فراگیری ماشین چیست و پنج ویژگی کلیدی آن کدامند

یادگیری ماشینی مبتنی بر این ایده است که چگونه یک سیستم می‌تواند انجام یک کار را بدون برنامه‌ریزی صریح بیاموزد.

یادگیری ماشینی طیف گسترده ای از کاربردها را در صنایع مالی، مراقبت های بهداشتی، بازاریابی و حمل و نقل ارائه کرده و همچنین برای تجزیه و تحلیل و پردازش مقادیر زیادی از داده ها، پیش بینی ها، و خودکارسازی فرآیندهای تصمیم گیری و سایر وظایف مورد استفاده قرار می گیرد.

در این مقاله، پنج ویژگی کلیدی یادگیری ماشینی را شرح داده و در می یابیم که چگونه این ویژگی‌ها آن را به ابزاری قدرتمند برای حل مجموعه گسترده ای از مشکلات، از تشخیص تصویر و گفتار گرفته تا سیستم های توصیه و پردازش زبان طبیعی تبدیل می کند.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح از الگوی نهفته در داده‌ها یاد بگیرند. هدف یادگیری ماشینی ساختن سیستم هایی با توانایی بهبود مستمر عملکرد در یک کار معین بر اساس تجربه به دست آمده از داده هایی است که با آن روبرو شده‌اند. این امر با آموزش گسترده الگوریتم ها در مجموعه داده های عظیم انجام می شود، که این الگوریتم ها را قادر می سازد تا الگوها و اتصالات را در داده ها پیدا کنند.

یادگیری نظارت شده: این راهکار شامل آموزش یک مدل بر روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده است که در آن خروجی صحیح برای هر ورودی ارائه می‌شود. الگوریتم از این اطلاعات برای یادگیری رابطه بین ورودی ها و خروجی ها استفاده می کند و سپس می تواند روی داده های جدید و دیده نشده نیز پیش بینی انجام دهد.

یادگیری بدون نظارت: این شیوه شامل آموزش یک مدل بر روی یک مجموعه داده بدون برچسب است که در آن خروجی صحیح نیز ارائه نمی شود. الگوریتم باید ساختار را در داده ها به تنهایی پیدا کند و معمولاً برای خوشه بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری استفاده می شود.

یادگیری تقویتی: این روش شامل آموزش یک عامل برای تصمیم گیری در محیطی است که بازخورد را از طریق پاداش یا تنبیه دریافت می کند. این الگوریتم از این بازخوردها برای یادگیری بهترین استراتژی برای به حداکثر رساندن پاداش ها در طول زمان استفاده می کند.

پنج ویژگی کلیدی یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی به یکی از مهم ترین پیشرفت های فناوری در سال های اخیر تبدیل شده و به طور قابل توجهی بر طیف گسترده ای از صنایع و برنامه‌های کاربردی تأثیر گذاشته است.

در این قسمت به بررسی ویژگی های اصلی یادگیری ماشینی می پردازیم:

مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده: در این روش داده‌ها توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ایجاد مدل‌هایی استفاده می‌شوند که بتوانند رویدادهای آینده را پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها را می‌توان برای تعیین ریسک وام دهی یا احتمال خرید یک مصرف‌کننده و برخی موارد مشابه مورد استفاده قرار داد.

اتوماسیون: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که به مشارکت کمتر انسان نیاز دارند و فرآیند یافتن الگوها در داده‌ها را خودکار می‌کنند، بنابراین تجزیه و تحلیل دقیق‌تر و مؤثرتر را ممکن می‌سازند.

مقیاس‌پذیری: تکنیک‌های یادگیری ماشینی که برای پردازش کلان داده‌ها مناسب بوده و برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها ساخته شده‌اند. در نتیجه، کسب و کارها می توانند بر اساس اطلاعات به دست آمده از چنین داده هایی تصمیم گیری کنند.

تعمیم: الگوریتم های یادگیری ماشینی که قادر به کشف الگوهای مُکرر و گسترده در داده ها هستند که می توانند برای تجزیه و تحلیل داده های تازه و ناشناخته استفاده شوند. حتی ممکن است داده های مورد استفاده برای آموزش این مدل، فوراً برای راهکار مورد نظر قابل استفاده نباشند، ولی آنها برای پیش بینی رویدادهای آینده مفید هستند.

سازگاری: الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری و تطبیق مداوم ساخته می شوند و با در دسترس قرار گرفتن داده های جدید، آنها می توانند عملکرد خود را در طول زمان بهبود داده و با در دسترس قرار گرفتن داده های بیشتر، دقیق تر و کارآمدتر شوند.

ادغام یادگیری ماشین و فناوری بلاکچین

این ادغام نویدهای زیادی را برای آینده دارد، زیرا در این روش می‌توان الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را برای ارزیابی داده‌ها و تولید پیش‌بینی‌های مبتنی بر آن با استفاده از یک پلتفرم غیرمتمرکز و ایمن مانند بلاکچین، استفاده کرد.

یکی از حوزه‌های احتمالی استفاده این ادغام، بخش بانکداری است، جایی که ویژگی غیرمتمرکز فناوری بلاکچین و توانایی منع دسترسی غیرمجاز به داده‌های حساس می‌تواند به الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک کند تا تقلب و پولشویی را به‌طور مؤثرتری شناسایی کنند.

یادگیری ماشین و فناوری بلاکچین می تواند تفاوت قابل توجهی در مدیریت زنجیره تامین ایجاد کنند، این در حالی است که می توان از فناوری بلاکچین برای ارائه شفافیت و مسئولیت پذیری در زنجیره تامین استفاده کرده و از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای بهینه سازی عملیات زنجیره تامین و پیش بینی تقاضا، مورد استفاده قرار داد.

از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توان برای پیش‌بینی شیوع بیماریها و بهبود نتایج مداوا بر روی بیماران استفاده کرده و همچنین می‌تواند از فناوری بلاکچین برای به اشتراک‌گذاری امن و خصوصی سوابق پزشکی استفاده نمود.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference