معرفی روش های یادگیری و الگوریتم های ماشین لرنینگ

یکی از تفاوت‌های اصلی بین انسان و کامپیوتر این است که انسان‌ها از تجربیات گذشته یاد می‌گیرند، یا حداقل سعی می‌کنند که یاد بگیرند! اما باید به رایانه‌ها یا دستگاه‌ها گفته شود که چه کاری انجام شود و آن‌ها را برنامه ریزی کرد.

رایانه‌ها دستگاه‌های منطقی دقیق و دارای عقل سلیم هستند. این بدان معناست که اگر ما می‌خواهیم آن‌ها کاری انجام دهند، باید دستورالعمل‌های دقیق و گام به گام را در مورد آنچه باید انجام دهند و چگونگی انجام ارائه دهیم.

بنابراین ما اسکریپت‌ها و رایانه‌های برنامه ریزی شده را برای پیروی از دستورالعمل‌ها می‌نویسیم. این جایی است که ماشین لرنینگ وارد می‌شود. مفهوم یادگیری ماشین متشکل می‌شود از ایجاد توانایی یادگیری از داده‌های تجربی قبلی موجود در رایانه‌ها برای استفاده در موقعیت مشابه ولی جدید.

 

ماشین لرنینگ چیست؟

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ، کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌ها امکان یادگیری و پیشرفت خودکار از تجربه را بدون برنامه ریزی صریح فراهم می‌کند. یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای است که می‌توانند به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

فرایند یادگیری با مشاهدات یا داده‌ها مانند مثال‌ها، تجربه مستقیم یا دستورالعمل‌ها شروع می‌شود تا به دنبال الگوهایی در داده‌ها و تصمیم گیری‌های بهتری در آینده بر اساس مثالهایی که ارائه می‌دهیم باشد.

هدف اصلی این است که رایانه‌ها بتوانند بطور خودکار بدون مداخله یا کمک انسان یاد بگیرند و بر این اساس اقدامات را تنظیم کنند.

 

الگوریتم های یادگیری ماشین

 

 

 

الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولا به دو صورت نظارت شده و نظارت نشده دسته‌بندی می‌شوند. ولی در کنار آن‌ها دو الگوریتم نیمه و تقویت شده به‌وجود آمده است که درباره هریک توضیح مختصری داده شده است.

 

الگوریتم‌های نظارت شده‌ی یادگیری ماشین

می‌تواند چیزی که از گذشته یاد گرفته شده را به وسیله‌ی نمونه‌های دارای لیبل بر روی داده‌های جدید اعمال کند تا رویداد‌های پیش‌رو را پیش‌بینی‌ کند.

با شروع از تحلیل یک مجموعه‌ داده‌‌های آموزشی شناخته‌شده، الگوریتم یادگیری یک عملکرد استنباطی ایجاد می‌کند تا مقادیر خروجی را پیش‌بینی کند

الگوریتم‌های نظارت‌ نشده‌ی یادگیری ماشین

در مقابل، الگوریتم‌های نظارت‌نشده‌ی یادگیری ماشین زمانی به کار می‌روند که اطلاعات موجود برای آموزش، طبقه‌بندی‌شده و یا دارای لیبل نباشند.

یادگیری نظارت‌نشده به مطالعه‌ی چگونگی این‌که سیستم‌ها می‌توانند یک ساختار پنهان را از داده‌های بدون لیبل، با استفاده از یک عملکرد استنباط کنند می‌پردازد

 

الگوریتم نیمه کاره یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری نیمه، تحت نظارت ماشین در واقع بین یادگیری نظارت شده و نظارت نشده وجود دارد، زیرا آن‌ها از هر دو داده‌ی دارای برچسب و بدون برچسب برای آموزش استفاده می کنند – به طور معمول مقدار کمی از داده های برچسب خورده و مقدار زیادی از داده های بدون برچسب وجود دارد.

سیستم‌هایی که از این روش استفاده می‌کنند، می‌توانند دقت یادگیری را به میزان قابل توجهی بهبود ببخشند.

 

الگوریتم یادگیری ماشین تقویتی

الگوریتم یادگیری دستگاه تقویت کننده یک روش یادگیری است که با تولید اقدامات و کشف خطاها یا نقاط قوت با محیط خود در تعامل است. جستجوی آزمایش و خطا و پاداش معوق مهمترین ویژگی‌های یادگیری تقویتی هستند. این روش به ماشین ها و نمایندگان نرم افزار اجازه می‌دهد تا به طور خودکار رفتار ایده آل را در یک زمینه خاص به منظور به حداکثر رساندن عملکرد خود تعیین کنند.

