یادگیری ماشین چیست؟ هر آنچه باید درباره ماشین لرنینگ بدانید

برایتان عجیب نیست که ماشین‌ها می‌توانند بدون نیاز به دستورالعمل‌های دقیق از داده‌ها یاد بگیرند، مثل انسان‌ها فکر کرده و تصمیم‌گیری کنند؟ با یادگیری ماشین، کامپیوترها دیگر فقط ابزار ساده نیستند؛ آن‌ها مثل یک کودک با داده‌های مختلف یاد می‌گیرند، رشد می‌کنند و خود را با شرایط جدید وفق می‌دهند.

یادگیری ماشین حالا بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی ما شده است. از جستجوهای ساده در گوگل گرفته تا برنامه‌های آموزشی و رژیم‌های غذایی شخصی‌سازی‌شده، همه به نوعی از این فناوری استفاده می‌کنند.

اگر می‌خواهید بدانید یادگیری ماشین چیست و چه کاربردهایی دارد، این مطلب را از دست ندهید. بیایید ببینیم چطور این فناوری به ماشین‌ها کمک می‌کند رفتارهایی شبیه به انسان داشته باشند و چرا برای زندگی ما مهم است.

یادگیری ماشین چیست؟ یک توضیح ساده

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning یا ML) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و علم داده (Data Science) است که به کامپیوترها کمک می‌کند مثل انسان‌ها از داده‌ها یاد بگیرند، وظایف را به‌‌طور خودکار انجام دهند و با دریافت داده‌های جدید، عملکردشان را بهتر کنند. 

هدف اصلی هوش مصنوعی، ایجاد مدل‌هایی است که مثل انسان‌ها رفتارهای هوشمندانه داشته باشند. این سیستم‌ها باید بتوانند مسائل را مثل انسان تحلیل کرده و بهترین راه‌حل‌ها را ارائه دهند. همچنین، باید توانایی درک داده‌ها را داشته باشند.

امروزه داده‌ها نقش مهمی در زندگی روزمره و کسب‌وکارها دارند. هر روز حجم زیادی داده تولید می‌شود که می‌توان از آن‌ها در زمینه‌های مختلف استفاده کرد. 

برای مثال، داده‌های پزشکی در مورد سرطان پوست با استفاده از یادگیری ماشینی می‌توانند به تولید دارو یا روش‌های درمانی بهتر کمک کنند. بیایید مفهوم یادگیری ماشین را با یک مثال ساده‌تر توضیح بدهیم.

مفهوم ماشین لرنینگ به زبان ساده

دنیای امروز غرق در داده است. هر کاری که می‌کنید، ردپایی از اطلاعات از خود برجای می‌گذارد. به همین دلیل، هر روز حجم عظیمی از اطلاعات در حوزه‌های مختلف تولید می‌شود. 

شبکه‌های اجتماعی یکی از منابع اصلی تولید داده هستند. با هر کلیک، لایک و کامنتی که انجام می‌دهید، اطلاعاتی درباره علایق و رفتارتان به این پلتفرم‌ها منتقل می‌شود. 

این داده‌ها توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پردازش شده و برای ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی شده استفاده می‌شوند.

 برای مثال، در شبکه‌هایی مثل اینستاگرام یا یوتیوب از یادگیری ماشین برای پیشنهاد محتواهای مرتبط با علایق شما استفاده می‌شود.

 صفحاتی که مشاهده می‌کنید، در واقع نتیجه تحلیل داده‌های تاریخچه فعالیت‌تان است که به شما محتواهایی را پیشنهاد می‌دهد که احتمالاً دوست دارید.

پس یادگیری ماشین به این صورت کار می‌کند:

• اول داده‌ها از منابع مختلف مثل شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌شوند.
• سپس این داده‌ها به الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل و پردازش داده می‌شوند.
• مدل یادگیری ماشین با استفاده از این داده‌ها آموزش می‌بیند تا الگوهای مختلف را شناسایی کند.
• بعد از آموزش، مدل به تحلیل داده‌ها پرداخته و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده مثل محتوای مرتبط با علایق شما ارائه می‌دهد.
• در نهایت، مدل به‌طور مداوم براساس بازخورد کاربران بهبود یافته و دقیق‌تر می‌شود.

بنابراین، تا اینجا متوجه شدیم که ماشین لرنینگ با استفاده از «آموزش» از طریق داده‌ها به دنبال هوشمند کردن ماشین‌ها است. حالا بیایید پاسخ آرتور ساموئل به سوال «یادگیری ماشینی چیست» را بررسی کنیم.

مفهوم ماشین لرنینگ از نظر آرتور ساموئل 

یادگیری ماشین برای اولین بار توسط آرتور ساموئل در سال ۱۹۵۹ معرفی شد. این شخص یکی از پیشگامان هوش مصنوعی محسوب می‌شود و ماشین لرنینگ را اینگونه معرفی کرده است:

«یادگیری ماشین حوزه‌ای است که به سیستم‌های کامپیوتری کمک می‌کند تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی مستقیم، از داده‌ها یاد بگیرند.»

«Machine learning is a “Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.»

به زبان ساده، این حوزه بررسی می‌کند که چگونه می‌توان برنامه‌های کامپیوتری ساخت که به‌طور خودکار از تجربه‌شان یاد بگیرند و بهتر شوند.

در تعریف آرتور ساموئل از یادگیری ماشین، دو نکته مهم وجود دارد:

•  با یادگیری ماشین، سیستم‌های کامپیوتری می‌توانند یاد بگیرند.
•  یادگیری کامپیوترها در یادگیری ماشین بدون نیاز به برنامه‌ریزی مستقیم انجام می‌شود.

مفهوم یادگیری بدون برنامه‌ریزی در یادگیری ماشین

اجازه دهید مفهوم یادگیری در ماشین لرنینگ را با یک مثال ساده توضیح دهیم. فرض کنید به الگوریتم‌های یادگیری ماشین تصاویری از سگ و گربه نشان می‌دهید و مشخص می‌کنید کدام تصویر مربوط به سگ است و کدام به گربه. دراین‌صورت، مدل با بررسی این عکس‌ها، ویژگی‌های ظاهری سگ‌ها و گربه‌ها مثل شکل گوش‌ها، دم، پوزه و… را یاد می‌گیرد که چطور سگ و گربه را از هم تشخیص دهد. 

حالا اگر تصویری جدید به مدل بدهید، با استفاده از الگوهایی که قبلاً یاد گرفته می‌تواند به درستی تشخیص دهد که تصویر متعلق به سگ است یا گربه. 

