گوگل کردن عبارت “ماشین لرنینگ چیست؟” مجموعه ای از سایت ها و مقالات آکادمیک را برای ما می آورد. مقالاتی که با زبان علمی قصد دارند آن را توضیح دهند. اما امروز در کلاسیک وب قصد داریم به آشنایی با کاربرد یادگیری ماشین به زبان ساده بپردازیم.

کاربردهای یادگیری ماشین چیست؟

?What is Machine Learning Used For

اگر بخواهیم به طور خلاصه بگوییم که یادگیری ماشین چیست می توانیم بگوییم که یادگیری ماشین در واقع برنامه نویسی کردن یک ماشین یا کامپیوتر به گونه ای است که بتواند فکر کند، یاد بگیرد و تصمیم بگیرد. امروزه کاربردهای یادگیری ماشین در دنیا فراوان است. در ادامه به یادگیری ماشین به زبان ساده می پردازیم.

آموزش یادگیری ماشین

امروزه یادگیری ماشین در اکثر صنایع و علوم استفاده می شود و تصمیمات بسیار بزرگ در این حوزه بر اساس پردازش داده ها و دیتابیس ها توسط یک کامپیوتر به دست آمده است. زبان برنامه نویسی پایتون نیز با رشد گسترده ای مواجه شده و یادگیری ماشین با پایتون طرفداران زیادی پیدا کرده است. اگرچه زبان های برنامه نویسی دیگری مانند C، جاوا و R نیز در این علم تدریس می شوند.

الگوریتم های یادگیری ماشین

در این قسمت به اشاره به چندتا از الگوریتم های یادگیری ماشین می پردازیم:

Support Vector Machines: بهتر است بگوییم Support Vector Machines بر این مبناست که داده ها را به صورت خطی دسته بندی می کند و بعد از آن آنالیز کرده و آن خطی را انتخاب میکنیم که مطمئن تر باشد و الگوی مورد نظر ما را بهتر انجام دهد.

Neural Networks: شبکه های عصبی مصنوعی سیستم های محاسباتی هستند که از شبکه های عصبی بیولوژیکی و آناتومیکی که مغز حیوانات و انسان را تشکیل می دهند الهام گرفته اما شبیه به آن ها نیستند. چنین سیستم هایی یاد می گیرند که وظایف خود را با در نظر گرفتن مثال ها و حوادث انجام دهند. بدون برنامه ریزی و با قوانین خاص

Decision Trees: درخت تصمیم گیری یک روش محبوب برای کارهای مختلف یادگیری ماشین است. تصمیم گیری درختی برای رسیدن به الزامات استفاده از قفسه بندی استخراج داده ها کاربردی است.

Instance Base Learning: این یک الگوریتم یادگیری ماشینی است که به جای عمومی سازی صریح و کلی، نمونه های جدید را با نمونه هایی که در آموزش دیده و در حافظه ذخیره شده اند، مقایسه می کند.

Perceptrons: هنگامی که چندین پرسپترون در یک شبکه عصبی مصنوعی ترکیب شوند، هر نورون خروجی مستقل از همه سایرین کار می کند. بنابراین، یادگیری هر خروجی را می توان به طور جداگانه در نظر گرفت.

کاربردهای یادگیری ماشین

وظایف یادگیری ماشینی در چندین دسته گسترده طبقه بندی می شوند. در یادگیری نظارت شده، الگوریتم یک مدل ریاضی از مجموعه ای از داده ها ایجاد می کند که هم ورودی ها و هم خروجی های مورد نظر را شامل می شود. به عنوان مثال، اگر مشخص شد که آیا یک تصویر شامل یک شی خاص است، داده های آموزشی برای یک الگوریتم یادگیری شامل تصاویر با و بدون آن شی (ورودی) می شوند و هر تصویر دارای یک برچسب (خروجی) می باشد که مشخص می کند تصویر شامل جسم ذکر شده بود.

یادگیری ماشین در پزشکی

تشخیص به کمک رایانه (CAD) سیستم هایی هستند که پزشکان را در تفسیر تصاویر پزشکی یاری می دهند. تکنیک های تصویربرداری در اشعه ایکس، MRI و سونوگرافی اطلاعات زیادی را در اختیار انسان قرار می دهد که رادیولوژیست یا سایر متخصصان پزشکی باید در مدت زمان کوتاهی به صورت جامع آنالیز و ارزیابی کنند. سیستم های CAD تصاویر دیجیتالی را برای نمایش های معمولی پردازش می کنند و بخش های آشکار مانند بیماری های احتمالی را برجسته می کنند تا بتوانند برای پشتیبانی از تصمیم اتخاذ شده توسط پزشک، ورودی ارائه دهند.

یادگیری ماشین در بورس

اقتصاد محاسباتی از مدل سازی اقتصادی مبتنی بر رایانه برای حل مشکلات اقتصادی تحلیلی و آماری استفاده می کند. نام این تحقیقات، اقتصاد محاسباتی مبتنی بر عامل (ACE) است، یعنی مطالعه محاسباتی فرآیندهای اقتصادی، از جمله اقتصادهای کل، به عنوان سیستم های پویای عوامل تعامل در بازار. یادگیری ماشین این پتانسیل را دارد که با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها، کشف الگوهای قابل توجه و تولید یک خروجی واحد که معامله گران را به سمت یک تصمیم خاص بر اساس قیمت پیش بینی دارایی هدایت می کند، کل فرآیند بورس را آسان کند.

یادگیری ماشین در اینترنت اشیا

با افزایش تعداد سنسورهای متصل به اینترنت در اتومبیل، هواپیما، قطار و ساختمان ها، شرکت ها در حال جمع آوری داده های گسترده ای هستند. بهره برداری از این داده ها برای استخراج اطلاعات مفید، چالشی است که با استفاده از الگوریتم های تطبیقی یادگیری ماشینی شروع می شود.

یادگیری ماشین در ایران

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هر روز در حال پیشرفت در سطح جهانی است. ایران نیز در رتبه ی ۱۵ جهان در زمینه هوش مصنوعی قرار دارد و تنها رقیب وی در خاورمیانه کشور ترکیه است. مسلما با پیشرفت روزافزون این حوزه و توسعه کاربرد های آن ایران می تواند به زودی جزو ۱۰ کشور برتر در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قرار بگیرد. دانشگاه های معتبر ایرانی تحقیقات زیادی در این حوزه انجام می دهند و به پیشرفت های قابل توجهی رسیدند.

نظرات و پیشنهادات شما؟

در مطلب امروز، به ماشین لرنینگ پرداختیم. به نظر شما Machine Learning چیست؟ آیا تا به حال از کاربردهای یادگیری ماشین استفاده کرده اید؟ به نظر شما یادگیری ماشین در فیزیک ، اقتصاد ، داده کاوی و… چه کاربرد های دیگری می تواند داشته باشد؟ می توانید نظرات، پیشنهادات و تجربیات خود را در قسمت دیدگاه این پست با ما به اشتراک بگذارید.