فناوری یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است که روی ساخت سیستم‌های کامپیوتری با قابلیت یادگیری از روی داده‌ها تمرکز دارد. یادگیری ماشین طیف گسترده‌ای از روش‌ها را در بر می‌گیرد که به اپکلیشن‌ها اجازه می‌دهد به مرور زمان خود را بهبود و ارتقاء دهند.

همان‌طور که در رابطه با اپلیکیشن‌های مبتنی بر یادگیری ماشین نظیر چت‌جی‌پی‌تی و دال‌ای و گیت‌هاب پایلوت دیدیم، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیدا کردن روابط و الگوها در داده‌ها آموزش داده شده‌اند. این ابزارها داده‌های قدیمی را به عنوان ورودی دریافت می‌کنند تا پیش‌بینی‌ها را انجام داده، اطلاعات را طبقه‌بندی کنند، نقطه‌های داده را خوشه بندی کنند، ابعاد را کاهش دهند یا حتی محتوای جدید تولید کنند.  

کاربردهای فناوری یادگیری ماشین

یادگیری ماشین را می‌توان در طیف گسترده‌ای از صنایع به کار برد. برای مثال ماشین‌های پیشنهاد در تجارت الکترونیک، شبکه‌های اجتماعی و آژانس‌های خبری برای پیشنهاد محتوا بر اساس رفتار مشتری به کار می‌روند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین یک بخش حیاتی از خودروهای خودران هستند که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا با خطر کمتری در جاده‌‌ها رفت‌و آمد کنند. در صنعت سلامت از یادگیری ماشین برای پیشنهاد روش درمان استفاده می‌شود. از دیگر کاربردهای یادگیری ماشین می‌توان به تشخیص کلاهبرداری، فیلتر اسپم، تشخیص بدافزار و اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکاری اشاره کرد. 

با وجود این که یادگیری ماشین یک ابزار قدرتمند برای حل مشکلات، بهبود کسب‌و‌کار و اتوماسیون وظایف به شمار می‌رود، اما این ابزار یک فناوری پیچیده و چالش‌برانگیز است که نیاز به مهارت‌های عمیق و منابع بسیاری دارد. انتخاب الگوریتم درست برای انجام یک وظیفه نیاز به درک عمیق از ریاضیات و آمار و احتمالات دارد. آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین اغلب شامل حجم بزرگی از داده‌های باکیفیت است تا بتواند نتایج دقیقی ارائه کند. گاهی ممکن است در نتایج تولید‌شده، به‌خصوص آن‌هایی که توسط الگوریتم های پیچیده مانند الگوهای شبکه های عصبی، سخت باشد و اجرا و بهینه کردن مدل‌های یادگیری ماشین هزینه‌بر است.

کسب‌و‌کارها به سرعت در حال افزایش استفاده از یادگیری ماشین هستند

با این حال بیشتر سازمان‌ها به صورت مستقیم یا غیر مستقیم از طریق محصولات مبتنی بر یادگیری ماشین این فناوری را به کار می‌برند. بنا بر گزارش تحقیقی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۳ که توسط موسسه Rackspace Technology انجام شده، ۷۲ درصد از سازمان‌های شرکت‌کننده در نظرسنجی گفته‌اند که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بخشی از استراتژی  آن‌ها در حوزه آی‌تی است و ۶۹ درصد نیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را مهم‌ترین فناوری خود معرفی کرده‌اند. ۶۷ درصد از سازمان‌ها از یادگیری ماشین برای بهبود فرایندهای فعلی بهره می‌برند، ۶۰ درصد برای پیش‌بینی بهره‌وری شرکت و ترندهای حوزه خود و ۵۳ درصد برای کاهش خطرات استفاده می‌کنند.

چرا فناوری یادگیری ماشین اهمیت دارد؟

یادگیری ماشین از زمان شروع خود در اواسط قرن بیستم و زمانی که پیشگامانی نظیر والتر پیتز، وارن مک کولاچ، آلن تورینگ و جان ون نیومن بستر محاسبات پیچیده را فراهم کردن، بخش مهمی از جامعه بشری بوده است.

آموزش ماشین‌ها برای یادگیری از داده ها و بهبود در طول زمان به سازمان‌ها اجازه داده تا وظایف روزمره را که سابق بر این توسط انسان‌ها انجام می‌شد را اتوماسیون کرده و به ما اجازه داده وقت بیشتری برای صرف کارهای خلاقانه و تعیین استراتژی داشته باشیم.

همچنین یادگیری ماشین می‌تواند وظایف دستی که در مقیاس بزرگ، مانند پردازش حجم بزرگ داده‌هایی که توسط دستگاه الکترونیکی تولید می‌شود که خارج از توانایی ما است را انجام دهد. قابلیت یادگیری ماشین در استخراج الگوها از حجم بزرگی از داده‌ها یک عامل تعیین کننده در حوزه‌های مختلف از صنعت مالی و خرده‌فروشی گرفته تا صنعت سلامت و کشف‌های علمی است.

بسیاری از شرکت‌های پیشروی امروز نظیر متا، گوگل و اوبر یادگیری ماشین را به بخش اصلی عملیات‌های خود تبدیل کرده‌اند.

هم‌گام با افزایش حجم داده‌های تولید‌شده در جوامع امروزی، نقش یادگیری ماشین برای انسان‌ها و پیشرفت علمی نیز پررنگ‌تر می‌شود. 

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به طور عمویم بر اساس الگوریتم‌هایی که برای یادگیری و پیش بینی استفاده می‌کند، دسته‌بندی می‌شود. چهار نوع یادگیری ماشین داریم: یادگیری با ناظر، یادگیری بدون ناظر، یادگیری نیمه ناظر و یادگیری با تقویت. 

نوع الگوریتمی که دانشمندان داده انتخاب می‌کنند تا حد زیادی به ماهیت داده‌ها بستگی دارد. بسیاری از الگوریتم‌ها و ترفندها تنها به یک نوع از یادگیری ماشین محدود نیستند. این الگوریتم‌ها معمولا بسته به نوع داده و مشکلی که باید حل کنند، با چند نوع مدل سازگار هستند. برای مثال الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی تکراری و شبکه های عصبی عادی در یادگیری با ناظر، بدون ناظر و تقویتی استفاده می‌شوند.

انواع یادگیری‌ها در فناوری یادگیری ماشین

یادگیری با ناظر

در یادگیری با ناظر، الگوریتم‌ها با داده‌های برچسب‌زده‌شده و متغیرها تامین می‌شوند و ورودی و خروجی از قبل تعیین شده‌اند. یادگیری با ناظر در وظایفی مثل تقسیم‌بندی دوگانه، تقسیم‌بندی چندگانه، گروه بندی و مدل‌سازی رگرسیون استفاده می شوند.

یادگیری بدون ناظر

یادگیری بدون ناظر به داده‌های برچسب‌زده‌شده نیازی ندارد. در این مدل الگوریتم داده‌های بدون برچسب را بررسی کرده و الگو‌هایی که می‌توان با آن‌ها داده‌ها را گروه بندی کرد، مشخص می‌کنند. یادگیری بدون ناظر معمولا در خوشه‌سازی، تشخیص ناهنجاری، قانون همبستگی و کاهش ابعاد کاربرد دارد.

یادگیری نیمه‌ناظر

در این مدل الگوریتم مقادیر کوچکی از داده‌های برچسب‌زده‌شده را دریافت کرده و با استفاده از الگورهای استخراج‌شده، مقادری بزرگتری از داده‌های بدون برچسب را گروه بندی می‌کند. به طور عمومی الگوریتم‌ها با داده‌های برچسب‌زده‌شده بهتر کار می‌کنند اما برچسب‌گذاری داده‌ها در حجم بالا نیاز به صرف زمان هزینه زیادی دارد. این مدل با ایجاد توازن، ضمن کاهش هزینه‌ها نتایج بهتری را ارائه می‌دهد.

مدل نیمه‌ناظر در مواردی مثل ترجمه ماشینی، تشخیص کلاهبرداری و برچسب‌گذاری داده‌ها استفاده می‌‌شود.

یادگیری تقویتی

در یادگیری تقویتی برای الگوریتم یک هدف مشخص و یک‌سری قوانین برای رسیدن به آن هدف مشخص تعیین می‌شوند. همچنین الگوریتم در صورت نزدیک شدن به هدف تشویق شده و در صورت دور شدن از هدف تنبیه می‌شود. این مدل در مواردی مثل ساخت ربات، بازی‌های کامپیوتری و مدیریت منابع به کار می‌رود.