منظور از «بدون برنامه‌ریزی مستقیم» هم این است که مدل به‌طور خودکار الگوهای موجود در داده‌ها را پیدا می‌کند و نیازی به دستورات خاص یا برنامه‌نویسی دقیق ندارد.

به عبارت دیگر، نیازی نیست که برای شناسایی ویژگی‌های مختلف سگ و گربه کدهای پیچیده بنویسید؛ مدل این کار را به‌طور خودکار انجام می‌دهد.

نقش داده‌ها در یادگیری ماشین چیست؟

در تعریف یادگیری ماشین به‌طور مداوم در مورد داده‌ها صحبت می‌کنیم. حالا وقت آن رسیده که نقش داده‌ها را دقیق‌تر بررسی کنیم. 

واقعیت این است که یادگیری ماشین بدون داده هیچ کاربردی ندارد. بله، درست متوجه شدید؛ وقتی داده‌ای نباشد، مدل چطور می‌تواند یاد بگیرد و مثل انسان عمل کند؟ بنابراین، داده‌ها عنصر اصلی در یادگیری ماشین هستند. 

به همین دلیل از عبارت «Garbage in, Garbage Out» یا «GIGO» در این زمینه استفاده می‌شود، به این معنی که اگر داده‌های ورودی مدل بی‌کیفیت و اشتباه باشند، خروجی خوبی هم نخواهید داشت.

داده‌ها در یادگیری ماشین می‌توانند به اشکال مختلفی مثل تصویر، صدا، متن، عدد یا حتی سری‌های زمانی مثل قیمت سهام در طول زمان یا دمای روزانه هوا باشند. 

گاهی این داده‌ها همراه با پاسخ درست (یا همان برچسب) ارائه می‌شوند تا مدل بتواند الگوهای موجود در داده‌ها را راحت‌تر پیدا کند.

برای مثال، فرض کنید می‌خواهید مدلی را آموزش دهید تا اشکال هندسی مختلف را شناسایی کند. برای این کار، ابتدا باید مجموعه‌ای از اشکال مختلف همراه با برچسب‌های‌شان به الگوریتم‌های ماشین لرنینگ بدهید. 

این مجموعه داده‌ها به عنوان داده‌های آموزشی شناخته می‌شوند. مدل با بررسی ویژگی‌های هر شکل (مثل تعداد اضلاع، تقارن، رنگ و …) سعی می‌کند الگوهایی برای شناسایی اشکال پیدا کند. 

بعد از آموزش، مدل می‌تواند اشکال جدیدی که قبلاً ندیده است را با دقت بالا شناسایی کند. برای مثال، اگر یک شکل مثلثی به آن بدهید، با استفاده از الگوهایی که یاد گرفته، آن را به عنوان مثلث شناسایی خواهد کرد.

به‌طورکلی، عملکرد یک سیستم یادگیری ماشینی می‌تواند به شکل‌های مختلفی باشد:

•  توصیفی (Descriptive): یعنی سیستم از داده‌ها برای توضیح رویدادهای گذشته استفاده می‌کند.
•  پیش‌بینی‌کننده (Predictive): یعنی سیستم با استفاده از داده‌ها رویدادهای آینده را پیش‌بینی می‌کند.
•  تجویزی (Prescriptive): یعنی سیستم با تحلیل داده‌ها پیشنهاداتی برای اقدامات آینده می‌دهد.

حالا که به‌طور کامل متوجه شدید، ماشین لرنینگ چیست، احتمالاً می‌خواهید بدانید چرا این فناوری تا این حد در زندگی‌مان نقش پررنگی پیدا کرده است؟

چرا ماشین لرنینگ مهم است؟

یادگیری ماشین یکی از فناوری‌هایی است که بدون آن حتی موتورهای جست‌وجو هم نمی‌توانستند نتایج دقیقی به شما نشان دهند. به لطف ML وقتی عبارت «یادگیری ماشین چیست؟» را جست‌وجو می‌کنید، موتور جست‌وجو گوگل با استفاده از داده‌هایی که یاد گرفته، منظور شما را درک کرده و جواب مناسبی ارائه می‌دهد.

 زمانی که در سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی یا اپلیکیشن‌ها وقت می‌گذرانید هم، این الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که به شما پیشنهادات مختلف ارائه می‌دهند. در حقیقت، تصور زندگی هوشمند بدون یادگیری ماشین بسیار سخت است.

در هر بخش از زندگی که نگاه کنید، ردپای Machine Learning را می‌بینید. به همین دلیل، امروزه استفاده از هوش مصنوعی به‌ویژه روش‌های مختلف ماشین لرنینگ دیگر یک انتخاب نیست، بلکه به یک الزام تبدیل شده است. 

حالا که به‌طور کامل با یادگیری ماشین چیست و اهمیت آن آشنا شدید، بیایید ببینم ماشین لرنینگ چطور کار می‌کند؟

یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند؟

یادگیری ماشین با استفاده از مدل‌های آماری کار می‌کند که از داده‌ها آموزش می‌بینند و برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بهینه می‌شوند. برخلاف روش‌های سنتی که برنامه‌نویس باید الگوریتم ثابت برای حل یک مسئله بنویسد، در یادگیری ماشین مدل به‌طور خودکار از داده‌ها یاد می‌گیرد و به برنامه‌نویسی دقیق همه جزئیات نیاز نیست با اضافه‌کردن داده‌های بیشتر و و تنظیم پارامترهای مدل، می‌توان دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش داد.

از آنجایی که الگوریتم در حین بررسی داده‌های آموزشی بهینه‌سازی می‌شود، می‌تواند با داده‌های جدید بهتر کار کند و عملکرد بهتری در وظایف خود نشان دهد. به زبان ساده، الگوریتم بخش محاسباتی پروژه است و وقتی بعد از آموزش آماده استفاده می‌شود، به آن «مدل» می‌گویند.

محدوده، منابع و اهداف هر پروژه یادگیری ماشین مسیر اجرای آن را تعیین می‌کنند. با این حال، بیشتر پروژه‌ها مراحل مشابهی دارند که شامل موارد زیر است:

۱. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل

برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین به داده‌های باکیفیت و مرتبط با مسئله نیاز است. پیدا کردن این داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها (مثل برچسب‌گذاری) زمان‌بر و چالش‌برانگیز است.

 بعد از جمع‌آوری داده‌ها باید آن‌ها را ارزیابی کنید تا از کیفیت و سازگاری‌شان با سایر داده‌های پروژه مطمئن شوید. این مرحله، پایه و اساس آموزش مدل را تشکیل می‌دهد.

برای پیدا کردن داده‌های مناسب می‌توانید از دیتاست‌های آماده استفاده کنید. در حوزه‌هایی مثل پزشکی یا کشاورزی و… با کمی جست‌وجو در سایت‌هایی مثل Kaggle می‌توانید دیتاست‌های متنوعی پیدا کنید. گاهی هم لازم است خودتان دیتاست بسازید که این کار بسته به پروژه متفاوت است.

۲. انتخاب الگوریتم مناسب برای ساخت مدل بهینه

دانشمندان داده با توجه به نوع یادگیری مورد نیاز پروژه (نظارت‌شده، بدون نظارت یا نیمه‌نظارت‌شده)، الگوریتم مناسب را انتخاب می‌کنند. 

در یادگیری نظارت‌شده، الگوریتم با داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بیند. ولی در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم سعی می‌کند الگوهای پنهان را در داده‌های بدون برچسب پیدا کند. 

برای مثال، خوشه‌بندی یک روش یادگیری بدون نظارت است که داده‌ها را به گروه‌های مشابه تقسیم می‌کند و منابع محاسباتی بیشتری می‌خواهد، درحالی‌که پروژه‌ای ساده با داده‌های برچسب‌دار می‌تواند از درخت تصمیم استفاده کند.

۳. پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل دقیق

داده‌های ورودی اغلب نیاز به پیش‌پردازش دارند. این فرایند شامل پاکسازی، تبدیل و یکپارچه‌سازی داده‌ها است تا اطمینان حاصل شود داده‌ها از هرگونه نویز و ناسازگاری پاک شده و در قالبی مناسب برای آموزش مدل آماده می‌شوند. این فرایند شامل شناسایی و حذف مقادیر پرت، استانداردسازی داده‌های عددی و تبدیل فرمت تاریخ و زمان است.

۴. آموزش مدل با استفاده از فرایند یادگیری

زمانی که بهترین مدل انتخاب شد، مرحله‌ آموزش شروع می‌شود. در این مرحله، مجموعه داده مرتب‌شده به مدل داده می‌شود تا یاد بگیرد. این داده‌ها می‌توانند برچسب‌دار یا بدون برچسب باشند. در ابتدا ممکن است مدل عملکرد مناسبی نداشته باشد، ولی با ارائه داده‌های بیشتر و تنظیمات درست، عملکرد آن بهبود یافته و نتایج دقیق‌تری ارائه می‌دهد.

۵. ارزیابی دقت و کارایی مدل

بعد از اینکه مدل به اندازه کافی آموزش دید، برای ارزیابی دقت و توانایی تعمیم آن، باید داده‌های تست که در مرحله آموزش استفاده نشده است، به مدل داده شود. این داده‌ها بخشی از داده‌های آموزشی هستند که بعد از اتمام مرحله آموزش برای تست کنار گذاشته شده‌اند.

۶. تنظیم و بهینه‌سازی پارامترهای مدل

در این مرحله، مدل به احتمال زیاد آماده پیاده‌سازی است. با استفاده از داده‌های آزمایشی باید نتایج دقیقی به دست بیاید. برای بهبود عملکرد، آموزش‌های بیشتری با داده‌های خاص شرکت ترکیب می‌شود تا داده‌های عمومی که در مرحله اول آموزش به کار رفته بودند، تکمیل شوند.

۷. پیاده‌سازی و راه‌اندازی مدل در محیط واقعی

بعد از بهینه‌سازی، مدل شما آماده است تا داده‌های جدید را پردازش کرده و نتایج دقیق‌تری ارائه دهد. در این مرحله، عملکرد مدل با استفاده از داده‌های جدید و شاخص‌های کلیدی مثل دقت، صحت پیش‌بینی‌ها و توانایی مدل در فراخوانی داده‌ها ارزیابی می‌شود تا اطمینان حاصل کنید، مدل می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق و مفید ارائه دهد.

همچنین، تاثیر پیش‌بینی‌های مدل بر شاخص‌های مهم کسب‌وکار مثل نرخ تبدیل، شناسایی فرصت‌های بهینه و ارزش طول عمر مشتری بررسی می‌شود. با بررسی منظم و نظارت بر عملکرد مدل، می‌توان مشکلات احتمالی را پس از راه‌اندازی شناسایی کرده و از عملکرد موثر آن اطمینان حاصل کرد.

حالا بیایید به سراغ انواع یادگیری ماشین برویم و با ویژگی‌های‌شان آشنا شویم. 

انواع ماشین لرنینگ؛ از نظارت‌شده تا تقویتی

یادگیری ماشین چهار روش اصلی دارد که هرکدام ویژگی‌ها و محدودیت‌های خاص خود را دارند. بنابراین با توجه به ویژگی‌های هر مسئله باید مناسب‌ترین روش را انتخاب کنید. 

در ادامه، انواع ماشین لرنینگ را بیشتر بررسی می‌کنیم:

۱. یادگیری ماشین با نظارت (Supervised Learning)

یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) یکی از پرکاربردترین انواع یادگیری ماشین است. در این روش، داده‌هایی که به الگوریتم داده می‌شود، برچسب‌گذاری شده‌اند؛ یعنی مشخص است که هر داده درست یا غلط است و الگوریتم جواب درست را می‌داند. این شبیه به زمانی است که به یک کودک کتابی با عکس‌های میوه نشان دهید و بگویید هر عکس مربوط به کدام میوه است.

به‌طورکلی، در یادگیری نظارت‌شده داده‌ها شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مورد نظر (برچسب‌ها) هستند و هدف مدل، یادگیری الگوهای موجود در داده‌ها برای پیش‌بینی خروجی‌های جدید است.

بنابراین، الگوریتم هم با این داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بیند و یاد می‌گیرد چگونه به درستی پیش‌بینی کند. 

برای مثال، در فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم، مدل با داده‌هایی که ایمیل‌ها را به‌ عنوان اسپم یا غیر اسپم برچسب زده‌اند، آموزش می‌بیند. بعد از آموزش، می‌تواند با الگوهایی که یاد گرفته است، ایمیل‌های جدید را تحلیل کرده و تشخیص دهد که آیا اسپم هستند یا نه.

این روش نیاز به یک کارشناس انسانی دارد که داده‌ها را برچسب‌گذاری کند تا الگوریتم بتواند دقیق‌تر یاد بگیرد و پیش‌بینی کند.

در این روش، هدف این نیست که مدل را فقط با داده‌های بی‌عیب و نقص آموزش دهید. بلکه می‌خواهید شرایط واقعی را شبیه‌سازی کنید، جایی که برخی اسپم‌ها به‌سادگی شناسایی می‌شوند و برخی دیگر پیچیده‌تر هستند یا سخت‌تر تشخیص داده می‌شوند.

