یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟ انواع و کاربردهای آن

کاربردهای یادگیری نیمه‌نظارتی در دنیای واقعی

یادگیری نیمه‌نظارتی، روشی قدرتمند برای یادگیری ماشین است که از ترکیب داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌کند. این روش در طیف وسیعی از زمینه‌ها کاربرد دارد، از جمله:

1. ترجمه ماشینی

• هدف: آموزش الگوریتم‌هایی برای ترجمه زبان بر اساس فرهنگ لغت کامل کلمات آن
• مزیت یادگیری نیمه‌نظارتی:
  • نیاز به ترجمه‌های انسانی را به عنوان داده‌های برچسب‌دار، که می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد، کاهش می‌دهد.
• مثال:
  • ترجمه ماشینی Google از یادگیری نیمه‌نظارتی برای ترجمه زبان‌ها به زبان‌های مختلف استفاده می‌کند.

2. تشخیص تقلب

• هدف: شناسایی موارد تقلب در مواردی که تنها چند نمونه مثبت در دسترس است
• مزیت یادگیری نیمه‌نظارتی:
  • می‌تواند به مدل‌ها کمک کند تا با استفاده از داده‌های بدون برچسب، الگوهای تقلب را به‌طور موثرتری شناسایی کنند.
• مثال:
  • شرکت‌های کارت اعتباری از یادگیری نیمه‌نظارتی برای شناسایی معاملات fraudulent استفاده می‌کنند.

3. برچسب‌گذاری داده‌ها

• هدف: الگوریتم‌هایی که با استفاده از مجموعه‌های داده کوچک آموزش داده شده‌اند، می‌توانند یاد بگیرند که به‌طور خودکار برچسب‌های داده را روی مجموعه‌های بزرگ‌تر نیز اعمال کنند.

کاربرد یادگیری ماشین تقویتی

یادگیری تقویتی، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه، رفتار خود را بهینه کنند. این روش به جای برنامه‌ریزی صریح، به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا از طریق تجربه و آزمون و خطا یاد بگیرد.

1. رباتیک

ربات‌ها می‌توانند از یادگیری تقویتی برای انجام وظایف پیچیده در دنیای واقعی مانند حرکت در محیط‌های ناآشنا، دستکاری اشیاء و تعامل با انسان‌ها استفاده کنند. به عنوان مثال، رباتی که برای تمیز کردن خانه طراحی شده است، می‌تواند با استفاده از یادگیری تقویتی نحوه جابجایی در محیط، شناسایی اشیاء و تمیز کردن سطوح مختلف را یاد بگیرد.

2. بازی‌های ویدیویی

یادگیری تقویتی در آموزش ربات‌ها برای انجام بازی‌های ویدیویی، از جمله بازی‌های استراتژیک و بازی‌های ورزشی، بسیار موفق بوده است. در این زمینه، عامل هوش مصنوعی می‌تواند با بازی کردن مکرر بازی و دریافت پاداش برای پیروزی یا تنبیه برای شکست، یاد بگیرد که چگونه برنده شود.

3. مدیریت منابع

شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌توانند از یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع محدود خود مانند نیروی انسانی، تجهیزات و مواد اولیه استفاده کنند. در این زمینه، عامل هوش مصنوعی می‌تواند با در نظر گرفتن اهداف و محدودیت‌های سیستم، نحوه تخصیص منابع را بهینه کند.

یادگیری ماشین چه کاربردی دارد؟ 

یکی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین، استفاده در سیستم توصیه‌گر است، سیستم‌های توصیه‌گر به کاربران در یافتن محتوای مورد علاقه‌شان کمک می‌کنند. این سیستم‌ها با تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران، محتوای مرتبط و جذاب را به آنها پیشنهاد می‌دهند. فرض کنید شما به طور مرتب در اینستاگرام به صفحات مربوط به فوتبال علاقه نشان می‌دهید. سیستم‌های توصیه‌گر با تجزیه و تحلیل این رفتار، صفحات و پست‌های مرتبط با فوتبال را به شما پیشنهاد می‌دهد. سایر کاربردهای یادگیری ماشین، شامل موارد زیر است:

