یادگیری ماشین به زبان ساده، هر آنچه که باید بدانید!

در دنیای دیجیتال فعلی که با سرعت بسیار زیادی در حال پیشرفت است و داده به عنوان ارزشی برای نوآوری شناخته شده است، یادگیری ماشین به عنوان قدرتی پشت مانده از پیشرفت‌های بی‌سابقه ظاهر شده است. از خودروهای خودران تا پیشنهادهای شخصی سفارشی، یادگیری ماشین در تمام جنبه‌های زندگی ما حضور دارد و صنایع را شکل می‌دهد و نحوه تعامل ما با فناوری را تغییر می‌دهد. . اگر شما به‌دنبال فهم بهتر این حوزه شگفت‌انگیز و توانمندی آن برای انقلابی کردن آینده هستید، به مقاله مناسبی رسیده‌اید.

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است که از تکنیک‌های آماری استفاده می‌کند تا امکان یادگیری و تصمیم‌گیری توسط رایانه‌ها را بدون برنامه‌نویسی صریح فراهم کند. این مفهوم بر این اصل استوار است که کامپیوترها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمک اندکی از انسان‌ها تصمیم‌گیری کنند.
ML زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و مجموعه مطالعاتی است که به ماشین‌ها قابلیت یادگیری و توسعه برنامه‌های خود را به‌صورت شبیه به انسان می‌دهد. این کار با حداقل مداخله انسان، به‌عبارت دیگر بدون برنامه‌نویسی صریح انجام می‌شود. فرآیند یادگیری به صورت خودکار انجام می‌شود و بر اساس تجارب ماشین‌ها در طی فرآیند بهبود می‌یابد.
داده‌های با کیفیت خوب به ماشین‌ها تزریق می‌شود و الگوریتم‌های مختلف برای ساختن مدل‌های یادگیری ماشین به منظور آموزش ماشین‌ها به این داده‌ها استفاده می‌شود. انتخاب الگوریتم بستگی به نوع داده‌های در دسترس و نوع فعالیتی که باید به صورت خودکار انجام شود دارد.
اکنون ممکن است سوال کنید که چه تفاوتی با برنامه‌نویسی سنتی دارد؟ خوب، ما داده ورودی و برنامه‌ای که به خوبی نوشته و تست شده است را به ماشین می‌دهیم تا خروجی را تولید کند. اما در مورد ماشین لرنینگ، داده‌های ورودی به همراه خروجی در مرحله یادگیری به ماشین تزریق می‌شود و ماشین به‌صورت خودکار یک برنامه برای خودش ایجاد می‌کند.
برای درک بهتر این موضوع، تصویر زیر را ببینید:

انواع مدل های یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ به‌طور کلی به 4 دسته اصلی تقسیم می‌شود: یادگیری تحت نظارت، نیمه نظارت، بدون نظارت و تقویتی.

یادگیری ماشین نظارتی (Supervised Learning)

در یادگیری نظارت‌شده، ماشین به کمک مثال‌ها آموزش داده می‌شود. اپراتور الگوریتم یادگیری ماشینی را با مجموعه داده شناخته شده و معتبر که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مورد نظر است، تامین می‌کند و الگوریتم باید روشی برای تعیین چگونگی رسیدن به آن ورودی‌ها و خروجی‌ها پیدا کند. در حالی که اپراتور پاسخ‌های صحیح مسئله را می‌داند، الگوریتم الگوهایی را در داده‌ها شناسایی می‌کند، از مشاهدات یاد می‌گیرد و پیش‌بینی‌ها انجام می‌دهد. الگوریتم پیش‌بینی‌ها را انجام می‌دهد و توسط اپراتور اصلاح می‌شود و این فرآیند تا زمانی ادامه می‌یابد که الگوریتم به سطح بالایی از دقت/عملکرد برسد.
زیرمجموعه‌های یادگیری نظارت‌شده عبارتند از: طبقه‌بندی، رگرسیون و پیش‌بینی.

