ماشین لرنینگ (Machine Learning) یا یادگیری ماشین چیست؟

امروزه ما در دنیایی زندگی می‌کنیم که رشد تکنولوژی تا حدی زیاد شده است که بسیاری از مردم قادر نیستند خود را با آن همراه کنند. اصطلاح هوش مصنوعی (Artificial Intelligent) گرایشی است که قرار است تحولات بسیاری در زندگی مردم ایجاد کند.

در کلامی ساده درباره هوش مصنوعی، اما می‌توانیم بگوییم ترکیبی از علوم مختلف برای هوشمندسازی ماشین‌ها (دستگاه‌ها) است.

یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی که محبوبیت و معروفیت خاص خود را نیز دارد، یادگیری ماشین (Machine Learning) است. تاثیر ماشین لرنینگ هر روز در انسان مشاهده می‌شود و این علم تا حدودی در زندگی روزمره ما تاثیرات بسیاری دارد.

اگر تصمیم به یادگیری ماشین لرنینگ دارید و منبع کاملی از تعریف ماشین لرنینگ و مباحث وابسته به آن را ندارید، این مقاله می‌تواند برای شما بسیار مفید باشد.

در این مقاله مبحث ماشین لرنینگ را مورد تحلیل قرار می‌دهیم. همچنین کاربرد، اطلاعاتی که برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین نیاز دارید و موقعیت‌های شغلی ماشین لرنینگ را در اختیارتان قرار می‌دهیم.

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین چیست؟

ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) و علوم رایانه است. این زیر شاخه بر استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای تقلید از شیوه یادگیری انسان تمرکز دارد و به تدریج دقت آن را بهبود می‌بخشد.

یادگیری ماشین جزء مهمی از زمینه رو به رشد علم داده است. با استفاده از روش‌های آماری، الگوریتم‌ها برای طبقه‌بندی یا پیش بینی کردن آموزش داده می‌شوند.

الگوریتم‌ها سپس با انجام این کار، بینش‌های کلیدی را در پروژه‌های داده کاوی (Data Mining) کشف می‌کنند. این بینش‌ها بعداً باعث تصمیم گیری در برنامه‌ها و مشاغل می‌شود و به طور ایده آل بر معیارهای رشد کلیدی تأثیر می‌گذارد.

با گسترش و بزرگ شدن کلان داده‌ها، تقاضای بازار برای دانشمندانی که در زمینه داده کار می‌کنند، افزایش می‌یابد. سپس از این دانشمندان خواسته می‌شود تا در شناسایی و پاسخ به مرتبط‌ ترین سوالات تجاری مربوط به داده ها، کمک کنند.

تاریخچه یادگیری ماشین

چند دهه پیش، یادگیری ماشین در واقع به واقعیت نزدیک نبود و مانند یک رمان علمی تخیلی به نظر می‌رسید.
اما امروزه ماشین لرنینگ، یک فناوری ضروری در زمینه هوش مصنوعی است که به ما کمک می‌کند تا کارهای مختلفی را انجام دهیم، از رانندگی با ماشین گرفته تا یافتن بهترین محصولات می‌تواند از خدمات ماشین لرنینگ باشد.

با تشکر از زحمات بی‌شماری از ریاضیدانان، فیلسوفان و دانشمندان کامپیوتر، انسان از رویای ماشین‌های خودآموز فاصله گرفته و این رویا اکنون به واقعیت تبدیل شده‌است.

آینده تنها می‌تواند این روند را گسترش دهد زیرا انتظار می‌رود بازار ماشین لرنینگ از ۱.۰۳ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۶ به ۸.۸۱ میلیارد دلار برسد و تا سال ۲۰۲۲ رشد خود را ادامه دهد و نرخ رشد سالانه ۴۴.۱ درصد در آن بازه زمانی ثبت شود.

تفاوت میان داده کاوی و یادگیری ماشین

داده کاوی (Data Mining) چیست؟

داده کاوی به عنوان فرآیند استخراج اطلاعات مفید از حجم وسیعی از داده‌ها در نظر گرفته می‌شود.

از Data Mining برای کشف الگوهای جدید، دقیق و مفید در داده‌ها، به دنبال معنی و اطلاعات مربوط به سازمان یا فردی که به آن نیاز دارد، استفاده می‌شود. داده کاوی ابزاری است که توسط انسان استفاده می‌شود.

تفاوت ماشین لرنینگ و داده کاوی چیست؟

با بررسی هر یک (داده کاوی و ماشین لرنینگ)، می‌بینیم که شباهت‌های آن‌ها بسیار اندک است، اما همچنان طبیعی است که این دو اصطلاح را به دلیل تداخل داده‌ها با هم اشتباه بگیریم.

از سوی دیگر، تفاوت‌های قابل توجهی بین این دو وجود دارد. بنابراین به منظور وضوح و سازماندهی، ما قصد داریم هر دو مورد را بررسی کنیم.

بیایید به بررسی برخی از تفاوت‌های بین داده کاوی و یادگیری ماشین بپردازیم:

قدمت

برای شروع، داده کاوی دو دهه قبل از ماشین لرنینگ ارائه شده است، در حالی که یادگیری ماشین در ابتدا کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD) نامیده می‌شد.

در برخی مناطق هنوز از داده کاوی به عنوان KDD (ماشین لرنینگ) یاد می‌شود. یادگیری ماشین اولین بار در یک برنامه بازی چکر  انجام شد. داده کاوی از دهه ۱۹۳۰ آغاز شده است. یادگیری ماشین در دهه ۱۹۵۰ ارائه شد.

هدف

داده کاوی برای استخراج قوانین از حجم زیادی از داده‌ها طراحی شده است، در حالی که یادگیری ماشین به دانستن نحوه استفاده از کامپیوتر نیاز داشته و درک پارامترهای داده را آموزش می‌دهد.

یا به عبارت دیگر، داده کاوی به سادگی یک روش تحقیق برای تعیین یک نتیجه خاص بر اساس کل داده‌های جمع‌آوری شده است.

