همه نکاتی که باید درباره یادگیری ماشین بدانید

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ به عنوان یکی از شاخه‌های نوآورانه در حوزه فناوری محسوب می‌شود که توانسته با کمک و بررسی داده‌های گذشته، سیستم‌هایی هوشمند بسازد که بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق، توانایی یادگیری، تحلیل و تصمیم‌گیری پیدا می‌کنند. این فناوری با شناسایی الگوها و روندها، در زمینه‌هایی اعم از تشخیص چهره، پیشنهاد محتوا و پیش‌بینی رفتار کاربران نقش چشم‌گیری ایفا می‌نماید.

برخلاف سیستم‌های‌‌‌ پیشین و سنتی، یادگیری ماشین بر پایه تجربیات آماری و مدل‌سازی پیشرفته عمل نموده و در قلب آن مفاهیمی اعم از آمار، ریاضی و الگوریتم‌های پیچیده جای دارند. در حقیقت، یادگیری ماشین بخشی از دنیای گسترده‌تر هوش مصنوعی بوده که شامل روش‌هایی مثل یادگیری عمیق و منطق فازی نیز می‌شود. این علم نه‌تنها یک ابزار خاص، بلکه یک تحول بزرگ علمی محسوب می‌شود که آینده تحلیل داده‌ها را در تمامی دنیا دستخوش تغییر کرده است.

شارژ کارتریج 106a

آشنایی با تاریخچه یادگیری ماشین

سرآغاز یادگیری ماشین به نیمه قرن بیستم بازمی‌گردد، هنگامی که آلن تورینگ به عنوان نخستین بار مفهوم توانایی تفکر ماشین‌ها را به چالش کشید و مسیر تحقیقات هوشمندانه را پایه‌گذاری کرد. در دهه 1980، با پدید آمدن مفاهیمی نظیر شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم‌های ابتدایی، این حوزه گام‌های اولیه خود را در این راستا شروع کرد. اما نقطه عطف اصلی در دهه 2010 رقم خورد؛ دورانی که با رشد شتابان قدرت محاسباتی پردازنده‌های گرافیکی، انفجار داده‌های دیجیتال و عرضه کتابخانه‌های متن‌باز مانند TensorFlow و PyTorch، بستر لازم برای پیشرفت چشمگیر مدل‌های یادگیری فراهم شد.

بررسی انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین

الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین، به سه دسته اصلی و مهم تقسیم می‌گردند که هریک به نوبه‌ی خود برای اهداف خاصی به‌کار می‌روند:

یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

در این متد، مدل با داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند تا بتواند ورودی‌های تازه را پیش‌بینی نماید.

کاربردها

• پیش‌بینی قیمت‌ها
• شناسایی بیماری‌ها
• تشخیص اسپم در ایمیل
• الگوریتم‌های رایج: رگرسیون خطی، درخت تصمیم،
• SVM، شبکه‌های عصبی

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در این رویکرد خاص، یک عامل با انجام اقدامات گوناگون و دریافت پاداش یا تنبیه، بهترین تصمیم را در محیط آموزش می‌بیند.

کاربردها

• ربات‌های خودران
• سیستم‌های تصمیم‌گیری پیشرفته
• بازی‌های هوشمند مانند AlphaGo

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در این مدل، داده‌ها و اطلاعات بدون برچسب بوده و سیستم در پی کشف الگوها یا خوشه‌ها می‌گردد.

شارژ کارتریج 85a

کاربردها

• کاهش ابعاد داده
• تشخیص ناهنجاری
• بخش‌بندی مشتریان

الگوریتم‌های رایج: K-Means، PCA، شبکه‌های عصبی خودسازمان‌ده

کاربردهای اصلی و مهم یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در صنایع متعدد نقش کلیدی و اصلی ایفا می‌نماید. کاربردهای اصلی آن عبارت‌اند از:

• صنعت و تولید

پیش‌بینی خرابی تجهیزات، خودکارسازی خطوط تولید و مدیریت هوشمند زنجیره تامین.

• بازاریابی و تجارت الکترونیک

تحلیل رفتار مشتری، پیشنهاد محصول و بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین.

• پزشکی و سلامت

پیش‌بینی شیوع، تشخیص سریع بیماری‌ها از تصاویر و طراحی داروهای شخصی‌سازی‌شده.

• حمل‌ونقل و خودرو

به‌کارگیری در خودروهای خودران، سیستم‌های کمک‌راننده و مسیر‌یابی هوشمند.

شارژ کارتریج 80A

مراحل پیاده‌سازی یک پروژه یادگیری ماشین

به منظور اجرای موفق یک پروژه یادگیری ماشین، پیروی از یک مسیر و روند درست ضروری خواهد بود. این مسیر شامل مراحلی بوده که هرکدام نقش حیاتی و اساسی در دستیابی به نتایج قابل اعتماد دارند:

دریافت و گردآوری داده‌ها (Data Acquisition)

نخستین گام، گردآوری اطلاعات مرتبط با موضوع پروژه است. داده‌ها می‌توانند از منابعی مانند دیتاست‌های عمومی، حسگرها، نظرسنجی‌ها یا لاگ‌های نرم‌افزاری به دست آیند. هرچه داده‌ها جامع‌تر و دقیق‌تر باشند، کیفیت مدل نهایی نیز بالاتر خواهد بود.

پردازش اولیه و پاک‌سازی داده‌ها (Preprocessing & Cleaning)

داده‌های خام و اولیه اغلب دارای نقص یا ناهنجاری‌هایی می‌باشند. نخست، داده‌ها بازبینی شده و مواردی نظیر داده‌های ناسازگار و مقادیر گمشده حذف یا اصلاح می‌شوند. از سوی دیگر، نرمال‌سازی ویژگی‌ها، کدگذاری داده‌های متنی و تفکیک مجموعه‌های آموزش و آزمون انجام می‌گیرد.

برگزیدن الگوریتم مناسب (Model Selection)

طبق ماهیت مسئله (اعم از پیش بینی، طبقه‌بندی یا خوشه‌بندی)، الگوریتمی متناسب انتخاب می‌گردد. این انتخاب با توجه به ویژگی‌های داده و اطلاعات اولیه و نتایج آزمایشی ابتدایی صورت می‌گیرد.

آموزش مدل و ارزیابی عملکرد (Model Training & Testing)

مدل انتخاب ‌شده با داده‌های آموزشی تعلیم دیده و سپس با داده‌های آزمون ارزیابی می‌گردد.

معیارهایی نظیر نرخ خطا، دقت و معیار F1 به منظور سنجش کیفیت عملکرد به‌کار می‌روند. از سوی دیگر، از روش‌هایی نظیر اعتبارسنجی متقابل و ماتریس آشفتگی جهت تحلیل دقیق‌تر استفاده می‌گردد.

شارژ کارتریج 79a

اجرای مدل در محیط واقعی (Deployment)

پس از حصول نتایج رضایت‌بخش، مدل در یک بستر حقیقی نظیر وب‌سایت یا نرم‌افزار تلفن همراه به‌کار گرفته می‌شود. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی (API) در کنار زیرساخت‌های ابری نظیر Google Cloud یا AWS در این مرحله متداول بوده تا مدل در مقیاس وسیع قابل استفاده باشد.

داده‌ در یادگیری ماشین چه اهمیتی دارد؟

می‌توان اینگونه بیان کرد که داده‌ها ستون اصلی یادگیری ماشین به شمار می‌روند و بدون هیچگونه داده‌های دقیق، الگوریتم‌ها نتایج قابل قبولی نخواهند داشت.

• کیفیت داده‌ها

وجود خطا، نویز یا برچسب‌های اشتباه در داده‌ها باعث کاهش عملکرد مدل می‌شود، بنابراین پاک‌سازی داده‌ها قبل از آموزش ضروری است.

• تنوع داده‌ها

به منظور تضمین نمودن عملکرد مدل در شرایط مختلف واقعی و‌ حقیقی، داده‌های آموزشی می‌بایست شامل تنوع کافی از نظر سن، جنسیت، موقعیت جغرافیایی و سایر ویژگی‌ها باشند.

شارژ کارتریج 83a

• درستی برچسب‌ها

در یادگیری نظارت‌ شده و اصولی، برچسب‌گذاری درست و صحیح داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است؛ برچسب‌های نادرست می‌توانند دقت مدل را به شدت پایین آورند.

یادگیری ماشین و آینده بازار کار چگونه است؟

شایان به ذکر است که ماشین لرنینگ فراتر از یک رشته علمی پیشرفته بوده و به یکی از مهارت‌های مهم در بازار کار جهانی و ایران تبدیل شده است. با ارتقای سریع فرآیندهای دیجیتالی در کسب‌وکارها، تقاضا برای متخصصان و کارشناسان این حوزه به طور چشمگیری افزایش یافته است.

بررسی و مقایسه یادگیری ماشین با سایر حوزه‌ها

به منظور فهم بهتر جایگاه یادگیری ماشین در حوزه فناوری، مقایسه‌ای با زمینه‌های مرتبط می‌تواند روشن‌کننده باشد:

عمدتاً یادگیری ماشین به توسعه و بهینه‌سازی مدل‌هایی اختصاص داشته که قابلیت استخراج دانش و الگو از داده‌ها و اطلاعات را دارند، در حالی که علم داده حوزه‌ای گسترده‌تر بوده که علاوه بر مدل‌سازی، فرآیندهای تحلیل، جمع‌آوری، تفسیر و نمایش بصری داده‌ها را نیز در بر می‌گیرد.

چالش‌های پیش رو در یادگیری ماشین

پیاده‌سازی یادگیری ماشین با برخی مشکلات و چالش‌های متعددی روبرو بوده که بر عملکرد مدل اثر خواهند داشت:

• کمبود داده (Data Scarcity): نبود داده کافی مانع آموزش مناسب مدل می‌گردد؛ در این شرایط می‌توان از داده‌سازی مصنوعی و یادگیری انتقالی بهره برد.
• بیش‌برازش (Overfitting): مدل بیش از حد روی داده‌های آموزشی تمرکز داشته و در تعمیم به داده‌های جدید ناتوان است؛ روش‌هایی نظیر Dropout، Regularization و افزایش داده‌ها به منظور کاهش آن استفاده می‌شود.
• سوگیری داده‌ها (Bias): وجود تعصبات جنسیتی، نژادی یا اجتماعی در داده‌ها منجر به تصمیمات ناعادلانه توسط مدل شده و می‌بایست با دقت بالا شناسایی و اصلاح گردد.

مقایسه یادگیری ماشین با یادگیری عمیق Deep Learning

یادگیری عمیق شاخه‌ای از یادگیری ماشین به شمار می‌رود که با شبکه‌های عصبی پیچیده، مدل‌های بسیار قدرتمندی به منظور تحلیل تصویر، داده‌های حجیم، صدا و زبان طبیعی ایجاد نموده و نیازمند توان محاسباتی بالا خواهد بود.

• پروژه AlphaGo توسط DeepMind با بهره‌گیری از یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی عمیق، موفق به شکست قهرمان جهانی بازی Go شد و نقطه عطفی در توانمندی‌های یادگیری ماشین محسوب می‌گردد.
• ترجمه ماشینی گوگل (Google Translate) با مدل‌های یادگیری عمیق به ترجمه‌ای دقیق دست یافته که بالاتر از ترجمه لغت به لغت خواهد بود.
• دستیارهای صوتی اعم از Siri، Alexa و Google Assistant با کاربرد یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار، تجربه تعاملی هوشمندی بین انسان و ماشین فراهم می‌سازد.
• سیستم تشخیص تصویر گوگل (Google Photos) با استفاده از یادگیری عمیق قادر به دسته‌بندی تصاویر، شناسایی چهره‌ها‌ و جستجوی هوشمند است.

سخن پایانی

در نهایت، یادگیری ماشین که یکی از شاخه‌های برجسته هوش مصنوعی محسوب می‌گردد، تحولات اساسی و چشمگیری در صنایع مختلف رقم زده است. با تسلط بالا بر الگوریتم‌ها و مدل‌های نوین و پیشرفته، امکان تحلیل اطلاعات و داده‌های پیچیده و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه و‌ نوین را فراهم می‌سازد. همواره این حوزه در حال تکامل و گسترش بوده و بستر گسترده‌ای برای نوآوری و توسعه مهیا ساخته است. در نهایت، با انگیزه و اشتیاق، یادگیری ماشین را به عنوان ابزاری اصلی و کلیدی جهت حل مشکلات و چالش‌های حقیقی بپذیریم و در مسیر پیشرفت آن گام اساسی برداریم.