 اگر از داده‌های کاملاً بی‌نقص استفاده کنید، ممکن است مدل بیش‌برازش (Overfitting) شود و فقط توانایی تشخیص نمونه‌های مشابه و ساده را داشته باشد.

انواع روش‌های یادگیری نظارت‌شده

یادگیری نظارت شده دو نوع اصلی دارد که در بسیاری کاربردها استفاده می‌شوند: 

• طبقه‌بندی (Classification)
• رگرسیون (Regression)

بیایید ببینیم این دو روش چه ویژگی‌هایی دارند.

۱. طبقه‌بندی (Classification)

در این روش، مدل یاد می‌گیرد که داده‌ها را براساس ویژگی‌های خاص‌شان به گروه‌های مختلف تقسیم کند. برای مثال، اگر به مدل تصاویری از سگ و گربه بدهید، می‌تواند تصاویر را به‌ درستی در گروه سگ یا گربه قرار دهد.

برای طبقه‌بندی داده‌ها از الگوریتم‌های مختلفی مثل طبقه‌بندی خطی (Linear Classifiers)، ماشین‌ بردار پشتیبان (SVM)، درخت تصمیم (Decision Trees)، نزدیک‌ترین همسایه (k-NN) و جنگل تصادفی (Random Forest) استفاده می‌شود.

۲. رگرسیون (Regression)

رگرسیون برای درک رابطه بین متغیرهای وابسته و مستقل استفاده می‌شود. در مسائل رگرسیون، نتیجه معمولاً یک عدد پیوسته است و مدل‌ها تلاش می‌کنند این نتیجه را پیش‌بینی کنند. 

به عبارت دیگر، رگرسیون به دنبال پیدا کردن بهترین خط یا منحنی است که رابطه بین متغیرها را نشان دهد و به کمک آن بتوان مقادیر جدید را پیش‌بینی کرد. هدف اصلی در رگرسیون، یافتن بهترین خطی است که بیشترین تطابق را با داده‌ها داشته باشد.

رگرسیون مثل پیدا کردن بهترین خطی است که از بین چند نقطه عبور می‌کند. هر چه این خط به نقاط نزدیک‌تر باشد، پیش‌بینی مدل دقیق‌تر خواهد بود. 

برای مثال، اگر بخواهید پیش‌بینی کنید که قد افراد با افزایش سن چطور تغییر می‌کند، رگرسیون کمک می‌کند تا خطی رسم کنید که نشان دهد معمولاً با بالا رفتن سن، قد افراد هم بلندتر می‌شود.

وظایف رگرسیون شامل پیش‌بینی درآمد فروش یا برنامه‌ریزی مالی می‌شود. ۳ نمونه محبوب از الگوریتم‌های رگرسیون عبارت‌اند از:

•  رگرسیون خطی ( Linear Regression)
•  رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
•  رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)

۲. یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)

یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning) روشی است که مدل به‌طور خودکار و بدون نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده، الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را پیدا می‌کند. 

در این روش، مدل با داده‌های خام آموزش می‌بیند و خروجی مشخص و تعریف‌شده‌ای مثل تشخیص اینکه یک ایمیل اسپم است یا نه هم وجود ندارد.

یادگیری نظارت‌نشده داده‌ها را به گروه‌های مشابه دسته‌بندی می‌کند. این مدل‌ها بعد از آموزش، می‌توانند الگوهای تکراری را شناسایی کرده و داده‌های جدید را در گروه مناسب قرار دهند.

برای مثال در فروشگاه‌های آنلاین، این الگوریتم‌ها برای پیشنهاد محصولات مشابه به کاربران استفاده می‌شوند؛ مثل وقتی که می‌بینید «افرادی که این محصول را خریده‌اند، محصول مشابه دیگری هم خریداری کرده‌اند». همچنین، این الگوریتم‌ها در شناسایی فعالیت‌های مشکوک و تشخیص تقلب هم کاربرد دارند.

انواع روش‌های یادگیری نظارت‌نشده

یادگیری نظارت‌نشده برای تحلیل مسائل پیچیده و بدون برچسب طرفداران زیادی دارد. انواع اصلی این نوع یادگیری عبارت‌اند از:

۱. خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی روشی برای بررسی داده‌های خام و بدون برچسب است که آن‌ها را براساس شباهت‌ها یا تفاوت‌ها به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کند. این تکنیک در زمینه‌های مختلفی مثل تقسیم‌بندی مشتریان، شناسایی تقلب و تحلیل تصویر کاربرد دارد.

 الگوریتم‌های خوشه‌بندی با پیدا کردن الگوهای مشابه در داده‌های بدون دسته‌بندی، آن‌ها را به گروه‌های طبیعی تقسیم می‌کنند.

از جمله الگوریتم‌های معروف خوشه‌بندی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• الگوریتم خوشه‌بندی EM
• الگوریتم خوشه‌بندی DBSCAN
• الگوریتم خوشه‌بندی K-Means
• الگوریتم خوشه‌بندی Mean-Shift
• الگوریتم خوشه‌بندی فازی (Fuzzy)
• الگوریتم های خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical) 

۲. یادگیری قوانین انجمنی (Association Rule Learning)

یادگیری قوانین انجمنی روشی است که برای پیدا کردن روابط بین داده‌ها در مجموعه‌های بزرگ استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت به دنبال یافتن ارتباطات مکرر «اگر-پس» (if-then) هستند که به آن‌ها قوانین می‌گویند تا همبستگی‌ها و ارتباطات مختلف بین داده‌ها را شناسایی کنند.

برای مثال، این روش با تحلیل خریدهای مشتریان، الگوهایی را که بین محصولات وجود دارد شناسایی می‌کند. در واقع، یادگیری قوانین انجمنی به فروشگاه‌ها کمک می‌کند بفهمند چه محصولاتی با هم خریداری می‌شوند و آن‌ها را به مشتریان پیشنهاد دهند.

 این اطلاعات می‌تواند به ایجاد فرصت‌های فروش بیشتر کمک کند. ممکن است این پیشنهادات را در بخش‌هایی مثل «محصولات پیشنهادی» یا «مشتریان این محصول را هم پسندیدند» در سایت‌های خرید آنلاین دیده باشید. از الگوریتم‌های یادگیری قوانین انجمنی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: 

• الگوریتم Eclat
• الگوریتم Apriori
• الگوریتم FP-Growth

۳. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)

کاهش ابعاد روشی برای ساده‌سازی داده‌های پیچیده است. با این روش، تعداد ویژگی‌های غیرضروری در داده‌ها کم می‌شود تا تجزیه‌وتحلیل و یادگیری از روی آن‌ها راحت‌تر شود. این کار بدون از دست رفتن اطلاعات مهم انجام می‌شود.

