بخوانید: مقاله کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
در این مطلب قصد داریم شما را با مفهوم یادگیری ماشین به زبان ساده آشنا کنیم. قبل از هر چیز باید بدانیم بدانیم یادگیری ماشین چیست و به چه شکل عمل می‌کند؟
یادگیری ماشین چیست؟
بر اساس تعریف Wikipedia
یادگیری ماشین (ML)، مطالعه الگوریتم‌های رایانه است که به صورت خودکار با کسب تجربه، بهبود پیدا می‌کند. این فرایند به عنوان زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود.
یادگیری ماشین یا Machine Learning، از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که این امکان را برای سیستم‌ها فراهم می‌کند تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند. تمرکز اصلی یادگیری ماشین بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای است تا بتوانند به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و از آن‌ها برای یادگیری خود استفاده کنند.
فرایند یادگیری ماشین با مشاهدات یا داده‌ها مانند انواع مثال، تجارب مستقیم، دستورالعمل و… آغاز می‌شود تا به الگوی مورد نظر برسد و بر اساس مثال‌های ارائه شده، تصمیمات بهتری گرفته شود.
اما هدف اصلی در یادگیری ماشین چیست؟ هدف این است که به کامپیوتر اجازه دهیم بدون کمک و دخالت انسان به شکل اتوماتیک، یادگیری داشته و همچنین قادر باشد اقدامات خود را مطابق با آن تنظیم کند. هدف اصلی الگوریتم های یادگیری ماشین، تعمیم یادگیری به فراتر از نمونه‌های آموزش داده شده است. به عبارتی یعنی تفسیر موفقیت آمیز داده‌ها.
تمامی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مطابق الگوی زیر عمل می‌کنند:
- نمایش: مجموعه‌ای از اجزای طبقه بندی کننده یا زبانی که کامپیوتر آن را می‌فهمد
- ارزشیابی: عملکرد هدف، سیستم نمره دهی
- بهینه سازی: سیستم طبقه بندی کننده با بالاترین امتیاز
تاریخچه یادگیری ماشین چیست؟
موضوع شبکه‌های عصبی به عنوان یک مفهوم جدید در سال 1943در مقاله‌ای تحقیقاتی مطرح شد. در ابتدا پیشرفت در یادگیری ماشین به دلیل هزینه بالای محاسبات آنقدر کند بود که این حوزه را فقط در دسترس موسسات دانشگاهی بزرگ و یا شرکتهای چند ملیتی قرار می‌داد. مساله دیگر این بود که تهیه داده‌های مورد نیاز برای آموزش سیستم‌ها بسیار دشوار بود. اما امروزه با وجود اینترنت، بسیاری از مشکلات بر سر راه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دیگر وجود ندارد.
انواع یادگیری ماشین چیست؟
تا اینجا دانستیم یادگیری ماشین چیست و چه هدفی دارد. در این بخش می‌خواهیم بدانیم یادگیری ماشین به چند دسته تقسیم می‌شود یا به بیان دیگر انواع یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشینی به 3 گروه: یادگیری نظارتی، یادگیری غیرنظارتی و یادگیری تقویت شده تقسیم می‌شود. در ادامه به بررسی هر کدام از این موارد خواهیم پرداخت.
یادگیری نظارت شده
این نوع یادگیری زمانی اتفاق می‌افتد که شما با استفاده از داده‌های برچسب گذاری شده به یک ماشین آموزش می‌دهید. به بیان دیگر، در این نوع یادگیری، داده‌ها از قبل با پاسخ‌های درست یا همان نتیجه برچسب گذاری شده‌اند. به عنوان مثال، به ماشین تصویری از حرفA و سپس یک پرچم سه رنگ نشان می‌دهید و به آن یاد می‌دهید که یکی از این رنگ‌ها قرمز، یکی سبز و دیگری سفید است. در این مرحله، الگوریتم یادگیری ماشین با استفاده از تجربیات قبلی خود، آن اطلاعات را تحلیل می‌کند. مثلا حرف A را تشخیص می‌دهد یا رنگ سفید را مشخص می‌کند. این نکته را فراموش نکنید که هرچه مجموعه اطلاعاتی که در اختیار ماشین قرار می‌دهید بزرگتر باشد، ماشین بیشتر می‌تواند در مورد موضوع یاد بگیرد.
یادگیری نظارت نشده
در این نوع یادگیری، ماشین با استفاده از داده‌هایی آموزش می‌بیند که هیچ گونه برچسب گذاری بر روی آن‌ها انجام نشده است. در این روش به الگوریتم یادگیری گفته نمی‌شود که داده‌ها نمایانگر چه چیزی هستند. به عنوان مثال فقط گفته می‌شود یک حرف داریم، اما هیچ اطلاعاتی از حرف مورد نظر به الگوریتم داده نمی‌شود.
یادگیری نظارت نشده مانند گوش دادن به یک فایل صوتی با زبانی ناشناس است. وقتی شما تنها به این فایل صوتی با زبان ناشناس گوش دهید، چیز زیادی دستگیرتان نمی‌شود. اما چنانچه مدت زیادی به این کار ادامه دهید، مغز شما در مورد آن زبان، شروع به ایجاد نوعی الگو می‌کند و کم کم در هنگام گوش دادن به آن پادکست، انتظار شنیدن اصوات خاصی را خواهد داشت.
نکته قابل توجه در یادگیری نظارت نشده این است که پس از پردازش اطلاعات بدون برچسب، تنها کافی است یک نمونه از داده‌های برچسب گذاری شده در اختیار الگوریتم یادگیری قرار گیرد تا کارایی کامل را پیدا کند.
یادگیری تقویت شده
در این نوع یادگیری نیز مانند یادگیری نظارت نشده، داده‌های مورد استفاده برای یادگیری، برچسب گذاری نمی‌شوند. زمانی که پرسشی برای داده‌ها مطرح شد، نتیجه آن درجه بندی می‌شود.
یک مثال مناسب، اگر ماشین برنده بازی شود، می‌تواند از نتیجه کار برای تقویت حرکات آینده خود در حین بازی استفاده کند. البته این نکته مهم را به خاطر بسپارید که اگر کامپیوتر تنها یک یا دو بار بازی را انجام دهد، این روش تاثیری در عملکرد آن نخواهد داشت. اما وقتی هزاران بار بازی را تکرار کند، به تدریج می‌تواند نوعی استراتژی پیروزی را شکل دهد.
یادگیری ماشین دقیقا چه کار می‌کند؟
یادگیری ماشین یا Machine Learning، توانایی یادگیری مستقل را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند. به بیان دیگر یک ماشین می‌تواند از مشاهدات، تجربیات و الگوهایی که طبق یک مجموعه داده تجزیه و تحلیل می‌کند، آموزش ببیند.
در شروع یادگیری ماشین، ما مجموعه‌ای از داده‌ها را وارد می‌کنیم تا از این طریق دستگاه بتواند با شناسایی و تجزیه الگوهای موجود در داده‌ها، یادگیری داشته باشد و بر اساس این یادگیری بتواند از مشاهدات و اطلاعات خود نتیجه بگیرد و تصمیم گیری کند.
این موارد در نهایت باعث شکل گیری یک سیستم هوشمند و دارای قدرت تولید می‌شود که می‌تواند کارهای بسیاری انجام دهد. کارهایی که با یادگیری ماشین می‌تواند انجام شود، بسیار متنوع است. برای نمونه بسیاری از تکنولوژی‌هایی که امروزه باعث شگفتی شما می‌شوند، مانند سیستم تشخیص چهره، سیستم تشخیص هویت و… از یادگیری ماشین ناشی می‌شوند.