در طرف دیگر سکه، یادگیری ماشین سیستم را برای انجام کارهای پیچیده آموزش می‌دهد و از داده‌ها و تجربه جمع‌آوری شده برای هوشمندتر شدن استفاده می‌کند.

از چه چیزی استفاده می‌کنند

داده کاوی متکی بر ذخایر وسیع داده‌ها (به عنوان مثال، کلان داده) است، که به نوبه خود برای پیش بینی کسب و کارها و سایر سازمان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. از سوی دیگر، یادگیری ماشین با الگوریتم‌ها کار می‌کند، بر خلاف Data Mining که با داده‌های خام کار می‌کند.

عامل انسانی

در این قسمت یک تفاوت نسبتاً مهم وجود دارد. داده کاوی متکی به مداخله انسان است و در نهایت برای استفاده افراد ایجاد می‌شود.

در حالی که دلیل اصلی وجود ماشین لرنینگ، این است که می‌تواند خود را آموزش دهد و به تأثیر یا اعمال انسان وابسته نباشد. بدون حضور فیزیکی انسان، داده کاوی به طور کامل نمی‌تواند کار کند.

از طرف دیگر، تماس انسان با ماشین لرنینگ تقریباً محدود به تنظیم الگوریتم‌های اولیه است.

در نهایت مثالی برای راحت کردن درک این دو مورد این است که افراد از داده کاوی برای نگهداری کودکان استفاده می‌کنند اما سیستم‌ها با یادگیری ماشین از خود مراقبت می‌کنند.

نحوه ارتباط آن‌ها با یکدیگر

همچنین داده کاوی فرایندی است که شامل دو عنصر است: پایگاه داده و یادگیری ماشین. اولی تکنیک‌های مدیریت داده را ارائه می‌دهد، در حالی که دومی تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهد.

بنابراین در حالی که داده کاوی به یادگیری ماشین نیاز دارد، یادگیری ماشین لزوماً نیاز به داده کاوی ندارد. اگرچه، مواردی وجود دارد که از اطلاعات داده کاوی برای مشاهده ارتباطات بین روابط استفاده می‌شود.

قابلیت رشد

داده کاوی نمی‌تواند یاد بگیرد یا سازگار شود، در حالی که قابلیت رشد از ارکان اصلی یادگیری ماشین است.

داده کاوی، از قوانین از پیش تعیین شده پیروی می‌کند و ثابت است، در حالی که ماشین لرنینگ، الگوریتم‌ها را همانطور که شرایط مناسب خود را نشان می‌دهد تنظیم می‌کند.

داده کاوی به اندازه پارامترهای وارد شده، هوشمند است. یادگیری ماشین بدان معناست که رایانه‌ها هوشمند می‌شوند.

چگونه از آن‌ها استفاده می‌شود

از نظر کاربرد، هر فرآیند تخصص خود را مشخص کرده است. داده کاوی در صنعت فروش مویرگی برای درک عادات خرید مشتریان خود استفاده می‌شود.

این به تبلیغ کنندگان کمک می‌کند تا تبلیغات مربوطه را جمع‌آوری کنند. دنیای مالی از داده کاوی برای تحقیق در مورد فرصت‌های سرمایه‌گذاری بالقوه و حتی احتمال موفقیت یک استارتاپ استفاده می‌کند.

جمع‌آوری چنین اطلاعاتی به سرمایه گذاران کمک می‌کند تا تصمیم بگیرند که در صورت تمایل به پروژه‌های جدید بودجه اختصاص دهند.

یادگیری ماشین در کدام بخش‌های زندگی ما دیده می‌شود؟

در ادامه، ما به چند روش ماشین لرنینگ که در زندگی ما مشاهده می‌شوند اشاره کرده ایم.

سلامتی

در حال حاضر، یادگیری ماشین برای تشخیص سریع بیمار و تسریع ارائه خدمات درمانی استفاده می‌شود. اگرچه این ماشین‌ها همواره به نظارت انسان نیازدارند، اما دقت و اصول ارائه شده توسط آن‌ها بی‌نظیر است.

یادگیری ماشین این توانایی را تا در زمینه‌هایی چون: مدیریت، ثبت پرونده تا تشخیص و درمان کامل که موجود را تجزیه و تحلیل کند و آن را با سناریوهای متعدد دیگر برای درمان و روش مناسب مقایسه کند.

حمل و نقل

صنعت حمل و نقل امروز تحت تأثیر یادگیری ماشین قرار دارد. این فناوری در از بین بردن تهدید ناشی از رانندگی بی‌احتیاط از طریق استفاده از مدیریت حسی و اتوماسیون نقش بسزایی داشته است.

این سیستم، وسیله نقلیه را برای درک پارامترهای اطراف و انجام اقدامات حیاطی هر زمان که لازم باشد برای اطمینان از ایمنی مسافران، هوشمند می‌کند.

BFSI یا صنعت خدمات بانکی و مالی

چندین بانک و موسسه مالی از الگوریتم‌های پیچیده مبتنی بر ماشین لرنینگ برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی خطرات وام و ارزیابی کیفیت برنامه استفاده می‌کنند.

در نتیجه تجزیه و تحلیل و پیش بینی خطرات آن‌ها را برای تصمیم گیری آگاهانه تقویت می‌کنند. همچنین به تشخیص کلاهبرداری و اختلاس از طریق تجزیه و تحلیل کمک می‌کند.

در غیر این صورت، روش‌های سنتی از یادگیری ماشین برای کاهش تنگناهای تحول آفرین خود و ایجاد مشارکت کاربر بهتر برای ذینفعان، از جمله مشتریان استفاده می‌کند.

تحصیلات

درست است که معلمان را نمی‌توان با ربات جایگزین کرد، اما مطمئناً می‌توان از تنوعی که یادگیری ماشین می‌تواند به طور کلی در روش‌های آموزش و یادگیری آن‌ها ارائه دهد، کمک گرفت.

