یادگیری ماشین یا به انگلیسی: Machine Learning، نوعی هوش مصنوعی است که کامپیوترها را قادر می سازد تا از داده ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بدون برنامه ریزی صریح بهبود ببخشند. یادگیری ماشین بر اساس این ایده استوار است که ماشین ها را می توان آموزش داد تا از تجربه یاد بگیرند، درست مانند انسان ها.
به زبان ساده، یادگیری ماشین به رایانه ها آموزش می دهد که الگوها را در داده ها تشخیص دهند و بر اساس آن داده ها پیش بینی کنند. این در طیف گسترده ای از نرم افزارها، از تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی گرفته تا ماشین های خودران و کشف تقلب قابل استفاده است.
فرآیند اصلی یادگیری ماشین شامل سه مرحله است
- آماده سازی داده
آماده سازی داده ها شامل جمع آوری و پاک سازی داده ها می شود که می توانند در قالب های مختلف مانند متن، تصویر یا مقادیر عددی باشند. سپس این داده ها به دو مجموعه تقسیم می شوند: داده های آموزشی و داده های آزمون. داده های آموزشی برای آموزش مدل یادگیری ماشین استفاده می شود که چگونه الگوها را در داده ها تشخیص دهد، در حالی که داده های آزمایشی برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می شود.
- ساخت مدل
در ساخت مدل، یک الگوریتم یادگیری ماشین برای داده های آموزشی اعمال می شود تا مدلی ایجاد شود که بتواند بر اساس داده های جدید پیش بینی نماید. الگوریتم از داده ها یاد می گیرد و سعی می کند الگوهایی را شناسایی کند که می توانند برای پیش بینی نتایج مورد استفاده قرار بگیرند.
- پیش بینی
در نهایت، در پیش بینی، از مدل برای پیش بینی بر اساس داده های جدید استفاده می شود. دقت این پیش بینی ها با مقایسه آنها با نتایج واقعی ارزیابی می شود.
سه نوع اصلی یادگیری ماشین وجود دارد
- یادگیری تحت نظارت
یادگیری تحت نظارت شامل آموزش مدلی بر روی داده های برچسب گذاری شده است، جایی که نتایج آن مشخص است. مدل یاد می گیرد که الگوها را در داده ها تشخیص دهد و بر اساس آن الگوها پیش بینی نماید.
- یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت شامل آموزش مدلی بر روی داده های بدون برچسب با نتایج ناشناخته است. مدل یاد می گیرد که الگوهای موجود در داده ها را بدون هیچ راهنمایی تشخیص دهد و می تواند برای خوشه بندی نقاط داده در گروه ها یا شناسایی نقاط پرت مورد استفاده قرار گیرد.
- یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی شامل آموزش مدلی برای تصمیم گیری بر اساس پاداش و مجازات است. مدل از طریق آزمون و خطا یاد می گیرد و بر اساس اعمال خود بازخوردی را در قالب پاداش یا مجازات دریافت می کند.
در نتیجه، یادگیری ماشین ابزار قدرتمندی است که پتانسیل تغییر بسیاری از صنایع و حل مشکلات پیچیده را دارد. این ابزار کامپیوترها را قادر می سازد تا از تجربیات بیاموزند و بر اساس آن تجربه پیش بینی کنند و آن را به یک جزء ضروری از هوش مصنوعی مدرن تبدیل می کند.
نتیجه گیری
یادگیری ماشین یک زمینه جذاب است که پتانسیل تغییر نحوه تعامل ما با فناوری و حل مشکلات پیچیده در صنایع مختلف را دارد. امیدوارم این مطلب از مجله اینترنتی درک بهتری از چیستی یادگیری ماشین و نحوه عملکرد آن به شما ارائه کرده باشد.
