شیء و تصویر را امکان‌پذیر می‌کند. این الگوریتم‌ها می‌توانند با طبقه‌بندی اشیاء به دسته‌ها یا تشخیص نشانه‌های بصری، ناهنجاری‌ها و الگوها را تشخیص دهند. در مثال خودروهای خودران، این می‌تواند شامل عابران پیاده نیز باشد.

۲.یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت از فرآیندی مشابه یادگیری تحت نظارت استفاده می‌کند. با این حال، الگوریتم به جای داده‌های دارای برچسب، روی داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شود. این الگوریتم به طور مستقل الگوها و ساختارها را شناسایی می‌کند، برچسب‌های خود را ایجاد می‌کند و بدون دستورالعمل‌های صریح با داده‌ها تعامل می‌کند.

علاوه بر مدل‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های رایج یادگیری بدون نظارت عبارتند از:

• تحلیل مؤلفه‌های اصلی: مدلی که به ماشین اجازه می‌دهد داده‌های ورودی را بدون از دست دادن مرتبط‌ترین بخش‌های اطلاعات، ساده‌سازی کند.
• خوشه‌بندی K-means: مدلی که داده‌های بدون برچسب را در گروه‌های کوچک‌تر مرتب می‌کند. این روش معمولاً برای بررسی چگونگی ارتباط نقاط داده با یکدیگر و یافتن الگوهایی به روشی باز که ممکن است بلافاصله برای محققان انسانی آشکار نباشد، استفاده می‌شود.
• خوشه‌بندی احتمالی: مدلی که خوشه‌هایی مشابه K-means ایجاد می‌کند، اما نحوه وجود داده‌ها و خوشه‌ها را در فضا در مقایسه با یکدیگر مشاهده می‌کند.

همچنین ممکن است با نوعی از یادگیری نظارت‌شده مواجه شوید که تکنیک‌های نظارت‌شده و بدون نظارت را با هم ترکیب می‌کند. به این نوع یادگیری، یادگیری نیمه‌نظارتی می‌گویند. این دسته از مدل‌ها از زیرمجموعه‌ای از دسته‌ها و داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای هدایت الگوریتم در حین کار با مجموعه‌ای بزرگ‌تر و بدون برچسب از داده‌ها استفاده می‌کنند.

کاربردهای یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت زمانی مفید است که مطمئن نیستید الگوریتم چه چیزی را در داده‌ها پیدا خواهد کرد. به عنوان مثال، می‌توانید از یادگیری بدون نظارت برای تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌ها، تقسیم‌بندی پایگاه مشتری یا مخاطبان خود و تقویت موتورهای توصیه‌گر استفاده کنید.

• تشخیص ناهنجاری‌ها: الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت می‌توانند به شما در تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌هایتان یا نقاط داده‌ای که آنطور که انتظار دارید واکنش نشان نمی‌دهند، کمک کنند.
• بخش‌بندی مشتری: در حالی که یادگیری تحت نظارت می‌تواند به شما در تقسیم‌بندی مشتریانتان به دسته‌های قابل پیش‌بینی مانند سن، منطقه و علایق کمک کند، یادگیری بدون نظارت می‌تواند به شما در کسب بینش‌های جدید در مورد مشتریانتان که ممکن است آشکار نباشند، کمک کند. می‌توانید شخصیت‌های مشتری را برای اطلاع‌رسانی در تلاش‌های تعامل، پیام‌رسانی برند و توسعه محصول ایجاد کنید.
• سیستم‌های توصیه: یک سیستم توصیه، نحوه تعامل شما با یک محصول را تجزیه و تحلیل می‌کند و بر اساس آن نتایج، محصولات دیگری را که ممکن است دوست داشته باشید، پیشنهاد می‌دهد. به عنوان مثال، ممکن است از یک سرویس پخش جریانی استفاده کنید که سابقه مشاهده یا گوش دادن شما را تجزیه و تحلیل می‌کند و رسانه‌های مشابه را بر اساس لایک‌ها و دیسلایک‌های شما توصیه می‌کند. شرکت‌ها همچنین می‌توانند از این فناوری برای ارائه محصولاتی به مشتریانی استفاده کنند که مکمل محصولاتی هستند که از قبل دارند یا در بین مشتریان مشابه محبوب هستند.

۳.یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی نوعی یادگیری بدون نظارت است که به ماشین این امکان را می‌دهد تا از طریق آزمون و خطا یاد بگیرد تا بهترین راه‌حل را برای یک مسئله پیدا کند. یادگیری تقویتی از یک سیستم پاداش بازی‌وار برای کمک به کامپیوتر در تعیین بهترین روش استفاده می‌کند. سپس این روش از طریق مجموعه‌ای از نتایج موفقیت‌آمیز تقویت می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی از طریق تصمیم‌گیری یاد می‌گیرند.

کاربردهای یادگیری تقویتی

شما می‌توانید از یادگیری تقویتی در مواقعی که از بهترین استراتژی برای انجام یک کار مطمئن نیستید، استفاده کنید. برخی از نمونه‌ها شامل شخصی‌سازی بازار، بهینه‌سازی و پیش‌بینی‌های مالی است.

• شخصی‌سازی بازاریابی: شرکت‌ها می‌توانند تلاش‌های بازاریابی خود را با استفاده از الگوریتمی مشابه موتور توصیه شخصی‌سازی کنند که با یادگیری و تنظیم نحوه تعامل افراد با برند، به مرور زمان بهبود می‌یابد.
• بهینه‌سازی: وقتی می‌خواهید راه بهینه‌ای برای تخصیص منابع یا انجام کارآمد یک کار پیدا کنید، یادگیری تقویتی می‌تواند با استفاده از رویکرد آزمون و خطا به شما کمک کند تا تعیین کنید چه رویکردی به طور مؤثر به اهداف شما دست می‌یابد.
• پیش‌بینی‌های مالی: در حالی که می‌توانید از یادگیری نظارت شده برای پیش‌بینی عملکرد مالی آینده استفاده کنید، یادگیری تقویتی می‌تواند با تصمیم‌گیری بر اساس موفقیت یا شکست قبلی یک استراتژی در یک بازار معین، فراتر رود.

مقاله های مرتبط:

1- Rattle AI  – داده کاوی و ابزار یادگیری ماشین

2- بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین

3- چگونه یادگیری ماشینی می تواند در داده کاوی مفید باشد

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

download tableau desktop