یادگیری نیمه نظارتی (Semi-supervised Learning)

در یادگیری نیمه‌نظارتی، معمولا دسته‌ای از داده‌ها دارای برچسب (مثلاً توصیف‌های صحیح) هستند و دسته‌ای دیگر از داده‌ها بدون برچسب است. الگوریتم یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های دارای برچسب به عنوان مثال و نمونه‌های آموزشی استفاده می‌کند تا بتواند الگوها و قوانینی برای برچسب‌گذاری داده‌های بدون برچسب بیابد.
این نوع یادگیری ممکن است در مواردی کاربرد داشته باشد که برنامه‌ریزی کامل برچسب‌گذاری برای تمام داده‌ها زمان‌بر یا هزینه‌بر باشد، ولی اطلاعات دارای برچسب برای تعداد محدودی از نمونه‌ها در دسترس باشد.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در اینجا، الگوریتم ماشین لرنینگ به مطالعه داده‌ها برای شناسایی الگوها می‌پردازد. هیچ کلید پاسخ یا اپراتور انسانی برای ارائه دستورالعمل وجود ندارد. به‌جای آن، ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های موجود، ارتباطات و روابط را تعیین می‌کند. در یک فرآیند یادگیری بدون نظارت، الگوریتم ML مجموعه‌های بزرگ داده را تفسیر می‌کند و به آنها پاسخ می‌دهد. الگوریتم سعی می‌کند داده‌ها را به نحوی سازماندهی کند تا ساختار آن‌ها را توصیف کند. این می‌تواند به معنای گروه‌بندی داده‌ها به خوشه‌ها یا ترتیب‌دهی آن‌ها به یک شکلی که به‌نظر منظم‌تر بیاید باشد.
هرچقدر که بیشتر داده‌ها را ارزیابی می‌کند، توانایی این الگوریتم در تصمیم‌گیری درباره آن داده‌ها به تدریج بهبود می‌یابد و دقیق‌تر می‌شود.
در دسته‌بندی یادگیری بدون نظارت، دو زیرمجموعه وجود دارد: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد (Dimension reduction).

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

این نوع یادگیری بر روی فرآیندهای یادگیری منظم تمرکز دارد، جایی که الگوریتم ML به مجموعه‌ای از اقدامات، پارامترها و مقادیر پایانی می‌رسد. با تعریف قوانین، الگوریتم یادگیری ماشین سپس سعی می‌کند گزینه‌ها و امکانات مختلف را بررسی کند، هر نتیجه را نظارت کرده و ارزیابی کند تا تعیین کند کدام یک بهینه است.
یادگیری تقویتی به ماشین راه یادگیری را از طریق آزمون و خطا آموزش می‌دهد. از تجربیات گذشته یاد می‌گیرد و شروع به تطبیق رویکرد خود با واکنش به شرایط می‌کند تا بهترین نتیجه ممکن را بدست آورد.

چگونگی استفاده از یادگیری ماشین در کسب و کارها

با رشد چشم‌گیر علم داده، کسب‌وکارهای بیشتری به بهبود فرآیندهای بیزینس خود با بهره‌گیری از قدرت فناوری‌هایی مانند:

•    کلان داده (Big Data)
•    یادگیری ماشین (ML)
•    هوش مصنوعی (AI)

استفاده می‌کنند.
در میان اینها، ماشین لرنینگ فناوری‌ای است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا به‌طور مؤثر از داده‌های خام نکات مفیدی را استخراج کنند. ML – به‌طور خاص الگوریتم‌های یادگیری ماشین - می‌تواند برای یادگیری متوالی از مجموعه داده مشخص، درک الگوها، رفتارها و غیره با حداقل یا بدون برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار گیرد.
این ماهیت تکراری و همواره در حال تکامل فرآیند ML به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا اطمینان حاصل کنند که همیشه با نیازهای کسب‌وکار و مشتریان خود همگام هستند. علاوه بر این، امروزه با پیشرفت فناوری و ارائه پلتفرم‌های یادگیری ماشینی توسط ارائه دهندگان ابری، کسب و کارها می‌توانند به راحتی از این فناوری استفاده کنند یا آن را در فرآیندهای کسب‌وکار موجود خود ادغام کنند.

موارد کاربرد یادگیری ماشین

با توجه به درک اولیه‌ای که از یادگیری ماشینی داریم، بیایید در مورد مزایایی که برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها ارائه می‌دهد، بحث کنیم.

تجزیه و تحلیل رفتار کاربران

تجزیه و تحلیل رفتار کاربران یکی از متداول‌ترین موارد استفاده از ML، به‌ویژه در بخش خرده‌فروشی است.
تجربه خرده‌فروشی را تصور ‌کنید، بدون توجه به اینکه آنلاین یا حضوری باشد، کسب‌وکارها مقدار قابل توجهی از اطلاعات خرید مشتری را جمع‌آوری می‌کنند. اجرای این داده‌ها از طریق الگوریتم ماشین لرنینگ به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا عادات خرید مصرف‌کنندگان، روندهای بازار، محصولات محبوب و موارد مشابه را پیش‌بینی کنند. همچنین این امکان را به خرده‌فروشان می‌دهد تا تصمیمات کسب‌وکاری خود را براساس این اطلاعات پیش‌بینی شده بگیرند. به‌عنوان مثال، یادگیری ماشین به شرکت‌ها امکان می‌دهد:

•    تصمیمات دقیق در مدیریت موجودی را بگیرند،
•    سفارش‌دهی را بر اساس بازار و تقاضای مشتریان بهینه‌سازی کنند،
•    کارآمدی کلی فرآیندهای لجستیکی و عملیاتی را افزایش دهند،
•    با پلتفرم‌های بازاریابی یکپارچه شوند تا محصولات را به مشتریان خاصی تبلیغ کنند. 

در محیط آنلاین، ML می‌تواند:

•    عادات مرور کاربران را تجزیه و تحلیل کند
•    با دقت ترجیحات کاربران را پیش‌بینی کند
•    پیشنهادهای هدفمندی ارائه دهد.

بهبود اتوماسیون

اتوماسیون به طور قابل توجهی بر تمام بخش‌های کسب‌وکار تأثیر گذاشته است، وظایف خسته‌کننده و تکراری را بهینه‌سازی کرده و همزمان منابع و زمان را صرفه‌جویی می‌کند. تکامل بعدی اتوماسیون، ترکیب این تکنیک‌های اتوماسیون با یادگیری ماشین است تا فرآیندهای اتوماسیونی را ایجاد کند که به‌طور پیوسته در حال بهبود هستند.
در سطح تولید صنعتی، ML می‌تواند برای بهبود فرآیند تولید استفاده شود. این کار با ارزیابی مدل‌های فعلی تولید و درک تمام نقاط ضعف و مشکلات آنها قابل دستیابی است. به این ترتیب، کسب‌وکارها می‌توانند به‌سرعت هر مشکلی را رفع کرده و خط تولید را در وضعیت بهتری نگه دارند.
بدون شک، Machine Learning به‌فرآیند تولید محدود نمی‌شود. ترکیب یادگیری ماشین با هوش مصنوعی می‌تواند به‌عنوان مثال، ربات‌های خودکار هوشمند را ایجاد کند که به‌صورت مداوم در حال تکامل هستند. این ربات‌های خودکار به شرح زیر عمل می‌کنند:

•    عیب‌های تولید را به‌طور قابل ملاحظه‌ای کاهش می‌دهند.
•    کارایی و قابلیت مقیاس‌پذیری را افزایش می‌دهند.

اتوماسیون ML فراتر از کاربردهای صنعتی می‌رود و در سایر بخش‌هایی مانند کشاورزی، پژوهش علمی و غیره، نیز سود می‌رساند. در زمینه کشاورزی، ماشین لرنینگ می‌تواند در پیش‌بینی مواردی مانند میزان بارندگی، نیاز به آبیاری و مشکلات محصولات کمک کند و همچنین در فعالیت‌های کشاورزی خودکار مورد استفاده قرار گیرد. همچنین در تحقیقات علمی می‌توان از ML برای تجزیه و تحلیل داده‌های پژوهشی و پیش‌بینی مشاهده‌ها استفاده کرد.

بهبودهای امنیتی

با ورود فراوان فناوری‌های مبتنی بر وب، جهان به‌شدت به خدمات وب وابسته شده است. این موضوع منجر به ایجاد سبک زندگی متصل و راحت‌تر شده است. با این حال، همچنین برخی از ریسک‌هایی نیز با آن همراه هستند:

•    حملات فیشینگ (تلاش برای گرفتن اطلاعات حساس از کاربران با تقلید وب‌سایت‌ها و سرویس‌های قانونی)
•    سرقت هویت (استفاده از اطلاعات شخصی برای هدف‌گذاری یا جرم)
•    رنسومر ویروس (برنامه‌های مخرب که اطلاعات کاربر را رمزگذاری و از او پول می‌گیرند)
•    نفوذ به داده‌ها (نشت اطلاعات حساس کاربران)
•    مشکلات حریم خصوصی (نگرانی‌ها مرتبط با حفظ حریم خصوصی کاربران)
و غیره.
کسب‌وکارها از مکانیزم‌ها و روش‌های مختلفی برای جلوگیری و کنترل امنیت کاربران و کسب‌وکار استفاده می‌کنند. برخی از این روش‌ها شامل فایروال‌ها ((firewalls)، سیستم‌های پیشگیری از نفوذ، برنامه‌های مدیریت تهدید و سیاست‌های سختگیرانه برای ذخیره‌سازی داده‌ها می‌شوند. در شرکت‌های بزرگ، تیم‌های امنیتی اختصاصی به طور مداوم نظارت می‌کنند، به روزرسانی می‌کنند و آسیب‌پذیری‌های برنامه‌های آنلاین را رفع می‌کنند.
یادگیری ماشین می‌تواند در اینجا مفید باشد تا برخی از وظایف نظارتی و ارزیابی آسیب‌پذیری‌ها را به الگوریتم‌های خودکار منتقل کند و امنیت سازمان را تقویت کند.
به‌عنوان یک مثال، بیایید یک فیلتر اسپم ساده را در نظر بگیریم. کسب‌وکارها می‌توانند با گنجاندن یادگیری ماشین در فیلتر اسپم، به‌طور قابل توجهی جلوی ایمیل‌های اسپم یا خطرناکی که به ایمیل‌های کارمندان می‌رسد را بگیرند. هر چه بیشتر ایمیل‌ها به‌عنوان ورودی به الگوریتم داده شوند و در نظر گرفته شوند، الگوریتم ML به‌طور مداوم از تجربیات خود بهبود یافته و دقت تشخیص ایمیل‌های اسپم به شدت افزایش می‌یابد.

کدام زبان برای یادگیری ماشین بهتر است؟

بدون شک، زبان برنامه‌نویسی پایتون به‌دلیل مزایای متعددی که در بخش زیر ذکر شده است، بهترین زبان برای برنامه‌های یادگیری ماشین است. زبان‌های برنامه‌نویسی دیگری که ممکن است استفاده شوند عبارتند از: آر (R)، سی پلاس پلاس (C++)، جاوا اسکریپت (JavaScrip)، جاوا (Java)، سی‌شارپ (C#)، جولیا (Julia)، شل (Shell)، تایپ‌اسکریپت (TypeScript) و اسکالا (Scala).
پایتون به خاطر قابلیت خوانایی و پیچیدگی نسبتا پایین نسبت به زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر شهرت دارد. برنامه‌های یادگیری ماشین شامل مفاهیم پیچیده‌ای مانند حساب دیفرانسیل و جبرخطی هستند که پیاده‌سازی آنها نیاز به تلاش و زمان زیادی دارد. پایتون با امکانات سریع به پیاده‌سازی کمک می‌کند و به مهندسان یادگیری ماشین امکان اجرای سریع برای تأیید یک ایده را می‌دهد.
یکی دیگر از مزایای استفاده از پایتون وجود کتابخانه‌های پیش‌ساخته است. برای انواع مختلفی از برنامه‌ها، پکیج‌ها و کتابخانه‌های متعددی وجود دارند، که در زیر ذکر شده است:

•    Numpy، OpenCV و Scikit برای کار با تصاویر استفاده می‌شوند.
•    NLTK همراه با Numpy و Scikit نیز برای کار با متن استفاده می‌شوند.
•    Librosa برای برنامه‌های صوتی استفاده می‌شود.
•    Matplotlib، Seaborn و Scikit برای نمایش داده‌ها استفاده می‌شوند.
•    TensorFlow و PyTorch برای برنامه‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شوند.
•    Scipy برای محاسبات علمی استفاده می‌شود.
•    Django برای ادغام برنامه‌های وب استفاده می‌شود.
•    Pandas برای ساختارهای داده و تحلیل سطح بالا استفاده می‌شود.

این مزیت‌ها باعث شده است که پایتون به‌عنوان زبان اصلی برنامه‌نویسی در حوزه یادگیری ماشین به‌شدت پرطرفدار باشد.

خلاصه کلام

در پایان، می‌توان گفت که یادگیری ماشین (Machine Learning) به‌عنوان یکی از پیشرفت‌های بزرگ در علم داده و هوش مصنوعی، در حال تغییر و تحول مداوم است و تأثیرات عمیقی در حوزه‌های مختلف دارد. از اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی گرفته تا بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی و حتی درمان بیماری‌ها، یادگیری ماشین می‌تواند در توسعه جوامع و بهبود کیفیت زندگی انسان‌ها نقش مهمی ایفا کند.

با توجه به اهمیت روزافزون ماشین لرنینگ در دنیای مدرن، شناخت کامل و به‌روز از این فناوری برای تمامی فعالان در علم و صنعت ضروری است. امیدواریم که این مقاله به شما در فهم بهتر و بهره‌برداری از مزایای یادگیری ماشین کمک کرده باشد. با ما ادامه بدهید تا در آینده همچنان مطالب جذاب و آموزنده را برای شما ارائه دهیم.