یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین یک روش یادگیری خودکار برای ماشین‌ها است که به آنها امکان می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و با استفاده از آنها پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌هایی را انجام دهند. این روش شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلف است که در حوزه هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور گسترده در حوزه‌های مختلفی از جمله تشخیص الگو، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و سیستم‌های توصیه‌گر مورد استفاده قرار می‌گیرند. به طور کلی، یادگیری ماشین به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا با استفاده از داده‌های ورودی، خودکارانه یاد بگیرند و با استفاده از آنها تصمیم‌هایی را اتخاذ کنند.
در یادگیری ماشین، مراحل کلی به شرح زیر هستند:
1- جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله، داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها شامل ویژگی‌ها (متغیرها یا ویژگی‌های ورودی) و خروجی‌ها (برچسب‌ها یا نتایج مورد انتظار) می‌باشند.
2- آموزش مدل: در این مرحله، مدل ماشین با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده آموزش داده می‌شود. هدف این مرحله این است که مدل بتواند الگوها و روابطی را بین ویژگی‌ها و خروجی‌ها یاد بگیرد.
3- آزمون مدل: مدل آموزش دیده روی داده‌هایی که در آموزش شرکت نکرده است، امتحان می‌شود. این مرحله به ارزیابی کیفیت و کارایی مدل بر روی داده‌های جدید می‌پردازد.
4- استفاده از مدل: پس از آموزش مدل و اطمینان از عملکرد مناسب آن، مدل برای پیش‌بینی و یا تصمیم‌گیری روی داده‌های جدید استفاده می‌شود.
انجام پروژه های یادگیری ماشین از جمله وظایف مهم دانشجویان در طول تحصیل می باشد به خصوص دانشجویان رشته کامپیوتر، مهندسی رباتیک و...
الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند در یکی از سه دسته اصلی قرار گیرند: یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی. هر دسته الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلفی را شامل می‌شود که برای حل مسائل خاصی طراحی شده‌اند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها هستند که به ماشین‌ها امکان یادگیری بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح را می‌دهند. این الگوریتم‌ها به طور گسترده در حوزه هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرند. برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین عبارتند از:
یادگیری تحت نظارت: این الگوریتم‌ها از داده‌های ورودی و خروجی مربوط به آنها برای یادگیری استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های کلاس‌بندی و رگرسیون.
یادگیری بدون نظارت: در این نوع یادگیری، مدل از داده‌های بدون برچسب یاد می‌گیرد. الگوریتم‌های خوشه‌بندی و کاوش انجمنی مثال‌هایی از این دسته هستند.
یادگیری تقویتی: این الگوریتم‌ها بر اساس تعامل ماشین با محیط و تجربه‌ی آن عمل می‌کنند. آنها تصمیم‌هایی را برای حل یک مسئله مشخص می‌گیرند و از بازخورد محیط برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند.
شبکه‌های عصبی: این الگوریتم‌ها الهام گرفته از ساختار مغز انسان هستند و برای تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری‌های پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
ماشین‌های پشتیبان: این الگوریتم‌ها برای مسائل دسته‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شوند و سعی در یافتن یک همواره‌کننده (hyperplane) است که داده‌ها را به خوبی جدا کند.
این تنها چند مثال از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که در حوزه‌های مختلفی از جمله تشخیص الگو، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و سیستم‌های توصیه‌گر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
یادگیری ماشین یا همان "Machine Learning"، یک زیرزمینه مهم از هوش مصنوعی (AI) است که به مطالعه‌ی الگوریتم‌ها و مدل‌هایی می‌پردازد که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آنها تصمیماتی را اتخاذ کنند. این رویکرد به جای تنظیم دستی و برنامه‌ریزی دقیق توسط برنامه‌نویس، از توانایی ماشین در یادگیری از الگوهای داده‌ها برای ارائه راه‌حل‌های بهتر و بهینه استفاده می‌کند.
همچنین شما می توانید از دیگر مقالات ما مانند برنامه نویسی چیست و سالیدورک چیست دیدن فرموده و مطالعه کنید.
