یادگیری ماشین چیست؟ آشنایی با کاربرد آن به زبان ساده

شاید عبارت یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ عبارتی سنگین و نامأنوس باشد و با یک جستجو در گوگل از سایت و مقالاتی سردر بیاورید که سعی کرده‌اند با زبان علمی این مبحث را به شما آموزش دهند. در این مقاله از تک دیتا قصد داریم به آشنایی با کاربرد یادگیری ماشین به زبانی ساده و روان بپردازیم.

کاربردهای یادگیری ماشین چیست؟

به‌طورکلی یادگیری ماشین یعنی برنامه‌ریزی یک ماشین یا سیستم یا کامپیوتر به‌طوری‌که بتواند تصمیم‌گیری کند و یاد بگیرد. شاید این بحث ازلحاظ گفتار ساده باشد اما بسیاری پیچیدگی در عمل دارد.

یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است، یادگیری ماشینی در واقع روشی است که با آن‌یک برنامه‌ کامپیوتری می‌تواند بدون این‌که مستقیماً برنامه‌ریزی‌شده باشد، از روی تجربه و به‌طور خودکار یاد گرفته و عملکردش را بهتر کند.

چگونه یادگیری ماشین را بیاموزیم

با پیشرفت علم و تکنولوژی و دست‌یابی به بسیاری از علوم مختلف، باعث شده تا یادگیری ماشین در اکثر صنایع و علوم استفاده شود.شاید باید ازین به بعد ماشین را هم جزوی از هیئت‌مدیره یک شرکت به‌حساب آوریم زیرا تصمیمات بسیار بزرگ در حوزه‌های مختلفی بر اساس پردازش داده‌ها و دیتابیس‌ها توسط یک کامپیوتر گرفته‌شده است.

در این بحث، زبان برنامه‌نویسی ای که بسیار مورد توجه قرار می‌گیرید زبان برنامه‌نویسی پایتون است.  با استفاده از زبان پایتون، میتوانیم نرم‌افزارها یا فنّاوری‌هایی بسازیم که قابلیت یادگیری از داده‌های ما را دارند، درست مانند انسان که با استفاده از اطلاعاتی که دریافت می‌کند مسائلی را یاد می‌گیرد و شروع به حل این مسائل می‌کند.

زبان برنامه‌نویسی پایتون با رشد گسترده‌ای که با آن مواجه شده است، طرفداران زیادی پیداکرده است. اگرچه زبان‌های برنامه‌نویسی دیگری مانند C، جاوا و R نیز در این علم تدریس می‌شوند، اما به علت اینکه پایتون یک‌زبان همه‌منظوره است طرفداران بیشتری را داراست.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین

در این قسمت اشاره‌ای به چند الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌کنیم:

Support Vector Machines

ماشین بردار پشتیبان یا SVM یک مدل یادگیری نظارت‌شده است . SVM  فقط یکی از روش‌هایی هست که ما می‌توانیم برای یادگرفتن از داده‌های موجود و پیش‌بینی کردن، استفاده کنیم. کلیت ماجرای این الگوریتم بر این مبناست که داده‌ها را به‌صورت خطی دسته‌بندی می‌کند و بعد از آنالیز آن‌ها، خطی را انتخاب می‌کند که مطمئن‌تر باشد و الگوی موردنظر ما را بهتر انجام دهد.
مدل خطی چیست؟ اگر بخواهیم به زبان ساده بیان کنیم یک خط است. اگر داده‌های شما خیلی ساده و دوبعدی باشند، در این صورت SVM خطی را یاد می‌گیرد که آن خط می‌تواند داده‌ها را به دو بخش تقسیم کند.

Neural Networks

 شبکه‌های عصبی مصنوعی سیستم‌های محاسباتی هستند که از شبکه‌های عصبی بیولوژیکی و آناتومیکی که مغز حیوانات و انسان را تشکیل می‌دهند الهام گرفته اما شبیه به آن‌ها نیستند. چنین سیستم‌هایی یاد می‌گیرند که وظایف خود را با در نظر گرفتن مثال‌ها و حوادث انجام دهند. بدون برنامه‌ریزی و با قوانین خاص. توسط الگوریتمِ شبکه‌های عصبی، می‌توان مدل‌های مختلف و پیچیده‌ای را شناخت. برای مثال می‌توان طبقه‌بندی‌هایی با دقتِ خوب انجام داده یا خوشه‌بندی‌هایی بر روی‌داده‌های بزرگ انجام دهیم.
این سیستم‌ها، با بررسی مثال‌ها، فعالیت‌ها را یادگیری می‌کنند و عموماً این اتفاق بدون هیچ برنامه‌نویسی مختص به فعالیت انجام می‌شود.

برای مثال، در شناسایی تصویر، این شبکه‌ها می‌توانند یاد بگیرند که مثلاً تصاویر شامل گل را با تحلیل تصاویر مثالی که قبلاً به‌طور دستی به‌عنوان “با گل” یا “بدون گل” برچسب‌گذاری شدند، شناسایی کنند و از این نتایج برای  شناسایی گل در تصاویر دیگر استفاده نمایند.شبکه‌های عصبی این عمل را بدون دانش قبلی در مورد گل انجام می‌دهند؛ یعنی مثلاً از گلبرگ، شاخه، برگ یا ظاهر گل خبر ندارند. در عوض، خود مجموعه مشخصه‌های مرتبط را از مطالب آموزشی‌ای که پردازش می‌کنند، توسعه می‌دهند.
ANN یا Artificial Neural Networks به دلیل توانایی درباز تولید و مدل‌سازی فرایندهای غیرخطی در رشته‌های مختلفی کاربرد یافته‌اند.

Decision Trees

درخت تصمیم‌گیری روشی محبوب برای کارهای مختلف یادگیری ماشین است. تصمیم‌گیری درختی برای رسیدن به الزامات استفاده از قفسه‌بندی استخراج داده‌ها کاربردی است. .  Decision Tree مفهومی است که اگر در نظر دارید تا تصمیم پیچیده‌ای بگیرید و یا می‌خواهید مسائل را برای خودتان به بخش‌های کوچک‌تری تقسیم کرده تا به شکل بهتری قادر به حل آن‌ها گردیده و ذهنتان را سازمان‌دهی کنید، می‌توانید از آن استفاده نمایید.

Instance Based Learning

این‌یک الگوریتم یادگیری ماشینی است که به‌جای عمومی‌سازی صریح و کلی، نمونه‌های جدید را با نمونه‌هایی که در آموزش‌دیده و در حافظه ذخیره‌شده‌اند، مقایسه می‌کند.

Perceptron یا الگوریتم شبکه پرسپترون

 هنگامی‌که چندین پرسپترون در یک شبکه عصبی مصنوعی ترکیب شوند، هر نورون خروجی مستقل از همه سایرین کار می‌کند. بنابراین، یادگیری هر خروجی را می‌توان به‌طور جداگانه در نظر گرفت.

ن الگوریتم یک دسته‌بند خطی است، به‌این معنا که پیش‌بینی‌هایش را با توجه به ترکیب خطی وزن‌دار ورودی الگوریتم انجام می‌دهد. هم‌چنین این الگوریتم به دلیل اینکه ورودی‌هایش را به‌صورت تک‌تک در زمان بررسی می‌کند، یک الگوریتم برخط هست. وب سرور با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه‌ای مدل‌سازی می‌شود. به‌طورکلی یک الگوریتم عصبی است که با توجه به ازدحام وب‌سرویس در شبکه چندلایه‌ای پیش‌بینی‌هایی را صورت می‌دهد تا سرور از کار نیافتد.

کاربردهای یادگیری ماشین

 امنیت داده‌ها

مدل یادگیری مورد استفاده در هوش مصنوعی قادر است تا درزمینهٔ امنیت اطلاعات، تغییرات ۲ تا ۱۰ درصدی ایجادشده در کدهای پیاده‌سازی شده را شناسایی کند.این امر باعث می‌شود که ماشین تشخیص دهد که کدام پَروَنجاها بدافزار است. همچنین این نکته قابل‌ذکر است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای مربوط به تبادل اطلاعات در سرورهای ابری را تحت نظر گرفته و موارد مشکوک را که احتمالاً منجر به سوءاستفاده‌های امنیتی خواهند شد، شناسایی کنند. از این لینک می توانید درباره امنیت اطلاعات بیشتر بخوانید.

یادگیری ماشین در پزشکی

یادگیری ماشین می‌تواند به پزشکان در تفسیر تصاویر پزشکی کمک‌رسانی کند. تکنیک‌های تصویربرداری در اشعه ایکس، MRI و سونوگرافی حاوی اطلاعات زیادی از بیمار است که رادیولوژیست یا سایر متخصصان پزشکی باید در مدت‌زمان کوتاهی به‌صورت جامع آنالیز و ارزیابی کنند. سیستم‌های CAD تصاویر دیجیتالی را برای نمایش‌های معمولی پردازش می‌کنند و بخش‌های آشکار مانند بیماری‌های احتمالی را برجسته می‌کنند تا بتوانند برای پشتیبانی از تصمیم اتخاذشده توسط پزشک، ورودی ارائه دهند.

الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین می‌توانند اطلاعات بسیار زیادی را پردازش کرده و الگوهای بسیاری را در مقایسه با انسان‌ها از میان داده‌های بسیار استخراج کنند. در یک مطالعه، محققان از یک سیستم تشخیص رایانه‌ای برای بازبینی نتایج ماموگرافی زنانی استفاده کرده‌اند که بعدها به بیماری سرطان سینه مبتلا شده‌‌اند. بر اساس اطلاعات ارائه‌شده این سیستم رایانه‌ای موفق شده تا با بررسی نتایج ماموگرافی‌های یک سال پیش در ۵۲ درصد موارد، سرطان سینه را در بیماران پیش از تشخیص پزشکان، پیش‌بینی کند.

یادگیری ماشین در بورس

یکی از جذاب‌ترین مباحث در حوزه یادگیری ماشین که افراد بسیاری را از حوزه‌های غیر مرتبط باهوش مصنوعی جذب می‌کند، بحث پیش‌بینی قیمت سهام است. پیش‌بینی قیمت ارز، نفت، طلا و دیگر کالاها هم از دیگر مقوله‌های جذاب در حوزه یادگیری ماشین است.

 از این سیستم در تولید محصولات نرم‌افزاری بسیاری استفاده می‌شود که به‌عنوان‌مثال در یکی از  این محصولات داده‌های حجیم و متنوعی را پردازش می‌شود و انواع مختلفی از مدل‌های پیش‌بینی را برای ارزیابی ارزش سهام ارائه می‌دهد و به کمک هوش مصنوعی، سهام‌های برتر هرروز را پیشنهاد می‌کند. این پیشنهاد از طریق تکنولوژی‌های تشخیص الگو و یک موتور پیش‌بینی قیمت اتفاق می‌افتد.

یادگیری ماشین این پتانسیل را دارد که با تجزیه‌وتحلیل حجم زیادی از داده‌ها، کشف الگوهای قابل‌توجه و تولید یک خروجی واحد که معامله گران را به سمت یک تصمیم خاص بر اساس قیمت پیش‌بینی دارایی هدایت می‌کند، کل فرآیند بورس را آسان کند.

یادگیری ماشین دارای کاربردهای فزاینده‌ای در خودکارسازی تصمیم‌گیری‌های مالی بوده و هست، طوری که هم‌اکنون از ماشین‌ها و روبات‌ها برای ارزیابی اعتبار پذیری مشتریان بانک‌ها یا اعتمادپذیری بیمه‌گذاران در صنعت بیمه استفاده می‌شود. در حال حاضر هوش مصنوعی این امکان را برای مؤسسات و سازمان‌ها فراهم آورده است تا با پردازش حجم عظیمی از اطلاعات و داده‌ها در کوتاه‌ترین زمان و بالاترین دقت ممکن بهترین و دقیق‌ترین تصویر ممکن از وضعیت مشتریان و شرکای بالقوه را تهیه و قدرت تصمیم‌گیری فوق‌العاده‌ای را به صاحبان صنایع یا مدیران شرکت‌ها اعطا کنند.

یادگیری ماشین در اینترنت اشیا

با افزایش تعداد سنسورهای متصل به اینترنت در دستگاه‌های مختلف مثل اتومبیل، هواپیما، قطار و…  شرکت‌ها در حال جمع‌آوری داده‌های گسترده‌ای هستند. استفاده و بهره‌برداری از این اطلاعات برای استخراج مفیدترین داده‌ها، گذرگاهی است که با استفاده از الگوریتم‌های تطبیقی یادگیری ماشینی شروع می‌شود.

به‌عنوان‌مثال تشخیص اینکه یک ماشین چه زمانی نیاز به تعمیرات دارد بسیار باارزش است و می‌تواند باعث صرفه‌جویی میلیون‌ها دلار شود.  داده‌های جمع‌آوری‌شده از یک ماشین به سرورها ارسال‌شده، در آنجا پردازش‌شده و با اطلاعات قبلی همان ماشین و اطاعاتی که از ماشین‌های مشابه به آن به‌دست‌آمده مقایسه می‌شود. سیستم‌ها کوچک‌ترین تغییر را تشخیص داده و به وقوع پیوستن یک خرابی را بلافاصله اعلام می‌کنند. این پردازش‌ها به‌صورت بلادرنگ و در لحظه (real-time) انجام‌گرفته و نتیجه آن‌ها بر روی گوشی هوشمند تکنسین‌ها نمایش داده می‌شود.

میلیون‌ها حسگر و دستگاه‌هایی که طی سالهای آینده به اینترنت متصل خواهند شد داده‌های بیشتری را به‌صورت نمایی تولید خواهند کرد. نه‌تنها می‌توانیم پیش‌بینی کنیم که ماشین‌ها چه زمانی به تعمیرات نیازمند هستند بلکه، می‌توان پیش‌بینی کرد ما نیز کی به تعمیرات نیاز داریم. مثال‌های بسیاری برای اثبات این واقعیت وجود دارد که یادگیری ماشین هم‌اکنون در قالب گجت های مختلف باعث توجه به اینترنت اشیا شده‌اند. نه‌تنها دستگاه‌های موبایل بلکه در قالب ماشین، شهر و کارخانه‌های هوشمند می‌توانند از قابلیت‌های یادگیری ماشین بهره‌مند شوند.

نفت و گاز

در زمینه یافتن منابع جدید انرژی این سیستم ها می تواند به کمک انسان بیاید. همچنین در آنالیز مواد معدنی موجود در زمین، پیش‌بینی خرابی سنسور پالایشگاه، تسهیل توزیع نفت برای افزایش بهره‌وری و موارد استفاده متعددی برای یادگیری ماشینی در این صنعت وجود دارد که همچنان در حال گسترش است.

با به وجود آمدن میلیاردها دستگاه طی سال‌های آینده الگوریتم‌های یادگیری ماشین و دست آوردهای آن‌ها بیش‌ازپیش گسترش خواهند یافت. با رشد شبکه‌های اجتماعی و استفاده کاربران از تجهیزات اینترنت اشیا جامعه مربوط به این حوزه به‌سرعت قدرتمندتر خواهد شد و در نتیجه رویکرد یادگیری ماشین بسیار موثرتر از رویکردهای قدیمی برای حل کردن مشکلات عمل می‌کند.