ماشین لرنینگ چیست و از اهیمت آن در دنیای امروز چه می‌دانید؟

امروزه استفاده از هوش مصنوعی و کامپیوترها در بخش‌های مختلف زندگی انسان‌ها امری است که نمی‌توان آن را نادیده گرفت. کاربرد آن به حدی گسترده است که زندگی روزمره ما را نیز در بر گرفته است. ما هر روز از مزایای گوناگون هوش مصنوعی در زندگی خود استفاده می‌کنیم.

بی تردید داشتن دانش بیشتر در این حوزه استفاده از آن را جذاب‌تر و هیجان‌انگیزتر می‌کند. پس اگر مایل به کسب اطلاعات بیشتر در این مورد و نیز مهمترین و پرکاربردترین شاخه آن یعنی ماشین لرنینگ (Machine Learning) یا یادگیری ماشین هستید با ما همراه شوید.

ماشین لرنینگ یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و علوم کامپیوتر است که هدف از آن این است که ماشین‌ها و سیستم‌ها در مواجهه با داده‌ها و الگوریتم‌های گوناگون شیوه‌ی یادگیری انسان را با دقت بسیار بالایی تقلید کنند. در واقع هدف این علم آن است که ماشین‌ها را قادر به تجزیه و تحلیل داده‌ها، تشخیص الگوها و یادگیری از این طریق سازد تا بتوانند عملکرد خود را با تکیه بر آن‌ها بهبود بخشند، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی کنند، از تجارب خود بیاموزند و ... .

واضح است که اگر ماشین‌ها چنین قابلیت‌هایی داشته باشند تأثیر گسترده‌ای بر جهان امروز ما خواهند گذاشت و حوزه‌های گوناگون را دگرگون خواهند کرد زیرا قادر خواهند بود که مسائلی را در کمترین زمان ممکن حل و فصل کنند که احتمالاً انسان‌ها به سادگی از پس آن‌ها بر نخواهند آمد.

هوش مصنوعی امروزه بخشی مهم از زندگی انسان‌ها را تشکیل داده است؛ گوشی‌های همراه شما به هنگام تشخیص چهره از قابلیت‌های آن استفاده می‌کنند، شبکه‌های اجتماعی گوناگون یا فروشگاه‌های آنلاین با توجه به علایق و سلیقه شما به شما محتوا ارائه می‌دهند، گزینه خوبی برای انجام محاسبات گسترده و تجزیه و تحلیل آنها هستند و ... .

بنابر آنچه گفته شد می‌توان دریافت که سازمان‌ها و کسب و کارهای مختلف با استفاده از این قابلیت‌ها قادر خواهند بود که داده‌ها را در کمترین زمان تجزیه و تحلیل کنند، الگوها را تشخیص دهند و سپس از این طریق رفتار مشتریان یا بازار را پیش‌بینی کنند، محصولات خود را بهبود بخشند و با نوعی آگاهی جامع تصمیم‌گیری کنند.

علاوه بر این امروزه در حوزه‌های گوناگونی دیگری مانند اتومبیل‌های خودران، چت بات‌ها، بازشناسی گفتار، تشخیص بیماری‌ها و ... از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ برای رسیدن به بهترین نتیجه استفاده می‌کنند.

حال که دانستیم یادگیری ماشین چیست و چه کاربردهایی دارد لازم است به این نکیته مهم نیز اشاره کنیم که وجود برخی زبان‌های برنامه‌نویسی کار اجرا و پیاده‌سازی الگوریتم‌های بسیار پیچیده را بسیار راحت کرده‌اند. یکی از مهم‌ترین و محبوب‌ترین این زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون است که منبع باز و شیءگرا است و برای هر مسأله یک ماژول آماده دارد و طیف گسترده کتابخانه‌های پایتون ابزارهای مفیدی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

تاریخچه و تحول یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ اولین بار در سال 1943 با نخستین مدل ریاضی شبکه‌های عصبی در یک مقاله علمی با عنوان «A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity» کار خود را آغاز کرد که البته این مدل در آن زمان محدودیت‌های بسیار داشت و قادر به یادگیری نبود.

