ماشین‌ها روز به‌روز هوشمندتر می‌شوند و یکی از روش‌های هوشمندسازی ماشین‌ها، آموزش آن‌ها به شبیه‌سازی رفتار انسان‌ها است. منظور ما چیست؟ به عبارت ساده‌تر، ماشینی هوشمندتر است که رفتارهای انسانی بیشتری از خود نشان دهد و هدف از ماشین لرنینگ این است که ماشین‌ها، رفتاری هوشمندانه و بسیار شبیه به انسان، داشته باشند. حالا اگر می‌خواهید بدانید که دقیقا ماشین لرنینگ چیست، چگونه به وجود آمده است و چه تاثیری بر زندگی عادی و روزمره ما می‌گذارد، همراه ما باشید تا در این مطلب، تمام سوالات شما را به‌دقت پاسخ دهیم.
ماشین لرنینگ چیست؟
از آن‌جا که ماشین لرنینگ در راستای هوشمندسازی انواع سیستم‌ها و ماشین‌ها فعالیت می‌کند، پیش از هر چیزی باید بدانید که این حوزه، یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است.
در تعریف دقیق ماشین لرنینگ باید بگوییم که این بخش از هوش مصنوعی، سعی دارد که با استفاده از بیگ دیتاهای موجود در دنیا و الگوریتم‌های مختلف، به ماشین‌ها امکان «تقلید» رفتار انسانی را بدهد. پس از آن هم این قابلیت را در اختیار ماشین‌ها بگذارد که به مرور زمان و با تمرین بیشتر، رفتار بهتر، دقیق‌تر و انسانی‌تر یا به عبارت دیگر هوشمندانه‌تری از خود نشان دهند.
در حال حاضر همه سازمان‌های بزرگ جهانی مثل گوگل، فیسبوک، اوبر، آمازون و…، از سیستم‌های مبتنی بر ماشین لرنینگ برای بهبود خدمات خود استفاده می‌کنند. ناگفته پیدا است که امروزه، مجموعه‌ها و کمپانی‌هایی که بهترین و بیشترین استفاده را از این تکنولوژی داشته باشند، نسبت به رقبای خود موفق‌تر خواهند بود.
این کمپانی‌ها می‌توانند نیازهای مشتریان را بهتر درک کنند و خدمات خود را منطبق با نیازهای مشتریان، ارائه دهند. حالا پیش از بررسی بیشتر Machine Learning، اجازه دهید که نیم‌نگاهی به تاریخچه پیدایش آن بیندازیم.
ماشین لرنینگ چطور به وجود آمد؟
نشانه‌های ظهور ماشین لرنینگ در سال 1949 و توسط «دونالد هب»، آغاز شد که تئوری یادگیری را بر اساس شبکههای عصبی و ارزش‌گذاری نودها، در کتاب خود منتشر کرد. نقطه شروع Machine Learning به شکلی که امروزه ما آن را می‌شناسیم، در سال 1950 توسط «آرتور ساموئل» آغاز شد.
ساموئل یک برنامه کامپیوتری بازی شطرنج ساخت که بر اساس مهره‌های موجود روی صفحه، احتمال برنده‌شدن هر کدام از طرفین را اندازه‌گیری می‌کرد. سپس سعی می‌کرد با کمترین میزان حرکت، برنده بازی شود که این الگوریتم، به اسم الگویتم Minimax شناخته شد.
پس از آن ساموئل برنامه‌های دیگری ساخت که بازی شطرنج کامپیوتری او را بهبود دهند. بر طبق این برنامه‌های جدید، بازی اولیه تمام حرکات بازی‌های قبلی را حفظ می‌کرد یا به عبارت دیگر «یاد» می‌گرفت. بدین شکل به مرور زمان و پس از هر دور مسابقه، برنامه بازی شطرنج، حرکات بهتر و حساب‌شده‌تری انجام می‌داد. پس برنامه ساموئل، ماشینی بود که بازی را یاد می‌گرفت و اولین نشانه‌های ماشینی که قابل آموزش‌دادن است، ظهور کرد.
کم‌کم و با پیشرفت تکنولوژی، الگوریتم‌های مهم دیگری ساخته شدند و در کنار پیشرفت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین نیز به پیشرفت‌های زیادی دست پیدا کرد. در حال حاضر، با کمک بیگ دیتاها، الگوریتم‌های متنوع و تکنولوژی فعلی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین در روزگار ما، به یکی از بهترین جایگاه‌های خود در طول تاریخ رسیده است.
با وجود همه این توضیحات، احتمالا در نگاه اول همچنان به نظر می‌رسد که ماشین لرنینگ، همان هوش مصنوعی است. اگر شما هم چنین عقیده‌ای دارید، در بخش بعدی همراه ما بمانید تا تفاوت این دو را به شما بگوییم.
تفاوت هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ چیست؟
اولین و مهم‌ترین تفاوت هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ این است که ماشین لرنینگ، بخش کوچکی از هوش مصنوعی است. بنابراین Machine Learning زیرشاخه هوش مصنوعی بوده و به همین خاطر، شباهت‌های زیادی هم به آن دارد.
تفاوت اصلی و مهم میان این دو را می‌توانیم به این شکل بیان کنیم: هوش مصنوعی بهترین روش برای حل مشکلات پیچیده به شکل موثر است. در هوش مصنوعی، سیستم از طیف وسیعی از انواع متدها هم‌چون تقلید شبکه عصبی، دید کامپیوتری و ده‌ها روش دیگر، برای اجرای دستورات خود استفاده می‌کند.
این موضوع اما در ماشین لرنینگ تنها بر طبق الگوریتم‌ها انجام خواهد شد. در واقع Machine Learning، تنها با کمک بیگ دیتاها و بررسی الگوریتم‌های موجود در این داده‌ها، سعی می‌کند الگوی تکرارشونده را شناسایی کرده و آن را به کار ببرد. بنابراین ماشین لرنینگ تنها بر طبق داده‌هایی که دارد و با توجه به روابط میان داده‌ها، خود را بهبود داده و رفتار خود را بهینه‌سازی می‌کند.
ماشین لرنینگ به مرور زمان و با افزایش میزان استفاده، کارایی بهتری خواهد داشت و این موضوع را می‌توانید در استفاده مدام از دستیاران گوشی‌های هوشمند هم‌چون الکسا، به‌خوبی درک کنید. در مطلب « تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین »، این موضوع را به‌دقت و به‌صورت کامل، بررسی کردیم. می‌توانید نیم‌نگاهی به این مقاله انداخته و تفاوت میان AI و ML را دقیق‌تر و کامل‌تر بخوانید.
اهمیت ماشین لرنینگ و انواع آن
پیش از ادامه بحث و بررسی دیگر جنبه‌های ماشین لرنینگ، باید بدانیم که چرا این تکنولوژی اهمیت روزافزونی در زندگی ما دارد. اولین و مهم‌ترین دلیل اهمیت ماشین لرنینگ این است که سازمان‌های بزرگ جهانی، با کمک این تکنولوژی می‌توانند رفتار جامعه را بررسی کنند، الگوهای احتمالی را تشخیص دهند و بر طبق آن الگوها، گام‌های بعدی خود را برنامه‌ریزی نمایند.
از طرف دیگر، امکان بررسی بازخورد انسان‌ها نسبت به محصولات و خدمات موجود و توسعه محصولات و خدمات جدید بر اساس آن بازخوردهای پیشین، با کمک Machine Learning امکان‌پذیر می‌شود. بی‌اغراق باید بگوییم که تمام کمپانی‌های خدماتی و رفاهی هم‌چون گوگل، فیسبوک، اوبر و…، با کمک ماشین لرنینگ توانسته‌اند نیاز کاربران خود را درک کرده و بهترین خدمات و امکانات را برای آن‌ها فراهم کنند. این موضوع در مقیاس بزرگ و برای پیشبینی رفتار احتمالی جوامع در برابر تغییرات اجتماعی، سیاسی و اقتصادی نیز به کار می‌رود.
