دنیای تجهیز شده توسط ربات‌ها در آینده نه چندان دور به شدت به توانایی ما برای استقرار موفقیت آمیز ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی متکی است. با این حال، تبدیل ماشین‌‌ها به سیستم های کاملا مستقل و هوشمند آنقدرها هم که به نظر می‌رسد آسان نیست. لازمه دستیابی به جهان پیشرفته و رباتیک استفاده از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به صورت همزمان است تا به ماشین‌ها کمک کند تا دقیقا مانند انسان‌ها فکر کنند.

اما ماشین لرنینگ چیست؟ چه کاربرد‌‌هایی در زندگی روزمره ما دارد و چگونه میتوانیم به متخصص یادگیری ماشینی تبدیل شویم؟ به تمام این سوالات در ادامه پاسخ خواهیم داد.

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ یک برنامه کاربردی و زیر شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم ها را قادر می سازد تا بدون برنامه ریزی از تجربه خود یاد بگیرند و پیشرفت کنند. یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه های کامپیوتری متمرکز است که می توانند به داده ها دسترسی داشته باشند و از آنها برای یادگیری خود استفاده کنند.

در حقیقت یادگیری ماشینی روشی برای تجزیه و تحلیل داده است که انجام کار های تحلیلی را خودکار می‌کند. در فناوری ماشین لرنینگ سیستم ها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین دخالت انسان فکر کنند و تصمیم بگیرند. همچنین به مرور زمان عملکرد خود را بهبود ببخشند. کاملا واضح است که ربات ها مثل ما انسان‌ها قدرت تفکر ندارند، اما چگونه می‌توانیم این قدرت را به ماشین ها منتقل کنیم؟ اینجاست که ماشین لرنینگ می‌توانند به کمک ما بیایند. به این شکل که ربات ها، داده را از محیط می‌گیرد و آن را به سادگی یاد می‌گیرد. سپس ربات یا ماشین با توجه به آموخته‌های خود تصمیم‌گیری می‌کند.

تاریخچه ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین اولین بار از مدل سازی ریاضی شبکه های عصبی شکل گرفت. مقاله ای از منطق دان والتر پیتس و عصب شناس وارن مک کالوچ که در سال 1943 منتشر شد و آنها تلاش کردند تا فرآیندهای فکری و تصمیم گیری در شناخت انسان را به صورت ریاضی ترسیم کند.

در سال 1950، آلن ترنینگ تست تورینگ را پیشنهاد کرد که به آزمون تورنسل تبدیل شد که برای آن ماشین ها “هوشمند” یا “غیر هوشمند” در نظر گرفته می شدند. معیار یک ماشین به عنوان یک ماشین هوشمند این بود که بتواند یک انسان را متقاعد کند که آن ماشین نیز یک انسان است. بلافاصله پس از این تحقیقات، یک برنامه تحقیقاتی تابستانی در کالج دارتموث زادگاه رسمی هوش مصنوعی افتتاح شد.

از این نقطه به بعد، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و برنامه‌های رایانه‌ای ظاهر شدند، از برنامه‌ریزی مسیرهای سفر برای فروشندگان گرفته تا بازی‌های رومیزی با انسان‌ها. ماشین‌های هوشمند همه چیز را از استفاده از تشخیص گفتار گرفته تا یادگیری تلفظ کلمات و حتی شکست دادن یک قهرمان شطرنج جهان همگی از توانایی های ماشین لرنینگ هستند.

اما چرا ماشین لرنینگ مهم است؟

یادگیری ماشینی به شرکت ها دیدی از روند رفتار مشتری و الگوهای تجاری می دهد و همچنین از توسعه محصولات جدید پشتیبانی می کند. بسیاری از شرکت‌های پیشرو امروزی، مانند فیس‌بوک و گوگل، یادگیری ماشینی را به بخش مرکزی عملیات خود تبدیل کرده اند. امروزه یادگیری ماشینی به یک تمایز رقابتی مهم برای بسیاری از شرکت ها تبدیل شده است.

یادگیری ماشین چگونه کار میکند؟

بدون شک یادگیری ماشینی یکی از هیجان انگیزترین زیرمجموعه های هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین وظیفه یادگیری از داده ها را با ورودی های خاص به ماشین تکمیل می‌کند. درک اینکه چه چیزی باعث کارکرد یادگیری ماشینی می‌شود و بنابراین، چگونه می توان از آن در آینده استفاده کرد، بسیار مهم خواهد بود.  
فرآیند یادگیری ماشین با وارد کردن داده های آموزشی در الگوریتم انتخاب شده شروع می شود. داده‌های آموزشی شامل، داده‌های شناخته شده یا ناشناخته برای توسعه الگوریتم یادگیری ماشین نهایی هستند. نوع ورودی داده های آموزشی بر الگوریتم تأثیر می گذارد و این مفهوم به طور لحظه ای پیشرفت خواهد کرد. داده‌های ورودی جدید به الگوریتم یادگیری ماشینی وارد می شود تا آزمایش شود که آیا الگوریتم به درستی کار می کند یا خیر. سپس پیش‌بینی و نتایج با یکدیگر بررسی می‌شوند.
اگر پیش‌بینی و نتایج مطابقت نداشته باشند، الگوریتم چندین بار دوباره آموزش داده می‌شود تا زمانی که دانشمند داده به نتیجه دلخواه برسد. این امر به الگوریتم یادگیری ماشینی این امکان را می‌دهد که به طور مداوم به تنهایی یاد بگیرد و پاسخ بهینه را تولید کند و به تدریج دقت آن در طول زمان افزایش یابد.
در بخش بعدی به بررسی بیشتر انواع مختلف ماشین لرنینگ خواهیم پرداخت.

چه کسانی از یادگیری ماشینی استفاده می کنند و برای چه مواردی استفاده می شود؟

امروزه یادگیری ماشین در طیف وسیعی از کاربردها استفاده می شود. شاید یکی از شناخته شده ترین نمونه های یادگیری ماشینی در عمل، سیستم های توصیه گر باشند که نیاز های بسیاری از شرکت ها را تامین می کند.

فیس بوک از یادگیری ماشینی برای شخصی سازی نحوه ارائه فید هر عضو استفاده می کند. اگر عضوی مرتباً برای خواندن پست‌های یک گروه خاص توقف کند، موتور توصیه گر‌ شروع به نشان دادن بیشتر فعالیت آن گروه در فید می‌کند.

در پشت صحنه، این سیستم در حال تلاش برای تقویت الگوهای شناخته شده در رفتار آنلاین اعضا است. اگر عضو الگوهای خود را تغییر دهد و نتواند پست‌های آن گروه را در هفته‌های آینده بخواند، فید اخبار مطابق با آن تنظیم می‌شود.

علاوه بر موتورهای توصیه گر، کاربردهای دیگر برای یادگیری ماشینی شامل موارد زیر است:

• مدیریت ارتباط با مشتری: بسیاری از شرکت ها از مدل‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل ایمیل استفاده کند و اعضای تیم فروش را ترغیب کند که ابتدا به مهم‌ترین پیام‌ها پاسخ دهند. سیستم های پیشرفته تر حتی می توانند پاسخ های بالقوه موثر را توصیه کنند.
• هوش تجاری. فروشندگان بسیاری از شرکت ها با تجزیه و تحلیل از یادگیری ماشین در نرم افزار خود برای شناسایی نقاط داده بالقوه مهم، الگوهای نقاط داده و ناهنجاری ها استفاده می کنند.
• سیستم های اطلاعات منابع انسانی سیستم‌های HRIS که با هوش مصنوعی ادغام شده اند می‌توانند از مدل‌های یادگیری ماشین برای فیلتر کردن برنامه‌ها و شناسایی بهترین نامزدها برای یک موقعیت باز استفاده کنند.
• ماشین های خودران. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی حتی می‌توانند این امکان را برای یک خودروی نیمه‌خودران فراهم کنند که یک شی قابل مشاهده را تشخیص دهد و به راننده هشدار دهد.
• دستیاران مجازی دستیارهای هوشمند معمولاً مدل‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت را برای تفسیر گفتار طبیعی و زمینه عرضه ترکیب می‌کنند

