یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست و چه کاربردی دارد؟

شما به احتمال بسیار زیاد همین امروز هم از برنامه‌هایی که از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، بهره بردید. بسیاری از افراد نمی‌دانند یادگیری ماشین چیست و دقیقاً در چه مواردی کاربرد دارد. هم‌چنین با دانستن مفهوم این فناوری می‌توانید در موارد مختلفی که در حال کار هستید از آن استفاده کنید. ما تلاش کردیم تا با بررسی تمامی جوانب مثبت و منفی ماشین لرنینگ، انواع آن، تاریخچه و آینده آن شما را به طور کامل با این مفهوم آشنا کنیم. با ما همراه باشید.

تعریف یادگیری ماشین به زبان ساده

یادگیری ماشین که اغلب به صورت اختصار ML نامیده می‌شود، شاخه‌ای از هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر است که تمرکز آن بر روی توانایی ماشین در تقلید رفتارهای هوشند انسانی است. به طور ساده‌تر، یادگیری ماشین به کامپیوترها این قدرت را می‌دهد تا با استفاده از داده‌ها بیاموزند و بدون برنامه‌ریزی مشخص و دقیق، تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی انجام دهند.

یکی از مهمترین ویژگی‌های این فناوری بهبود مستمر و پیشرفت نتایج در طول زمان است. اگر سیستم‌های کامپیوتری را یک کودک در نظر بگیریم، این سیستم‌ها می‌توانند به مرور زمان داده‌ها را ذخیره کنند و یادگیری خود را افزایش دهند. یک مزیتی که کامپیوتر نسبت به مغز انسان دارد، امکان یادگیری سریع‌تر و نداشتن خطای انسانی است.

در برنامه‌نویسی سنتی، کامپیوتر بیشتر بر اساس دستورالعمل‌های از پیش تعیین شده، وظایف خود را انجام می‌داد و معمولاً این کارها آنچنان پیچیدگی نداشت. این در حالی است که در یادگیری ماشین، مثال‌ها و موقعیت‌ها برای کامپیوتر تعریف می‌شوند و این کامپیوتر است که بر اساس نمونه‌های بعدی و ویژگی‌های آن، نحوه اجرای کار را مشخص می‌کند. در بسیاری از موارد ممکن است انسان متوجه برخی ویژگی‌های مشترک نشود در حالی که کامپیوتر این ویژگی‌ها را تشخیص دهد.

مثالی برای فهم بیشتر ML

یکی از ساده‌ترین مثال‌هایی که تقریباً بیشتر افراد در حال استفاده از آن هستند. سیستم‌های توصیه‌گر است. پلتفرم‌هایی مانند یوتیوب یا آپارات، نتفیلیکس یا فیلیمو برای جذب بیشتر مخاطب به مشاهده ویدیو بیشتر در حال پیاده‌سازی نوعی از یادگیری ماشین هستند. در این پلتفرم‌ها با استفاده از داده‌های گذشته فرد، میزان علاقه و مشاهده، نظرات و عوامل دیگر برای نمایش آیتم‌های بعدی به مخاطب استفاده می‌کنند. بسیاری از افراد متوجه نمی‌شوند چگونه تعداد زیادی ویدیو یا فیلم را مشاهده می‌کنند ولی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می‌توان یکی از اصلی‌ترین عوامل آن بیان کرد. در مواردی مانند اینستاگرام، تیک تاک و شبکه‌های اجتماعی دیگر هم چنین سیستم‌هایی در حال فعالیت هستند و در جذب مخاطبان بسیار موفق عمل کرده‌اند.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

در قرن ۲۱ یکی از مهمترین محورهای پیشرفت داده‌ها هستند. این داده‌های در واقع مانند نفت در حال حاضر اهمیت دارند و یادگیری ماشین هم مانند ماشینی است که این نفت را آماده استفاده می‌کند. داده‌ها در سطح جهان روز به روز در حال افزایش هستند و این داده‌ها بدون تجزیه و تحلیل درست امکان استفاده ندارند. ماشین لرنینگ در حال باز کردن دروازه جدیدی به روی فناوری و آینده انسان است. شاید در زندگی متوجه استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نشده باشید ولی اکثر ما روزانه در حال استفاده از آن هستیم و روی کیفیت زندگی حال حاضر ما تاثیر فراوانی دارد.

طبق آمار در سال ۲۰۲۳ حدود ۷۲ درصد از شرکت‌های مورد بررسی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را بخشی از استراتژی کسب و کار و فناوری اطلاعات آنهاست (منبع). این نشان می‌دهد در سالهای آینده در کشور خودمان هم شاهد استفاده بسیار گسترده از هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط با آن در کشور خودمان هم باشیم. تقریبا می‌توان گفت خطر هوش مصنوعی در حال حاضر، استفاده نکردن درست و به موقع از آن است.

یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند؟

درک الگوریتم فعالیت یادگیری ماشین نیازمند بررسی گام به گام عملکرد آن است. برای اینکه داده‌های خام تبدیل به تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی ارزشمند شوند، باید ۷ گام را طی کنند:

۱- جمع‌آوری داده‌ها

در اولین بخش از یادگیری ماشین باید به جمع‌آوری داده‌ها بپردازیم. داده‌ها حیاتی‌ترین بخش از یادگیری هستند. کمیت و کیفیت این داده‌ها می‌تواند موفقیت یا شکست یادگیری را رقم بزنند و به صورت مستقیم روی عملکرد مدل شما تاثیرگذارند. این داده‌ها می‌تواند شامل تصاویر، نوشته، فایل صوتی یا هرچیزی که مربوط به مدل ما می‌شود، باشد.

پس از جمع‌آوری این داده‌ها باید این داده‌ها را برای یادگیری ماشین آماده کرد. باید تمام داده‌ها سازمان‌دهی شوند و در مورد مرتبط بودن داده‌ها با مشکل مورد نظر اطمینان حاصل شود. تمامی این مراحل اجرایی می‌شود تا ما بتوانیم به مرحله پیش پردازش برسیم.

۲- پیش پردازش داده‌ها

در این مرحله یکی از بخش‌های مهم قبل از شروع عملیات بر روی داده‌هاست. در این مرحله به تمیز کردن داده‌ها (حذف موارد تکراری، تصحیح خطاها)، جایگزینی داده‌ها از دست رفته و عادی سازی و استانداردسازی داده‌ها می‌پردازیم. پیش پردازش به شما کمک می‌کند تا کیفیت داده‌ها را بهبود ببخشید و کمک کنید تا مراحل بعدی یادگیری ماشین با تفسیر درست‌تری از داده‌ها پیش برود.

۳- انتخاب مدل مناسب

در این مرحله با آماده شدن کامل داده‌ها باید مدل مناسب یادگیری را انتخاب کنیم. مدل‌های متنوعی با توانایی‌های مختلف وجود دارند. رگرسیون خطی، درخت تصمیم و شبکه عصبی فقط بخشی از این مدل‌هاست که باید با توجه به نیازها انتخاب شود. ما در بخش دیگری این روش‌ها را بررسی خواهیم کرد. در این انتخاب عواملی مانند اندازه و نوع داده‌ها، پیچیدگی مشکل و منابع محاسباتی دخیل هستند. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق هم بخشی از این موارد است که در مقاله مربوط به یادگیری عمیق بیشتر آن را بررسی می‌کنیم.

۴- آموزش مدل

پس از انتخاب مدل، با استفاده از داده‌ها اقدام به آموزش مدل می‌کنیم. در این مرحله با تغذیه داده‌ها به مدل و تنظیم پارامترهای داخلی، برای نتیجه بهتر و پیش‌بینی دقیق‌تر عمل می‌کنیم. در طول آموزش دقت کنید که از تناسب و برازش بیش از حد خودداری کنید تا مدل علاوه بر عملکرد خوب در داده‌های آموزش داده‌شده، در داده‌های جدید و پیش‌بینی آنها بهتر و دقیق‌تر عمل کند.

۵- ارزیابی مدل

پس از آموزش مدل، مرحله مهم ارزیابی آن قبل از استقرار کامل است. در این مرحله داده‌های جدید را به مدل می‌دهیم تا دقت و نتیجه‌ی آن را بررسی می‌کنیم. این داده‌ها ممکن است خطاها و مشکلاتی را آشکار سازند. به همین دلیل بهتر است داده‌های متنوع و مختلف از کاری که قرار است انجام شود در اختیار مدل قرار گیرد تا مشکلات به طور کامل خود را به متخصصین نمایش دهد.

۶- تنظیم و بهینه‌سازی

در مرحله بعد با توجه به نتایج ارزیابی ممکن است لازم باشد هایپرپارامترهای به دست آمده را تنظیم و بهینه‌سازی کنیم. یکی از این روش‌ها اعتبارسنجی متقابل است که در آن داده‌ها را به مجموعه‌های مشخص تقسیم می‌کنیم و در هر مجموعه آموزش را انجام می‌دهیم تا از دقت و بهینه بودن مدل اطمینان حاصل کنیم.

۷- پیش‌بینی و تصمیم‌سازی

حال در این مرحله، زمان استفاده از مدل و کار با آن است. شما در این مرحله داده‌های جدید را به شکل‌های مختلف به مدل می‌دهید و از مدل انتظار دارید با کمترین خطا خروجی را در اختیار شما قرار دهد. با توجه به دقت بالای مدل‌ها شما می‌توانید از این مدل‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده کنید. استقرار مدل در محیط واقعی و تحلیل داده‌های واقعی و تصمیم‌سازی در آن را با اسم MLOps (Machine learning operations) می‌شناسند.

تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه عصبی

تمامی این ۴ مفهوم را می‌توان به نوعی زیر مجموعه‌ی هم در نظر گرفت. هوش مصنوعی را به عنوان سیستم اصلی و فراگیر در نظر بگیرید. یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی، شبکه عصبی بخشی از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بخشی از شبکه عصبی است. در واقع می‌توان گفت ستون فقرات یادگیری عمیق استفاده از شبکه‌های عصبی است. ما در این مقاله اینکه یادگیری ماشین چیست و چه کاربردی دارد را بررسی کردیم ولی تلاش می‌کنیم در چند خط تفاوت این ۴ مفهوم را با هم مشخص کنیم.

