یادگیری ماشین در هوش مصنوعی و کاربرد آن

Learning یا همان یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است. یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های یادگیری ماشین در هوش مصنوعی به صورت خودکار آموختن بوده که می‌توانند بدون کمک برنامه‌نویسان پیشرفت چشم گیری را پیدا کنند. توجه کنید که هوش مصنوعی با یادگیری ماشین بسیار متفاوت بوده و فقط با یکدیگر در ارتباط هستند. دانش یادگیری ماشین به توسعه یافتن برنامه‌های کامپیوتری بسیار کمک می‌کند و این باعث می‌شود تا به یکسری از داده‌ها دسترسی پیدا کند که برای یادگیری خود استفاده می‌شود. این تکنولوژی بسیار مهم و پر کاربرد است که در آینده نزدیک تغییرات زیادی را در جهان ایجاد می‌کند. یادگیری ماشین روش‌های مختلفی دارد که در الگوریتم‌های بسیاری طبقه بندی می‌شوند.

هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟

علم هوش مصنوعی یا هوش ماشینی دانش مطالعة کارگزارهای هوشمند است. هر دستگاهی که توانایی درک محیط را دارد و در فعالیت خود حداکثر موفق هستند را هوش مصنوعی میگویند. هوش مصنوعی بیشتر برای ماشین‌ها و کامپیوترها استفاده می‌شود که فعالیت‌های شناختی وابسته به ذهن انسان‌ها را به درستی انجام می‌دهد. از جمله این فعالیت‌ها می‌توان مهارت‌های یادگیری و حل مسئله را نام برد. هوش مصنوعی یا AI دنیایی بسیار بزرگی دارد که اکثر دانشمندان و پژوهشگران در زمینه‌های مختلفی از این علم استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه‌های علم هوش مصنوعی بوده که متخصصان توانسته‌اند قابلیت یادگیری اتوماتیک را به سیستم خود اضافه کنند. سیستم یادگیری ماشین در هوش مصنوعی هیچ نیازی به برنامه‌نویسی برای پیشرفت ندارند و به صورت خودکار خود را توسعه می‌دهد. یادگیری ماشین همانند هوش انسان عمل می‌کند که با مشاهده و آموختن تجربه کسب خواهد کرد. انسان‌ها می‌توانند با استفاده از قدرت و کارایی یادگیری ماشین، امکانات بسیار ویژه‌ای را در دستگاه‌ها و ماشین‌ها پیاده سازی کنند. این علم کمک می‌کند تا بدون دخالت انسان‌ها، ماشین‌ها یا کامپیوتر ها به صورت اتومات به‌روزرسانی شوند. این سیستم به صورت منطقی با ارزیابی موارد فکر می‌کند و پس از تصمیم گیری وارد عمل خواهد شد.

روش های یادگیری ماشین

الگوریتم‌های بسیاری برای یادگیری ماشین وجود دارد که آن‌ها طبقه‌بندی ‌شده‌اند. یادگیری ماشین در هوش مصنوعی دارای روش‌هایی است که شامل:

یادگیری ماشین نظارت شده

این متد از الگوریتم یادگیری ماشین، از آموزش‌ها و داده‌های جدید خود برای پیش بینی آینده استفاده خواهد کرد. این الگوریتم با آنالیز کامل و بررسی داده‌هایی که از قبل آموخته است شروع به محاسبه می‌کند و با درک عملکردها و پیش‌بینی‌های لازم کار خود را به جلو حرکت خواهد داد.  این روش دارای توانایی‌های هدف گذاری برای داده‌های دریافت شده است. الگوریتم یادگیری ماشین در روش نظارت شده این قابلیت را دارد تا خروجی‌های خود را با خروجی‌های که از قبل پیش بینی شده‌اند مقایسه کند و نقص آنها را مشخص کند. این عمل باعث می‌شود تا یادگیری ماشین هر زمان نسبت به قبل بهتر عمل کند.

یادگیری ماشین نظارت نشده

وقتی اطلاعات طبقه بندی نشوند و برچسب گذاری مشخص شده‌ای را ندارند  یادگیری ماشین در هوش مصنوعی از روش نظارت نشده استفاده می‌کند. این الگوریتم در یادگیری ماشین توانایی تعیین خروجی‌های مناسب را ندارد و تنها یکسری از داده‌ها را می‌تواند بررسی کند. الگوریتم یادگیری ماشین نظارت نشده قادر است تا ساختارهای پنهان موجود در داده‌های برچسب نخورده را خارج و بهره وری کند.

یادگیری ماشین نیمه نظارتی

این روش داده‌هایی که برچسب زده شده و نشده‌اند را در بر می‌گیرد. پس یادگیری ماشین نیمه نظارتی می‌توانند دقت یادگیری را تا میزان مشخصی ارتقا و بهبود دهد.

یادگیری عمیق چه کاربردی دارد؟

یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین در هوش مصنوعی بوده که الگوریتم فکر کردن انسان‌ها را تقلید می‌کند و جهت یادگیری استفاده خواهد کرد. از یادگیری عمیق می‌توان برای توسعه و ارتقا سخت‌افزارها در کمترین زمان استفاده کرد. Deep Learning یا همان یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی بوده و به کامپیوترها رفتارهای طبیعی همانند انسان‌ها را آموزش می‌دهد. یادگیری عمیق زیر مجموع یادگیری ماشین بوده و الگوریتم درک و فهم انسان‌ها را شبیه‌سازی می‌کند که نام دیگر آن شبکه مصنوعی است. این شبکه‌های عصبی معمولاً تمایل به حالت‌های نمادین و ایستا را دارند. یادگیری ماشین عمیق دارای داده‌های مهمی بوده که آن‌ها شامل آمار، پیش بینی و مدل سازی هستند.

یادگیری ماشین و ماشین یادگیری عمیق چه تفاوتی دارند؟

اصطلاحات یادگیری ماشین و یادگیری ماشین عمیق بسیار محبوب و مورد استفاده در فناوری هوش مصنوعی هستند. این روش‌ها به هوش مصنوعی آموزش می‌دهند تا چگونه باید یکسری از کارها را انجام دهند تا نتایج وظایف آن بهتر شوند. یادگیری ماشین عمیق همان یادگیری ماشین معمولی است که در سطح عمیق‌تری این کارها را انجام می‌دهد. یادگیری ماشین عمیق را می‌توان به یک کارت گرافیک قدرتمند تشبیه کرد که داده‌هایی با حجم بالایی را دریافت می‌کند و محاسبات پیچیده را بر روی آنها انجام می‌دهد.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی معمولاً مسائل را به صورت بخش ‌بخش و داده‌های طبقه‌ بندی ‌شده را بررسی و رفع نقص خواهد کرد. ولی یادگیری ماشین عمیق به صورت یکجا و در تنها در یک گام مسئله‌ها را حل می‌کند. این دو یادگیری ماشین در میزان حجم داده‌های دریافتی متفاوت هستند.

یادگیری ماشین عمیق با داشتن اطلاعات، هر چقدر زمانش بیشتر شود خروجی مطلوب‌تری را دارد. این ماشین‌ها در کل به طور طبیعی به اطلاعات، داده‌های فراوان و زمان بیشتری برای تحلیل و بررسی پارامترها نیاز دارد. اما یادگیری ماشین معمولی با اطلاعات و زمان کم مشکلی ندارد. الگوریتم یادگیری ماشین را می‌توانید بر روی سیستم‌های ضعیف نیز اجرا کنید. ولی برای استفاده از الگوریتم‌های ماشین یادگیری عمیق نیاز به کارت گرافیک خواهید داشت و این نوع ماشین را در سیستم‌های فوق حرفه‌ای استفاده می‌کنند.

در الگوریتم یادگیری ماشین ویژگی‌ها توسط متخصصین شناسایی خواهد شد و سپس کدهای مرتبط ارائه می‌شوند. اما یادگیری ماشین عمیق را باید آموزش داد تا بتواند به صورت خودکار بهترین تصمیم را برای قابلیت خروجی بگیرد.

آموزش یادگیری ماشین در هوش مصنوعی چه کمکی به ما خواهد کرد؟

یادگیری ماشین جزئی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی بوده و این قابلیت را دارند که بدون دخالت انسان یاد بگیرند و پیشرفت کنند. امروزه افراد زیادی از جمله پژوهشگران و دانشمندان در زمینه یادگیری ماشین در هوش مصنوعی فعالیت دارند. استفاده از این سیستم باعث پیشرفت و توسعه بیشتر ماشین‌ها و کامپیوترها شده است. یادگیری ماشین با استفاده از روش‌های خود سیستم کامپیوتر، الگوهای موجود در اطلاعات و داده‌های خود که پردازش شده‌اند را آموزش می‌دهد و از این موارد برای پیشرفت خود استفاده می‌کند. در کل هوش مصنوعی به ماشین‌ها و کامپیوترهایی گفته می‌شود که هوش انسان را ارائه می‌دهند. یادگیری ماشین‌های عمیق این توانایی را دارند که مسائل بسیار پیچیده و چند لایه را محاسبه کنند.