انواع مختلف یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشین تکنولوژی پیچیده ای است، به همین دلیل است که به دو حوزه اصلی تقسیم می شود، یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت. هرکدام هدف و کارکرد خاصی دارند که از اشکال مختلف داده استفاده می‌کند. تقریباً 70 درصد از یادگیری ماشینی یادگیری تحت نظارت است، در حالی که یادگیری بدون نظارت بین 10 تا 20 درصد است. باقی مانده دیتا ها توسط یادگیری تقویتی استفاده می‌شود.

1. یادگیری تحت نظارت

در یادگیری نظارت شده، از داده های شناخته شده یا برچسب گذاری شده برای داده های آموزشی استفاده می کنیم. از آنجایی که داده ها شناخته شده اند، بنابراین یادگیری تحت نظارت محسوب می‌شود. داده های ورودی از طریق الگوریتم یادگیری ماشین می گذرد و برای آموزش مدل استفاده می شود. هنگامی که مدل بر اساس داده های شناخته شده آموزش داده شد، می توانید از داده های ناشناخته در مدل استفاده کنید و پاسخ جدیدی دریافت کنید.

در این مثال، یادگیری ماشین سعی می‌کند بفهمد که داده‌ها یک سیب است یا میوه دیگری. هنگامی که مدل به خوبی آموزش داده شد، تشخیص می دهد که داده ها یک سیب هستند و پاسخ مورد نظر را می دهند.

2. یادگیری بدون نظارت

در یادگیری بدون نظارت، داده های آموزشی ناشناخته و بدون برچسب هستند. به این معنی که هیچ کس قبلا به داده ها نگاه نکرده است. بدون جنبه داده های شناخته شده، ورودی را نمی توان به الگوریتم هدایت کرد، جایی که عبارت نظارت نشده از آنجا سرچشمه می گیرد. این داده ها به الگوریتم یادگیری ماشین داده می شود و برای آموزش مدل استفاده می شود. مدل آموزش دیده سعی می کند یک الگو را جستجو کند و پاسخ دلخواه را بدهد. در این نوع یادگیری ماشین، سیستم سعی می‌کند بدون دانش و آموزش قبلی به سوالات پاسخ دهد.

در این مورد، داده های ناشناخته شامل سیب و گلابی است که شبیه یکدیگر هستند. مدل آموزش دیده سعی می کند همه آنها را کنار هم بگذارد تا در گروه های مشابه کنار یکدیگر قرار دهد.

3. یادگیری تقویتی

مانند انواع سنتی تجزیه و تحلیل داده ها، در این نوع الگوریتم داده ها از طریق یک فرآیند آزمون و خطا کشف می‌شوند و سپس الگوریتم تصمیم می‌گیرد که چه عملی منجر به نتیجه بهتر می‌شود. سه جزء اصلی یادگیری تقویتی شامل موارد زیر می‌باشد: عامل، محیط و اقدامات. عامل یادگیرنده یا تصمیم گیرنده است، محیط شامل همه چیزهایی است که عامل با آن تعامل دارد، و اعمال همان کاری است که عامل انجام می دهد.

مزایا و معایب ماشین لرنینگ

وقتی صحبت از مزایا به میان می آید، یادگیری ماشینی می تواند به شرکت ها کمک کند تا مشتریان خود را در سطح عمیق تری درک کنند. با جمع‌آوری داده‌های مشتری و ارتباط آن با رفتارها در طول زمان، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند ارتباط ها را بیاموزند و به تیم‌ها کمک کنند تا ابتکارات توسعه محصول و بازاریابی را مطابق با تقاضای مشتری تنظیم کنند.

