۱ ماه پیش

» یادگیری ماشینی چیست و چگونه کار می کند؟

یادگیری ماشینی چیست؟

علم آموزش ماشین ها برای تجزیه و تحلیل و یادگیری از داده ها به روشی که انسان ها انجام می دهند. یادگیری ماشینی روشی برای تجزیه و تحلیل داده است که ساخت مدل تحلیلی را خودکار می کند. این شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است و بر اساس این ایده است که سیستم ها می توانند از داده ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین مداخله انسانی تصمیم بگیرند.

یادگیری ماشینی (ML) فرآیند استفاده از مدل‌های ریاضی داده‌ها برای کمک به کامپیوتر بدون آموزش مستقیم است. این زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی (AI) در نظر گرفته می شود. یادگیری ماشینی از الگوریتم‌هایی برای شناسایی الگوهای درون داده‌ها استفاده می‌کند و سپس از آن الگوها برای ایجاد یک مدل داده استفاده می‌شود که می‌تواند پیش‌بینی کند. با افزایش داده‌ها و تجربه، نتایج یادگیری ماشینی دقیق‌تر می‌شوند - دقیقاً مانند اینکه چگونه انسان‌ها با تمرین بیشتر بهبود می‌یابند.

سازگاری یادگیری ماشینی آن را به انتخابی عالی در سناریوهایی تبدیل می کند که داده ها همیشه در حال تغییر هستند، ماهیت درخواست یا کار همیشه در حال تغییر است، یا کدگذاری یک راه حل عملا غیرممکن است.

این شکل فراگیر و قدرتمند هوش مصنوعی هر صنعتی را تغییر می دهد. در اینجا آنچه شما باید در مورد پتانسیل و محدودیت های یادگیری ماشین و نحوه استفاده از آن بدانید آورده شده است.

یادگیری ماشینی پشت ربات‌های چت و متن پیش‌بینی‌کننده، برنامه‌های ترجمه زبان، نمایش‌هایی که نتفلیکس به شما پیشنهاد می‌کند و نحوه ارائه فیدهای رسانه‌های اجتماعی شماست. این خودروها و ماشین‌های خودران را نیرو می‌دهد که می‌توانند شرایط پزشکی را بر اساس تصاویر تشخیص دهند.

وقتی شرکت‌ها امروزه برنامه‌های هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند، به احتمال زیاد از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند - به طوری که این اصطلاحات اغلب به جای یکدیگر و گاهی اوقات به صورت مبهم استفاده می‌شوند. یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد.

نحوه ارتباط یادگیری ماشین با هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. یک کامپیوتر "هوشمند" مانند یک انسان فکر می کند و وظایف را به تنهایی انجام می دهد. یکی از راه‌های آموزش کامپیوتر برای تقلید استدلال انسان، استفاده از شبکه عصبی است که مجموعه‌ای از الگوریتم‌هایی است که از مغز انسان مدل‌سازی می‌شوند.

نحوه ارتباط یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

اگرچه یادگیری ماشین نوعی تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده است، اما نکته قابل توجه این است که پیاده‌سازی یادگیری ماشین با به‌روزرسانی بی‌درنگ به‌طور قابل‌توجهی آسان‌تر است زیرا داده‌های بیشتری به دست می‌آورد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده معمولاً با یک مجموعه داده ثابت کار می‌کند و برای به‌روزرسانی باید به‌روزرسانی شود.

ارتباط یادگیری ماشین با یادگیری عمیق

یادگیری عمیق شکلی تخصصی از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی (NN) برای ارائه پاسخ ها استفاده می کند. یادگیری عمیق که قادر به تعیین دقت به تنهایی است، اطلاعات را مانند مغز انسان طبقه‌بندی می‌کند و برخی از انسان‌مانندترین هوش مصنوعی را نیرو می‌دهد.

مزایای یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی کاربردهای زیادی دارد - و امکانات به طور مداوم در حال گسترش است. در اینجا برخی از مهمترین مزایایی که کسب و کارها با پروژه های یادگیری ماشین خود به دست آورده اند آورده شده است:

یادگیری ماشینی می تواند به شناسایی یک الگو یا ساختار در داده های ساختاریافته و بدون ساختار کمک کند و به شناسایی داستانی که داده ها می گویند کمک کند.

بهبود یکپارچگی داده ها

یادگیری ماشینی در داده کاوی عالی است و می تواند آن را یک قدم جلوتر بردارد و توانایی های آن را در طول زمان بهبود بخشد.

بهبود تجربه کاربری

رابط های تطبیقی، محتوای هدفمند، ربات های چت و دستیارهای مجازی با قابلیت صوتی، همگی نمونه هایی از این هستند که چگونه یادگیری ماشینی می تواند به بهینه سازی تجربه مشتری کمک کند.

ریسک را کاهش دهید

همانطور که تاکتیک های کلاهبرداری دائماً تغییر می کند، یادگیری ماشینی سرعت خود را حفظ می کند - نظارت و شناسایی الگوهای جدید برای گرفتن تلاش ها قبل از موفقیت.

رفتار مشتری را پیش بینی کنید

یادگیری ماشینی می‌تواند داده‌های مرتبط با مشتری را استخراج کند تا به شناسایی الگوها و رفتارها کمک کند و به شما امکان می‌دهد توصیه‌های محصول را بهینه کنید و بهترین تجربه ممکن را برای مشتری ارائه دهید.

هزینه های کمتر

یکی از برنامه‌های یادگیری ماشینی، اتوماسیون فرآیند است که می‌تواند زمان و منابع را آزاد کند و به تیم شما اجازه می‌دهد تا بر آنچه که بیشترین اهمیت را دارد تمرکز کند.

تکنیک های یادگیری ماشینی

یادگیری تحت نظارت

آدرس دادن به مجموعه داده ها با برچسب یا ساختار، داده ها به عنوان یک معلم عمل می کنند و ماشین را "آموزش می دهند" و توانایی آن را برای پیش بینی یا تصمیم گیری افزایش می دهند.

یادگیری بدون نظارت

آدرس دهی به مجموعه داده ها بدون هیچ گونه برچسب یا ساختار، یافتن الگوها و روابط با گروه بندی داده ها در خوشه ها.

یادگیری تقویتی

جایگزین کردن اپراتور انسانی، یک عامل - یک برنامه کامپیوتری که از طرف کسی یا چیزی عمل می کند - به تعیین نتیجه بر اساس یک حلقه بازخورد کمک می کند.

یادگیری ماشین چگونه برای حل مشکلات کار می کند

در اینجا مروری بر فرآیند یادگیری ماشینی است که برای حل مشکلات استفاده می شود:

مرحله 1: داده ها را جمع آوری و آماده کنید

پس از شناسایی منابع داده، داده های موجود جمع آوری می شوند. نوع داده ای که در اختیار دارید می تواند به شما کمک کند از الگوریتم های یادگیری ماشینی استفاده کنید. همانطور که داده های خود را بررسی می کنید، ناهنجاری ها شناسایی می شوند، ساختار توسعه می یابد و مسائل مربوط به یکپارچگی داده ها حل می شود.

مرحله 2: مدل را آموزش دهید

داده های آماده شده به دو گروه تقسیم می شوند: مجموعه آموزشی و مجموعه آزمون. مجموعه آموزشی بخش بزرگی از داده های شما است که برای تنظیم مدل های یادگیری ماشینی شما با بالاترین دقت استفاده می شود.

مرحله 3: اعتبار مدل را تأیید کنید

هنگامی که برای انتخاب مدل داده نهایی خود آماده هستید، مجموعه تست برای ارزیابی عملکرد و دقت استفاده می شود.

مرحله 4: نتایج را تفسیر کنید

برای یافتن بینش، نتیجه گیری و پیش بینی نتایج، نتیجه را مرور کنید.

یادگیری ماشین چه کاری می تواند انجام دهد؟

پیش بینی مقادیر

الگوریتم‌های رگرسیون برای شناسایی علت و معلول بین متغیرها، مدلی را از مقادیر ایجاد می‌کنند که سپس برای پیش‌بینی استفاده می‌شوند. مطالعات رگرسیون به پیش بینی آینده کمک می کند، که می تواند به پیش بینی تقاضای محصول، پیش بینی ارقام فروش یا برآورد نتایج کمپین کمک کند.

وقایع غیرعادی را شناسایی کنید

الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری که اغلب برای شناسایی خطرات احتمالی استفاده می‌شوند، داده‌های خارج از هنجار پیش‌بینی‌شده را مشخص می‌کنند. خرابی تجهیزات، نقص ساختاری، خطاهای متنی، و موارد تقلب نمونه هایی از نحوه استفاده از یادگیری ماشینی برای رفع نگرانی هستند.

ساختار را پیدا کنید

الگوریتم‌های خوشه‌بندی اغلب اولین گام در یادگیری ماشین هستند که ساختار زیربنایی درون مجموعه داده را آشکار می‌کنند. برای دسته بندی اقلام رایج، خوشه بندی معمولاً در بخش بندی بازار استفاده می شود و بینشی ارائه می دهد که می تواند به انتخاب قیمت و پیش بینی ترجیحات مشتری کمک کند.

پیش بینی دسته ها

الگوریتم های طبقه بندی به تعیین دسته بندی صحیح اطلاعات کمک می کنند. با توجه به شباهت به خوشه‌بندی، طبقه‌بندی از این جهت متفاوت است که در یادگیری نظارت شده، جایی که برچسب‌های از پیش تعریف شده اختصاص داده می‌شوند، استفاده می‌شود.

یک مهندس یادگیری ماشین چه کاری انجام می دهد؟

کار مهندسان داده‌های خام جمع‌آوری‌شده از خطوط لوله داده‌های مختلف را به مدل‌های علم داده ترجمه می‌کنند که می‌توانند در صورت نیاز اعمال و مقیاس شوند. یک مهندس یادگیری ماشین این داده های ساختار یافته را به مدل هایی که توسط دانشمندان داده ای که با آنها کار می کنند تعریف شده است، متصل می کند. علاوه بر این، مهندسان یادگیری ماشین نیز الگوریتم‌هایی را توسعه می‌دهند و برنامه‌هایی می‌سازند که ماشین‌ها، رایانه‌ها و روبات‌ها را قادر می‌سازد داده‌های دریافتی را پردازش کرده و الگوها را شناسایی کنند.

آغازگر مختصری در مورد الگوریتم ها

الگوهای درون داده‌ها را شناسایی می‌کنند و به دانشمندان داده در حل مسائل کمک می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند مقادیر را پیش‌بینی کنند، رخدادهای غیرعادی را شناسایی کنند، ساختار را تعیین کنند و دسته‌ها را ایجاد کنند. بسته به نوع داده ای که دارید و نتیجه ای که به دنبال آن هستید، از الگوریتم های مختلفی استفاده خواهید کرد. الگوریتم ها معمولا بر اساس تکنیک (یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، یا تقویت شده) یا بر اساس خانواده الگوریتم ها (شامل طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی) گروه بندی می شوند. درباره الگوریتم های یادگیری ماشینی

چگونه صنایع مختلف از یادگیری ماشینی استفاده می کنند

کسب‌وکارها در سراسر صنایع به روش‌های مختلف استفاده می‌کنند. در اینجا چند نمونه از یادگیری ماشین در صنایع کلیدی آورده شده است:

بانکداری و مالی

مدیریت ریسک و پیشگیری از تقلب، حوزه‌های کلیدی هستند که یادگیری ماشین ارزش فوق‌العاده‌ای در زمینه‌های مالی می‌افزاید.

مراقبت های بهداشتی

ابزارهای تشخیصی، نظارت بر بیمار و پیش‌بینی شیوع برخی از نمونه‌های متعددی هستند که چگونه یادگیری ماشینی می‌تواند به بهبود مراقبت از بیمار کمک کند.

حمل و نقل

شناسایی ناهنجاری ترافیک، بهینه‌سازی مسیر تحویل، و خودروهای خودران نمونه‌هایی از روش‌هایی هستند که یادگیری ماشینی می‌تواند تأثیر مثبتی در حمل‌ونقل ایجاد کند.

خدمات مشتری

پاسخ به سؤالات، سنجش قصد مشتری، و ارائه کمک مجازی نمونه هایی از نحوه پشتیبانی یادگیری ماشینی از صنعت خدمات مشتری است.

خرده فروشی

یادگیری ماشینی به خرده فروشان کمک می کند تا الگوهای خرید را تجزیه و تحلیل کنند، پیشنهادات و قیمت گذاری را بهینه کنند و از داده ها برای بهبود تجربه کلی مشتری استفاده کنند.

کشاورزی

توسعه ربات‌ها برای رفع کمبود نیروی کار، تشخیص بیماری‌های گیاهی و نظارت بر سلامت خاک نمونه‌هایی از روش‌هایی هستند که یادگیری ماشینی می‌تواند کشاورزی را بهبود بخشد. این ویدیو را تماشا کنید تا ببینید چگونه یادگیری ماشینی به افزایش 30 درصدی محصول کشاورزان کمک کرد .

در پلتفرم یادگیری ماشینی به دنبال چه چیزی باشید

هنگام انتخاب یک پلت فرم یادگیری ماشین، به دنبال راه حلی با ویژگی های زیر باشید:

رایانش ابری

راه‌اندازی و استقرار آسان، ابر برای مدیریت بارهای کاری در همه اندازه‌ها عالی است و به شما امکان می‌دهد منابع داده و مقیاس را بر اساس تقاضا متصل کنید - بدون نیاز به دانش پیشرفته.

محیط توسعه در دسترس

پلتفرم ایده‌آل از تمام سطوح مهارت با گزینه‌های نویسندگی در دسترس پشتیبانی می‌کند. این باید به شما کمک کند تا به مزایای یادگیری ماشین پی ببرید، چه به طور گسترده روی کد کار کنید یا ابزارهای خودکار و رابط‌های کشیدن و رها کردن را ترجیح دهید که نیازی به تجربه کدنویسی ندارند.

امنیت در سطح سازمانی

به دنبال پلتفرمی باشید که دارای حاکمیت، امنیت و کنترل در سطح سازمانی باشد که به شما کمک می کند از زیرساخت خود محافظت کنید.

تگ ها : یادگیری ماشینی چیست؟

۰ نظر / ۴۸ بازدید