وبلاگ

ماشین لرنینگ (Machine Learning)

یادگیری ماشین
هوش مصنوعی یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ (Machine Learning)

همه چیز درباره فناوری ماشین لرنینگ

اگرچه یادگیری ماشین (Machine Learning) دهه‌ها است که وجود داشته است، اما کاربرد‌های عملی آن اکنون مورد توجه قرار گرفته است، زیرا مزیت‌های زیادی دارد که یکی از آن ها، این است که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند.

داده‌های موجود از منابعی مانند شبکه‌های اجتماعی، گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) به سرعت در حال رشد است. اکنون تخمین زده می‌شود که هر روز ۲.۵ کوئینتیلیون بایت داده تولید می‌شود. این سیل اطلاعات، ماشین لرنینگ را بیش از هر زمان دیگری، در دسترس قرار داده است.

با این حال، برای استفاده از پتانسیل کامل یادگیری ماشین، مهم است که بدانید این فناوری چیست، چگونه کار می‌کند، چرا مهم است و موارد استفاده آن برای کسب و کار چیست.

ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، یاد بگیرند و پیشرفت کنند. این فناوری شامل الگوریتم‌هایی است که به جای پیروی از دستورالعمل‌های برنامه‌های ایستا، برای وظایف و نتایج خاص، تصمیمات و پیش بینی‌های پویا را بر اساس داده‌ها می‌گیرد.

این برنامه‌ها با استفاده از حجم زیادی از داده‌ها آموزش داده می‌شوند. هنگامی که این برنامه‌ها به طور کامل آموزش دیدند، از آموخته‌های خود برای پیش بینی یا طبقه بندی دقیق در موقعیت‌ها و وظایف جدید استفاده می‌کنند.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ چیست ؟

چگونه کار می‌کند؟  چندین کار را با هر داده‌ای انجام می‌دهند، از جمله تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی و تجسم روند‌های گذشته برای تعیین اینکه چه الگو‌هایی ممکن است در آینده ظاهر شوند. آن‌ها همچنین می‌توانند بر اساس داده‌های قبلی احتمالات را پیش بینی کنند. با این حال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تا زمانی که نتایج ثابتی برای موارد استفاده مختلف ایجاد کنند، نیاز به آزمایش و اصلاح دارند.

همچنین آن می‌تواند از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و بینش رفتار مشتری، برای کسب و کار‌ها “ارزش” ارائه کند. همچنین این فناوری می‌تواند به خودکارسازی کار‌های خسته کننده مانند تشخیص تصویر یا حتی ارائه پشتیبانی مهم برای فرآیند‌های تصمیم گیری، کمک کند.

ماشین لرنینگ

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

یاد گرفتن  آن به بخشی جدایی ناپذیر از نحوه اداره و تصمیم گیری کسب و کار‌ها تبدیل شده است. با ظهور فناوری‌های جدید داده‌محور، مدل‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای عملکرد‌های مختلف کسب‌وکار حیاتی، مانند کشف تقلب، شخصی‌سازی محتوا و تجربه، رتبه‌بندی جستجو و … به کار گرفت.

یادگیری آن به این دلیل مهم است که راهی برای خودکارسازی تصمیم گیری و اقدام به شرکت‌ها می‌دهد. این به کسب‌وکار‌ها اجازه می‌دهد تا زمان پاسخگویی را بهبود بخشند، تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌تری برای مشتریان ایجاد کنند و تصمیم‌های استراتژیک‌تری برای کسب‌وکار بگیرند.

انواع مدل های یادگیری ماشین

انواع مختلفی از مدل‌های یادگیری ماشین وجود دارد.

آن‌ها شامل یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی هستند.

یادگیری تحت نظارت

در این مورد، الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌ها یا ویژگی‌های برچسب دار آموزش داده می‌شوند. یادگیری نظارت شده با ساختن یک مدل، که به عنوان طبقه بندی کننده نیز شناخته می‌شود، از داده‌های آموزشی برچسب گذاری شده انجام می‌شود.

یادگیری بدون نظارت

این مورد یک حوزه مهم یادگیری ماشینی است که برای یادگیری بدون نظارت از داده‌ها، طراحی شده است. برخلاف یادگیری ماشینی تحت نظارت، شما برچسب‌ها را تعریف نمی‌کنید. این بدان معنا است که نیازی به حاشیه نویسی انسانی یا داده‌های ساختاری نیست.

یادگیری نیمه نظارتی

این مورد یک مدل یادگیری ماشین است که از داده‌های بدون برچسب برای آموزش استفاده می‌کند. همچنین آن  بخشی از یادگیری نظارت شده است که شامل وظایف طبقه بندی و رگرسیون است، اما برخلاف یادگیری نظارت شده، همه داده‌های ورودی برچسب گذاری نمی‌شوند.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی ، حوزه‌ای از یادگیری آن است که بر پاداش دادن به اقدامات مناسب و تنبیه اقدامات نامناسب تمرکز دارد.

موارد استفاده از یادگیری ماشین

ان را را می‌توان در صنایع مختلف از جمله مالی، بیمه، مراقبت‌های بهداشتی، آموزش و سایر صنایع، مورد استفاده قرار داد. از یادگیری ماشین در اتومبیل‌های خودران، تشخیص تقلب، هوش مصنوعی بازی‌های ویدیویی و موارد دیگر استفاده می‌شود.

فناوری ماشین به ویژه برای مشاغلی مفید است که به شدت به تجزیه و تحلیل داده‌ها متکی هستند یا از مقادیر زیادی داده برای تصمیم گیری استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا تعیین کنند کدام پست‌ها برای کاربران مرتبط‌تر هستند و کدام تبلیغات به احتمال زیاد منجر به فروش می‌شوند.

همچنین در توالی یابی DNA، تشخیص تصویر و تشخیص در مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود. امور مالی حوزه دیگری است که یادگیری ماشین در آن بسیار موفق بوده است.

دیدگاه خود را اینجا قرار دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

فیلدهای نمایش داده شده را انتخاب کنید. دیگران مخفی خواهند شد. برای تنظیم مجدد سفارش ، بکشید و رها کنید.
  • عکس
  • شناسه محصول
  • امتیاز
  • قیمت
  • در انبار
  • موجودی
  • افزودن به سبد خرید
  • توضیحات
  • محتوا
  • عرض
  • اندازه
  • تنظیمات بیشتر
  • نویسنده
  • قسمت
  • زبان
Click outside to hide the comparison bar
مقایسه