مجله هوش مصنوعی شهاب
یادگیری ماشین در نحوه انجام کار و فعالیت های روزمره ما تغییرات اساسی ایجاد کرده است. برنامه نویسان نرم افزارهای قدیمی و سنتی کار بسیار سختی داشتند. آن ها ابتدا منطق را براساس وضعیت فعلی موضوع می نوشتند و سپس داده های مربوطه را اضافه می کردند. اما با گذشت زمان و با ظهور تکنولوژی، تغییرات اساسی رخ داد.
کلان روند ها ( Megatrends ) ، فن آوری های جنون آمیز و اتوماسیون، کار ها را به دست گرفته اند و می توانیم با افتخار بگوییم که همه چیز خوب پیش می رود. با قدرت یادگیری ماشین، مشاغل قدرتمند شده و به قله های جدیدی می رسند.
صبر کنید! اول، خودآموز یادگیری ماشین را بررسی کنید.
انواع روش ها
درست است که می گویند داده ی خوب ، تنها به اندازه ای خوب است که از آن چه استفاده ای می کنید و چگونه آن را مدیریت می کنید. کسب و کار ها و رهبران فن آوری از یادگیری ماشین استفاده کرده، تجربه کسب کرده و آینده را پیش بینی و پیش گویی می کنند.
یادگیری ماشین با استخراج الگو ها از داده های بزرگ ، برای ساخت مدل های پیش بینی استفاده می شود. در داده های پیش بینی ، این مدل ها مفید هستند و در کاربرد های تحلیلی مانند پیش بینی قیمت، ارزیابی ریسک، پیش بینی رفتار مشتری و کلاسه بندی اسناد استفاده می شود.
با سیل پیوسته داده ها ، مدل های یادگیری ماشین تضمین می کند که راه حل به طور مداوم بروز می شود. با تغییر منابع داده مناسب و پیوسته در زمینه یادگیری ماشین، فرصتی برای پیش بینی آینده وجود دارد.
حالا انواع روش های یادگیری ماشین چه هستند؟
سه نوع روش یادگیری ماشین وجود دارد:
۱- یادگیری نظارت شده
یادگیری نظارت شده، همانطور که از اسمش مشخص است، به معنی نظارت توسط یک شخص است. یادگیری ای که در آن ماشین از داده هایی استفاده می کند که قبلا با پاسخ صحیح برچسب خورده است. پس از آن، مجموعه داده جدیدی به دستگاه ارائه می شود.
این الگوریتم با کمک یادگیری نظارت شده، داده های آموزشی ( مجموعه مثال های آموزشی ) را تجزیه و تحلیل کرده و نتیجه صحیحی از داده های دارای برچسب تولید می کند.
در اینجا ماشین از قبل داده ها را آموخته است. بنابراین، اکنون زمان آن است که هوشمندانه از دانش خود استفاده کند.
برای مثال – در سبد میوه، ماشین ابتدا میوه را با شکل و رنگ آن کلاسه بندی و نام میوه را تایید می کند. اگر کسی به دنبال انگور باشد، آنگاه یادگیری ماشین از داده های آموزشی اش ( سبد میوه ها ) یعنی از دانش پیشین استفاده خواهد کرد.
سپس مدل یادگیری ماشین از دانش خود برای داده های آزمایشی استفاده کرده و سپس نتایج را به شما خواهد داد.
در یادگیری نظارت شده، ما با یک مجموعه داده هایی شروع می کنیم که مثال های آموزشی دارد و هر نمونه یک برچسب مرتبط دارد که آن را معرفی می کند.
۲- یادگیری بدون نظارت
در یادگیری بدون نظارت، آموزش ماشین با استفاده از اطلاعاتی صورت می گیرد که نه کلاسه بندی و نه برچسب گذاری شده اند. الگوریتم یادگیری ماشین، بدون راهنمایی بر روی اطلاعات عمل می کند. همچنین اطلاعات نامنظم را براساس شباهت ها، الگو ها، و تفاوت ها بدون هیچ نظارت یا آموزش قبلی ای، گروه بندی می کند.
از آنجا که هیچ آموزشی به ماشین داده نشده است، خود ماشین ساختار پنهان را در داده های بدون برچسب، شناسایی و آن را تفسیر می کند.
بنابراین، فرض کنید که اگر برای ماشین، تصویر یک خودکار و مداد ارائه شده باشد و اطلاعات آن موجود نباشد، می توان آن ها را براساس شباهت ها، الگو ها، و تفاوت ها کلاسه بندی کرد.
اساساً آن ها بر مبنای مفاهیم از پیش تعریف شده متمایز می شود. ماشین می تواند برآورد کند که برای تمایز، چه نوع گروه هایی می توانند تشکیل شوند.
به عنوان مثال – یک میله چوبی با درپوش، می تواند یک خودکار و بدون درپوش، یک مداد باشد. بدون یادگیری و آموزش، ماشین سعی خودش تفسیر کند.
۳- یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی، یادگیری بسیار جالبی است. هیچ کلید راه حلی وجود ندارد که بتواند تشخیص دهد چه چیزی درست است. اما باز هم عامل ( Agent ) یادگیری تقویتی تصمیم می گیرد که چطور کارش را انجام دهد. این روش یادگیری ماشین تماما در مورد اتخاذ اقداماتی است که برای به حداکثر رساندن پاداش در یک موقعیت خاص، مناسب هستند. زمانی است که یادگیرنده برای فعالیت هایش، پاداش و مجازات دریافت می کند.
به عنوان مثال – در یک زمینه مشخص، پاداش می تواند منفعتی باشد تا به عامل گفته شود برای “برنده شدن” تا حد امکان پاداش بیشتری دریافت کند.
اصولاً عامل تصمیم می گیرد برای انجام وظیفه معین چه کاری انجام دهد. اکنون، از آنجا که مجموعه داده های آموزشی موجود نیست، مجبور است از تجربه ی خودش بیاموزد.
خلاصه
این موارد تنها اصول پایه ای یادگیری ماشین هستند و یادگیری ماشین فراتر از این هاست. این هسته اصلی سفر ما به سمت هوش مصنوعی جامع است. این امر، خیلی سریع، صنعت را تغییر داده و تأثیر گسترده ای بر زندگی روزمره ما خواهد گذاشت. به همین دلیل معتقدیم که یادگیری ماشین ارزش درک کردن دارد. اگر این حوزه مرتبط با حرفه شما نیست، مسئله ای نیست. اما، شما باید حداقل در سطح مفهومی از این موضوع آگاه باشید و به همین دلیل ما چنین مقاله هایی را برای شما انتخاب کرده ایم. به یاد داشته باشید، هیچوقت دیر نیست!
امیدوارم اکنون اصول یادگیری ماشین را فهمیده باشید. اگر سؤالی دارید، از طریق نظرات به اشتراک بگذارید.
بیشتر بخوانید :
- ANPR یا LPR : تفاوت چیست؟
- هوش مصنوعی مولد تهدیدات جدیدی برای امنیت سایبری ایجاد می کند
- فناوری تشخیص پلاک خودرو چگونه جامعه را هوشمندتر می کند
- گوگل ساختار سازمانی خود را جهت تمرکز بر هوش مصنوعی اصلاح می کند
- پلاک خوان های شهر گرینزبوروی آمریکا فعلاً قرار نیست افزایش پیدا کنند
ممنونم خیلی خوب بود لطفا بیشتر این مطالب را بزارید
خوشحالیم که پسندیدید
دوشنبه هر هفته قسمت جدیدی از این دوره منتشر میشه حتما دنبال کنید