یادگیری ماشین شکل‌های مختلفی دارد که به‌صورت کلی می‌توان انواع ماشین لرنینگ را دسته‌های زیر، تقسیم‌بندی کرد:
- یادگیری نظارت شده: در این حالت، داده‌های مهم و مورد نظر توسط دیتا ساینتیست‌ها در اختیار ماشین قرار می‌گیرند؛
- یادگیری بدون نظارت: این روش، بدون دخالت انسان بوده و ماشین با بررسی حجم عظیمی از داده‌ها، تلاش می‌کند تا ارتباط میان الگوهای موجود را شناسایی کند؛
- یادگیری نیمه نظارت شده: این روش ترکیبی از دو روش قبل بوده و ماشین به هر دو شکل نظارت شده و بدون نظارت، داده‌های جدید را پردازش می‌کند؛
- یادگیری تقویتی: در این روش، دیتا ساینتیست‌ها نیز مشارکت دارند، اما الگوریتم‌ها به شکلی برنامه‌ریزی می‌شوند که خود بتوانند گام بعدی‌شان را انتخاب کنند.
ماشین لرنینگ زندگی انسان‌ها را به چه شکلی تغییر داده است؟
ماشین لرنینگ تمام بخش‌های زندگی ما، از سرگرمی و بازی گرفته تا حوزه‌های بسیار مهم هم‌چون اقتصاد و سلامت را تغییر داده است. این تکنولوژی جذاب، درست مثل یک کودک، از تمام داده‌های اطراف خود استفاده می‌کند، آن‌ها را به خاطر می‌سپارد و در موقعیت‌های بعدی، از داده‌های ذخیره‌شده در حافظه خود، کمک می‌گیرد.
بخش زیادی از سیستم‌های به کار رفته در گوشی‌های هوشمند ما هم‌چون پیشبینی متن در زمان چت‌کردن یا حتی بازکردن قفل با تشخیص چهره، با استفاده از ماشین لرنینگ امکان‌پذیر شده است. ماشین لرنینگ کم‌کم و با افزایش اطلاعات خود، می‌تواند مسائل بسیار پیچیده را حل کند، محاسبات سخت را انجام دهد و رفتار خود را دائما بهینه‌سازی نماید.
با افزایش استفاده از سیستم‌های مبتنی بر ماشین لرنینگ، در حال حاضر باید بگوییم که تمام بخش‌های زندگی هوشمند انسانی، با کمک این فناوری امکان‌پذیر است و کاربردهای آن در تمام گوشه‌های زندگی روزمره ما به چشم می‌خورد. اگر دقیقا نمی‌دانید که کاربرد Machine Learning چیست، بخش بعدی برای شما است.
مهم‌ترین کاربردهای ماشین لرنینگ
ماشین لرنینگ در ساده‌ترین و روزمره‌ترین بخش‌های زندگی ما نیز حضور دارد و اگر دقیقا نمی‌دانید که چطور چنین چیزی ممکن است، به کاربرد ماشین لرنینگ در دنیای امروزی ما توجه کنید:
-
شبکههای اجتماعی
تمام شبکههای اجتماعی محبوب مثل اینستاگرام، توییتر و فیسبوک، از یادگیری ماشین برای بهبود تجربه کاربران خود کمک می‌گیرند. یکی از ساده‌ترین کاربردهای ماشین لرنینگ در این شبکه‌ها، فراهم‌کردن محتوای محبوب هر کاربر با توجه به سوابق او است. به همین دلیل در اینستاگرام پس از جست‌وجوی یک محصول یا خدمات خاص، پست‌های مشابه آن جست‌وجوی قبلی، در بخش اکسپلور به شما نشان داده می‌شود.
