در سال‌های اخیر، تکنولوژی دیجیتال دنیای جدیدی را تجربه می‌کند. مفاهیمی مثل هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و یادگیری ماشین یا Machine learning که توانایی ایجاد تغییرات مثبت بسیار بزرگ در زندگی روزمره بشر را دارند. اگر با دنیای برنامه‌نویسی و تکنولوژی‌های دیجیتال، آشنایی زیادی نداشته باشید، احتمالا درک مفاهیمی مثل ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی هم برای شما زیاد راحت نخواهد بود.

هدف کلی هوش مصنوعی، هوشمندسازی ماشین‌های فیزیکی مختلف برای درک و انتقال مفاهیم است. ماشین لرنینگ هم یکی از زیرشاخه‌های کلی هوش مصنوعی محسوب می‌شود که در کشورهای توسعه‌یافته در صنایع مختلف، بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد.

شاید خودتان متوجه نباشید، اما بسیاری از قابلیت‌ها و تکنولوژی‌هایی که هر روز از آنها استفاده می‌کنید، نتیجه به‌کارگیری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ است. اگر می‌خواهید با جدیدترین مطالب راجع به ماشین لرنینگ و کاربردهای آن در زندگی روزمره‌تان آشنا شوید، در ادامه این مقاله ما را همراهی کنید.

machine learning

تعریف واضح یادگیری ماشین و مثال‌های جالب

جالب است بدانید که با استفاده از ماشین لرنینگ، همان‌طور که از نام آن هم پیداست، ماشین‌های فیزیکی مختلف آموزش می‌بینند که تحت شرایط مختلف، وظایف خود را به‌خوبی اجرا کنند. Machine learning این امکان را به بشر داده تا ماشین‌ها را به‌اختیار خود درآورند بدون اینکه لازم باشد بر عملکرد آن‌ها نظارت داشته باشند.

اجازه دهید تاثیر ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی را با ارائه یک مثال جذاب توضیح دهیم؛ احتمالا شما هم از نرم‌افزار اسنپ استفاده کرده‌اید و با کاربردهای آن آشنا هستید. شما مبدا و مقصد خودتان را انتخاب می‌کنید، نرم‌افزار به‌کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ براساس عوامل مختلفی مثل ترافیک، طول راه و غیره، زمان تقریبی رسیدن شما به مقصد را محاسبه می‌کند. البته این قابلیت، خطاهایی هم دارد اما یادگیری ماشین هر روز با پیشرفت همراه است و تکنولوژی‌های مختلف را هم همراه خود جلو می‌برد.

یک مثال جالب دیگر، یادگیری نظافت کامل به ربات‌های انسانی است. فرض کنید اگر میزان کثیفی در خانه شما به بیش از حد مجاز تعریف‌شده رسید، ربات‌ها به‌صورت کاملا هوشمند وارد عمل شده و بدون هیچ‌گونه خستگی و خطا، تمیزی را به خانه شما برمی‌گردانند.

در هر کدام از مثال‌های بالا، به ماشین‌های مختلف آموزش داده شده است تا فعالیت‌هایی را براساس الگورتیم‌های مشخص انجام دهند. ربات‌ها باید بدانند که در چه زمان‌هایی باید برای تمیزی خانه شروع به فعالیت کنند و چگونه این کار را انجام دهند. همه این‌ها نتیجه یادگیری ماشین و به‌کار بردن آن است.

کاربردهای ماشین لرنینگ در زندگی روزمره

کاربردهای ماشین لرنینیگ در تکنولوژی‌های مختلف بسیار زیاد و گسترده است؛ اما یادگیری ماشین فقط در فناوری‌های پیشرفته مثل رباتیک و امثال آن کاربرد ندارد؛ ماشین لرنینگ در زندگی روزمره هم کاربردهای بسیاری دارد که در ادامه به معرفی برخی از آن‌ها می‌پردازیم.

  • اینترنت و شبکه‌های اجتماعی

حتما شما هم در شبکه‌های اجتماعی مختلف مانند اینستاگرام و فیس‌بوک دیده‌اید که این پلتفرم‌ها بر اساس علایق و سلایقی که شما در دنبال‌کردن افراد مختلف دارید، کاربران مختلفی را به شما پیشنهاد می‌دهد تا دنبال کنید. موتور جستجوی گوگل هم هنگام جستجو کردن کلمات کلیدی مختلف، در انتهای صفحه اول لیستی از کلمات کلیدی مرتبط را به‌کمک هوش مصنوعی برای کاربر نشان می‌دهد.

یادگیری ماشین

همچنین گوگل بر اساس صفحاتی که شما قبلا از سایت‌های مختلف مثل سایت‌های فروشگاهی بازدید کرده‌اید، تبلیغات مختلفی را به‌صورت هوشمند به شما نشان می‌دهد. همه این موارد، در سایه هوش مصنوعی و ماشین لرنینیگ ممکن شده است. دیجی کالا، آمازون و برخی دیگر از فروشگاه‌های آنلاین هم این قابلیت را دارند که بر اساس تاریخچه خریدهای شما، محصولات جدید و جالبی را به‌عنوان پیشنهاد به شما نشان دهند.

  • ابزار هوشمند مانند لپ‌تاپ و موبایل

حس‌گرهای اثر انگشت و تشخیص چهره گوشی هوشمند شما هم کاملا مبتنی بر الگوریتم‌های ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی به‌وجود آمده است. هم‌چنین تشخیص چهره افراد هنگام گرفتن عکس و فیلم‌برداری هم بر پایه همین فناوری است.

  • سیستم بانک‌داری

از مباحث یادگیری ماشین در سیستم بانک‌داری به‌منظور تشخیص پول‌شویی و کلاه‌برداری هم استفاده می‌شود؛ ایجاد امنیت بالا در دیتابیس و سرعت در انتقال، کنترل و تطبیق داده‌ها از برجسته‌‌ترین ویژگی‌های تکنولوژی ماشین لرنینگ است که در سیستم بانک‌داری مالی، کاربرد دارد.

ماشین لرنینگ
  • ماشین لرنینگ در پزشکی

حوزه بهداشت و درمان، یکی از حوزه‌های مهم و تاثیرگذار در زندگی بشر است؛ زیرا به‌طور مستقیم با سلامت افراد در ارتباط است و هر عاملی که باعث بهبود و ارتقا کیفیت آن شود مورد استقبال قرار خواهد گرفت. ماشین لرنینگ از این حوزه هم غافل نبوده و توانسته با پیش‌بینی زمان حدودی انتظار بیماران در بخش‌های مهم درمانی مثل اورژانس به کادر درمان در زمان‌های بحرانی که با ورود تعداد بالای بیماران مواجه هستند کمک کند.

از مزایای دیگر ماشین لرنینگ در حوزه پزشکی می‌توان به تشخیص به‌موقع بیماری‌ها، تسریع روند درمان، بهبود ارتباط بین بیمار و پزشک و همچنین درمان از راه دور اشاره کرد که توانسته تحول عظیمی در این حوزه ایجاد کند.

  • ماشین لرنینگ در حفاظت از محیط زیست

حفظ محیط زیست و گونه‌های مختلف جانوری یکی از دغدغه‌های دوست‌داران محیط زیست است. هوش مصنوعی در این زمینه هم توانسته به کمک تصاویر ماهواره‌ای و علم روباتیک، با پیش‌بینی شرایط آب و هوایی شدید، نظارت بر جنگل‌زدایی، تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و مشکلات محصول و کمک به توسعه شبکه‌های حمل و نقل سبزتر، باعث تسریع در روند تلاش‌های جهانی برای محافظت از محیط زیست شود.

machine learning in envirnement
  • تحلیل احساسات افراد

احساسات و تشخیص و تحلیل آن، یکی از وجه تمایزات مهم انسان‌ها و ربات‌ها به‌شمار می‌آید. با پیشرفت هوش مصنوعی و ورود آن به عرصه زندگی انسان‌ها، امروزه شاهد کم‌رنگ شدن این تمایزات هستیم. تحلیل احساسات با فناوری ماشین‌ لرنینگ توانسته در حوزه کسب‌وکارها به صاحبان مشاغل در تشخیص احساسات مشتریان از طریق تحلیل پیام‌ها و نظرات آن‌ها کمک زیادی بکند. سنجش میزان رضایت و یا نارضایتی مشتریان می‌تواند در بهبود خدمت‌رسانی به آن‌ها بسیار موثر باشد.

انواع یادگیری ماشین

در دسته‌بندی که به‌تازگی منتشر شده است، Machine learning به 3 دسته تقسیم‌بندی می‌شود:

یادگیری با نظارت دقیق

به یاد بیاورید که مربی رانندگی شهری در کنار شما می‌نشست و نحوه رانندگی  و کنترل خودرو را به شما آموزش می‌داد. یادگیری با نظارت یا Supervised learning هم شبیه همین موضوع است؛ ماشین‌ها برای ثبت و انتقال الگوریتم‌ها به یک یا چند ناظر نیاز خواهند داشت.

یادگیری همراه با تقویت

در این مدل از یادگیری ماشین، نقش ناظر و راهنما کمرنگ‌تر می‌شود. در واقع ماشین موردنظر، توانایی انجام تمامی عملیات را به‌صورت خودکار دارد و در کنار آن مفاهیم و داده‌های پیشرفته‌تری را هم از ناظر و راهنما دریافت می‌کند.

یادگیری بدون هیچ‌گونه نظارت

همان‌طور که حدس می‌زنید، در این مدل، کلیه عملیات لازم به‌صورت اتوماسیون توسط ماشین‌ها انجام می‌شود و اصلا احتیاجی به نظارت بر عملکرد ماشین نیست؛ بر اساس الگو و داده‌های ورودی، ماشین قابلیت انجام عملیات لازم را در یادگیری بدون نظارت خواهد داشت.

مهارت‌ها و گام‌های موثر در یادگیری ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین، علم گسترده‌ای‌ است که با ورود به عرصه کسب‌وکارها و زندگی عادی انسان‌ها، به روند کارها سرعت بخشیده و امنیت را برای اطلاعات آن‌ها به ارمغان آورده است و طرفداران زیادی را به یادگیری آن علاقه‌مند کرده است. مسیر آموزش ماشین لرنینگ از سه مرحله جمع‌آوری داده‌ها، مدل‌سازی داده‌ها و پیاده‌سازی و اجرایی کردن آن‌ها تشکیل شده است که هرکدام نیازمند آموزش و کسب مهارت‌های لازم است.

واقعیت این است که اگر می‌خواهید قدم در این مسیر بگذارید، باید بر مباحث مختلفی تسلط داشته باشید؛ در قدم اول باید بر تئوری‌های یادگیری ماشین، علوم ریاضی و آمار و احتمالات، تسلط کافی داشته باشید. مطالعه روی بیگ‌دیتا Big Data و یادگیری عمیق Deep Learning هم می‌تواند به درک مفاهیم یادگیری ماشین کمک زیادی کند.

زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و زبان برنامه‌نویسی R، پرکاربردترین زبان‌ها در ماشین لرنینیگ هست که باید بر آن‌ها تسلط کافی را پیدا کنید. خلاقیت و استعداد شما در حل مسائل مختلف هم می‌تواند مسیر Machine learning را برای شما آسان‌تر کند.

یادگیری عمیق Deep learning چه تفاوت‌هایی با یادگیری ماشین دارد؟

شاید شما هم مفاهیم هوش مصنوعی، Machine learning و یادگیری عمیق را بسیار نزدیک به‌هم تشخیص دهید و باهم اشتباه بگیرید. با اینکه هدف اصلی از تمامی این فناوری‌ها، انجام عملیات ماشینی به‌صورت رفتارهای پیش‌بینی‌شده ازقبل است، اما تفاوت‌هایی هم باهم دارند. در حالت کلی، یادگیری ماشین، زیرمجموعه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هم زیرمجموعه یادگیری ماشین است.

همان‌طور که اشاره کردیم، مفاهیم ماشین لرنینگ، الگوریتم و داده‌های لازم را در اختیار ماشین‌ها و کامپیوترها قرار می‌دهند تا با استفاده از آن‌ها، عملیات تعریف‌شده‌ای را بر اساس الگوگیری از رفتار قبلی خودشان انجام دهند. اما در یادگیری عمیق، تنها الگوریتم‌هایی را به ماشین‌ها انتقال می‌دهد که بر پایه شبکه‌ها و رشته‌های عصبی مغز انسان به وجود آمده‌اند.

در واقع این الگوریتم‌ها حالت پیچیده‌ و تکامل‌یافته‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که می‌توانند عملکردی مانند نتیجه‌گیری در انسان‌ها را نشان دهند که براساس تجزیه و تحلیل حاصل می‌شود.

ماشین لرنینگ و کشف کلاه‌برداری در ارز دیجیتالی

امنیت داده، یکی از مسائل چالش برانگیزی است که امروزه ذهن همه فعالان و سرمایه‌گذاران فضای مجازی را به خود مشغول کرده است. با توسعه بانک‌داری‌های نوین و خرید و فروش ارزهای دیجیتالی در فضای مجازی، وجود یک سیستم امنیتی قدرتمند و جامع برای حفظ داده‌های مربوط به این حساب‌ها، لازم و ضروری به نظر می‌رسد.

امروزه میزان کلاه‌برداری و تقلب در ارز دیجیتالی به دلیل عدم آگاهی کاربران از رویه‌های حفظ حریم خصوصی و امنیت، به شدت افزایش یافته است؛ اما در مقابل، ورود فناوری هوش مصنوعی به‌خصوص یادگیری ماشین به این حوزه تا حدودی زیادی خیال سرمایه‌گذاران را راحت کرده است.

Machine learning با قابلیت‌ها و مهارت‌هایی که در جمع‌آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌‌های بزرگ Big Data دارد، با سرعتی بسیار بیشتر و کارآیی بالاتر نسبت به انسان‌ها، موفق به شناسایی و کشف کلاه‌برداری‌ها و برطرف کردن آن‌ها می‌شود.

یادگیری ماشین و تجربه زندگی هوشمند

زندگی همه ما انسان‌ها با فناوری‌ها و تکنولوژی‌های مختلف عجین شده است و هر روز تاثیرات و تغییراتی را که ورود این علوم در روند زندگیمان می‌گذارند به‌خوبی لمس می‌کنیم. اما اینکه چه‌طور می‌توانیم این فناوری‌ها را یاد بگیریم و از آن‌ها در جهت بهبود کیفیت زندگی بهره ببریم، موضوعی است که نیاز به مطالعه و کسب اطلاعات گسترده دارد. ما در این مقاله تلاش کردیم تا شما را هر چه بیشتر با این تکنولوژی گسترده آشنا کنیم.