در این روش، ویژگی‌های مهم حفظ و ویژگی‌های اضافی یا تکراری حذف می‌شوند. روش‌هایی مثل تجزیه مولفه‌های اصلی (PCA) و تجزیه مقدار منفرد (SVD) از جمله روش‌های پرکاربرد در این زمینه هستند.

۳. یادگیری ماشین نیمه نظارت‌شده (Semi-supervised Learning)

یادگیری نیمه‌ نظارت‌شده (Semi-supervised Learning) روشی برای حل مشکل کمبود داده‌های برچسب‌دار هنگام آموزش مدل‌ها است. در برخی مسئله‌ها ممکن است داده‌های زیادی وجود داشته باشد، ولی وقت یا هزینه کافی برای برچسب‌گذاری همه‌ آن‌ها نداشته باشید. 

در این روش، با ترکیب تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده می‌توانید مدل را بدون نیاز به برچسب‌گذاری تمام داده‌ها آموزش دهید.

 ابتدا مدل با داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند تا نتایج اولیه به دست آید و الگوریتم راهنمایی‌های لازم را پیدا کند. سپس، وقتی آموزش داده‌های برچسب‌دار تمام می‌شود، مدل داده‌های بدون‌ برچسب را بررسی کرده و با استفاده از تجربه‌های خود، نمونه‌هایی پیدا می‌کند که بتواند برای‌شان برچسب بگذارد. 

اگر مدل به درستی برچسبی که برای یک نمونه تعیین کرده اطمینان داشته باشد، آن نمونه به مجموعه داده‌های برچسب‌دار اضافه می‌شود. سپس مدل با این مجموعه بزرگ‌تر دوباره آموزش داده می‌شود. با تکرار این فرایند، نمونه‌های بیشتری با برچسب‌های پیش‌بینی‌شده یا «شبه‌برچسب‌ها» (Pseudo-Labels) به داده‌ها اضافه می‌شوند و دقت مدل به مرور بهتر می‌شود.

درک مفهوم یادگیری نیمه نظارت‌شده با یک مثال

بیایید این موضوع را با یک مثال ساده توضیح دهیم. فرض کنید می‌خواهید مدلی برای شناسایی سه نوع میوه (موز، پرتقال و سیب) بسازید. در این مثال، تعداد کمی تصویر برچسب‌دار از موز و پرتقال دارید، ولی تصاویر زیادی از سه نوع میوه بدون برچسب موجود است. 

مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار، الگوهای موز و پرتقال را یاد می‌گیرد. سپس، با کمک داده‌های بدون برچسب، ویژگی‌های مشترک بین سیب و دیگر میوه‌ها را شناسایی کرده و در نتیجه دقت شناسایی سیب را بهبود می‌دهد.

این روش به مدل کمک می‌کند تا از داده‌های بدون برچسب استفاده کرده و عملکرد خود را بهبود دهد، بدون اینکه نیاز به برچسب‌گذاری دستی تمام داده‌ها باشد.

انواع روش‌های یادگیری نیمه‌ نظارت‌شده

یادگیری نیمه‌نظارتی روشی ترکیبی است که از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌کند. این روش زمانی مفید است که برچسب‌گذاری داده‌ها پرهزینه یا زمان‌بر باشد. یادگیری نیمه نظارت‌شده هم انواع مختلفی دارد، مثل:

۱. خودآموزی (Self-training)

در این روش، ابتدا یک مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار موجود آموزش داده می‌شود. سپس برای پیش‌بینی برچسب‌های داده‌های بدون برچسب استفاده می‌شود. 

داده‌هایی که مدل با دقت بالا پیش‌بینی می‌کند، به داده‌های برچسب‌دار اضافه شده و مدل دوباره با این داده‌ها آموزش می‌بیند. این روند به‌طور مکرر تکرار می‌شود.

خودآموزی روشی است که به جای قطعیت، بر احتمالات تکیه می‌کند. به جای اینکه یک جواب قطعی مثل «سگ» بدهد، ممکن است بگوید «احتمال سگ بودن ۸۵ درصد و گربه بودن ۱۵درصد است».

 الگوریتم‌های خودآموز با استفاده از پیش‌بینی‌های احتمالی، فقط پیش‌بینی‌هایی را قبول می‌کنند که اطمینان بالایی داشته باشند. این فرایند شبیه به کاهش بی‌نظمی است و می‌تواند بارها تکرار شود تا بهترین نتیجه یا تعداد دلخواه نمونه به دست آید.

۲. آموزش مشترک (Co-training)

در این روش، دو مدل مستقل از هم هر کدام روی ویژگی‌های خاصی از داده‌ها تمرکز می‌کنند. وقتی هر مدل داده‌های بدون برچسبی را که به یک کلاس خاص با اطمینان بالا نسبت می‌دهد شناسایی می‌کند، آن‌ها را به مدل دیگر می‌فرستد تا به‌عنوان اطلاعات جدید برای یادگیری استفاده کند.

 مدل‌ها به‌طور مرتب پیش‌بینی‌های خود را با هم به اشتراک می‌گذارند و این تبادل دانش به بهبود عملکرد کلی سیستم کمک می‌کند.

در روش‌های هم‌آموزی، مفهوم خودآموزی با آموزش گروهی از یادگیرندگان تحت نظارت برای برچسب‌گذاری اولیه داده‌ها گسترش پیدا می‌کند.

تنوع در این روش‌ها برای کاهش تاثیر پیش‌بینی‌های ضعیف اولیه است. بنابراین، مهم است که پیش‌بینی‌های هر یادگیرنده پایه با هم تفاوت داشته باشد.

 یکی از روش‌های رایج استفاده از الگوریتم‌های مختلف برای هر طبقه‌بندی است. روش دیگر این است که هر طبقه‌بندی روی بخش‌های مختلف داده‌ها تمرکز کند؛ برای مثال، در داده‌های ویدیویی، یک یادگیرنده روی داده‌های تصویری و دیگری روی داده‌های صوتی کار می‌کند.

۳. یادگیری نیمه‌ نظارت‌شده مبتنی بر گراف

راه دیگری که برای برچسب‌گذاری داده‌های بدون برچسب وجود دارد، استفاده از ساختار گراف است. گراف مجموعه‌ای از گره‌ها (که در نظریه گراف به آن‌ها «رئوس» گفته می‌شود) است که از طریق یال‌ها به هم متصل شده‌اند. برای مثال، شهرها در یک نقشه به عنوان رئوس و بزرگراه‌هایی که آن‌ها را به هم وصل می‌کنند، یال‌ها هستند.

