یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

آشنایی با مزایا یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ مزایا و چالش‌های مختلفی دارد که در این بخش به چند مورد از مهمترین آنها می‌پردازیم.

1) پیش بینی ماشین

طبیعتا ماشین‌ها در آنالیز مجموعه‌های وسیعی از داده با متغیرهای پیچیده بهتر و سریع تر از انسان عمل می‌کنن. در واقع محققین معتقدن تکنیک‌های مدلسازی پیش بینی کننده حتی می‌تونن بهتر از پزشکان بیماری ها و روش درمانی رو تشخیص بدن. حتی در بعضی از بررسی‌ها این برتری می‌تونه تا 40 درصد باشه.

2) شناسایی آسان ترندها و الگوها

یادگیری ماشین می‌تونه حجم وسیعی از داده رو خیلی سریع بررسی و ترندها و الگوهای مشخص رو شناسایی کنه که به سادگی توسط انسان قابل تشخیص نیستن.

3) اتوماسیون

با استفاده از یادگیری ماشین دیگه نیازی نیست تک تک گام های پروژه خودتون رو زیر نظر بگیرین. از اونجایی ماشین لرنینگ یعنی توانمند کردن ماشین ها برای یادگیری، امکان انجام پیش بینی ها و بهبود خودکار الگوریتم ها وجود داره.

4) بهبود مستمر

الگوریتم های یادگیری ماشین تجربه به دست میارن و هم کارایی و هم دقت اونها به مرور بهبود پیدا می‌کنه. اینطوری میتونن تصمیمات بهتری بگیرن.

5) استفاده از داده چندبعدی و چندمتغیره

الگوریتم های یادگیری ماشین در استفاده از داده‌های چندبعدی و چندمتغیره عملکرد خیلی خوبی دارن و می‌تونن این عملکرد رو در محیط های پویا و با عدم قطعیت هم نشون بدن.

6) کاربردهای وسیع

شما می‌تونین در صنایع مختلف از یادگیری ماشین بهره ببرین. برای مثال استفاده از ماشین لرنینگ در خرده فروشی‌های آنلاین، نرم افزارهای مدیریت ارتباط با مشتری یا صنعت مراقبت‌های بهداشتی می‌تونه به شخصی سازی تجربه کاربرها کمک کنه.

چالش ها و معایب یادگیری ماشین

1) تهیه داده

همون طور که گفتیم، یادگیری ماشین به مجموعه‌های وسیعی از داده نیاز داره تا با استفاده از اونها آموزش ببینه. این داده ها باید فراگیر، بی طرفانه و با کیفیت باشن. علاوه بر این، برای تولید داده‌های جدید مطابق با کیفیت مورد نظر باید مدت زمانی رو انتظار کشید.

2) زمان و منابع

ماشین لرنینگ برای یادگیری الگوریتم‌ها و توسعه یافتن به سطحی که بتونن با دقت و تناسب قابل قبولی به اهداف مورد نظر دست پیدا کنن، به زمان کافی نیاز دارن. علاوه بر این، عملیاتی کردن یادگیری ماشین به منابع وسیعی نیاز داره که مهمترین اونها می‌تونه قدرت پردازشی بالا در کامپیوترهای مورد استفاده باشه.

3) تفسیر نتایج

یکی دیگه از چالش های یادگیری ماشین، توانایی تفسیر دقیق نتایج تولید شده توسط الگوریتم هستش. شما باید با دقت کامل الگوریتم ها رو با توجه به اهدافتون انتخاب کنین.

4) حساسیت بالا به خطا

اگرچه یادگیری ماشین عملکردی خودکار داره اما خیلی نسبت به خطاها حساسه. فرض کنین الگوریتم رو با استفاده از یک مجموعه داده کوچک و غیرفراگیر آموزش دادین. پیش بینی های خروجی از یک مجموعه آموزشی مغرضانه طبیعتا مغرضانه خواهد بود. در چنین شرایطی، تبلیغات نامرتبط به مشتریان نمایش داده میشه.

وقتی با ماشین لرنینگ سر و کار دارین، ممکنه این اشتباهات مجموعه‌ای از خطاها رو ایجاد کنه که برای مدت زمان طولانی تشخیص داده نشه. وقتی هم که این خطاها شناسایی می‌شن، تشخیص منبع ایجاد مشکل زمان بر هستش و تصحیح اون به زمان حتی بیشتری نیاز داره.

داده کاوی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چه تفاوتی با هم دارند؟

از نظر مفهومی، یادگیری عمیق یا Deep Learning در واقع یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین یا Machine Learning به حساب میاد. حتی میشه اینطور فرض کرد که یادگیری عمیق همون یادگیری ماشینه و عملکردی مشابه داره. شاید همین موضوع باعث شده تا گاهی اوقات این دو مفهوم به جای هم به کار برن. اما در واقعیت ML و DL از نظر توانمندی ها با همدیگه تفاوت دارن.

اگرچه مدل‌های ساده یادگیری ماشین به مرور زمان و با ورود مجموعه داده های جدید، عملکرد خودشون رو برای رسیدن به هدف مشخص شده بهبود میدن اما هنوز هم به نوعی نیازمند نظارت انسانی هستن. اگر یک الگوریتم هوش مصنوعی پیش بینی اشتباهی رو ارائه بده، یک مهندس نرم افزاری باید وارد عمل بشه و تنظیمات لازم رو انجام بده.

اما در یک مدل یادگیری عمیق، الگوریتم میتونه تشخیص بده آیا پیش بینی انجام شده به اندازه کافی دقیق هست یا نه. این کار به صورت خودکار و با استفاده از شبکه عصبی طراحی شده برای الگوریتم انجام میشه و هیچ نیازی به کمک انسان وجود نداره.

مثلا فرض کنید یک الگوریتم برای روشن شدن خودکار چراغ قوه یا یک چراغ طراحی شده. با استفاده از یادگیری ماشین میشه الگوریتم رو طوری برنامه نویسی کرد که وقتی کلمه «تاریکی» رو شنید به صورت خودکار وظیفه مذکور یعنی روشن کردن چراغ قوه یا چراغ رو انجام بده. با گذشت زمان ممکنه الگوریتم بتونه یاد بگیره وقتی جمله‌ای حاوی این کلمه باشه باز هم چراغ رو روشن کنه.

اما اگر برای این مدل از الگوریتم یادگیری عمیق استفاده کنیم، الگوریتم می‌تونه عباراتی مثل «نمیتونم ببینم» یا «کلید چراغ کار نمی کنه» رو هم متوجه بشه و چراغ رو به صورت خودکار روشن کنه.

در واقع یک مدل یادگیری عمیق با استفاده از یک روش پردازشی منحصر به فرد توانایی یادگیری داره. این روش به نوعی اجازه میده الگوریتم یک مغز اختصاصی داشته باشه.

بنابراین می‌تونیم تفاوت‌های بین این دو تکنولوژی رو به صورت زیر توضیح بدیم:

• ماشین لرنینگ با استفاده از الگوریتم ها، داده رو تجزیه و تحلیل می کنه و از اون یاد می گیره. سپس با توجه به نکاتی که یاد گرفته، در حوزه ای که مشخص شده تصمیم آگاهانه ای می گیره.
• در یادگیری عمیق، الگوریتم ها ساختاری چند لایه دارن تا یک شبکه عصبی مصنوعی رو تشکیل بدن. این شبکه اجازه میده تا الگوریتم به صورت مستقل نکات رو بیاموزه و هوشمندانه تصمیم بگیره.
• یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه های یادگیری ماشین به حساب میاد. اگرچه هر دو مفهوم در یک حوزه وسیع تر به نام هوش مصنوعی قرار می گیرن، اما یادگیری عمیق بیشترین شباهت رو به نحوه فکر کردن انسان داره.

اما داده کاوی ( Data Mining ) فرآیندی هستش که در اون تلاش میشه الگوها و قوانین پنهان در یک مجموعه داده موجود شناسایی بشن. در واقع داده کاوی از اصول ساده ای مثل اشتراک، همبستگی برای تصمیم گیری و موارد دیگه استفاده می‌کنه.

برای پیاده سازی تکنیک‌های داده کاوی باید دو بخش فراهم باشه؛ بخش اول دیتابیس و بخش دوم یادگیری ماشین هستش. دیتابیس تکنیک‌های مدیریت داده و ماشین لرنینگ تکنیک های آنالیز داده رو شامل میشه. اما برای پیاده سازی تکنیک های یادگیری ماشین صرفا باید الگوریتم‌های مناسب رو توسعه داده.

در داده کاوی مفهومی تحت عنوان خودیادگیری وجود نداره و همه چیز بر اساس قوانین و اصول از پیش تعیین شده هستش. داده کاوی در نهایت می‌تونه برای یک مشکل کاملا مشخص و موجود راهکاری رو ارائه بده. اما الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تونن قوانین رو با توجه به شرایط و مجموعه داده‌های دریافتی تغییر بدن.

در داده کاوی از دیتابیس، سرور ذخیره سازی داده، موتور داده کاوی یا تکنیک های ارزیابی الگو استفاده میشه تا اطلاعات مفید استخراج بشه. در حالی که در یادگیری ماشین با استفاده از شبکه های عصبی، مدل پیش بینی کننده و الگوریتم‌های خودکار، تصمیمات هوشمندانه اتخاذ میشه.

به طور کلی میشه گفت ماشین لرنینگ نسبت به داده کاوی، دقیق تره و ضریب خطای پایین تر داره. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین این توانایی رو دارن تا به صورت مستقل تصمیم بگیرن و مشکل رو حل کنن.