از قابلیتهای ماشین لرنینگ برای ارزیابی درک تحصیلی کودک، تجزیه و تحلیل نحوه درک دانش و ایجاد یک برنامه تحصیلی سفارشی استفاده می‌شود که می‌تواند به تمرکز بر ویژگی‌های سالم آن دانش آموز کمک کند.

الگوریتم‌ها نتایج آزمون را تجزیه و تحلیل می‌کنند و یک سیستم درجه‌بندی منحصر به فرد ایجاد می‌کنند.

الگوریتم‌ها می‌توانند زمان معلمان را آزاد کرده و به اصلاح پودمان آموزشی برای کودکان کمک کند. ناگفته نماند، یادگیری ماشین می‌تواند برای دانش آموزان دارای معلولیت و شکاف یادگیری بسیار مفید باشد.

ماشین لرنینگ، علاوه بر تدریس، وظایف اداری را ساده کرده و به موسسات آموزشی کمک می‌کند تا از طریق پاسخ‌های خودکار، نرم افزارهای سفارشی شده و موارد دیگر، وسیله‌ای سازمان یافته برای اداره دانش آموزان و کارکنان ایجاد کنند.

وقتی نوبت به بحث در مورد یادگیری ماشین می‌رسد، همه چیز به تقسیم وظایف و کاسته شدن فرایندها و سازماندهی مسولیت‌ها برمی‌گردد.

موارد حقوقی

خودکارسازی فعالیتهای روزمره وکلا می‌تواند آن‌ها را از انجام کارهای اضافی رها کرده و به آن‌ها کمک کند تا بر ایجاد راه حلهای بهتر در موارد موجود تمرکز کنند. یادگیری ماشین این اتوماسیون را به نمایش می‌گذارد و پیچ و تاب جدیدی به صنعت متداول اضافه می‌کند.

اتوماسیون اسناد، پردازش آن‌ها را افزایش می‌دهد و همچنین آن‌ها را برای اثبات و تحقیق تجزیه و تحلیل می‌کند، که می‌تواند به راحتی کار وکلا کمک کند.

یادگیری ماشین به چند دسته تقسیم می‌شود؟

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به سه دسته کلی تقسیم می‌شوند:

• یادگیری تحت نظارت
• یادگیری بدون نظارت
• یادگیری تقویتی

یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت وظیفه استنباط عملکرد از داده‌های آموزش است. داده‌های آموزشی شامل مجموعه‌ای از مشاهدات به همراه نتیجه آن است.

این مورد زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد که شما مجموعه داده‌هایی را برای آموزش برای مثال برچسب‌گذاری کرده اید.

مجموعه‌ای از تصاویر پزشکی از سلول‌ها یا اندام‌های انسانی که برچسب بدخیم یا خوش‌خیم بر آن‌ها خورده است جزء این دسته هستند.

یادگیری تحت نظارت را می‌توان به موارد زیر تقسیم کرد:

• تجزیه و تحلیل رگرسیون
• تجزیه و تحلیل طبقه‌بندی

تجزیه و تحلیل رگرسیون

برای پیش بینی مقادیر عددی از تحلیل رگرسیون استفاده می‌شود. برترین الگوریتم‌های رگرسیون عبارتند از:

رگرسیون خطی

روابط مدل رگرسیون خطی بین مشاهده و نتیجه با استفاده از خط مستقیم خطای میانگین مربع خطا و نزول گرادیان برای تناسب در بهترین خط ممکن استفاده می‌شود.

این روش بینش‌هایی را در مورد عواملی که تأثیر بیشتری بر نتیجه دارند، ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، رنگ خودرو ممکن است ارتباط چندانی با احتمال خرابی آن نداشته باشد، اما مدل آن ممکن است همبستگی بسیار قوی‌تری داشته باشد.

رگرسیون چند جمله‌ای

رگرسیون چند جمله‌ای نوعی تجزیه و تحلیل رگرسیونی است که در آن رابطه بین مشاهده و نتیجه به صورت چند جمله‌ای در درجه نهم عنوان می‌شود، این روش زمانی قابل اطمینان‌تر است که منحنی بر روی تعداد زیادی مشاهدات که در منحنی خطی نیست.

تجزیه و تحلیل طبقه‌بندی

تجزیه و تحلیل طبقه‌بندی مجموعه‌ای از تکنیک‌ها است که برای پیش بینی مقادیر طبقه‌ای استفاده می‌شود.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که برای استنباط از مجموعه داده‌ها شامل داده‌های ورودی بدون استفاده از نتیجه استفاده می‌شود.

رایج‌ترین روش یادگیری بدون نظارت، تجزیه خوشه‌ای است که برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی برای یافتن الگوهای پنهان یا گروه‌بندی در داده‌ها استفاده می‌شود.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی با یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت متفاوت است. هدف در یادگیری تحت نظارت، یافتن بهترین برچسب بر اساس سابقه داده‌های دارای برچسب گذشته است.

در صورتی که هدف در یادگیری بدون نظارت این است که گروه‌بندی منطقی داده‌ها را در غیاب پیامدها یا برچسب‌ها اختصاص دهیم. یادگیری تقویتی مشکل دشواری را در ارتباط با اقدامات فوری با پیامدهای تأخیری ایجاد می‌کند.

مانند انسان‌ها، الگوریتم‌های یادگیری تقویتی گاهی اوقات مجبورند با رضایت دیرهنگام مبارزه کنند تا نتایج اقدامات یا تصمیمات خود را در گذشته مشاهده کنند.

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی شامل Q-Learning، State – Action – Reward – State – Action (SARSA)، Deep Q-Network (DQN) و Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) است. توضیح این الگوریتم‌ها نسبتاً گیج کننده بوده و شایسته یک پست اختصاصی خود می‌باشد.

تفاوت خودکارسازی یا اتوماسیون (Automation) با ماشین لرنینگ؟

یادگیری ماشین می‌تواند عناصر اتوماسیون را در خود جای دهد، اما توانایی واکنش پویا به تغییر ورودی‌ها باعث می‌شود ماشین لرنینگ برای بسیاری از فرآیندهای قابل اتوماسیون، بیش از حد کار کند.

از آنجا که پیشرفت‌های تکنولوژیکی ایجاد فرآیندهای یادگیری ماشین را آسان‌تر می‌کند، ممکن است یادگیری ماشینی در رویه‌های خودکار به عنوان یک خطای ناموفق عمل کند.

تفاوت یادگیری عمیق (Deep Learning) با ماشین لرنینگ؟

برای درک بهتر این موضوع، ابتدا بهتر است بدانیم که Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق چیست؟

ماشین لرنینگ اینگونه است که کامپیوترها بتوانند وظایف خود را بدون برنامه ریزی صریح انجام دهند.

اما رایانه‌ها هنوز مانند ماشین‌ها فکر می‌کنند و عمل می‌کنند. توانایی آن‌ها برای انجام برخی از کارهای پیچیده به عنوان، مثال: جمع‌آوری داده‌ها از یک تصویر یا فیلم، بسیار کمتر از توانایی انسان است.

مدلهای یادگیری عمیق یک رویکرد فوق‌العاده پیچیده را برای یادگیری ماشین معرفی می‌کنند و قرار است با این چالش‌ها مقابله کنند زیرا، به طور خاص از مغز انسان الگو گرفته اند.

«شبکه‌های عصبی عمیق» پیچیده و چندلایه ساخته شده‌اند تا بتوانند داده‌ها را بین گره‌ها (مانند نورون ها) به روش‌های متصل شده، منتقل کنند. نتیجه یک تغییر غیر خطی از داده‌ها است که به طور بسیار عجیبی، انتزاعی است.

در حالی که برای تغذیه و ساخت چنین سیستمی، حجم عظیمی از داده‌ها لازم است، می‌توان نتایج فوری ایجاد کرد و به محض ایجاد برنامه‌ها، نیاز نسبتاً کمی به مداخله انسان وجود خواهد داشت.

مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص ماشین لرنینگ

مهارتهایی که برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین نیاز دارید به صورت زیر هستند:

1. ریاضیات کاربردی

ریاضیات جزء علوم اساسی یک مهندس یادگیری ماشین است. همچنین ریاضیات یکی از موضوعات اساسی است که از مدرسه آموزش داده می‌شود و به همین دلیل است که اولین مهارت در لیست ما قرار دارد.

ریاضیات می‌تواند کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین داشته باشد. شما می‌توانید از فرمول‌های مختلف ریاضی در انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده‌های خود استفاده کنید و….

2. مبانی و برنامه‌نویسی علوم کامپیوتر

این مورد نیز دیگر از الزامات اساسی برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین خوب است. شما باید با مفاهیم مختلف CS مانند: ساختار داده، الگوریتم‌ها، پیچیدگی فضا، زمان و غیره آشنا باشید.

نکته خوب این است که احتمالاً کسی که به یادگیری ماشین علاقه دارد، همه این موارد را می‌داند. اگر لیسانس شما در زمینه مرتبط با علوم کامپیوتر است، ماشین لرنینگ جزء مواردی است که می‌توانید در آن موفق شوید.

برای بهتر شدن در این زمینه، شما باید به زبانهای برنامه‌نویسی مختلف مانند: Python و R برای یادگیری ماشین و آمار، Spark و Hadoop برای محاسبه توزیع شده، SQL برای مدیریت پایگاه داده، Apache Kafka برای پیش پردازش داده‌ها و غیره مسلط باشید.

3. الگوریتم‌های یادگیری ماشین

یک مهارت بسیار مهم در تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین، مسلط بودن به الگوریتم‌های آن است. دانستن همه الگوریتم‌های رایج یادگیری ماشین بسیار مهم است تا بدانید چه الگوریتم‌هایی را در کجا اعمال کنید.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ همانطور که اشاره شد به ۳ نوع رایج تقسیم می‌شوند:

• الگوریتم‌های تحت نظارت
• الگوریتم‌های بدون نظارت
• الگوریتم‌های تقویتی

4. مدل‌سازی و ارزیابی داده‌ها

به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین، شما باید در مدل‌سازی و ارزیابی داده مهارت داشته باشید.

مدل‌سازی داده‌ها شامل درک ساختار زیربنایی داده‌ها و سپس یافتن الگوهایی است که با چشم غیر مسلح مشخص نیست.

همچنین باید داده‌ها را با استفاده از الگوریتمی مناسب داده ها، ارزیابی کنید. برای مثال، نوع الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای استفاده مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و غیره به داده‌ها بستگی دارد.

5. شبکه‌های عصبی

هیچ کس نمی‌تواند اهمیت شبکه‌های عصبی را در زندگی یک مهندس یادگیری ماشین نادیده بگیرد.

این شبکه‌های عصبی بر اساس نورون‌های مغز انسان مدل‌سازی شده اند. آن‌ها دارای چندین لایه هستند که شامل یک لایه ورودی است که داده‌ها را از دنیای خارج دریافت می‌کند و سپس از چندین لایه مخفی عبور می‌کند که ورودی را به داده‌هایی تبدیل می‌کند که برای لایه خروجی ارزشمند است.

شبکه‌های عصبی، بینش عمیقی را در محاسبات موازی و متوالی نشان می‌دهند که برای تجزیه و تحلیل یا یادگیری از داده‌ها استفاده می‌شود.

6. پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی به طور طبیعی بسیار مهم و بخش اساسی یادگیری ماشین است. در اصل، هدف NLP این است که زبان انسان را با همه پیچیدگی‌های آن به رایانه‌ها آموزش دهد.

این امر به این دلیل است که ماشین‌ها می‌توانند زبان انسان را درک و تفسیر کنند تا در نهایت ارتباطات انسانی را به شیوه‌ای بهتر درک کنند.

کتابخانه‌های مختلفی وجود دارد که پایه و اساس پردازش زبان طبیعی را ارائه می‌دهند. این کتابخانه‌ها عملکردهای مختلفی دارند که می‌توانند برای درک رایانه از طبیعت استفاده کنند.

7. مهارتهای ارتباطی

و در نهایت، ما به مهارتی می‌رسیم که یک مهارت نرم است و ممکن است آنقدر مهم تلقی نشود. با این حال، اگر به مهارت‌های ارتباطی مسلط نباشید، از قرار گیری در فرصت‌های بسیار ارزشمند عقب می‌مانید.

دلیل این است که، در حالی که شما داده‌ها و بینش‌های به دست آمده با استفاده از یادگیری ماشین را بهتر از دیگران می‌فهمید، به همان اندازه مهم است که بتوانید این بینش‌ها را به یک تیم غیر فنی، سهامداران یا مشتریان خود منتقل کنید.

مهارتهای ارتباطی، همچنین می‌تواند شامل داستان سرایی در خصوص داده‌ها باشد که در آن شما باید بتوانید داده‌های خود را در قالب قصه گویی با شروع و پایان با نتایج مشخصی که از داده‌ها با استفاده از یادگیری ماشین به دست آورده‌اید، ارائه دهید.

دلیل این امر این است که در نهایت، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای یک شرکت از بینش‌های قابل اجرا که از داده‌ها بدست می‌آید، اهمیت کمتری دارد.

آشنایی با مشاغل مربوطه ماشین لرنینگ

دانش آموزانی که در حال یادگیری ماشین هستند، فرصتهای گسترده‌ای را در اختیار خواهند داشت. چون جامعه ما هر روز به خودکار کردن تعداد قابل توجهی از فرآیندهای انجام شده توسط بشر نزدیک می‌شود.

بسیاری از عملیات‌های پشت صحنه برنامه‌هایی که ما هر روز از آن‌ها استفاده می‌کنیم با استفاده از یادگیری ماشین برنامه ریزی شده است.

مشاغل در یادگیری ماشین در حال افزایش است، زیرا الگوریتم‌ها در صنایع بیشتری مورد نیاز است. در زیر برخی از فرصت‌های موجود برای دانش آموزانی که دوره‌های یادگیری ماشین را دنبال می‌کنند، قرار دارد.

1. مهندس نرم‌افزار

شغل مهندس نرم‌افزار نیاز به استعداد قوی برای نوشتن کد دارد، زیرا داوطلب وظیفه ایجاد کدی را دارد که از توسعه الگوریتم‌ها پشتیبانی می‌کند.

به این ترتیب، مهندس نرم‌افزار باید برنامه‌ای بنویسد که جزئیات نحوه عملکرد کامپیوتر در عملکردهای خاص را مشخص کند.

نوشتن برنامه، باید با استفاده از دستورالعمل‌های گام به گام انجام شود. مهندسان نرم‌افزار کامپیوتر، برای طراحی و توسعه نرم‌افزار باید از اصول علوم کامپیوتر و مهندسی در ریاضیات بدست آمده از مدرک یادگیری ماشین خود استفاده کنند.

دوره‌های یادگیری ماشین می‌تواند دانش آموزان را برای نوشتن برنامه‌های نرم افزاری با اهداف مختلف از جمله سیستم عامل‌ها، توزیع شبکه و تبدیل برنامه‌ها به فایل‌های اجرایی مجهز کند.

این سیستم‌های مختلف نیز باید آزمایش‌های سختی را پشت سر بگذارند و در صورت یافتن اشکالات، یک مهندس نرم‌افزار باید کد را برای یافتن و رفع مشکل، بررسی کند.

مشاغل موجود در زمینه ماشین لرنینگ، مانند مهندسی نرم‌افزار، مستلزم این است که داوطلب بتواند به صحبت‌های مشتری خود گوش دهد و نیازهای او را در سطح عمیقی درک کند.

سپس مهندس باید این اطلاعات را گرفته و سیستمی را بر اساس پارامترهای مشتری بسازد و به طور کلی مسئولیت نگهداری آن را نیز بر عهده خواهد داشت.

یک مهندس نرم‌افزار باید به جاوا و C ++، C تسلط کامل داشته باشد، زیرا Fortran و COBOL، در زمینه یادگیری ماشین کمتر مورد استفاده قرار می‌گیرند.

2. توسعه دهنده نرم‌افزار

در ابتدایی‌ترین حالت، یک توسعه دهنده نرم‌افزار مسئول ایجاد نمودارهای جریان است که برنامه نویسان را قادر می‌سازد کار خود را انجام دهند.

توسعه دهندگان نرم‌افزار، معمولاً به عنوان ذهن خلاق برنامه‌های کامپیوتری در نظر گرفته می‌شوند.

آن‌ها همچنین گاهی اوقات می‌توانند زیرساخت‌های اساسی ایجاد کنند که شبکه‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا فعالیت کنند، و می‌توانند مسئول طراحی عملکردهای رایانه‌ای خاص نیز باشند.

توسعه دهندگان نرم‌افزار همچنین اطمینان حاصل می‌کنند که بروزرسانی که توسط آن‌ها انجام می‌شود، به درستی کار می‌کند و اسناد سیستم‌هایی را که برای کمک به تعمیر و نگهداری مداوم دستگاه ایجاد می‌کنند، ارائه می‌دهند.

کار آن‌ها شامل برنامه ریزی استراتژیک، از جمله ایجاد مدل‌ها و نمودارها، برای ترسیم چگونگی عملکرد کل سیستم در هماهنگی با بخش‌ها و اجزای مختلف آن است.

کار یک توسعه دهنده نرم‌افزار شامل آزمایش ماشین آلات است، و این مستلزم این است که رایانه تا زمانی که این اتفاق می‌افتد به عملکرد صحیح خود ادامه دهد.

شما باید از دانش رایانه، ساختار داده‌ها و اجزای مختلف معماری رایانه، مانند پردازش توزیع شده، حافظه و نحوه عملکرد حافظه پنهان، مسلط باشید.

از آنجا که الگوریتم‌ها در نقش مهندس نرم‌افزار بسیار برجسته هستند، شما باید آمار و احتمالات را مطالعه کنید و پس زمینه‌ای از آن را در ذهن خود داشته باشید.

علاوه بر این، شما مسئول برآورد مجموعه داده‌های زیربنایی ساختار شبکه به منظور یافتن الگوها هستید و باید ویژگی‌های موارد دیده نشده مانند ناهنجاری‌ها را پیش بینی کنید.

3. طراح ماشین لرنینگ با محوریت انسان

طراحی که با ایجاد یادگیری ماشین انسان محور کار می‌کند، مشغول توسعه سیستم‌هایی است که می‌توانند اطلاعات را پردازش کرده و الگوها را تشخیص دهند.

این امر نیاز به طراحی دستی برنامه‌هایی را دارد که می‌توانند هر سناریوی قابل تصور را در نظر بگیرند، و این به دستگاه امکان می‌دهد تا یادگیری را شروع کند.

وقتی این یادگیری بر روی انسان‌ها متمرکز شود، یک تجربه کاربری فردی و هوشمند ایجاد می‌کند.

امروزه از این سرویس برای اشتراک سرویس ویدئو مانند: Netflix استفاده می‌شود که بینندگان می‌توانند، فیلم‌هایی که دوست دارند را تماشا کنند.

دوره‌های یادگیری ماشین پایه و اساس درک نحوه یادگیری رایانه را فراهم می‌کند و دانش آموزان را برای مشاغل در یادگیری ماشین آماده می‌کند.

درجه یادگیری ماشین شما در زمینه‌ای که اهمیت آن افزایش می‌یابد، آموزش پیشرفته را ارائه می‌دهد. یادگیری ماشین انسان محور، مسئول الگوریتم‌های پشت فیدهای فیس بوک، توییتر و اینستاگرام است.

آمازون از آن برای تصمیم گیری در مورد محصولات بعدی به شما استفاده می‌کند و سایر فروشندگان مویرگی و آنلاین نیز، از آن استفاده می‌کنند.

4. دانشمند داده (Data Scientist)

مهارت‌های برنامه‌نویسی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده ضروری است و داشتن یک پایگاه دانش قوی آمار بسیار حیاتی است.

زبانهای برنامه‌نویسی که شامل Python و SQL هستند، نقش مهمی در کمک به دانشمندان برای انجام کارهای خود دارند.

یک دانشمند داده نیز در تجزیه و تحلیل اطلاعات مشارکت خواهد داشت و این تکنیک استفاده از داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید از طریق فرایند بررسی، تمیز کردن و مدل‌سازی است.

این امر به تصمیم گیری کمک می‌کند و دانشمند، داده‌ها را ملزم می‌کند تا نتایج منطقی را پیشنهاد دهد.

5. زبان‌شناس محاسباتی

فن آوری‌های ماشین لرنینگ، اغلب همراه با نرم‌افزار تشخیص صدا برای کمک به مردم برای پیشرفت در سیستم‌های تلفنی بانک‌ها، شرکت‌های خدمات رسان و مطب پزشکان کار می‌کنند.

زبان‌شناسان رایانه ای، به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا نحوه درک زبان گفتاری را بیاموزند و سیستم‌های موجود را به طور مداوم بهبود بخشند.

زیرا اغلب مرتکب اشتباه می‌شوند. با کمک گرفتن از زبان‌شناسان رایانه ای، صحبت با برنامه‌های متنی رواج بیشتری پیدا می‌کند و همچنین برای افراد نابینا ابزاری مناسب به حساب می‌آید.

زبان‌شناسان محاسباتی همچنین به رایانه‌ها در یادگیری الگوهای گفتار کمک می‌کنند و می‌توانند به رایانه‌ها کمک کنند تا بتوانند کلمات را به سایر زبان‌های گفتاری ترجمه کنند.

هدف، در بسیاری از موارد، کمک به ماشین‌ها در درک زبان است. زبان‌شناسان محاسباتی باید با شیوه‌های استفاده انسان از زبان برای باز تولید این قابلیت‌ها در کامپیوتر آشنا باشند.

این شغل علاوه بر یادگیری ماشین، مستلزم درک قوی از نحو، املا و دستور زبان حداقل یک زبان است تا بتواند قوانینی را برای کمک به رایانه در کسب این مهارت‌ها ایجاد کند.

کاربردهای ماشین لرنینگ

در این قسمت از بررسی یادگیری ماشین، باهم کاربردهای آن را زیر زره بین قرار خواهیم داد.

1. تشخیص تصویر

تشخیص تصویر یکی از رایج‌ترین کاربردهای ماشین لرنینگ است. از آن برای شناسایی اشیاء، اشخاص، مکانها، تصاویر دیجیتالی و غیره استفاده می‌شود.

استفاده رایج از تشخیص تصویر و چهره، پیشنهاد برچسب‌گذاری خودکار دوست است:

فیس بوک، ویژگی برچسب‌گذاری خودکار دوست را در اختیار کاربران خود قرار می‌دهد. هرگاه عکسی را با دوستان فیس بوکی خود به اشتراک بگذارید، به طور خودکار یک پیشنهاد برچسب‌گذاری با نام دریافت می‌کنید.

فناوری پشت این الگوریتم تشخیص چهره و تشخیص یادگیری ماشین است. این فناوری، بر اساس پروژه فیس بوک با نام «چهره عمیق» شناخته می‌شود که مسئول تشخیص چهره و شناسایی افراد در تصویر است.

2. تشخیص گفتار

در حین استفاده از گوگل، گزینه «جستجو با صدا» را دریافت می‌کنیم سکه تحت تشخیص گفتار قرار می‌گیرد و یک برنامه محبوب یادگیری ماشین است.

تشخیص گفتار فرآیند تبدیل دستورالعمل‌های صوتی به متن است و همچنین به عنوان «گفتار به متن» یا «تشخیص گفتار رایانه ای» شناخته می‌شود.

در حال حاضر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای توسط برنامه‌های مختلف تشخیص گفتار استفاده می‌شود. دستیار Google، Siri، Cortana و Alexa از فناوری تشخیص گفتار برای پیروی از دستورالعمل‌های صوتی استفاده می‌کنند.

3. پیش بینی ترافیک

اگر می‌خواهید از مکان جدیدی بازدید کنید، از Google Maps کمک بگیرید. این برنامه مسیر کوتاهترین و بهترین مسیر را، به ما نشان می‌دهد و شرایط ترافیک را پیش بینی می‌کند.

4. توصیه‌های محصول

یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای توسط شرکت‌های مختلف فعال در حوزه تجارت الکترونیک و سرگرمی مانند آمازون، نتفلیکس و غیره برای توصیه محصول به کاربر استفاده می‌شود.

هر زمان که ما در آمازون به دنبال محصولی می‌گردیم، در هنگام گشت و گذار در اینترنت در همان مرورگر، تبلیغات مربوط به همان محصول را شروع می‌کنیم و این به دلیل یادگیری ماشین است.

گوگل با استفاده از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، علاقه کاربران را درک می‌کند و محصول را مطابق علاقه مشتری پیشنهاد می‌کند.

به طور مشابه، وقتی از Netflix استفاده می‌کنیم، توصیه‌هایی برای سریال ها، فیلم‌ها و موارد سرگرمی دیگر، پیدا می‌کنیم و این نیز با کمک یادگیری ماشین انجام می‌شود.

5. اتومبیل‌های خودران

یکی از هیجان انگیزترین کاربردهای یادگیری ماشین، اتومبیل‌های خودران است. یادگیری ماشین نقش مهمی در اتومبیل‌های خودران دارد.

تسلا، مشهورترین شرکت خودروسازی در حال کار بر روی خودروهای خودران است. ایلان ماسک مدیر تسلا، از روش یادگیری بدون نظارت برای آموزش مدلهای خودرو برای تشخیص افراد و اشیاء در هنگام رانندگی استفاده می‌کند.

6. فیلتر اسپم و بدافزارهای ایمیل

هر زمان که ایمیلی جدید دریافت می‌کنیم، آن ایمیل به طور خودکار به عنوان مهم، عادی و اسپم فیلتر می‌شود.

ما همیشه یک ایمل مهم در صندوق ورودی خود با نماد مهم و ایمیل‌های اسپم در جعبه اسپم دریافت می‌کنیم که فناوری پشت آن، یادگیری ماشین است.

در زیر چند فیلتر اسپم که توسط Gmail استفاده می‌شود آورده شده است:

• فیلتر محتوا
• فیلتر سربرگ
• فیلتر لیست سیاه عمومی
• فیلترهای مبتنی بر قوانین
• فیلترهای مجوز

7. دستیار شخصی مجازی

دستیارهای شخصی مجازی مختلفی مانند دستیار Google، Alexa، Cortana، Siri وجود دارند. همانطور که از نامش پیداست، آن‌ها به ما در یافتن اطلاعات با استفاده از آموزش صوتی کمک می‌کنند.

این دستیارها می‌توانند به طرق مختلف تنها با دستورالعمل‌های صوتی مانند پخش موسیقی، تماس با افراد، باز کردن ایمیل، تعیین وقت ملاقات و غیره به ما کمک کنند.

این دستیاران مجازی، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به عنوان بخش مهمی برای بهبود روند کار خود استفاده می‌کنند.

8. معاملات بازار سهام

ماشین لرنینگ به طور گسترده‌ای در معاملات بازار سهام مورد استفاده قرار می‌گیرد. در بازار سهام، همیشه خطر بالا و پایین شدن سهام وجود دارد، بنابراین برای این کار، ازشبکه ral برای پیش بینی روند بازار سهام استفاده می‌شود.

9. تشخیص پزشکی

در علم پزشکی، از ماشین لرنینگ برای تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌شود. با این کار، فناوری پزشکی سریعا در حال رشد است و قادر به ساخت مدل‌های سه بعدی است که می‌تواند موقعیت دقیق ضایعات را در مغز پیش بینی کند.

با این کار به راحتی تومورهای مغزی و سایر بیماری‌های مرتبط با مغز را پیدا می‌کنند.

10. ترجمه خودکار زبان

امروزه، اگر از مکان جدیدی بازدید می‌کنید و با زبان آن محل آشنا نیستید، اصلا جای نگرانی وجود ندارد، زیرا ماشین لرنینگ با تبدیل متن به زبان‌های شناخته شده ما به ما در ارتباط گرفتن کمک می‌کند.

GNMT (Google Neural Machine Translation)، ویژگی ترجمه خودکار زبان ارائه کرده است تا یک ماشین ترجمه، متن را به زبان مادری ما ترجمه کرده و این کار، به عنوان ترجمه خودکار شناخته می‌شود.

مزایای ماشین لرنینگ

مزایای بیشماری از یادگیری ماشین وجود دارد اما در این مقاله، به شناخته شده‌ترین مواردی که کارایی بالایی دارند نگاهی می‌اندازیم.

1. اتوماسیون

یادگیری ماشین مسئول کاهش حجم کار و زمان است. با خودکارسازی کارها به الگوریتم اجازه می‌دهیم کار سختی را برای ما انجام دهد.

در حال حاضر اتوماسیون تقریباً در همه جا انجام می‌شود. دلیل آن این است که این روش بسیار قابل اعتماد است. همچنین، به ما کمک می‌کند تا خلاقانه‌تر فکر کنیم و ایده‌های بهتری برای ارائه داشته باشیم.

به لطف وجود ماشین لرنینگ، انسان در حال حاضر، طراحی رایانه‌های پیشرفته‌تری را در پیش گرفته است.
رایانه‌ها می‌توانند مدل‌ها و الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین را به طور کارآمد اداره کنند.

با وجود اینکه اتوماسیون به سرعت در حال گسترش است، اما هنوز به طور کامل نمی‌توان به آن تکیه کرد. یادگیری ماشین با اتوماسیون، خود به آرامی صنعت را متحول می‌کند.

2. طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی

ماشین لرنینگ کاربردهای بسیار متنوعی دارد. این بدان معناست که ما می‌توانیم ماشین لرنینگ را در هر یک از زمینه‌های اصلی اعمال کنیم.

یادگیری ماشین نقش خود را در همه جا از پزشکی، تجارت، امور بانکی گرفته تا علم و فناوری دارد. ماشین لرنینگ به ایجاد فرصت‌های بیشتر کمک می‌کند و نقش مهمی در تعامل با مشتری ایفا می‌کند.

یادگیری ماشین می‌تواند در تشخیص سریعتر بیماری‌ها کمک کند. به ارتقای مشاغل کمک می‌کند. به همین دلیل است که سرمایه‌گذاری در فناوری یادگیری ماشین، بسیار حائز اهمیت است.

3. محدوده پیشرفت

یادگیری ماشین نوعی فناوری است که همچنان در حال پیشرفت است. ماشین لرنینگ دامنه زیادی برای تبدیل شدن به برترین فناوری در آینده دارد.

دلیل آن این است که حوزه‌های تحقیقاتی زیادی در آن وجود دارد. این به ما کمک می‌کند تا هم سخت‌افزار و هم نرم‌افزار را بهبود بخشیم.

4. مدیریت کارآمد داده‌ها

یادگیری ماشین دارای عوامل زیادی است که آن را قابل اعتماد می‌کند. یکی از آن‌ها مدیریت داده‌ها است. ماشین لرنینگ در حال حاضر بزرگترین نقش را در مورد داده‌ها ایفا می‌کند. یادگیری ماشین می‌تواند هر نوع داده‌ای را مدیریت کند.

یادگیری ماشین می‌تواند داده‌های چند بعدی یا انواع مختلفی از آن باشد. این می‌تواند داده‌هایی را که سیستم‌های عادی نمی‌توانند، پردازش و تجزیه و تحلیل کند.

داده‌ها مهمترین بخش هر مدل یادگیری ماشین هستند. همچنین مطالعه و مدیریت داده‌ها به خودی خود یک حوزه کاربردی و قابل مطالعه است.

معایب یادگیری ماشین

مشابه مزایای ماشین لرنینگ، باید معایب آن را نیز بدانیم. اگر معایب آن را نمی‌دانید، پس خطرات یادگیری ماشین را نیز نمی‌دانید.

1. امکان خطای زیاد

در یادگیری ماشین، ما می‌توانیم الگوریتم‌ها را بر اساس نتایج دقیق انتخاب کنیم. برای این، ما باید نتایج را بر روی هر الگوریتم اجرا کنیم.

مشکل اصلی در آموزش داده‌ها رخ می‌دهد. خطای داده‌ها بسیار زیاد است، بنابراین گاهی اوقات حذف خطاها تقریباً غیرممکن می‌شود. این خطاها می‌توانند باعث اذیت شدن کاربران شود. از آنجا که داده‌ها بسیار زیاد هستند، رفع خطاها زمان زیادی می‌برد.

2. انتخاب الگوریتم

انتخاب الگوریتم در یادگیری ماشین هنوز کاری است که به صورت دستی انجام می‌شود. ما باید داده‌های خود را در همه الگوریتم‌ها اجرا و آزمایش کنیم.

پس از آن می‌توانیم تصمیم بگیریم که چه الگوریتمی مورد نیاز ما است. آن‌ها بر اساس دقت نتیجه گیری انتخاب می‌شوند. این فرایند بسیار وقت گیر است.

3. کسب اطلاعات

در ماشین لرنینگ، ما دائما روی داده‌ها کار می‌کنیم. در این مسیر تعداد بسیار زیادی از داده‌ها برای آموزش و آزمایش قرار می‌گیرند. این فرایند گاهی می‌تواند باعث ناسازگاری داده‌ها شود. دلیل آن این است که برخی از داده‌ها دائماً در حال به روزرسانی هستند.

بنابراین، باید منتظر رسیدن اطلاعات جدید باشیم. در غیر این صورت، داده‌های قدیمی و جدید ممکن است نتایج متفاوتی به همراه داشته باشد که این نشانه خوبی برای یک الگوریتم نیست.

4. زمان و مکان

فرایند بسیاری از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، ممکن است بیشتر از آنچه فکر می‌کنید طول بکشد.

حتی اگر بهترین نیز الگوریتم باشد، ممکن است گاهی شما را شگفت زده کند. اگر داده‌های شما بزرگ و پیشرفته باشد، اجرای آن در سیستم زمان بر خواهد بود.

جمع‌بندی و نتیجه گیری

یادگیری ماشین از زیرشاخه‌های معروف هوش مصنوعی است که کمک می‌کند ماشین‌ها یا کامپیوترها بتوانند بدون وجود هرگونه برنامه‌ریزی مشخص و با الگو گرفتن از رفتار خود تصمیم‌گیری و اقدام به عمل کنند.

ماشین لرنینگ در بخش‌های مختلف زندگی روزمره انسان حضور دارد و سرویس‌های مختلفی برای کمک به این دانش ساخته می‌شوند.

یافتن تخصص در زمینه‌ی ماشین لرنینگ، طرفداران فراوانی در دنیای علوم کامپیوتر دارد، زیرا حوزه‌های شغلی فراوانی در دنیا نیازمند متخصصان علم داده است که به آن در این مقاله اشاره کردیم.

برای تبدیل شدن به یک متخصص ماشین لرنینگ باید مفاهیم و نظریه‌های مطرح مربوط به آن را بلد باشید.

برای این کار باید الگوریتم‌های معروف ماشین لرنینگ را بشناسید، درک مناسبی نسبت به آمار و احتمال و ریاضیات داشته باشید و مهم‌تر از همه، توانایی قابل قبولی در راستای پردازش اطلاعات و کار با داده از طریق برنامه‌نویسی را داشته باشید.