با قرار دادن داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب روی یک گراف می‌توانید با شمارش مسیرهای بین گره‌های بدون برچسب و برچسب‌دار، برچسب‌ها را به داده‌های بدون برچسب منتقل کنید.

فرض کنید تصاویری از گیاهان مختلف مثل سرخس و گل رز دارید که به‌صورت گراف نمایش داده شده‌اند و برخی از این تصاویر برچسب ندارند.

 حالا اگر بخواهید یکی از این تصاویر بدون برچسب را شناسایی کنید، می‌توانید تعداد مسیرهایی که به تصاویر گل رز می‌رسند را با تعداد مسیرهایی که به تصاویر سرخس می‌روند مقایسه کنید. 

اگر مسیرهای بیشتری به گل رز ختم شوند، آن تصویر را گل رز انتخاب و درغیراین‌صورت، آن را سرخس دسته‌بندی می‌کنید. این روش، یک جایگزین قدرتمند برای تولید برچسب‌های الگوریتمی برای داده‌های بدون برچسب است.

۴. یادگیری ماشین تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) مثل یادگیری نظارت‌نشده از داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کند. با این حال، تفاوت اصلی در این است که یادگیری تقویتی به‌جای جست‌وجو برای شناسایی الگوها، الگوریتم را به سمت یک هدف خاص هدایت می‌کند.

در این روش، الگوریتم با انجام کارهای مختلف و دریافت بازخورد، بهترین راه برای رسیدن به هدف را یاد می‌گیرد. این بازخورد می‌تواند مثبت (پاداش)، منفی (جریمه) یا خنثی باشد.

به‌طورکلی، در یادگیری تقویتی، یک عامل (Agent) با آزمون و خطا و دریافت بازخورد مثبت یا منفی، یاد می‌گیرد تا بهترین تصمیم‌ها را بگیرد.

نکته مهم این است که در یادگیری تقویتی، الگوریتم به هدف بلندمدت نگاه می‌کند. حتی اگر یک عمل در کوتاه‌مدت به ضرر سیستم باشد، ولی در بلندمدت به رسیدن به هدف کمک کند، الگوریتم آن را انتخاب می‌کند. 

فرض کنید هدف شما آموزش سگ برای نشستن به‌هنگام شنیدن فرمان «بنشین» است. در این فرایند، سگ با دریافت پاداش (مثل خوراکی یا نوازش) پس از انجام صحیح دستور، تشویق می‌شود. این پاداش‌ها به تقویت رفتار مطلوب کمک کرده و احتمال تکرار آن را افزایش می‌دهند.

یادگیری تقویتی به دلیل اینکه می‌تواند ریسک‌ها را براساس هدف کلی ارزیابی کند، به مدیریت مسائل پیچیده و پویا کمک می‌کند. 

برای مثال، در شطرنج هدف نهایی پیروزی است و این نوع یادگیری به سیستم کمک می‌کند که حتی اگر مجبور شود برخی مهره‌ها را فدای هدف کند، در نهایت به پیروزی برسد. این الگوریتم‌ها با در نظر گرفتن کل بازی، تصمیمات بلندمدت‌تری می‌گیرند. 

بر خلاف یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده، یادگیری تقویتی برای مسائلی مناسب است که داده‌ها به صورت دنباله‌ای هستند و تصمیمات هر مرحله می‌تواند بر نتایج آینده تاثیر بگذارد. نمونه‌های معمول این نوع یادگیری شامل بازی، رباتیک و مدیریت منابع است.

انواع روش‌های یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی شبیه به آموزش یک کودک است که از طریق تکرار، تمرین و دریافت بازخورد، به‌تدریج یاد می‌گیرد تا کاری را به‌درستی انجام دهد. این روش انواع مختلفی دارد، مثل:

۱. یادگیری مدل‌محور (Model-based Learning)

یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل وقتی استفاده می‌شود که محیط‌ها مشخص و ثابت باشند و آزمایش در دنیای واقعی سخت باشد. در این روش، عامل ابتدا یک مدل از محیط می‌سازد. مراحل ساخت مدل به این شکل است:

• عامل اقداماتی در محیط انجام می‌دهد و وضعیت جدید و پاداش آن را یادداشت می‌کند.
•  ارتباط بین تغییرات وضعیت و اقدام‌ها با پاداش‌ها برقرار می‌شود. 

بعد از ساخت مدل، عامل اقداماتی را شبیه‌سازی می‌کند که بیشترین پاداش را به همراه دارد. سپس، به هر اقدام یک ارزش اختصاص می‌دهد. به این ترتیب، عامل استراتژی‌هایی برای رسیدن به هدف نهایی خود ایجاد می‌کند.

تصور کنید رباتی در محیطی ناشناخته رها شده و باید راهی برای رسیدن به هدف نهایی خود، یعنی پرچم پیدا کند. این ربات با کمک یادگیری مدل‌محور سعی می‌کند نقشه کاملی از محیط اطراف خود بسازد.

در ابتدا، ربات چندین مسیر را به‌طور تصادفی آزمایش می‌کند.(سمت چپ تصویر). سپس، با استفاده از اطلاعات جمع‌آوری شده در این مسیرها، یک مدل ذهنی از محیط می‌سازد و بهترین مسیر را برای رسیدن به هدف انتخاب می‌کند (قسمت وسط). در نهایت، با کمک این مدل، ربات در هر مرحله تصمیم می‌گیرد که قدم بعدی‌ خود را به کدام سمت بردارد (سمت راست).

۲. یادگیری بدون مدل (Model-free Learning)

یادگیری تقویتی بدون مدل بهترین روش برای استفاده در زمانی است که محیط پیچیده و بزرگ باشد و نتوان آن را به‌راحتی توضیح داد. این روش برای مواقعی مناسب است که محیط ناشناخته و در حال تغییر است و آزمایش‌ها مشکلی ایجاد نمی‌کنند.

در این روش، عامل نیازی به ساختن مدل داخلی از محیط ندارد. بلکه از روش آزمایش و خطا استفاده می‌کند و با ارزیابی وضعیت‌ها و اقدام‌ها، یک سیاست جدید می‌سازد.

انواع روش‌های یادگیری تقویتی

یادگیری ماشین روش‌های مختلفی برای حل مسئله‌ها دارد که از جمله آن‌ها عبارت‌اند از:

• یادگیری کیو (Q-Learning)
• تکرار ارزش (Value Iteration)
• تکرار سیاست (Policy Iteration)
• معادله بلمن (Bellman Equation)
• فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming)

اگر به دنبال آشنایی با پرکاربردترین و محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستید، مطالعه مقاله «بهترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین» را از دست ندهید.