برخی از شرکت ها از یادگیری ماشینی به عنوان محرک اصلی در مدل های تجاری خود استفاده می کنند. برای مثال، اوبر از الگوریتم‌هایی برای تطبیق رانندگان با سواران استفاده می‌کند. گوگل از یادگیری ماشینی برای نمایش تبلیغات سواری در جستجوها استفاده می کند.

اما یادگیری ماشین با معایبی همراه است. اول از همه، می تواند گران باشد. پروژه های یادگیری ماشینی معمولاً توسط دانشمندان داده هدایت می شوند که حقوق بالایی دارند. این پروژه ها همچنین به زیرساخت نرم افزاری نیاز دارند که می تواند گران باشد.

همچنین مشکل سوگیری یادگیری ماشینی وجود دارد. الگوریتم‌هایی که بر روی مجموعه‌های داده‌ای آموزش داده شده‌اند که جمعیت‌های خاصی را حذف می‌کنند یا حاوی خطا هستند، می‌توانند به مدل‌های نادرستی از جهان منجر شوند که در بهترین حالت، شکست می‌خورند و در بدترین حالت، تبعیض‌آمیز هستند. هنگامی که یک شرکت فرآیندهای اصلی کسب و کار را بر اساس مدل‌های مغرضانه قرار می‌دهد، ممکن است با آسیب قانونی و اعتبار مواجه شود.

کاربرد های ماشین لرنینگ در دنیای واقعی

بیشتر صنایعی که با مقادیر زیادی داده کار می‌کنند، ارزش فناوری یادگیری ماشین را درک کرده‌ اند. با جمع آوری و بررسی دقیق این داده ها، سازمان ها و شرکت ها می‌توانند کارآمدتر کار کنند یا نسبت به رقبا برتری کسب کنند.

تشخیص گفتار

تشخیص خودکار گفتار (ASR)، پردازش گفتار کامپیوتری یا گفتار به متن نیز شناخته می‌شود و قابلیتی است که از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای پردازش گفتار انسان در قالب نوشتاری استفاده می‌کند. بسیاری از دستگاه‌های تلفن همراه برای انجام جستجوی صوتی از تشخیص گفتار در سیستم‌های خود استفاده می‌کنند. به عنوان مثال دستیار هوشمند سیری نمونه بارز استفاده از کاربرد های ماشین لرنینگ در دنیای واقعی است.

بهبود خدمات مشتری

چت‌ بات های آنلاین در طول خرید مشتری جایگزین عوامل انسانی می شوند. آنها به سؤالات متداول (پرسش‌های متداول) در مورد موضوعاتی مانند حمل و نقل پاسخ می‌دهند و یا به عنوان یک مشاور فروش به مشتریان در خرید کمک کنند. چت بات های هوشمند طرز فکر ما را در مورد تعامل با مشتری در وب‌سایت‌ها و پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی تغییر می‌دهند. به عنوان مثال می‌توان به چت بات های آنلاین در سایت‌های تجارت الکترونیک، برنامه‌های پیام‌رسانی مانند Facebook Messenger و کارهایی که معمولاً توسط دستیاران مجازی و دستیارهای صوتی انجام می‌شود، اشاره کرد.

بینایی کامپیوتر

این فناوری که زیر مجموعه هوش مصنوعی است، رایانه‌ها و سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات معنی‌داری را از تصاویر دیجیتال، ویدیوها و سایر ورودی‌های بصری استخراج کنند و بر اساس آن ورودی‌ها، اقدام به تصمیم گیری کنند. این توانایی در بررسی داده ها آن را از وظایف تشخیص تصویر متمایز می کند. بینایی کامپیوتر با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال دارای کاربردهایی در برچسب‌گذاری عکس در رسانه‌های اجتماعی، تصویربرداری رادیولوژی در مراقبت‌های بهداشتی و خودروهای خودران در صنعت خودروسازی است.