• مدیریت ارتباط با مشتری: نرم‌افزارهای CRM (مدیریت ارتباط با مشتری) ابزاری برای مدیریت تعاملات با مشتریان هستند. این نرم‌افزارها می‌توانند با استفاده از یادگیری ماشین، وظایف مختلفی را به طور خودکار انجام داده و کارایی تیم‌های فروش و بازاریابی را به طور قابل‌توجهی افزایش دهند.
• هوش تجاری: هوش تجاری (BI) به مجموعه‌ای از ابزارها، فرآیندها و تکنیک‌ها برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات قابل‌ فهم و کاربردی برای تصمیم‌گیری بهتر در کسب و کار اطلاق می‌شود. یادگیری ماشین به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی صریح، از طریق تجربه و داده‌ها یاد بگیرند.
• استفاده در صنعت خودرو: خودروهای خودران از مجموعه‌ای از سنسورها، دوربین‌ها، رادارها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای حرکت و ناوبری بدون دخالت انسان استفاده می‌کنند. یادگیری ماشین به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، نقشی کلیدی در توسعه و عملکرد خودروهای خودران ایفا می‌کند.
• استفاده در منابع انسانی: سیستم‌های اطلاعات منابع انسانی (HRIS) نرم‌افزارهایی هستند که برای مدیریت وظایف مربوط به منابع انسانی مانند استخدام، حقوق و دستمزد، آموزش و توسعه و مدیریت عملکرد استفاده می‌شوند. یادگیری ماشین به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، می‌تواند به HRIS در انجام وظایف مختلف به طور کارآمدتر و دقیق‌تر کمک کند.

نحوه انتخاب مدل یادگیری ماشینی مناسب چیست؟

انتخاب مدل مناسب یادگیری ماشین، بیشتر از آنکه یک فرمول ثابت باشد، یک فرآیند تجربی و سیستماتیک است. انتخاب شما به عوامل متعددی از جمله نوع داده، حجم داده، هدف مسئله و محدودیت‌های زمانی و سخت‌افزاری بستگی دارد. در اینجا یک نقشه راه گام‌به‌گام برای این انتخاب آورده شده است:

۱. تعریف نوع مسئله

اولین قدم این است که بدانید به دنبال چه چیزی هستید. بر اساس خروجی مورد نظر، مسیر شما مشخص می‌شود:

• پیش‌بینی یک عدد (مثلاً قیمت): رگرسیون
• دسته‌بندی بین دو یا چند گروه (مثلاً هرزنامه یا غیر هرزنامه): طبقه‌بندی
• پیدا کردن گروه‌های پنهان بدون داشتن برچسب: خوشه‌بندی
• کاهش پیچیدگی داده‌ها: کاهش ابعاد

۲. بررسی حجم و کیفیت داده‌ها

• داده‌های کم: اگر داده‌های شما محدود است (مثلاً زیر چند هزار مورد)، مدل‌های ساده‌تر بهتر عمل می‌کنند، زیرا مدل‌های پیچیده روی داده‌های کم دچار "بیش‌برازش" می‌شوند.
• داده‌های حجیم: اگر میلیون‌ها رکورد دارید، الگوریتم‌هایی مثل شبکه‌های عصبی قدرت واقعی خود را نشان می‌دهند.

۳. توجه به نوع ویژگی‌ها

• داده‌های ساختاریافته (جدولی): برای جداول Excel یا SQL، الگوریتم‌های درختی مثل Random Forest و XGBoost معمولاً بهترین عملکرد را دارند.
• داده‌های غیرساختاریافته (تصویر، صوت، متن): در این موارد، مدل‌های یادگیری عمیق (CNN برای تصویر، RNN/Transformer برای متن) انتخاب‌های استاندارد هستند.

۴. اولویت‌بندی بین "دقت" و "تفسیرپذیری"

گاهی اوقات در صنعت، فهمیدنِ چرا یک مدل تصمیمی گرفته است، مهم‌تر از دقت ۱۰۰ درصدی آن است.

• تفسیرپذیری بالا: اگر باید به مدیران یا نهادهای قانونی پاسخگو باشید، از مدل‌های شفاف مثل Logistic Regression یا Decision Trees استفاده کنید.
• دقت بالا (جعبه سیاه): اگر فقط نتیجه نهایی مهم است، مدل‌های Ensemble یا Deep Learning عالی هستند اما توضیح منطق درونی آن‌ها دشوار است.

۵. محدودیت‌های عملیاتی

• زمان آموزش: برخی مدل‌ها (مثل کارهای سنگین با SVM یا شبکه‌های عصبی عمیق) زمان زیادی برای آموزش نیاز دارند.
• زمان پیش‌بینی: اگر نیاز دارید مدل در لحظه (Real-time) روی گوشی موبایل پاسخ دهد، باید از مدل‌های سبک و سریع استفاده کنید.

پیشنهاد برای شروع

بهترین استراتژی این است که با یک مدل پایه ساده شروع کنید. این کار به شما یک معیار سنجش می‌دهد. اگر دقت آن کافی نبود، به سراغ مدل‌های پیچیده‌تر بروید.