چطور مدل یادگیری ماشین مناسب را تشخیص داده و توسعه دهیم؟

توسعه مدل یادگیری ماشین برای حل یک مشکل می‌تواند سخت و پیچیده باشد. در ادامه یک برنامه ۷ مرحله‌ای برای توسعه یک مدل یادگیری ماشین را شرح داده‌ایم:

درک مشکل و تعیین معیارهای موفقیت

هدف از این گام تبدیل تعریف هر فرد از مشکل به یک ساختار درست و بهینه برای درک یادگیری ماشین است. برای رسیدن به این هدف باید به سوالاتی نظیر چرا به یادگیری ماشین نیاز داریم؟ چه الگوریتمی برای حل این مشکل مناسب است و خروجی مورد نظر و قابل قبول چیست؟ پاسخ دهیم.

درک و تشخیص نیازهای داده‌ای

نوع داده لازم برای ساخت مدل را تعیین کنید. در این مرحله باید بدانیم چه مقدار داده مورد نیاز است؟ چطور داده‌ها را به دو قسمت داده‌های تست و داده‌های آموزشی تبدیل کنیم؟ و آیا یک مدل از قبل تمرین داده شده می‌تواند به نیازهای ما پاسخ دهد؟

جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های لازم

این مرحله شامل مرتب کردن و برچسب‌گذاری داده‌ها، حذف یا جابه‌جایی داده‌های غلط، بهبود داده‌ها، حذف مواردی که می‌توانند منجر به سردرگمی شوند، حذف اطلاعات شخصی و دسته بندی داده‌ها به آموزشی، تست و تایید است.

تعیین ویژگی‌های مدل و آموزش آن

هایپرپارامترها را تعیین و تنظیم کنید، مدل را آموزش دهید و در نهایت آن را بهینه کنید. بسته به ماهیت مشکل، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند قابلیت‌های درک زبان طبیعی را توسعه دهند. علاوه‌بر‌این، می‌توان الگورییتم‌های سرعت‌بخش برای بهینه‌سازی درخت تصمیم‌گیری مدل استفاده کرد.

عملکرد مدل را ارزیابی و بنچمارک‌ها را تعیین کنید

این بخش شامل عملیاتی‌سازی مدل است و معمولا توسط دانشمندان داده و مهندسین یادگیری ماشین انجام می‌شود. در این مرحله عملکرد مدل باید به صورت مداوم تحت نظارت قرار بگیرد تا به خروجی مد نظر نزدیک شود. 

بهبود و تنظیم مدل به صورت مداوم

حتی بعد از توسعه مدل و نظارت مداوم، باز هم نیاز به تغییر است. تغییر داده‌ها در دنیای واقعی، رشد فناوری و تحول کسب‌و‌کارها از جمله مواردی هستند که می‌توانند بر روند کار مدل تاثیر بگذارند و مدل باید بنا بر این تغییرات بهینه شده و یا تنظیم شود.

آینده یادگیری ماشین چگونه است؟

با وجود سرمایه‌‌گذاری‌های گسترده توسط شرکت‌ها، دانگشاه‌ها و حتی دولت‌ها، فناوری یادگیری ماشین به سرعت در حال بهبود است. در حال حاضر نوآوری‌ها و پیشرفت‌ها در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به صورت روزانه اتفاق می‌افتند و سرعت بالای رشد این حوزه باعث شده تا کسب‌و‌کارها به صورت روزافزون به سمت توسعه این فناوری‌ها پیش بروند.

بخش‌های گوناگون هوش مصنوعی نظیر پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر و تحلیل داده ها تاثیر عمیقی بر چهره صنایع گوناگون بگذارند. در میان این اشتیاق روزافزون، کسب‌و‌کارها همانند فناوری‌های انقلابی گذشته، با چالش‌های مختلفی سر‌و‌کار دارند. این چالش‌ها شامل تغییر زیرساخت‌های قبلی برای همسویی با فناوری‌های جدید، استفاده از یادگیری ماشین به تناسب اهداف و استفاده از قدرت هوش مصنوعی برای ایجاد سود و توسعه است. به نقطه‌ای می‌رسیم که هوش مصنوعی و بادگیری ماشین بخش بزرگی از ابعاد زندگی ما را تحت تاثیر قرار دهد؟ بله، اما سوال این است که چه موقع؟