آنچه در این مقاله میخوانید
یادگیری ماشین نوعی از برنامهنویسی کامپیوتری محسوب میشود که آموزش میبیند چگونه وظایفش را بدون دریافت دستورالعملی مشخص انجام دهد.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین به نوعی از الگوریتمهای آماری اشاره دارد که میتوانند بدون دستورالعملهایی مشخص آموزش ببینند. یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) با چنین قابلیتی میتواند وظایف خاصی مانند شناسایی الگوها را بهطور خودکار و با تعمیمدهی مثالها انجام دهد. ماشین لرنینگ بخشی از هوش مصنوعی به حساب میآید و به توانایی کامپیوتر در تقلید از فعالیتهای شناختی انسان مربوط میشود.
یادگیری ماشین کاربردهای متنوعی دارد که شامل موارد زیر است:
- شناسایـی هرزنامهها
- تشخیص فعالیت رباتها
- پیشنهاد محتوای بابمیل کاربران در پلتفرمهای استریم و شبکههای اجتماعی
- ارائه نتایجی مشابه موتورهای جستجو
- تشخیص صدا و تصویر
- چتباتها و ترجمه زبانهای مختلف
- پژوهشهای حیطه پزشکی
تفاوت یادگیری ماشین با هوش مصنوعی
یادگیری ماشین تفاوتهایی با هوش مصنوعی دارد. هر یادگیری ماشین شاخهای از هوش مصنوعی حساب میشود اما هر هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین نمیشود. بدین منظور هوش مصنوعی تواناییهای مختلف دیگری را نیز دربرمیگیرد.
یادگیری ماشین چگونه کار میکند؟
یادگیری ماشین یا همان ماشین لرنینگ براساس ورودیها و خروجیها عمل میکند. الگوریتمهای ماشین لرنینگ دادهها (ورودی) را دریافت میکنند و از این ورودی درراستای تولید نتیجه (خروجی) بهره میبرند. ماشین لرنینگ آموزش میبیند که چه نوع خروجیهایی را تولید کند و این کار به سه روش اصلی انجام میدهد:
۱. یادگیری نظارتشده
برنامهنویسان مجموعهای از ورودیهای نمونه و خروجیهای صحیح را در پایهایترین نوع برنامه یادگیری ماشین تهیه میکنند. الگوریتمهای یادگیری ماشین سعی میکنند همین مثالها را به گونهای تعمیم دهند که وقتی هر نوع از ورودی را دریافت میکنند بتوانند خروجی مورد نظر را تولید نمایند.
سرآشپزی را تصور کنید که در آشپزخانهای پر از مواد اولیه (ورودی) است و منویی با تعداد زیادی از غذا (خروجی) در اختیار دارد. سرآشپز مواد اولیه را به شیوههای مختلف ترکیب میکند و محصول نهایی را براساس غذاهای نمونه میسنجد. او در نهایت میتواند دستورپخت خودش را پیدا کند. یادگیری نظارتشده نیز بدینطریق باعث میشود ماشین لرنینگ بدون دستورالعملهای از پیش برنامهریزیشده بیاموزد چگونه نتایج صحیح را تولید کند.
۲. یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت مربوط به زمانی است که ماشین لرنینگ در مرحله پیشرفتهتر داده خام را دریافت میکند و سپس الگوها را بهطور خودکار شناسایی مینماید. درست مثل سرآشپزی که آنقدری ماهر است که بتواند صرفاً با نگاهی به منو، غذاها را با دستورپخت خودش بپزد.
۳. یادگیری تقویتی
یادگیری ماشین در این سبک ازطریق بازخوردهایی که دریافت میکند آموزش میبیند. واضح است تمامی خروجیها باکیفیت نیستند و ماشین لرنینگ با گذشت زمان آموزش میبیند که چگونه خروجیهای بیکیفیت تولید نکند.
یادگیری تقویتی شامل فرآیندی از آزمونوخطاست. تصور کنید یادگیری ماشین همانند سرآشپزی است که در ابتدا هیچ منویی ندارد و هر غذایی را که میپزد بهدست منتقدان غذا ارزیابی میشود. سرآشپز در نهایت تمام مواردی را که منتقدان نمیپسندند حذف میکند و سپس فهرستی از غذاهایی که منتقدان دوست دارند تهیه میببیند.