کاربرد دیگر ماشین لرنینگ در شبکههای اجتماعی، حذف محتواهای نامناسب با مضامین مشخص (خشونت، نژادپرستی، جنسی و…) است. با این کار، کمپانی‌ها می‌توانند فضای شبکه خود را امن‌تر کنند و بهترین تجربه را برای کاربران خود بسازند. پیشنهاد دادن افراد مشابه به شما بر طبق بررسی محتوای صفحه آن‌ها در توییتر نیز با کمک Machine Learning انجام می‌شود.
-
تشخیص چهره
یکی از جذاب‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین، تشخیص چهره کاربران به‌محض انتخاب تصاویر آن‌ها است. در حال حاضر در فیسبوک، با انتخاب یک عکس برای انتشار، کاربران به جای پیشنهاد اسم یا تگ‌کردن مکان، نام همان فرد به آن‌ها پیشنهاد می‌شود و این تغییر، با کمک ماشین لرنینگ رخ داده است.
علاوه بر این موضوع، امکان بررسی چهره افراد و بررسی ژنتیک آن‌ها، پیشبینی بیماری‌ها احتمالی و دیگر موارد مشابه، با کمک تشخیص چهره فناوری ماشین لرنینگ در حوزه سلامت و درمان انجام می‌شود.
-
پیشنهاد محصولات متنوع در سایتها
از دیگر کاربردهای ماشین لرنینگ در زندگی روزمره، می‌توانیم به پیشنهادات متنوع سایتها اشاره کنیم. سایت‌های بزرگی هم‌چون آمازون و علی بابا و در نمونه‌های ایرانی هم‌چون دیجی‌کالا، بر طبق سوابق خرید و جست‌وجوهای قبلی‌تان، پیشنهاد خرید و تخفیف به شما ارائه می‌شوند.
در این حالت، بازاریابی داده‌محور بر طبق یادگیری ماشین انجام می‌شود. با کمک این فناوری، مجموعه‌ها می‌توانند به هر کاربر خود، همان محصولات و خدماتی را پیشنهاد دهند که بیشترین تناسب و تطابق را با نیازهای آن کاربر دارد. در پادکست بازاریابی داده‌محور ، می‌توانید اطلاعات دقیق‌تری راجع به این کاربرد ماشین لرنینگ و تاثیر آن بر زندگی روزمره خود، کسب کنید.
-
تشخیص صدا و پیشبینی متن در موبایل
پس از کمک گرفتن از دستیارهای هوشمند مثل الکسا، سیری یا گوگل، میزان درک این دستیاران مجازی افزایش یافته و می‌توانند خدمات بهتری به شما ارائه دهند. این موضوع در سیستم‌های تشخیص متن نیز وجود دارد. احتمالا شما هم متوجه شده‌اید که پس از مدتی استفاده، کیبورد گوشی شما بهتر از سابق می‌توانند کلمات بعدی‌تان را حدس بزند.
این دو مورد نیز از دیگر کاربردهای یادگیری ماشین هستند که در زندگی روزمره ما وجود دارند. علاوه بر این‌ها، ماشین لرنینگ در موارد زیر نیز کاربرد دارد:
- کمک به تشخیص بیماری‌ها با بررسی الگوریتم‌های تکرار شونده در بیماران؛
- ردیابی عملیات مالی و پیگیری تراکنش‌های انجام شده در سرتاسر دنیا؛
- ساخت روبات‌های چت هوشمند هم‌چون Chat GPT؛
- اتوماسیون ایمیل‌ها و جلوگیری از ورود ایمیل‌های اسپم به صندوق ورودی کاربران.