در این میان تحقیقات و کتاب‌های بیشتری با این موضوع نوشته شد و سپس در سال 1950 تست تورینگ معروف انجام شد. در سال 1951 اولین شبکه عصبی مصنوعی به نام SNARC که از 40 سیناپس هبینِ به هم پیوسته با حافظه کوتاه مدت تشکیل شده بود، تحولات دیگری را در این حوزه ایجاد کرد.

در سال 1952 دنیا شاهد طراحی نوعی بازی کامیوتری با نام Checkers توسط Arthur Samuel بود که بر استفاده از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های خاصی تکیه داشت. مهم‌ترین اتفاق یعنی پروژه تحقیقاتی تابستانی Dartmouth در سال 1956 رقم خورد؛ 12 دانشمند مشهور در حوزه مهندسی، ریاضی و علوم شناختی و کامپیوتر به مدت هشت هفته درمورد ماشین‌های متفکر شروع به ایده‌پردازی کردند.

در سال 1958 اولین شبکه عصبی کامپیوتری به نام پرسپترون طراحی شد. این تحولات کم‌کم سرعت بیشتری به خود گرفت و پژوش‌های بیشتری در این زمینه صورت گرفت تا اینکه ابتدا کامپیوترهای امروزی طراحی شدند و سپس هوش مصنوعی به طور خاص در حوزه‌های گوناگون مورد استفاده قرار گرفت.

نحوه کار ماشین لرنینگ

برای دانستن اینکه یادگیری ماشین چیست، باید از نحوه کار آن نیز مطلع شویم. برای انجام این کار باید مراحل زیر را گذراند:

جمع‌آوری داده: جمع‌آوری داده‌ها بخش مهمی است. کیفیت داده‌ها صحت پیش‌بینی‌ها را تعیین می‌کند. ما می‌توانیم مجموعه‌های داده را از APIها، وب‌سایت‌ها، رسانه‌های اجتماعی و غیره جمع‌آوری کنیم. همچنین می‌توانیم از مجموعه داده‌های داخلی که در زبان‌های برنامه‌نویسی برای اهداف یادگیری ارائه شده‌اند استفاده کنیم. استفاده اخلاقی از داده‌ها را نباید فراموش کرد.

پردازش داده: قبل از وارد کردن این داده‌ها به مدل‌سازی، آن‌ها را از قبل پردازش م‌ کنیم تا مقادیر تکراری و از دست رفته را حذف کنیم، با موارد نامربوط برخورد کنیم و فرمت‌ها را استاندارد کنیم. این امر کیفیت مجموعه داده را افزایش می‌دهد و با مواجهه با منابع خطای احتمالی قبل از مدل‌سازی، دقت را بالا می‌برد.

آموزش مدل (Model Training): پس از دریافت مجموعه داده‌ها، بر اساس مسئله خود از الگوریتمی برای مدل سازی مجموعه داده استفاده می‌کنیم. ما معمولاً مجموعه داده‌های خود را به دو بخش تقسیم می‌کنیم: مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی.

برای این کار از مدل‌های مختلفی استفاده می‌شود، به عنوان مثال رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و ... آموزش هایپرپارامتر نیز برای بهبود دقت انجام می‌گیرد. برای تنظیم پارامتر از تکنیک‌هایی مانند جستجوی شبکه‌ای و جستجوی تصادفی استفاده می‌شود.

ارزیابی مدل: این یک گام مهم است در تعیین اینکه آیا مدل ما به درستی کار می‌کند یا خیر. معیارهایی مانند دقت، یادآوری، امتیاز F1 و AUC ارزیابی عملکرد مدل را هدایت می‌کنند. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع مانند k-fold و leave-one-out به ما در تعیین کارایی مدل کمک می‌کنند. این مقادیر تعیین کننده میزان دقت هستند.