هوش مصنوعی به توسعه برنامه‌هایی اشاره دارد که به صورت هوشمند عمل می‌کنند و تلاش دارند تا رفتار انسان را شبیه سازی کنند. AI بر سه مهارت یادگیری، استدلال و اصلاح متمرکز است. سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین می‌توانند این شبیه سازی را به صورت دقیقی اجرایی کنند. ما در مقاله دیگری به طور مفصل به این سوال که هوش مصنوعی چیست پاسخ داده‌ایم.

یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن به کمک الگوریتم‌های موجود از داده‌های گذشته یادگیری اتفاق می‌افتد تا پیش‌بینی یا تحلیل‌هایی از داده‌های آینده به دست بیاید.

شبکه عصبی یک ساخت شبیه سازی شده از مغز انسان است که با استفاده از نورون‌ها یا گره‌ها برای پیدا کردن الگوها بین داده‌ها استفاده می‌کنند. ما در مقاله دیگری به طور کامل شبکه عصبی را بررسی کرده‌ایم.

یادگیری عمیق نیز با استفاده از الگوریتم‌های شبکه عصبی و با استفاده چند لایه‌ای می‌تواند به بهترین نحو مغز را شبیه سازی کند. الگوریتم‌ها در این بخش بسیار پیچیده‌تر عمل می‌کند که ما در مقاله یادگیری عمیق چیست بیشتر آن را بررسی کرده‌ایم.

انواع یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین را بر اساس ماهیت سیستم یادگیری و داده‌های موجود به ۳ دسته تقسیم کرد. این موارد با یکدیگر تفاوت‌های ماهیتی دارند که در اینجا آنها را بررسی می‌کنیم.

یادگیری تحت نظارت (Supervised learning)

رایج‌ترین و یکی از اصلی‌ترین روش‌های یادگیری ماشین، یادگیری تحت نظارت است. در این روش مدل به کمک یک سری داده‌های برچسب‌گذاری شده، آموزش می‌بیند. با در اختیار گرفتن برچسب داده‌ها، مدل می‌تواند به مرور ویژگی‌های لازم در داده‌های جدید را کشف کند. به طور مثال برای اینکه شما بتوانید یک گرگ را در محیط زیست توسط دوربین تشخیص دهید، فقط کافی است تعداد مناسبی از تصاویر گرگ را در اختیار مدل بگذارید. به این صورت با احتمال خوبی در تصاویر بعدی مدل می‌تواند گرگ‌ها را تشخیص دهد. هر چقدر این مدل داده‌های اولیه بهتر و بیشتری را دریافت کند، می‌تواند تشخیص دقیق‌تر و حرفه‌ای تری را انجام دهد.

این مدل از یادگیری تلاش می‌کند ویژگی‌های منحصر به فرد هر برچسب را برداشت کند و در داده‌های بعدی به دنبال این ویژگی‌ها می‌گردد. رایج‌ترین الگوریتم‌های این نوع یادگیری شامل رگرسیون خطی، رگرسیون منطقی و درخت تصمیم‌گیری است. در این زمینه هوش مصنوعی دیدبان محصول پلاک خوان و ترددشمار افراد را توسعه داده است.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning)

یادگیری بدون نظارت به طور کامل در مقابل روش قبلی است. در این روش داده‌ها بدون برچسب‌گذاری به مدل داده می‌شود. به همین دلیل مدل تلاش می‌کند تا رابطه‌ها و موارد مختلف را خود به تنهایی کشف کند. این مورد بیشتر در قسمت‌هایی استفاده می‌شود که ما دید دقیقی از چیزی که می‌خواهیم نداریم. اکثر الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی از این نوع یادگیری بدون نظارت هستند. نمونه‌های رایج الگوریتم‌های این نوع یادگیری شامل خوشه‌بندی و تشخیص نابهنجاری هستند که استفاده‌های بسیار زیادی در حوزه‌های مختلف دارند.

یادگیری تقویتی (Reinforcement learning)

در این روش مدل با ایجاد یک فرآیند پاداش و جریمه برای رسیدن به یک هدف با توجه به قوانین تلاش می‌کند. متخصصین داده این الگوریتم‌ها را طوری برنامه‌ریزی می‌کنند که در صورت نزدیک شدن به هدف پاداش در نظر بگیرد و در صورت فاصله گرفتن از هدف جریمه اتخاذ کند. مواردی مانند رباتیک و اجرای بازی‌های کامپیوتر توسط کامپیوتر از این طریق و با این الگوریتم‌ها اجرایی می‌شود. یادگیری تقویتی بر خلاف یادگیری بدون نظارت و با نظارت، برای مشکلاتی که داده‌های متوالی هستند مناسب است و تصمیم‌گیری در هر مرحله می‌تواند روی نتایج آینده تاثیرگذار باشد. ربات‌های کامپیوتری که شطرنج بازی می‌کنند یا برنامه کامپیوتری AlphaGo برای اجرای بازی Go بخشی از محصولات شناخته‌شده با این نوع از یادگیری هستند.

چگونه بهترین روش یادگیری ماشین را برای خود برگزینیم؟

ما در حوزه‌ها و در کسب و کارهای مختلف باید با شناخت دقیق مشکل به سمت استفاده از یادگیری ماشین برویم. به همین دلیل ما یک مسیر ۵ مرحله‌ای را برای اجرای این فناوری در کسب و کار در نظر گرفتیم. برای هر کاری که قرار است با ماشین لرنینگ انجام دهیم باید در ابتدا این مراحل را طی کنیم.

۱- درک درست از مشکل کسب و کار

هدف از تمامی مراحل استفاده از فناوری‌های مختلف، رفع مشکلات کسب وکارها و تسهیل فرآیندهاست. به همین دلیل اولین و مهمترین بخش درک درست مشکل حوزه مورد نظر است. به طور کلی فهم درست این مشکل مراحل بعدی را ساده‌تر و روان‌تر خواهد کرد. در این بخش سوالاتی مانند چرا پروژه به یادگیری ماشین نیاز دارد، چه نوع الگوریتمی برای این مشکل مورد نیاز است، آیا الزاماتی برای شفافیت و سوگیری وجود دارد یا خیر و ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظارمان کدامند. با مشخص شدن این سوالات می‌توان وارد مراحل اجرایی کار شد.

۲- شناسایی، درک و آمادگی دقیق داده‌های مورد نیاز

در ابتدای عملیات باید مشخص کنید که چه داده‌هایی برای ساختن مدل مورد نیاز است. ما باید اطلاعاتی از میزان داده‌ی مورد نیاز، چگونگی جمع‌آوری داده‌ها و تقسیم بندی آنها به داده‌های تست و آموزشی در اختیار داشته باشیم. هم‌چنین باید بررسی کنیم که آیا می‌توان از یک مدل یادگیری ماشین از پیش آموزش دیده استفاده کرد یا خیر. پس از مشخص کردن این مورد باید جمع‌آوری، پاکسازی و برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها را انجام دهیم. جایگزینی داده‌های نادرست و از دست رفته، افزایش مداوم داده‌ها، رفع ابهام در داده‌ها و تقسیم بندی داده‌ها به بخش‌های آزمایشی، آموزشی و اعتبارسنجی، بخش‌های دیگری هستند که باید با دقت، اجرایی شوند.

۳- مشخص کردن ویژگی‌های مدل و آموزش آن

باید الگوریتم‌ها و مدل‌های مناسب را برای هر کاری با توجه به ویژگی‌های آن برگزید. تنظیم هایپر پارامترها، آموزش و اعتبارسنجی مدل و بهینه سازی آن مراحلی است که بعد از تعیین مدل مناسب باید انجام دهیم. پس از اجرای این مرحله و ساخت مدل شما می‌توانید از مزایای آن بهره ببرید و آن را مستقر کنید. پس از اجرای این مرحله در واقع کار مدل شما در کسب و کار به صورت آزمایشی آغاز می‌شود.

۴- ارزیابی عملکرد مدل و تعیین معیارها

در این مرحله بر اساس شاخص عملکردی کسب و کار، معیارهای یادگیری ماشین، اندازه‌گیری کیفیت مدل و اینکه آیا مدل می‌تواند اهداف تجاری را برآورده کند، ارزیابی‌ها صورت می‌گیرد. ما باید از تمامی جوانب ارزیابی‌ها را انجام دهیم تا بتوانیم به نتیجه مناسب هم از نظر کسب وکاری و هم از نظر فناوری برسیم.

۵- استقرار مدل، نظارت بر عملکرد و بهبود دائمی آن

نام دیگر این مرحله عملیاتی سازی مدل است. این مرحله توسط مهندسین یادگیری ماشین و متخصصین داده مدیریت می‌شود. عملکرد مدل را باید به صورت مستمر اندازه‌گیری کنید و برای بهبود عملکرد تکرار را در دستور کار خود قرار دهید. پس از استقرار مدل، باز هم نیاز است که نیازمندی‌های کسب و کار، قابلیت‌های فناوری و داده‌های دنیای واقعی را بررسی کنیم. این موارد به شکل غیرمنتظره‌ای تغییر می‌کنند و به صورت بالقوه باعث ایجاد تقاضاها و الزامات جدید می‌شوند.

مزایای یادگیری ماشین چیست؟

۱- پیدا کردن الگوها

یکی از تفاوت‌های هوش انسانی با هوش مصنوعی در پیدا کردن الگوها و فرآیندها در داده‌های بسیار فراوان است. در یادگیری ماشین شما هرچقدر داده‌ی بیشتری در اختیار مدل قرار دهید، می‌توانید الگوها را با دقت بالاتری به دست بیاورید. با استفاده از این الگوها می‌توان در بخش‌های مختلف پیشرفت‌های محسوسی را ایجاد کرد. در نهایت این الگوها می‌تواند ختم به پیش‌بینی روندهای آینده، پیدا کردن روندهای بهینه‌تر یا پیدا کردن خطا در کارها استفاده کرد.

۲- اتوماسیون کردن کارها

در انقلاب صنعتی اتفاقی که رخ داد، حذف انسان از فرآیندهای عملی، ساده و تکرار پذیر صنایع بود. اما بسیاری از کارهای پیچیده و فکری را هنوز انسان عهده‌دار بود. در حال حاضر با استفاده از یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و بینایی ماشین می‌توان بسیاری از کارهایی که در گذشته از توان سیستم‌های کامپیوتری خارج بود را انجام داد. به طور مثال در خطوط تولید می‌توان با تشخیص دقیق محصول و ترکیب آن با رباتیک بسیاری از کارها مانند کنترل کیفیت را اتوماسیون کرد. این در آینده می‌تواند تاثیر به سزایی بر روی صنایع مختلف داشته باشد. ما استفاده از هوش مصنوعی در صنعت را در مقاله‌ای جداگانه به صورت کامل بررسی کرده‌ایم.

۳- پیشرفت دائمی

یکی از مشکلاتی که سامانه‌های قدیمی داشتند، ثابت بودن عملکرد آنها در طول سالیان متمادی بود. یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد یادگیری ماشین، بهبود دائمی عملکرد خود در طول زمان است. شما اگر در حال حاضر با یک سیستم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار کنید و با گذشته آن مقایسه کنید بالاتر رفتن سریع کیفیت آن را مشاهده خواهید کرد. به عنوان یک مثال می‌توانید نسخه‌های ChatGPT را با یکدیگر مقایسه کنید. با توجه به اینکه این سامانه‌ها در طول مسیر می‌توانند از داده‌های جدید یاد بگیرند، به همین دلیل می‌توانند به طور دائمی پیشرفت کنند. این موضوع همان موردی است که بسیاری از کارشناسان از آن به عنوان خطر هوش مصنوعی یاد می‌کنند.

معایب یادگیری ماشین چیست؟

۱- پیشفرض‌ها و خطاهای شناختی

همان‌طور که گفتیم یادگیری ماشین بر اساس داده‌هایی است که در اختیار مدل قرار می‌گیرد. این داده‌ها توسط انسان‌ها تهیه می‌شود و ممکن است خطاهای شناختی یا پیشفرض‌های مغرضانه از طرف افراد در داده‌ها لحاظ شود. در نتیجه ورود این داده‌ها یادگیری ما هم دچار این خطاها خواهد شد و این مسیر تا انتها ادامه پیدا خواهد کرد. به همین دلیل انتخاب درست و بدون پیشفرض داده‌ها می‌تواند نتیجه درست را برای ما به ارمغان بیاورد.

۲- مشکل در فراگیری داده‌ها

یادگیری ماشین نیازمند داده‌های بسیار زیاد و متنوع است. بسیاری از داده‌هایی که وجود دارند به صورت ساختاریافته و کامل در اختیار متخصصین قرار نمی‌گیرند. فرایند جمع آوری این داده‌ها علاوه بر گران بودن نیاز به صرف زمان بسیار زیادی دارد. علاوه بر این حساسیت‌هایی مانند حفظ حریم شخصی و نگرانی‌های اخلاقی هم به سختی به دست آوردن داده‌ها افزوده است. این مشکلات در یادگیری نظارت شده و برچسب‌گذاری‌های نه چندان دقیق بسیار بیشتر می‌شود و حتی می‌تواند نتیجه را تا حد بسیار زیادی با مشکل روبه رو کند.

۳- نیاز به تخصص فنی بالا

استفاده انسان از هوش مصنوعی و فناوری‌های آن سال به سال در حال افزایش چشم‌گیر است. با این حال تعداد متخصصین این حوزه‌ها بسیار کمتر از چیزی است که به آن نیازمندیم. از طرفی اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز به تخصص خوب و چند وجهی در حوزه‌های مختلف دارد که با توجه به کمبود نیروی انسانی در این بخش هم دچار مشکل هستیم. به همین دلیل حتی سازمان‌های بزرگ برای پیدا کردن و برگزیدن متخصصان هوش مصنوعی و علوم داده هم دچار مشکلات بسیار زیادی هستند. این مورد را هم در نظر بگیرید که در حال حاضر متخصصان این حوزه جز کارمندان با بالاترین حقوق در دنیا به حساب می‌آیند.

۴- نیاز به منابع متمرکز

در بسیاری از موارد فرآیند یادگیری ماشین یک فرآیند بلند مدت و طولانی است. به همین دلیل نیاز به منابع انسانی، محاسباتی و انسانی بسیار زیادی در طول مراحل یادگیری ماشین مورد نیاز است. این مورد یکی از موانعی است که موجب می‌شود رفتن به سمت توسعه محصولات در این زمینه سخت و دشوار شود.

درک تاثیر یادگیری ماشین در زندگی

بسیاری از مردم درک دقیقی از اتفاقی که در حال رخ دادن است ندارند. در حال حاضر هم بسیاری از مردم در حال استفاده از محصولات یادگیری ماشین هستند و داده‌های آنها مراحل بهبود آموزش مدل‌ها را طی می‌کنند. شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های ویدیویی فقط بخشی از استفاده مردم از هوش مصنوعی است. ما در اینجا سعی کردیم با مثال‌هایی در حوزه‌های مختلف وسعت تاثیر این فناوری را دقیق‌تر تشریح کنیم.

پزشکی

در بخش‌های مختلف مراقبت‌های پزشکی، یادگیری ماشین می‌تواند تاثیر به سزایی بگذارد. پیش‌بینی شیوع بیماری، شخصی‌سازی درمان و بهبود دقت تصویربرداری پزشکی فقط بخشی از این موارد است. هم‌چنین در آزمایشات بالینی برای کشف داروها، یادگیری ماشین می‌تواند تاثیر بسیار زیادی بر سرعت و دقت آن داشته باشد. مدل‌هایی هم در حال توسعه هستند که می‌توانند بیماری‌هایی مانند سرطان و آلزایمر را بسیار زودتر از اینکه رخ دهند، شناسایی شوند. به طور مثال شرکت Linus Health با استفاده از یادگیری ماشین توانسته ۱۵ تا ۲۰ سال قبل از ظهور علائم قطعی آلزایمر احتمال مبتلا شدن فرد را تشخیص دهد. این موارد می‌تواند سلامتی افراد در سالهای آینده را تا حد زیادی ارتقا دهد. ما در بخش هوش مصنوعی در پزشکی موارد دیگری را هم بررسی کرده‌ایم.

خرده فروشی

مغازه‌داران و مدیران فروشگاه‌های حضوری با توجه به قوت گرفتن و قدرت فضای آنلاین بسیار نگران آینده خود بودند. با این حال با اضافه شدن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به این فضاهای حضوری و جذابیت دادن به آن، این فروشگاه‌ها و مراکز تجاری احتمالاً آینده قدرتمندی خواهند داشت. پیش‌بینی تقاضا، مدیریت دقیق موجودی‌ها، سامانه‌های توصیه‌گر، شخصی‌سازی محصولات بر اساس تشخیص سلایق خرید افراد و تحلیل دقیق مشتریان و رفتارهای آنها فقط بخشی از کاربردهای یادگیری ماشین در فضای خرده فروشی است. سامانه‌هایی مانند ترددشمار افراد که تمرکزشان بر روی تحلیل مشتریان است در ایران به صورت کاملاً حرفه‌ای در دسترس است و امکان توسعه تمامی محصولات مورد نیاز در ایران به صورت کامل وجود دارد. ما در بخش هوش مصنوعی در خرده فروشی موارد بیشتری را بررسی کرده‌ایم.

مالی و سرمایه‌گذاری

ارزیابی ریسک، تشخیص تقلب، معاملات الگوریتمی و امتیازدهی هوشمند اعتباری فقط بخشی از استفاده از یادگیری ماشین در فضای مالی است. معمولاً در این فضا به دلیل وجود سودهای مالی بزرگ هوش مصنوعی می‌تواند تاثیر به سزایی بر آن بگذارد. به عنوان مثال شرکت Capital One برای محافظت از حساب‌ها و کارت‌های خود از یادگیری ماشین و تشخیص نابهنجاری استفاده کرده است تا بتواند جلوی خرابکاری و دزدی را تا حد ممکن بگیرد.

حمل و نقل

یکی از فضاهایی که تغییر بسیار زیادی را تجربه خواهند کرد حمل و نقل خواهد بود. یکی از این تغییرات مهم استفاده از خودروهای خودران است. در این خودروها با استفاده از یادگیری ماشین، تمامی اطلاعات دریافتی از حسگرها و دوربین‌ها در لحظه شناسایی می‌شوند. هم‌چنین پس از تشخیص اشیا، در فرآیندهای تصمیم‌گیری و انتخاب مسیر هم ماشین لرنینگ تاثیر بسزایی دارد.

در فضای نگهداری و بهسازی جاده‌ها و تعمیرات خودروها و تجهیزات، یادگیری ماشین می‌تواند تحول عظیمی را به وجود بیاورد. سامانه‌هایی تعبیه شده است که به کمک آن می‌توان مشکلات بخش‌های مختلف یک مسیر را به دست آورد و به کمک پردازش تصویر و یادگیری ماشین مشکلات را مشخص کرد تا در سریعتر زمان ممکن ترمیم لازم جاده‌ها انجام شود. برای تعمیرات تجهیزات هم می‌توان از یادگیری ماشین و دوقلوهای دیجیتال استفاده کرد تا قبل از اینکه مشکلی برای این وسایل به وجود بیاید، آن را مرتفع کنیم. این کار می‌تواند جلوی بسیاری از هزینه‌ها و حوادث را در آینده بگیرد.

سازمان‌های دولتی

دولت‌ها یکی از مهمترین بخش‌هایی هستند که باید از هوش مصنوعی و به خصوص یادگیری ماشین استفاده کنند. این سازمان‌ها می‌توانند بسیاری از مراحل کاری و اداری خود را به صورت سیستمی و هوشمند انجام دهند. این مورد می‌تواند بسیاری از مراحل اداری را سرعت ببخشد و هم‌چنین هزینه‌های نیروی انسانی دولت‌ها را تا حد ممکن کم کند. اتوماسیون کردن مراحل اداری، یافتن مجرمان، پیدا کردن تقلب در کارها، تحلیل افکار عمومی و مدیریت بر مبنای تحلیل کلان داده‌ها فقط بخشی از استفاده سازمان‌های دولتی از فناوری‌های جدید است. بسیاری از دولت‌ها در حال حرکت به این سمت هستند و ما در ایران نیز باید در بخش‌های مختلف این موارد را سازماندهی کنیم.

بازاریابی و فروش

در بخش‌های مختلف بازاریابی، یادگیری ماشین می‌تواند بسیار کمک کننده و موثر باشد. یکی از مهمترین بخش‌های آن شناخت دقیق نسبت به مشتریان است. در گذشته متخصصان این حوزه مجبور بودند داده‌های زیادی را بررسی کنند تا به شناخت دقیقی از دسته‌های مشتریان برسند. اما در حال حاضر با استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل کلان داده‌ها می‌توانند اطلاعات بسیار دقیقی از دسته‌های مختلف مشتریان به دست بیاورند. هم‌چنین امکانی که جدیداً با کمک پردازش تصویر و یادگیری ماشین به وجود آمده است، به دست آوردن این اطلاعات برای فروشگاه‌های حضوری است. اطلاعات بیشتر در این زمینه را در صفحه محصول نفرشمار دیدبان می‌توانید مطالعه کنید.

بخش فروش می‌تواند با استفاده از تحلیل‌هایی که از یادگیری ماشین و کلان داده‌ها به دست می‌آید روند فروش خود را بهینه کند. تحلیل‌های تماس فروش و اطلاعات آن‌ها برای سازمان‌ها بسیار با اهمیت و حیاتی است. در صورتی که بتوانید این تماس‌ها و ارتباطات با مشتری را بهینه کنید فروش سازمان می‌تواند متحول شود. ما در بخش هوش مصنوعی در بازاریابی این موارد را بیشتر بررسی کرده‌ایم.

صنعت و کارخانه‌ها

تغییرات مهمی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنعت ایجاد کردند، مانند انقلابی در این زمینه قلمداد می‌شود. استفاده در کنترل کیفیت، بهینه سازی فرآیند تولید، نگهداری و تعمیر تجهیزات و مدیریت انبار و موجودی فقط بخشی از فعالیت‌هایی است که این فناوری‌ها می‌تواند در صنعت اجرایی کند. این موارد به نسبت صنایع مختلف می‌تواند بسیار متغییر و هوشمندانه باشد. به همین دلیل نیاز است تا با شناخت از صنعت بهترین راه را برای خود برگزینید. هم‌چنین در بخش‌های عمومی مانند امنیت صنعت می‌توانید فعالیت‌های مختلفی را انجام دهید. ما در بخش هوش مصنوعی در صنعت بیشتر این موارد را بررسی کردیم که می‌توانید آن را مطالعه کنید.

چگونه یادگیری ماشین را فرا بگیریم؟

طبق گزارش مجمع جهانی اقتصاد، تقاضا برای متخصصین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بین سال‌های ۲۰۲۳ تا ۲۰۲۷ حدود ۴۰ درصد افزایش پیدا خواهد کرد. به همین دلیل آموزش این موارد و به دست آوردن تخصص در این زمینه می‌تواند به آینده شغلی شما بسیار کمک کند. در ایران هم با توجه به اینکه بسیاری از سازمان‌ها، صنایع و شرکت‌ها نیاز خود به این فناوری‌ها را متوجه شده‌اند در حال استخدام افرادی با این تخصص‌ها هستند.

ما با توجه به اینکه بهتر است افراد از مراحل ابتدایی و پایه‌ای با این آموزش‌ها آشنا شوند دو آموزش AI For Everyone و Machine Learning Specialization از Andrew Ng را بهترین برای شروع می‌دانیم. برای پیشرفت در این زمینه لازم است با توجه به حوزه‌ای که مدنظر دارید، آموزش‌های متنوعی را ببینید. ولی یکی از نکات مهم اجرای پروژه‌های مختلف در حین آموزش و فراگرفتن عملی این تخصص است. پس بهتر است همراه با آموزش، از دوره‌های کارآموزی نیز بهره ببرید.

برخی کاربردهای جذاب ماشین لرنینگ

بسیاری از ما در حال حاضر در زندگی روزمره در حال استفاده از یادگیری ماشین هستیم. ما در مدل‌های یادگیری قرار داریم و در بسیاری از موارد حتی متوجه نمی‌شویم که این مدل‌ها چگونه زندگی ما را تغییر داده‌اند. ما در اینجا ۳ استفاده رایج حال حاضر مردم از یادگیری ماشین را بررسی می‌کنیم.

سیستم‌های توصیه‌گر

بسیاری از افراد در سایت‌هایی مانند یوتیوب، نتفیلیکس، فیلیمو، دیجی‌کالا و ... در حال دیدن ویدیو، فیلم یا محصول مدنظرشان هستند. در این شرایط موارد مختلفی را این سامانه‌ها به عنوان پیشنهاد در اختیار ما می‌گذارند. اگر دقت کرده باشید پس از مدتی از استفاده از این سامانه‌ها موارد متعددی از این پیشنهادات به علایق شما نزدیک هستند. شما با تمامی رفتاری که در این سایت‌ها انجام می‌دهید، در حال کامل کردن اطلاعات شخصی خود در مدل یادگیری ماشین این سامانه‌ها هستید و با این اطلاعات سایت‌ها می‌توانند شما را به سمت چیزی که می‌خواهید هدایت کنند. سیستم‌های توصیه‌گر کمک می‌کنند شما زمان بیشتری در این سامانه‌ها بگذرانید و وابستگی بیشتری به آنها پیدا کنید.

دستیاران صوتی

شما ممکن است از دستیاران صوتی مانند Siri ، الکسا یا دستیار صوتی گوگل استفاده کرده باشید. این دستیاران با استفاده از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی تلاش می‌کنند تا درک بیشتری نسبت به دستورات شما داشته باشند. هم‌چنین این سامانه‌ها از اطلاعات جدید برای یادگیری بیشتر و بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند.

شبکه‌های اجتماعی

بسیاری از شبکه‌های اجتماعی مانند اینستاگرام و تیک تاک برای موارد مختلفی از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. همین استفاده یکی از دلایل درگیری زیاد مخاطبان با این رسانه‌هاست. تمام زمانی که شما در حال اسکرول کردن برای مشاهده ویدیو جدید هستید، اطلاعاتی را برای مدل یادگیری ماشین ارسال می‌کنید. این مدل بر اساس کلان داده‌ها و پیدا کردن الگوریتم‌های مشابه تلاش می‌کند بهترین پست‌های ممکن برای شما را نمایش دهد. در حال حاضر این سامانه‌ها با حدود ۱ میلیارد کاربر می‌توانند با کلان داده‌هایی که در اختیار دارند، تحلیل‌های بسیار دقیقی از پست‌های مورد علاقه شما را به دست بیاورند و شما را تا حد ممکن درگیر خود کنند.

تاریخچه یادگیری ماشین

برخلاف چیزی که تصور می‌شود مفهوم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مفهوم خیلی جدیدی نیست. اولین بار در سال ۱۹۴۹ در کتاب "مغزهای غول پیکر: یا ماشین‌هایی که فکر می‌کنند" این مورد بیان شد. در این کتاب در مورد اینکه ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند صحبت شده است. هم‌چنین در سال ۱۹۵۰ آلن تورینگ کتاب ماشین‌های محاسباتی و هوش را منتشر کرد. آزمون تورینگ که توسط این فرد معرفی شده است جز مهمی از فلسفه و تاریخچه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. با توجه به شباهت‌های بسیار زیاد تاریخچه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌توانید مقاله تاریخچه هوش مصنوعی را مطالعه کنید تا به اتفاقات مختلفی که از ابتدا تا حال حاضر رخ داده است آگاه باشید.

آینده یادگیری ماشین چیست و چه خطری برای انسان‌ها دارد؟

با توجه به افزایش داده‌ها و افزایش روز به روز قدرت تصمیم‌گیری ماشین‌ها می‌توان گفت در آینده بسیاری از فعالیت‌ها به وسیله یا با کمک یادگیری ماشین انجام می‌شود. بسیاری از حوزه‌هایی که هنوز به صورت کامل درگیر استفاده از این فناوری نشده‌اند (که بسیار کم هستند)، مجبور به استفاده از این سیستم‌ها خواهند شد. سرمایه‌گذاری در این زمینه بر طبق پیش‌بینی IBM طی دو تا سه سال آینده بیش از ۴ برابر افزایش پیدا خواهد کرد و این موضوع از استفاده‌ای فراتر از حال حاضر از سامانه‌های یادگیری ماشین خبر می‌دهد.

در مورد خطرات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سخنان بسیار زیادی گفته شده است. آن چیزی که بیشتر از بقیه می‌تواند بر روی شغل و حتی زندگی انسان‌ها تاثیر بگذارد، هوش مصنوعی عمومی و سوپر هوش مصنوعی است. ما تلاش کردیم در مقاله‌ای کامل کلیه‌ی خطرات هوش مصنوعی را بررسی کنیم. با مطالعه آن می‌توانید اطلاعات کاملی از فضای آینده هوش مصنوعی به دست بیاورید.

منابع (Techtarget , Datacamp , GeeksforGeeks , MIT , Google Cloud , berkeley)