نحوه کار Machine Learning
هدف اصلی از یادگیری ماشین این است که سیستم‌ها بتوانند مشابه رفتار انسانی، از اطراف خود آموزش ببینند، این آموزش‌ها را در حافظه خود ذخیره کنند و در مواقع مورد نیاز، آن اطلاعات را به کار ببرند. بنابراین ساده‌ترین توضیح برای نحوه کار ماشین لرنینگ این است که سیستم یادگیری ماشین مدام اطلاعات موجود را تحلیل می‌کند. الگوهای میان این اطلاعات را تشخیص می‌دهد و در مواقع مورد نیاز، آن داده‌ها را به کار می‌برد.
تشخیص الگوریتم‌های موجود در بیگ دیتاها و به کار بردن آن‌ها، به مرور زمان بهبود می‌یابد و اساس کار ماشین لرنینگ، بر طبق این الگوهای تکرارشونده است. الگوریتم‌های مهمی مثل KNN، SVM، Random Forest، Linear Regression، برخی از مهم‌ترین الگوریتم‌های به کار رفته در ML هستند. در مطلب « الگوریتم‌های یادگیری ماشین »، می‌توانید با این الگوریتم‌های مهم و جالب این فناوری، آشنا شوید.
تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ و ارتباط آن‌ها با یکدیگر
تا این‌جا با هم بررسی کردیم که ماشین لرنینگ چیست و بر چه اساسی کار می‌کند. در حوزه یادگیری ماشینی، فناوری دیگری به اسم دیپ لرنینگ هم وجود دارد که باید نحوه کار آن را نیز بدانیم. دیپ لرنینگ از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که بر اساس شبکههای بسیار پیچیده عصبی ذهن انسان، ساخته شده‌اند. دیپ لرنینگ، نحوه تفکر انسان را شبیه‌سازی می‌کند و تلاش دارد که الگوهای موجود در داده‌های غیر ساختار یافته کلان را شناسایی نماید.
بر خلاف ماشین لرنینگ که در انواع فعالیت‌های روزمره مورد استفاده قرار می‌گیرد، دیپ لرنینگ به‌صورت خاص برای عملیات بسیار پیچیده هم‌چون تشخیص هویت از روی صدا، پردازش زبان‌های طبیعی و سیستم‌های شناسایی به کار می‌رود. تفاوت این دو فناوری، به همین موارد محدود نمی‌شوند و در مطلب « تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ »، می‌توانید اطلاعات دقیق‌تری راجع به تفاوت‌ها و شباهت‌های این دو، کسب نمایید.
ارتباط میان ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ این است که دیپ لرنینگ، زیرشاخه‌ای تخصصی‌تر از فناوری ماشین لرنینگ است. در واقع دیپ لرنینگ را می‌توانیم یک انقلاب عظیم از ترکیب دو شاخه مهم علوم تخصصی دنیا یعنی یادگیری ماشین و شبکههای عصبی بنامیم. دیپ لرنینگ با کمک الگوریتم‌های مورد استفاده در ماشین لرنینگ، می‌تواند الگوهای موجود در داده‌های بسیار عظیم را شناسایی کند و مشابه شبکههای عصبی ذهن انسان، از این داده‌ها استفاده نماید.
در حال حاضر دنیا با وجود این فناوری‌های جذاب و پیشرو، روزانه در حال تغییر است و انگار دیگر نمی‌توان فعالیت‌های روزمره را بدون این تکنولوژی‌ها تصور کرد.
جمع‌بندی نهایی
فناوری‌ها و تکنولوژی‌های جدید، هر کدام به شکلی دنیای ما را تغییر داده‌اند و بدون شک ماشین لرنینگ، یکی از تاثیرگذارترین آن‌ها است. در این مطلب با هم بررسی کردیم که Machine Learning چیست، چه کاربردی دارد و در چه حوزه‌هایی از آن استفاده می‌شود. سازمان‌های بزرگ با درک کاربرد ماشین لرنینگ بر بهینه‌سازی خدمات و محصولات خود، این تکنولوژی بی‌نظیر را در تمام جنبه‌های کاری خود به کار برده‌اند تا روزانه، خدمات بهتر و کامل‌تری به ما ارائه دهند.