استقرار مدل: استقرار این مراحل در مسائل مربوط به دنیای واقعی در این مرحله انجام می‌شود. این فرآیند شامل یکپارچه‌سازی مدل آموزش دیده در مسائل دنیای واقعی، برای حل آن‌ها است. این استفاده عملی از مدل‌سازی و آموزش است.

بیشتر بدانید : هوش مصنوعی چیست و چه کاربردهایی دارد

انواع یادگیری ماشین

پس از بحث درمورد اینکه یادگیری ماشین چیست حالا ضروری است که بدانیم انواع ماشین لرنینگ چیست. در واقع سه نوع اصلی آن عبارتند از:

• یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): این نوع یادگیری از داده‌های برچسب‌گذاری شده استفاده می‌کند که دارای مقادیر خروجی متناظر برای داده‌های ورودی است. این مدل رابطه را برای بهبود دقت در پیش‌بینی‌ها یاد می‌گیرد. ایمل‌های سالم و اسپم یا پیش‌بینی‌ مقادیر عددی نمونه‌هایی از این نوع یادگیری ماشین هستند.


• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): این نوع یادگیری از داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کند که در آن مدل باید گروه‌ها، الگوها و سلسله مراتب را بدون هیچ گونه راهنمایی برای پیش‌بینی داده‌های دیده نشده پیدا کند. با استفاده از این روش می‌توان خریدهای یک فروشگاه را تجزیه و تحلیل کرد و سپس از آن برای بررسی و پیش‍بینی رفتار مشتری و ارائه پیشنهاد بر اساس آن‌ها استفاده کرد.


• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): یادگیری کاملاً مبتنی بر روش آزمون و خطا است که در آن ما یک عامل را برای تعامل با محیط درگیر می‌کنیم. به عنوان مثال، ما هوش مصنوعی را به یک بازی وادار می‌کنیم و به دلیل آزمایش‌های مکرر، می‌آموزد که چه حرکاتی به آن کمک می‌کند تا میزان کار و موفقیت خود را بهبود بخشد. یکی از نمونه‌ها برای این شیوه یادگیری بازی کردن کامپیوتر یا هوش مصنوعی است که به تدریج و با تحلیل بازخوردها می‌تواند بهتر آن را انجام دهد.

چرا پایتون برای ماشین لرنینگ گزینه مناسبی است؟

چنان که قبلاً نیز اشاره کردیم استفاده از برخی زبان‌ها برنامه‌نویسی پیچیدگی‌های کار یادگیری ماشین را به حداقل ممکن می‌رسانند و مهمترین آنها زبان برنامه‌نویسی پایتون است. حالا چرا پایتون؟

اول از همه به این خاطر که پایتون یک زبان برنامه‌نویسی ساده و خوانا است که بسیار منعطف و سازگار است. این عوامل و قابل درک بودن کدها پایتون سبب می‌شوند که افراد تازه‌کار و مبتدی نیز به راحتی قادر به استفاده از مزایای آن باشند. در مورد ماشین لرنینگ این عوامل باعث خواهند شد که پیچیدگی‌های الگوریتم‌ها با سرعت و سهولت بیشتری پیاده‌سازی شوند.

دیگر اینکه کتابخانه‌های پایتون که مجموعه‌ای از کدهای از پیش نوشته شده هستند. علاوه بر این فراهم کردن امکانات و ابزاری قوی مانند TensorFlow، Scikit-learn، PyTorch، Pandas و NumPy که برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها، انجام محاسبات علمی و پیشرفته، پردازش زبان طبیعی و ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار می‌گیرند، این زبان را به یکی از بهترین گزینه‌ها برای به کار بردن در این حوزه و سهولت بیشتر کار، تبدیل کرده‌اند.

مزیت دیگر این زبان آن است که به هیچ پلتفرم خاصی وابسته نیست بلکه توسط پلتفرم‌های بسیاری پشتیبانی می‌شود و به این ترتیب بر روی سیستم عاملهای مختلفی قابل اجرا است. این عدم وابستگی خود سبب ساده بودن و ارزان بودن بسیاری از کارها خواهد شد.

در نهایت اینکه پایتون یکی محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی است در بین متخصصان داده است. از این رو انجمن‌های بسیاری برای تبادل اطلاعات و پرسش و پاسخ در این مورد به وجود آمده‌اند. این به کاربران کمک می‌کند که در صورت مواجهه با مشکلات احتمالی به راحتی و در مدت زمان کمتری به راه‌حل مناسب برسند.

چگونه یادگیری ماشین را شروع کنیم؟

حال که دانستید ماشین لرنینگ چیست حتماً متوجه اهمیت بالای این علم نیز شده‌اید. امروزه یادگیری ماشین در حوزه‌های گوناگون مانند صنایع، کسب و کار و تجارت، درمان، بانکداری و ... کاربرد دارد و ب بالا بردن سرعت و بهبود کیفیت تا حد زیادی سبب حفظ سرمایه و صرفه‌جویی در زمان شده است. مزایای ماشین لرنینگ سبب شده که افراد در حوزه‌های گوناگون مایل به استفاده از آن باشند و صاحبان کسب و کار در استفاده از آن با هم رقابت کنند.

اگر مایل به یادگیری و کار کردن در این زمینه باشید باید بدانید که اولین کار برای ورود به این حوزه یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی مانند پایتون است زیرا در حوزه ماشین لرنینگ کاربرد بسیاری دارد. برای این کار لازم است که ابتدا در یک دوره آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون ثبت نام کنید و به این زبان مسلط شوید. علاوه بر آن یادگیری ماشین نیازمند آشنایی با برخی مفاهیم پایه‌ای و اساسی ریاضیات و حساب است.

در نهایت می‌توانید یادگیری ماشین لرنینگ را با مطالعه منابع آنلاین یا شرکت در دوره‌های معتبری که بر آموزش آن تمرکز دارند شروع کنید. یکی از مهم‌ترین آن‌ها دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون است که معمولاً سرفصل‌های آن به گونه‌ای سازماندهی شده است که فرد را با مفاهیم پایه‌ای و کاربردی ماشین لرنینگ مانند رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی و سیستم‌های توصیه‌گر و ... به خوبی آشنا خواهد کرد.

اساتید مجرب با ارائه چنین دوره‌هایی سعی دارند تا با ترتبیت افراد حرفه‌ای و تأکید بر یادگیری اصولی و علمی، آن‌ها را برای ورود به بازار کار آماده کنند. پس از گذراندن این دوره افراد با انجام انواع پروژه‌ها می‌توانند توانایی خود را در این زمینه به تدریج بالاتر ببرند.

همانطور که پیش از این هم بارها اشاره کردیم ماشین لرنینگ در دنیای امروز از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است و کاربرد آن گسترده است. در پزشکی می‌توان برای تشخیص، پیشگیری از بیماری‌ها و ... از آن استفاده کرد. در حوزه تجاری و اقتصادی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی روند بازار و ... اهمیت می‌یابد.

در صنعت برای بهبود کیفیت تولیدات، بهینه‌سازی فرایند تولید و ... کاربرد دارد. می تواند به حفظ محیط زیست کمک کند و سبب دگرگونی در حوزه حمل و نقل شود. همه این‌ها یعنی اینکه امروز بدون مراجعه به این حوزه و استفاده از امکانات آن نمی‌توان از پیشبرد مناسب امور و کارها اطمینان حاصل کرد.

این کاربرد گسترده ماشین لرنینگ و استفاده از هوش مصنوعی به طور کلی سبب شده که افراد علاقمند به این حوزه مشتاق یادگیری بیشتر و بیشتر باشند و مدام علم و دانش خود را به روز کنند تا در نتیجه از موقعیت شغلی بهتری بهره‌مند شوند. بنابراین اگر شما هم جزء دسته افراد علاقمند هستید همین حالا برای یادگیری ماشین لرنینگ اقدام کنید.