مزایا و معایب ماشین لرنینگ چیست؟

یادگیری ماشین زندگی روزمره‌ ما را متحول کرده است؛ از تشخیص بیماری‌هایی مثل سرطان با استفاده از تصویربرداری پزشکی تا شناسایی تقلب در تراکنش‌های مالی و حتی یادگیری زبان‌های جدید، این فناوری مزایای زیادی در بسیاری از حوزه‌ها به‌ارمغان می‌آورد. ولی مثل هر فناوری دیگری، چالش‌هایی هم دارد. بیایید به مزایا و معایب مهم یادگیری ماشین نگاهی بیندازیم:

مزایای ماشین لرنینگ	معایب ماشین لرنینگ
بسیاری از کارهای تکراری و زمان‌بر با استفاده از یادگیری ماشین خودکار می‌شوند، این کار به افزایش کارایی کارکنان کمک کرده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد	خودکار شدن برخی شغل‌ها ممکن است باعث اخراج کارکنان و نیاز به تغییر شغل یا بیکاری طولانی‌مدت آن‌ها شود
مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند وظایف خاص را با دقت و کارایی بالا انجام دهند و اطمینان حاصل کنند که کارها به‌طور صحیح و به‌موقع انجام می‌شود	مدل‌ها ممکن است جنبه‌های انسانی کار مثل همدلی یا درک شرایط خاص را نادیده بگیرند
یادگیری ماشین می‌تواند الگوها و روندهای مهم در داده‌های حجیم را سریع‌تر شناسایی کند و به کسب‌وکارها کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند	مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است به دلیل داده‌های نادرست یا جانبدارانه‌ای که براساس آن‌ها آموزش دیده‌اند، دچار سوگیری شوند

حالا که با مزایا و معایب ML آشنا شدید، بیایید ببینیم این فناوری با چه چالش‌هایی روبه‌رو است.

چالش‌های ماشین لرنینگ چیست؟

موفقیت پروژه‌های یادگیری ماشین به شدت به زیرساخت‌های مناسب و منابع کافی بستگی دارد. به همین دلیل، برنامه‌ریزی و آماده‌سازی دقیق قبل از شروع پروژه بسیار مهم است. از جمله چالش‌های استفاده از ML عبارت‌اند از:

۱. اهمیت کیفیت داده‌ها در ماشین لرنینگ

«هر چیزی که وارد کنید، همان را دریافت خواهید کرد» (Garbage In, Garbage Out) درباره یادگیری ماشین هم صدق می‌کند.

کیفیت داده‌ها در هر دو مرحله تست و آموزش بسیار مهم هستند. داده‌های با کیفیت بالا باعث دستیابی به نتایج دقیق‌تر و سریع‌تر می‌شوند. این داده‌ها باید برای مراحل مختلف آماده و یکپارچه شوند. استفاده از داده‌های بی‌کیفیت می‌تواند تاثیر زیادی بر نتایج نهایی مدل‌ها داشته و باعث ایجاد پاسخ‌های نادرست و گمراه‌کننده شود.

 مفهوم «کیفیت داده» ممکن است در هر پروژه متفاوت باشد، به‌طورکلی داده‌های باکیفیت باید نمایانگر دنیای واقعی‌ای باشند که مدل با آن مواجه می‌شود. 

هرچه داده‌های آموزشی بیشتر شبیه به شرایط واقعی باشند، مدل قدرت تعمیم‌پذیری بهتری خواهد داشت. جمع‌آوری، پاکسازی و برچسب‌گذاری داده‌های باکیفیت می‌تواند زمان‌بر و چالش‌برانگیز باشد، به ویژه اگر بخواهید این کار را به‌صورت دستی انجام دهید.

۲. چالش‌های سوگیری در مدل‌های ML

داده‌ها ممکن است بدون نویز باشند، ولی این به این معنی نیست که بدون سوگیری هم هستند. سوگیری داده‌ها خطاهای سیستماتیکی است که در داده‌های آموزشی وجود دارند و می‌توانند باعث نتایج ناعادلانه یا نادرست در مدل‌ها شوند. این سوگیری‌ها ممکن است به دلیل انتخاب اشتباه داده‌ها، جمع‌آوری نادرست یا ناقص اطلاعات یا پیش‌پردازش نامناسب داده‌ها به وجود بیایند.

۳. امنیت داده‌ها در یادگیری ماشین

امنیت داده‌ها به محافظت از داده‌های حساس در مراحل مختلف مثل جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل مربوط می‌شود. این شامل جلوگیری از دسترسی غیرمجاز، حملات سایبری و نشت اطلاعات است. با توجه به کاربرد گسترده یادگیری ماشین در صنایع مختلف، اطمینان از امنیت داده‌ها برای حفظ حریم خصوصی و پیشگیری از سواستفاده‌های احتمالی بسیار مهم است.

۴. حریم خصوصی داده‌ها در عصر یادگیری ماشین

حفظ محرمانگی داده‌های حساس همیشه چالشی بزرگ است. ناشناس‌سازی داده‌ها به عنوان یک روش جدید در این زمینه مطرح شده است، ولی نمی‌توان به عنوان راه‌حلی قطعی به آن تکیه کرد. 

برای مثال، شرکتی که می‌خواهد دیدگاه‌های عمیقی درباره رفتار مصرف‌کنندگان به مشتریان تجاری خود بدهد، با مشکل حفظ حریم خصوصی این داده‌ها روبه‌رو است. این اطلاعات باید نه تنها از نظر قانونی، بلکه در برابر تهدیدات جدیدی مثل حملات یادگیری ماشینی هم محافظت شوند.

همه چیز درباره ماشین لرنینگ چیست به زبان ساده توضیح دادیم، حالا بیایید به کاربردهای یادگیری ماشین بپردازیم، جایی که دنیای واقعی از امکانات این فناوری بهره‌مند می‌شود.

کاربردهای ماشین لرنینگ چیست؟

یادگیری ماشین یکی از رایج‌ترین نوع فناوری‌های هوش مصنوعی است که این روزها در سراسر دنیا استفاده می‌شود. چند مثال معروف از یادگیری ماشین که ممکن است در زندگی روزمره‌تان با آن‌ها روبه‌رو شده باشید عبارت‌اند از:

• خدمات شناسایی تقلب بانک‌ها که به‌طور خودکار تراکنش‌های مشکوک را پیدا می‌کنند.
• نرم‌افزارهای تشخیص صدا که به شما اجازه می‌دهند یادداشت‌های صوتی را به متن تبدیل کنید.
• خودروهای خودران و ویژگی‌های کمک‌راننده مثل تشخیص نقاط کور و توقف خودکار که ایمنی خودرو را افزایش می‌دهند.
• سیستم‌های توصیه‌گری که محصولات، آهنگ‌ها یا فیلم و سریال‌ها را به شما پیشنهاد می‌کنند، مثل آمازون، اسپاتیفای یا نتفلیکس.