 

 

اگر به توضیح بیشتر درباره‌ی الگوریتم‌های گفته شده و مثال‌های آن‌ها احتیاج دارید

مقاله انواع یادگیری ماشین همراه با مثال را مطالعه کنید

 

 

سیستم های یادگیری ماشین

سیستم های یادگیری ماشین ها از سه بخش اصلی تشکیل شده است که عبارتند از:
مدل: سیستمی که پیش‌بینی یا شناسایی می‌کند.
پارامترها: سیگنال‌ها یا عوامل استفاده شده توسط مدل برای تصمیم گیری آن.
یادگیرنده: سیستمی که پارامترها را تنظیم می‌کند و با نگاه به تفاوت‌های پیش بینی‌ها در مقابل نتایج واقعی، مدل را تغییر می دهد.

 

ساخت مدل

همه چیز با مدل شروع می شود ،مدل پیش بینی ای است که سیستم یادگیری ماشین از آن استفاده می‌کند. این مدل ابتدا باید توسط یک انسان به سیستم ارائه شود و برای آن مثال زده شود، حداقل با یک مثال خاص توضیح داده شود.

مثلا: معلم(فردی که اطلاعات مورد نیاز را به ماشین می‌اموزد) به الگوی یادگیری ماشین می‌گوید که انتظار دارد برای پنج ساعت مطالعه به نمره کامل آزمون برسد.

 

ارائه ورودی اولیه

اکنون که مدل تنظیم شده است، اطلاعات واقعی زندگی وارد می‌شود.

مثلا: معلم ما ممکن است چهار نمره آزمون از دانش آموزان مختلف را به همراه ساعت‌هایی که هر یک از آنها مورد مطالعه قرار می گیرد وارد کند.

 

اگر از علاقه‌مندان به این مبحث هستید، مقالات زیر برایتان جذاب خواهد بود.

چهار کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی دیجیتال که باید بدانید

گذشته ،حال و آینده ی ماشین لرنینگ

 

یادگیری ماشین

داده هایی از این قبیل اغلب به عنوان “مجموعه یادگیری” یا “داده‌های آموزشی” برای یک سیستم یادگیری ماشینی گفته می‌شود ، زیرا توسط یادگیرنده در سیستم یادگیری ماشین برای آموزش خود در ایجاد یک مدل بهتر استفاده می‌شود. یادگیرنده به نمرات نگاه می‌کند و می‌بیند که تا چه اندازه از مدل در نظر گرفته شده فاصله دارد. سپس محاسبات بیشتری برای تنظیم پیش فرض های اولیه استفاده می‌کند.

دوباره پیش بینی جدیدی ایجاد می‌کند، بنابراین انتظار می‌رود زمان بیشتری را صرف کسب نمره prefect کند.

 

شستشو و تکرار

در این مرحله سیستم دوباره اجرا می‌شود، این بار با مجموعه‌ای از امتیازات جدید. نمرات واقعی با الگوی تجدید نظر شده توسط یادگیرنده مقایسه می‌شود. بنابراین، یادگیرنده یک بار دیگر پارامترها را برای تغییر شکل مدل تنظیم می‌کند.

مجموعه دیگری از دیتاهای تست وارد می‌شود. مقایسه دوباره اتفاق می افتد. و یادگیرنده مدل را تنظیم می کند و این اتفاق بارها تکرار می‌شود.

همانطور که در بالا نیز ذکر شد، ماشین لرنر بیش از هر چیز دیگری نیاز به یادگیری و تکرار دارد، بنابراین مشاهده و توجه به این موضوع از اهمیت بالایی برخوردار است.

 

نتیجه گیری

یادگیری ماشین یک زیرشاخه معروف در هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها یا کامپیوترها کمک می‌کند که بتوانند بدون برنامه‌ریزی مشخص و با الگو گرفتن از رفتار خودشان تصمیم‌گیری و عمل کنند. ماشین لرنینگ در بخش‌های مختلف زندگی مردم حضور دارد و سرویس‌های مختلفی به کمک این دانش ساخته می‌شوند. یافتن تخصص در زمینه‌ی ماشین لرنینگ طرفداران فراوانی در دنیای علوم کامپیوتر دارد، زیرا حوزه‌های شغلی فراوانی در دنیا نیازمند متخصصانی در زمینه ماشین لرنینگ است.

ما در این مقاله انواع الگوریتم‌های یادگیری و مراحل اصلی ماشین لرنینگ را نام بردیم و توضیح مختصری درباره آن‌ها دادیم ولی دنیای یادگیری ماشین بسیار وسیع است و هر بخش از آن جذابیت‌های مختلفی دارد. راستی اگر شما هم قصد دارید به دنیای جذاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وارد شوید. میتوانید از دوره های آموزش پایتون آکادمی آمانج به بهترین شکل استفاده کنید.