مدل یادگیری ماشین چیست؟
الگوریتمها مجموعهای از مراحل هستند که از پیش برنامهریزی شدهاند. هنگامی که الگوریتمهایی بر مجموعههای داده اعمال میشوند مدلهای یادگیری ماشین به وجود میآیند. گرچه مدل یادگیری ماشین تفاوتهایی با الگوریتم یادگیری ماشین دارد اما گاهی اوقات این دو اصطلاح بهجای یکدیگر استفاده میشوند. تفاوت بنیادینشنان نیز در این است که چند مدل ماشین لرنینگ حتی اگر از الگوریتمی یکسان استفاده کنند میتوانند نتایجی متفاوت را تولید کنند. البته این امر درصورتی رخ میدهد که هرکدام از مدلها در ابتدا دادههای متفاوتی را دریافت کرده باشند.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق به نوعی از یادگیری ماشین مربوط میشود. یادگیری عمیق از شبکههای عصبی استفاده میکند تا بیاموزد چگونه الگوها را تشخیص بدهد و ارتباطی میان دادههای خام و ساختارنیافته پیدا کند. یادگیری عمیق بدون نظارت صورت میگیرد و وظایف بسیار پیچیدهای را انجام میدهد. یادگیری عمیق اغلب درراستای تشخیص گفتار، رانندگی بدون راننده و … کاربرد دارد.
شبکه عصبی چیست؟
شبکههای عصبی روشی از یادگیری ماشین هستند که از ساختار مغز انسان تقلید میکنند. شبکههای عصبی از گرههایی تشکیل شدهاند که به یکدیگر متصل میشوند. این گرهها حداقل از سه لایه تشکیل میشوند:
- لایه ورودی
- لایه خروجی
- یک یا چند لایه پنهانی
هر لایه شامل چندین و چند گره است که به یکدیگر متصل میشوند. اگر گرهها تشخیص بدهند دادهای معنادار است آن داده را به گرههای بعدیشان منتقل میکنند.
مثال سرآشپز را که پیشتر ذکر شد به خاطر بیاورید:
- اگر سرآشپز ما بخواهد کیکی بپزد ابتدا مواد اولیه در انبار را بررسی کند. مواد اولیه همان لایه ورودی در شبکه عصبی را تشکیل میدهد.
- سرآشپز مواد اولیه همچون آرد، تخممرغ، شکر و پودر کاکائو را که به کارش میآیند انتخاب میکند. این مرحله همانند انتقال دادههای آماری معنادار به گرههای بعدی است.
- سرآشپز برخی از مواد اولیه را ترکیب میکند و باقی را کنار میگذارد؛ خمیر کیک را آماده میکند؛ خامه شیرینی را درست میکند و غیره. این بخش مانند لایههای پنهان در شبکه عصبی هستند که گرههایشان دادهها را به یکدیگر منتقل میکنند.
- سرآشپز در نهایت کیک را میپزد، خامه شیرینی را به کیک میزند و کیک را آماده خوردن میکند. این مرحله همانند لایه خروجی است. دادههای نامربوط یا نادرست (مانند مواد اولیه غیرضروری و ترکیبات غلط) در طول فرآیند حذف میشوند.
پایگاهداده بُرداری چیست؟
پایگاهداده برداری روشی از ذخیرهسازی داده است که یادگیری ماشین را تقویت میکند. چنین پایگاههای دادهای امکان شناسایی دادههای مشابه را فراهم میکنند اما پرسوجوهای دقیق را با یکدیگر تطبیق نمیدهند. این روش از ذخیرهسازی داده به یادگیری ماشین کمک میکند تا بافت ورودیهای دریافتیش را تشخیص دهد.
با انواع بیشتر پایگاههای داده برای پشتیبانی از یادگیری ماشین آشنا شوید.