دستیارهای صوتی

دستیارهای صوتی مثل سیری، الکسا و گوگل اسیستنت از یادگیری ماشین برای فهمیدن دستورات صوتی شما و دادن پاسخ‌های مرتبط استفاده می‌کنند. این دستیارها همیشه از تعاملات شما یاد می‌گیرند تا بهتر عمل کنند.

شبکه‌های اجتماعی

پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی از یادگیری ماشین برای کارهای مختلف از جمله شخصی‌سازی فید شما و فیلتر کردن محتوای نامناسب استفاده می‌کنند.

به‌طورکلی، یادگیری ماشین، رگ و ریشه زندگی مدرن ما شده است. بسیاری از اوقات ممکن است متوجه نشوید که از نتایج الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنید. از توصیه‌های خرید آنلاین گرفته تا پیش‌بینی آب‌وهوا و تشخیص تقلب، این فناوری در همه جنبه‌های زندگی‌مان نفوذ کرده است.

چطور یادگیری ماشین را شروع کنیم؟

برای یادگیری ماشین لرنینگ ابتدا باید مفاهیم هوش مصنوعی را درک کنید. نقشه راه آموزش یادگیری ماشین می‌تواند شامل مراحل زیر باشد:

• با مطالعه منابع معتبر با اصول و مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین آشنا شوید.
• با یادگیری و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف، دانش خود را در این زمینه زیاد کنید.
• با شرکت در دوره‌های آموزشی معتبر، دانش خود را به‌روز کرده و با مباحث پیشرفته‌تر آشنا شوید.
• یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی مثل پایتون و تسلط بر کتابخانه‌های مرتبط یکی از مهم‌ترین موارد برای فعالیت در حوزه ماشین لرنینگ است.
• درک مفاهیم جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال و آمار به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بهتر درک کنید.
• با انجام پروژه‌های مختلف، مهارت‌های خود را تقویت کنید و با چالش‌های واقعی روبه‌رو شوید.
• با ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین مثل Scikit-learn ،TensorFlow و PyTorch آشنا شوید.
• برای کارآموزی در شرکت‌های فعال در این حوزه درخواست دهید و تجربه عملی کسب کنید.
• با تقویت مهارت‌ها و تجربیات خود به دنبال فرصت‌های شغلی در زمینه یادگیری ماشین باشید.

همچنین، شما می‌توانید با شرکت در دوره آموزشی هوش مصنوعی از ابتدا یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را کامل و ساده و گام‌به‌گام یاد بگیرید.

برخی ابزارهای مهم که بهتر است برای کار با ML/AI یاد بگیرید، عبارت‌اند از:

• BigML
• KNIME
• Scikit-learn
• Accord.NET
• TensorFlow
• Auto-WEKA
• Google Cloud AutoML
• Azure Machine Learning Studio
• Amazon Machine Learning (AML)

بسیاری از این ابزارها همراه با فریم‌ورک‌های پیشرفته برای تحلیل پیش‌بینی و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای ساخت و توسعه عرضه می‌شوند. استفاده از این ابزارها و محیط‌های مختلف به شما کمک می‌کند تا روش‌های بهینه‌سازی مناسب برای کاربردهای خاص را بهتر درک کنید.

حقوق متخصص یادگیری ماشین چقدر است؟

با توجه به افزایش تقاضا برای متخصصان یادگیری ماشین و کمبود نیروی کار ماهر در این زمینه، حقوق و مزایای این مشاغل به‌طور چشمگیری رو به افزایش است. شغل‌هایی مثل دانشمند داده، مهندس هوش مصنوعی و مهندس یادگیری ماشین در صدر فهرست پردرآمدترین مشاغل صنعت فناوری قرار دارند. طبق آمار پلتفرم‌هایی مثل Glassdoor، این حرفه‌ها به دلیل مزایای مالی بالا به یکی از جذاب‌ترین مشاغل در دنیای فناوری تبدیل شده‌اند.

حقوق برخی از عناوین رایج در این حوزه براساس اطلاعات گلس‌دور به شرح زیر است:

• دانشمند داده: ۱۳۲ هزار دلار تا ۱۹۰ هزار دلار
• مهندس یادگیری ماشین: ۱۲۶ هزار دلار تا ۱۸۷ هزار دلار
• مهندس هوش مصنوعی: ۱۲۵ هزار دلار تا ۱۹۴ هزار دلار
• دانشمند تحقیقاتی: ۱۱۶ هزار دلار تا ۱۷۶ هزار دلار

حقوق متخصص یادگیری ماشین در ایران هم بسته به تجربه، مهارت‌ها و محل کار متفاوت است. افراد تازه‌کار معمولاً ماهیانه ۲۰ تا ۳۵ میلیون تومان درآمد دارند. با کسب تجربه و مهارت بیشتر، این مبلغ به ۴۰ تا ۶۰ میلیون تومان می‌رسد. برای سطوح بالاتر مثل مدیران و مشاوران، درآمد ماهانه می‌تواند بالای ۸۰ میلیون تومان باشد.

اگر به مدیریت محصول هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید، می‌توانید در دوره آموزشی هوش مصنوعی و مهندسی داده شرکت کنید و از پایه تا سطح حرفه‌ای این مهارت را یاد بگیرید و سریع وارد بازار کار شوید.

ماشین‌ها با یادگیری ماشین، هوشمندتر از همیشه می‌شوند

یادگیری ماشین به کامپیوترها کمک می‌کند بدون نیاز به برنامه‌نویسی پیچیده از داده‌ها یاد بگیرند و کارهایی انجام دهند که قبلاً فقط انسان‌ها می‌توانستند. با استفاده از ML کامپیوترها می‌توانند به‌صورت هوشمند تصمیم بگیرند، مسائل پیچیده را حل کرده و رفتار انسان را شبیه‌سازی کنند.

در این مطلب همه چیز درباره ماشین لرنینگ چیست را بررسی کردیم. به نظر شما این فناوری می‌تواند با هوشمندسازی بسیاری از فرایندها باعث حذف شغل و بیکاری افراد شود؟ نظرات‌تان را می‌توانید در بخش دیدگاه‌ها برای ما بفرستید.

پاسخ به سوالات رایج شما درباره یادگیری ماشین؛ حتماً بخوانید

ممکن است سوالات زیادی در زمینه یادگیری ماشین برایتان پیش آمده باشد؛ در ادامه به رایج‌ترین سوالات ماشین لرنینگ پاسخ می‌دهیم: