یادگیری ماشین چه کاربردهایی در زندگی ما دارد؟

تاریخ ارسال: 1401/07/23
تعداد نمایش: 1019
گروه:
- تازه های تکنولوژی

یادگیری ماشین چه کاربردهایی در زندگی ما دارد؟

یادگیری ماشین(Machine Learning)

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین یک نوع از هوش مصنوعی است که یادگیری یک سیستم از روی داده‌ها انجام می شود و نه از روی برنامه‌نویسی دقیق. در این رشته به توسعه برنامه‌های کامپیوتری می پردازد تا آنها به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و از آنها برای یادگیری خودشان استفاده نمایند.

یک سطح ماشین لرنینگ آموزش دادن به یک سیستم کامپیوتری است تا هنگامی که اطلاعات مناسبی به آن داده می‌شود، پیش بینی‌های دقیقی انجام بدهد. این پیش بینی‌ها ممکن است هرچیزی باشد. در این مورد از هوش مصنوعی استفاده می شود.

به طور کلی یادگیری ماشین را به 4 دسته تقسیم می‌کنند:

1.یادگیری با نظارت (Supervised Learning)

در این حالت یک ناظر یا راهنما وجود دارد. در یادگیری با نظارت یک سری داده‌های از قبل آماده شده به ماشین تحتویل داده می شود و ماشین با توجه به مدل مربوطه تصمیمات لازم را می گیرد و با این روش یادگیری ماشین صورت می گیرد.

با خرید کالا از فروشگاه آرکا آنلاین یک فلش 32 گیگابایت با کیفیت هدیه بگیرید

در زمان آموزش و تمرین‌ ، حجم بسیار زیادی داده‌های برچسب خورده به سیستم ارائه می‌شود. این مجموعه‌های داده (Datasets) بسته به نوع آموزش طراحی می شود و داده های برچسب خورده حجم زیادی خواهد داشت شاید در حدود چند میلیون.

برچسب زدن داده‌ها با استفاده از سیستم‌های برون‌سپاری جمعی انجام می‌شود. یعنی کار برچسب زدن به گروهی از مردم سپرده می شود و داده ها در اختیارشان قرا می گیرد.

2.یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در این حالت ماشین به کمک مشاهده روابط بین داده‌ها را کشف می کند. ماشین بعد از دریافت داده های مختلف، می‌تواند روابط بین آن‌ها را کشف کند.

در یادگیری بدون نظارت از الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که وظیفه تشخیص پترن یا الگوهای داخل داده‌ها را دارند. کار این الگوریتم‌ها پیدا کردن شباهتهاست تا با استفاده از آنها داده‌ها را دسته کنند. این نوع الگوریتم برای شناسایی نوع مشخصی از داده طراحی نشده است.

خرید هارددیسک اینترنال وسترن دیجیتال سری رد پلاس مدل WD۸۰EFBX ظرفیت ۸ ترابایت

3.الگوریتم‌های یادگیری با شبه نظارت

در این روش ترکیبی از یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت به کار برده می‌شود. در این روش از مجموعه کوچک داده‌های برچسب خورده در کنار مجموعه بزرگی از داده‌های برچسب نخورده برای آموزش دستگاه استفاده می شود. داده‌های برچسب خورده برای آموزش یک نوع ماشین لرنینگ استفاده می‌شود، سپس این ماشین برای برچسب زدن داده‌های بدون برچسب استفاده می شود. این فرایند، برچسب زدن کاذب یا شبه-برچسب-زدن (pseudo-labelling) نامیده می‌شود. بعد از آن ماشین بر اساس مجموعه‌ای از داده‌های برچسب خورده و برچسب نخورده آموزش می‌بیند.

4.یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در این روش ماشین با یک عامل یا محیط در ارتباط است و بطور مدام خودش را تقویت می کند و چیزهای جدید یاد می گیرد. این متد با آزمون و خطا مساله را حل می کند، در صورت گرفتن نتیجه درست پاداش و در صورت گرفتن نتیجه اشتباه جریمه خواهد شد.

تفاوت خودکارسازی یا اتوماسیون (Automation) و ماشین لرنینگ

بیشتر اتوماسیون‌ها کارهایی است که بر پایه قوانین و الگوهای از قبل طراحی شده اجرا می شود. در ماشین لرنینگ، ماشین‌ها از کارهای قبلی خود چیزهای جدید یاد می‌گیرند تا بتوانند تصمیمات جدید بگیرند یا عملکرد خود را تغییر بدهند. یادگیری ماشین می تواند کارایی اتوماسیون را بهبود دهد.