پایگاههای داده برداری دادهها را در ماتریسی با ابعاد مختلف ذخیره میکنند و از بردارها استفاده مینمایند تا موقعیت هر داده را در همان ابعاد مشخص کنند. چنین امری به یادگیری ماشین این امکان را میدهد تا ارتباط دادهها با سایر دادهها را بیابد. برای مثال پلتفرمهای استریم میتوانند یادگیری ماشین را با پایگاهداده برداری ترکیب کنند تا براساس سابقه تماشای هر کاربر مشخص کنند کدام فیلمها را بیشتر میپسندد تا به او توصیه کنند.
ساخت مدلهای ماشین لرنینگ چه دشواریهایی را به دنبال دارد؟
هزینه خروج داده: حتی پیشرفتهترین مدلهای یادگیری عمیق نیز برای دستیابی به نتایج دقیق باید به مجموعههای عظیم داده دسترسی داشته باشند. نگهداری چنین کلاندادههایی در فضای ابری کفایت میکند چراکه رایانش ابری در مقیاسپذیری نامحدود است. بااینحال وقتی دسترسی به کلاندادهها میسر میشود خروج داده هزینههایی را در پی خواهد داشت. این هزینهای است که ارائهدهندگان ابری بهمنظور انتقال داده از فضای ذخیرهسازی دریافت میکنند.
قدرت پردازشی و زیرساخت: یادگیری ماشین و بهویژه یادگیری عمیق به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد. واضح است هنگامی که مدلها در حال آموزش هستند چنین نیازی بیشتر حس میشود. لازم است مدلهای ماشین لرنینگ از سختافزارهای تخصصی و پرهزینه یا خدمات ابری مانند چندین سرور سریع با قابلیت پردازش گرافیکی استفاده کنند. (پردازش گرافیکی از پردازش مرکزی سنتی قدرتمندتر است.) همچنین تطبیق یادگیری ماشین با کاربردهای جدید نیز کمی قدرت محاسباتی افزونی را میطلبد. بااینحال بهکارگیری تکنیکهایی مانند سازگاری با رتبه پایین یا بهاختصار LoRA میتواند از بار محاسباتی بکاهد. منبع
برای اطلاعات بیشتر و مشاوره با کارشناسان ابرآمد، با ما در تماس باشید:
- یادگیری ماشین چیست و چه تفاوتی با هوش مصنوعی دارد؟
ماشین لرنینگ شاخهای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد بدون دریافت دستورالعملهای صریح، از دادهها یاد بگیرند و الگوها را شناسایی کنند. هر سیستم یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی محسوب میشود، اما همه سیستمهای هوش مصنوعی الزاماً از یادگیری ماشین استفاده نمیکنند. هوش مصنوعی حوزهای گستردهتر است که میتواند شامل قوانین از پیشتعریفشده، منطق نمادین و روشهای غیرآموزشی نیز باشد.
- ماشین لرنینگ چگونه کار میکند و چند نوع دارد؟
یادگیری ماشین با دریافت داده بهعنوان ورودی و تولید خروجی بر اساس الگوهای آموختهشده عمل میکند. این فرایند معمولاً به سه شکل انجام میشود: یادگیری نظارتشده که در آن دادهها همراه با پاسخ صحیح به مدل داده میشوند؛ یادگیری بدون نظارت که مدل خودش الگوهای پنهان در دادههای خام را کشف میکند؛ و یادگیری تقویتی که در آن مدل از طریق آزمونوخطا و دریافت بازخورد، عملکرد خود را بهمرور بهبود میدهد.
- تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق زیرمجموعهای از ماشین لرنینگ است که از شبکههای عصبی چندلایه الهامگرفته از مغز انسان استفاده میکند. در حالی که یادگیری ماشین برای بسیاری از مسائل به ویژگیهای از پیشتعریفشده متکی است، یادگیری عمیق میتواند مستقیماً از دادههای خام و ساختارنیافته مانند تصویر، صدا و متن الگو استخراج کند. به همین دلیل، یادگیری عمیق معمولاً در کاربردهای پیچیدهای مانند تشخیص گفتار، بینایی ماشین و خودروهای خودران استفاده میشود.
این مقاله را به اشتراک بگذارید
به این مطلب امتیاز دهید
مطالب مرتبط:
