یادگیری ماشین

اختراع چرخ نقطه ابتدایی به جلوه در آمدن دانش بشری بود. با گذشت قرن های متمادی دانش بشری به شاخه های مختلفی تقسیم شد. هر چه توانایی بشر در تولید دستگاه بیشتر شد، نحوه زندگی نیز راحت تر شد. در حال حاضر شاید کمتر دستگاه مکانیکی باشد که انسان به اختراع آن احساس نیاز کند. اما در زمینه دیجیتال و هوش مصنوعی راه های نرفته بسیاری برای ما وجود دارد. در دهه های گذشته بسیار دور از انتظار می نمود که ماشین به جای انسان اموری را انجام دهد و بتواند تصمیم گیری خارج از برنامه ریزی و نظارت انسان داشته باشد. اما در حال حاضر این پدیده امری عادی و راهگشا در تسهیل بسیاری از امور روزمره ما به شمار می رود. ماشین ها به اندازه ای هوشمند شده اند که بتوانند به صورت مستقل پردازش و تحلیل هایی را مشابه ذهن انسان انجام دهند.

برای اینکه ماشین با خودرو یکی شمرده نشود پیش از شروع بحث باید توضیح دهیم که منظور از ماشین هر دستگاه مکانیکی یا دیجیتالی است. یادگیری ماشین یا machine learning نیز برای مواردی به کار برده می شود که در آن یک دستگاه از هوش مصنوعی استفاده می کند و داده هایی به آن وارد و طی پردازش های خاصی نتایجی از آن خارج یا پیش بینی می شود.

هوش مصنوعی در روش ماشین لرنینگ به کامپیوتر امکان می دهد تا از رفتار داده ها یاد بگیرند و الگوهایی را تشخیص دهند. به این ترتیب ماشین بر اساس الگوهایی که شناسایی می کند می تواند تصمیم گیری و پیش بینی کند و وظایف و اموری را به پیش ببرد. این یادگیری به مرور قابل پرورش و اصلاح است. دخالت انسان در این گونه از یادگیری به حداقل می رسد و در مواردی نیز هیچ گونه نیازی به حضور و نظارت هوش و نیروی انسانی در این فرایند نیست.

کاربردهای یادگیری ماشینی بسیار گسترده است و در حوزه‌های مختلفی از جمله تجارت الکترونیک، پزشکی، خودرو، تصویربرداری پزشکی، ترافیک، تشخیص صدا، ترجمه ماشینی و غیره استفاده می‌شود. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های بهتری را انجام داد.

الگوریتم های یادگیری را می توان به دسته های مختلفی تقسیم کرد. یکی از این دسته بندی ها یادگیری نظارت شده و بدون نظارت است.

به شکلی دیگر می توان الگوریتم های یادگیری را به دو دسته درخت تقسیم و شبکه عصبی نیز دسته بندی کرد.

یادگیری ماشین در صنایع مختلف می تواند فرایندهای متفاوتی را نیز بر عهده داشته باشد. فرایندهایی مثل پیش بینی و تحلیل داده ها، تشخیص الگو و تصمیم گیری، پردازش زبان طبیعی، قدرت تشخیص تصویری ماشین و کنترل و برنامه ریزی حرکات ربات ها.

یادگیری ماشین یک پدیده نو ظهور در علم بشر است و چالش ها و مشکلات زیادی را پیش رو دارد. یکی از این مشکلات کمبود داده و تنوع موضوعات است. مشکل دیگر وابستگی زیاد ماشین به داده های آموزشی که در آن ماشین از ادامه یادگیری باز می ماند. عوامل محیطی نیز در این روش تاثیر زیادی دارند. در برنامه ریزی حرکات ربات ها، نقش محیط و تطبیق پذیری ربات و الگوریتم یادگیری با ربات تا حد زیادی قابل مشاهده است.

اگر به یادگیری ماشین علاقه مند هستید می توانید مطالب بیشتری را از اینجا مطالعه نمایید.