خرید حافظه SSD اینترنال پاتریوت مدل Viper VP۴۱۰۰ M.۲ ۲۲۸۰ PCIe Gen۴ x ۴ ظرفیت ۲ ترابایت

تفاوت میان داده‌ کاوی و یادگیری ماشین

داده کاوی برای یافتن اطلاعات مفید، پنهان شده و معتبر از میان حجم بالایی از داده‌هاست. یادگیری ماشین از داده‌های آموزشی مدلی برای داده‌های جدید طراحی می کند.

هدف داده‌کاوی استخراج قوانین و روابط معنادار بین داده‌هاست. ماشین لرنینگ قوانین استجراج شده را به کامپیوتر آموزش می دهد. در حین به‌کارگیری تکنیک‌های داده‌کاوی می‌توانیم مدل خود را توسعه دهیم. تفاوت اصلی این دو این است که داده‌کاوی استخراج اطلاعات بدون دخالت انسانی امکان‌پذیر نمی باشد ولی در یادگیری ماشین، انسان تا مرحله‌ی انتخاب و استفاده الگوریتم برای یادگیری ماشین حضور دارد.

تفاوت یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماشین لرنینگ

Deep Learning یا یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از ماشین لرنینگ است و مفهوم آن یکی از انواع یادگیری ماشین می باشد.

یادگیری عمیق ،ساختار بخشیدن به الگوریتم‌هاست تا ماشین بتواند یک شبکه عصبی مصنوعی (artificial neural network) ایجاد کند، و ماشین ها از طریق الگوریتم ها خواهند توانست یاد بگیرند و به شکل خودمختار تصمیم‌گیری کنند.

یک مدل یادگیری عمیق بدون نیاز انسان می‌تواند با استفاده از شبکه عصبی تشخیص بدهد وظیفه‌اش درست انجام داده یا خیر.

خرید منبع تغذیه ماژولار گرین مدل GP۱۲۰۰B-OCDG

کاربرد ماشین لرنینگ در صنایع مختلف

دید کامپیوتری در خودروهای خودران، پهپادها و روبات‌های تحویل دهنده
شناسایی گفتار و زبان و ترکیب چت‌بات ها که با روبات‌های خدماتی انجام می شود.
شناسایی چهره برای مقاصد نظارتی در کشورهایی مانند چین
در تشخیص تومورها به وسیله اشعه ایکس در تخصص رادیولوژی مفید خواهد بود.
در شناسایی توالی‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها و شناسایی مولکول‌هایی که در تولید داروهای موثرتر موثر هستند به کمک محققان می آید.
بینی‌گرانه از زیرساخت‌های بزرگ با کمک اینترنت اشیا محافظت با پیش بینی را امکان پذیر می کند.
به منظور ثبت اطلاعات فایل‌های صوتی و تصویری از گفتار نسخه برداری کتبی می کند.

کار مهندس ماشین لرنینگ

کار یک مهندس ماشین لرنینگ تقریبا به کار یک برنامه‌نویس شبهات دارد. تفاوت اصلی این است که متخصص یادگیری ماشین برای خودآموز کردن ماشین‌ها و تولید نتایج بدون دخالت انسان برنامه می نویسد.

وظیفه دیگرمهند ماشین لرنینگ تولید نتایج پروژه و مجزا کردن مسائلی است که به حل و فصل نیاز دارند.

از وظایف دیگر او، ساخت داده و مدیریت زیرساخت‌هاست.

از دیگز کارهای متخصص ماشین لرنینگ، مدل‌سازی داده‌ها و استراتژی‌های ارزیابی برای پیدا کردن الگوها و پیش‌بینی موارد دیده نشده است.

در نهایت ایجاد الگوریتم بر اساس روش‌های مدل‌سازی آماری و ایجاد و حفظ راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر ماشین لرنینگ که در تولید دارای اهمیت می باشد.

یک متخصص در زمینه یادگیری ماشین می‌توانند به مهندس یادگیری ماشین، سرپرست علوم داده، دانشمند ماشین لرنینگ یا دانشمند داده NLP تبدیل شوند.