توصیه‌گر ها

با استفاده از داده‌های رفتارهای گذشته کاربران، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بهترین روش های فروش و توصیه های مناسب را به نسبت هر مشتری ارائه دهند. این فناوری برای ارائه توصیه‌های افزودنی مرتبط به مشتریان در طول فرآیند پرداخت برای خرده‌فروشان آنلاین استفاده می‌شود. این فناوری به اختصار توصیه گر نامیده می‌شود.

معاملات خودکار

پلتفرم‌های معاملاتی با دقت بالا مبتنی بر هوش مصنوعی که برای معاملات خودکار طراحی شده‌اند، هزاران یا حتی میلیون‌ها معامله را در روز بدون دخالت انسان انجام می‌دهند.

اما چه صنایعی می‌توانند از ماشین لرنینگ استفاده کنند؟

بیشتر صنایعی که با مقادیر زیادی داده کار می کنند، ارزش فناوری یادگیری ماشین را تشخیص داده اند. با جمع آوری این داده ها، سازمان ها می توانند کارآمدتر کار کنند یا نسبت به رقبا برتری پیدا کنند.

بانک داری و خدمات مالی

بانک ها و سایر مشاغل در صنعت مالی از فناوری ماشین لرنینگ برای دو هدف کلیدی استفاده می کنند: شناسایی ارزش های مهم در داده ها و جلوگیری از تقلب. این ارزش ها می تواند فرصت های سرمایه گذاری را شناسایی کند، یا به سرمایه گذاران کمک کند تا بدانند چه زمانی باید معامله کنند. داده کاوی همچنین می تواند مشتریانی را با پروفایل های پرخطر شناسایی کند یا از نظارت سایبری برای مشخص کردن علائم هشدار دهنده کلاهبرداری استفاده کند.

مراقبت های بهداشتی و پزشکی

یادگیری ماشینی یک روند رو به رشد سریع در صنعت مراقبت های بهداشتی است که به لطف ظهور دستگاه های پوشیدنی و حسگرهایی است که می توانند از داده ها برای ارزیابی سلامت بیمار در زمان واقعی استفاده کنند. این فناوری همچنین می‌تواند به کارشناسان پزشکی کمک کند تا داده‌ها را برای شناسایی روندها یا علائم قرمزی که ممکن است منجر به تشخیص و درمان بهتر شود، تجزیه و تحلیل کنند.

سازمان های دولتی

سازمان‌های دولتی مانند پنتاگون برای امنیت عمومی و شرکت‌های خدماتی نیاز خاصی به یادگیری ماشینی دارند، زیرا آنها منابع متعددی از داده‌ها دارند که می‌توانند برای استخراج داده ها استفاده شوند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل داده های حسگرای مختلف، راه هایی را برای افزایش کارایی و صرفه جویی در هزینه شناسایی می کند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند به کشف تقلب و به حداقل رساندن سرقت هویت کمک کند.

خرده فروشان آنلاین

وب‌سایت‌هایی که مواردی را که ممکن است بر اساس خریدهای قبلی دوست داشته باشید، توصیه می‌کنند، از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل سابقه خرید شما استفاده می‌کنند. خرده‌فروشان برای جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل و استفاده از آن برای شخصی‌سازی تجربه خرید، اجرای کمپین بازاریابی، بهینه‌سازی قیمت، برنامه‌ریزی کالا و انتخاب مشتری، به یادگیری ماشینی متکی هستند.

آینده ماشین لرنینگ

با وجود تمام کاستی‌های این فناوری، یادگیری ماشین برای ادامه مسیر هوش مصنوعی حیاتی است. یادگیری ماشین را میتوان تکمیل کننده هوش مصنوعی در بسیاری از صنایع دانست. ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی ضعیف با هم هوش مصنوعی ترکیبی را تشکیل می‌دهند، رویکردی که به هوش مصنوعی کمک می‌کند زبان انسان ها، نه فقط داده‌ها را درک کند.