ماشین لرنینگ چیست و بهترین مسیر یادگیری ماشین لرنینگ

دنیای تسخیر شده توسط ربات‌ها، در آینده‌ای نه چندان دور، به شدت به توانایی ما برای استقرار موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی (AI) وابسته است. با این حال، تبدیل ماشین‌ها به دستگاه‌های مبتنی بر یادگیری و تفکر، آنقدر‌ها هم که به نظر می‌رسد آسان نیست. هوش مصنوعی تنها با ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی (ML) قابل دستیابی است؛ یعنی در آنجایی که هوش مصنوعی به ماشین‌ها و ربات‌ها کمک می‌کند تا مانند انسان‌ها فکر کنند.

اما ماشين لرنينگ چيست؟ در ادامه قصد داریم تعریف واضح و روشنی از این پرسش ارائه دهیم و شما را با انواع ماشین لرنینگ و بهترین مسیر یادگیری آن آشنا کنیم.

ماشین لرنینگ چیست؟

در پاسخ به این پرسش که ماشین لرنینگ چیست؟ می‌توان گفت: Machine Learning یا یادگیری ماشینی یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا بدون برنامه‌ریزی، از تجربه خود یاد بگیرند و پیشرفت کنند.  یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای متمرکز است که می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

به عبارت دیگر در پاسخ به سوال یادگیری ماشین چیست؟ می‌توان گفت: یادگیری ماشینی یک حوزه مطالعاتی بزرگ است که با بسیاری از زمینه‌های مرتبط مانند هوش مصنوعی هم‌پوشانی دارد و ایده‌هایی را به ارث می‌برد. هدف اصلی ML این است که به کامپیوتر‌ها اجازه دهد بدون دخالت یا کمک انسان به طور مستقل یاد بگیرند و بر اساس آن اقدامات را تنظیم کنند.

تمرکز رشته یادگیری ماشین بر یادگیری است، یعنی کسب مهارت یا دانش از تجربه که به معنای ترکیب مفاهیم مفید از داده‌های تاریخی است.

البته در جواب پرسش ماشین لرنینگ چیست؟ می‌توان گفت که ماشین لرنینگ انواع مختلفی دارد که ممکن است شما به عنوان یک متخصص در زمینه ماشین لرنینگ با آن‌ها مواجه شوید: از کل زمینه‌های تحصیلی گرفته تا تکنیک‌های خاص.

در ادامه قصد داریم، انواع یادگیری ماشینی که ممکن است در زمینه یادگیری ماشینی با آن‌ها مواجه شوید، را بیان کنیم.

چه تفاوتی میان داده کاوی و یادگیری ماشین وجود دارد؟

گاهی اوقات شما با حجم زیادی از اطلاعات سروکار دارید که درباره موضوعی خاص جمع آوری شده‌اند. داده کاوی علمی است که هدف از آن یافتن اطلاعاتی مفید و ارزشمند در میان این حجم داده است. اما در ماشین لرنینگ از مدلی که از طریق داده‌های آموزشی استخراج شده، بر روی داده‌های جدید به کار گرفته می‌شود.

در مرحله اول هر دو به دنبال پیدا کردن اطلاعاتی مفید از میان حجم زیادی از داده‌ها هستند. کار داده کاوی پس از آن به اتمام رسیده اما ماشین لرنینگ از داده‌های به دست آمده الگوهایی تولید کرده تا در بروی داده‌های جدید استفاده کند. ماشین لرنینگ قوانین کشف شده را به کامپیوتر آموزش داده تا برای سایر مراحل از آن‌ها‌ استفاده کند.

انواع ماشین لرنینگ

روش‌های مختلفی برای آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. برای درک مزایا و معایب انواع یادگیری ماشینی، ابتدا باید به نوع داده‌هایی که آن‌ها جذب می‌کنند، نگاه کنیم. در ML، دو نوع داده وجود دارد – داده‌های برچسب‌دار و داده‌های بدون برچسب.

داده‌های برچسب‌گذاری شده هر دو پارامتر ورودی و خروجی را در یک الگوی کاملاً خوانا توسط ماشین دارند، اما برای شروع، به انسانی برای برچسب‌گذاری داده‌ها نیاز است.

 داده‌های بدون برچسب، هیچ پارامتر قابل خواندنی توسط ماشین ندارند، بنابرای نیاز به راه‌حل‌های پیچیده‌تری دارند.

همچنین برخی از انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی وجود دارد که در موارد بسیار خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما امروزه از سه روش اصلی استفاده می‌شود:

یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت، یکی از اساسی‌ترین انواع یادگیری ماشین است. در این نوع، الگوریتم ماشین لرنینگ بر روی داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود؛ جهت بهبود عملکرد این روش، داده‌ها باید دقیقاً برچسب‌گذاری شوند، یادگیری تحت نظارت زمانی که در شرایط مناسب استفاده شود، بسیار قدرتمند است.

در یادگیری نظارت شده، الگوریتم ML یک مجموعه داده آموزشی کوچک در اختیار دارد. این مجموعه داده آموزشی بخش کوچکتری از مجموعه داده بزرگتر است و به الگوریتم یک ایده اساسی از مشکل، راه‌حل و نقاط داده‌ای که باید با آن‌ها رسیدگی شود ارائه می‌دهد.  مجموعه داده آموزشی نیز از نظر خصوصیات بسیار شبیه به مجموعه داده نهایی است و پارامتر‌های برچسب‌گذاری شده مورد نیاز برای مسأله را، در اختیار الگوریتم قرار می‌دهد.

سپس الگوریتم روابط بین پارامتر‌های داده شده را پیدا می‌کند و اساساً یک رابطه علت و معلولی بین متغیر‌های مجموعه داده ایجاد می‌کند. سپس این راه‌حل برای استفاده با مجموعه داده نهایی، استفاده می‌شود.

انواع روش‌های دسته‌بندی در ماشین یادگیری نظارت شده

یادگیری ماشین، دارایی الگوریتم‌های بسیار زیادی است. از جمله مهمترین انواع الگوریتم‌های دسته‌بندی (Classification) در یادگیری تحت نظارت می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

جنگل تصادفی (Random Forest)

جنگل تصادفی یک الگوریتم یادگیری ماشین تحت نظارت است که در زمینه‌های مختلفی از ماشین ‌یادگیری مورد استفاده قرار می‌گیرد، به ویژه در مسائل دسته‌بندی و پیش‌بینی. این الگوریتم از ترکیب چندین درخت تصمیمی (Decision Tree) به عنوان یک جنگل تصادفی استفاده می‌کند. هر درخت تصمیم در جنگل تصادفی به صورت جداگانه آموزش داده می‌شود. سپس در هنگام پیش‌بینی، جواب‌های تمام درخت‌ها محاسبه می‌شوند و با ترکیب آنها به نتیجه نهایی می‌رسید. این ترکیب معمولا با میانگین (در مسائل پیش‌بینی) یا اکثریت (در مسائل دسته‌بندی) اعضای جنگل انجام می‌شود.

درخت تصمیم (Decision Tree)

درخت تصمیم یک الگوریتم ماشین‌آموزی است که برای مسائل دسته‌بندی و پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم به شکل یک درخت سلسله ‌مراتبی از تصمیم‌ها و شرایط تعریف می‌شود. در هر گره (یا راس) از این درخت، یک شرط یا سوال مطرح می‌شود و بر اساس جواب به این سوال، از یکی از دو مسیر ممکن به گره‌های فرزند هدایت می‌شوید. این فرآیند تا رسیدن به یک گره پایانی یا برچسب نهایی ادامه می‌یابد.

رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

رگرسیون لجستیک یک الگوریتم ماشین‌آموزی است که برای مسائل دسته‌بندی مورد استفاده قرار می‌گیرد، به ویژه در مسائل دسته‌بندی دودویی (دو دسته)، اما می‌تواند به صورت تعمیم‌ یافته برای مسائل دسته‌بندی چند دسته‌ای نیز مورد استفاده قرار بگیرد. در رگرسیون لجستیک، ما تلاش می‌کنیم یک تابع لجستیک (معمولاً تابع سیگموئید) را بسازیم تا احتمال وقوع یک رویداد یا تعلق به یک دسته را بر اساس ویژگی‌های ورودی تعیین کند.

ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine)

SVM یک الگوریتم ماشین‌آموزی نظارت شده است که برای مسائل دسته‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شود. هدف اصلی این الگوریتم ایجاد یک همه ‌گیر دسته‌بندی با حداکثر حاشیه (margin) بین دسته‌های مختلف داده است. در SVM، داده‌ها به فضای ویژگی‌ها منتقل می‌شوند.

بیز ساده (naïve Bayes classification)

بیز ساده یک الگوریتم دسته‌بندی احتمالاتی است که بر اساس اصول تئوری احتمالات و قاعده بیز ایجاد شده است. این الگوریتم به عنوان “ساده” به دلیل فرضی که در آن دارد شناخته می‌شود. این فرض نسبت به ویژگی‌های ورودی به شدت ساده‌سازی شده است و تاثیر یک ویژگی بر دیگر ویژگی‌ها را نادیده می‌گیرد.

یادگیری بدون نظارت

در این روش، الگوریتم ماشین لرنینگ داده‌ها را برای شناسایی الگو‌ها مطالعه می‌کند.  هیچ کلید پاسخ یا اپراتور انسانی برای ارائه دستورالعمل وجود ندارد،  در عوض، ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های موجود، همبستگی‌ها و روابط را تعیین می‌کند. در یک فرآیند یادگیری بدون نظارت،  الگوریتم سعی می‌کند آن داده‌ها را به نحوی سازماندهی کند تا ساختار آن را توصیف کند، این ممکن است به معنای گروه‌بندی داده‌ها در خوشه‌ها یا مرتب کردن آن‌ها به گونه‌ای باشد که سازماندهی‌تر به نظر برسد.

همانطور که داده‌های بیشتری را ارزیابی می‌کند، توانایی آن برای تصمیم‌گیری در مورد آن داده‌ها به تدریج بهبود می‌یابد و اصلاح می‌شود.

ماشین لرنینگ بدون نظارت، مزیت کار با داده‌های بدون برچسب را دارد؛ بدان معنا که نیروی انسانی جهت خواندن مجموعه داده‌ها لازم نیست و این الگوریتم اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌های بسیار بزرگتری توسط برنامه اجرا شود.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی مستقیماً از نحوه یادگیری انسان‌ها از داده‌های زندگی، الهام می‌گیرد. یعنی یک الگوریتم یادگیری ماشین با مجموعه‌ای از اقدامات، پارامتر‌ها و مقادیر نهایی ارائه می‌شود، با تعریف قوانین، الگوریتم ماشین لرنینگ سعی می‌کند گزینه‌ها و احتمالات مختلف را بررسی کند، هر نتیجه را نظارت و ارزیابی کند تا مشخص کند کدام یک بهینه است.

 یادگیری تقویتی، آزمون و خطا را به ماشین آموزش می‌دهد. از تجربیات گذشته درس می‌گیرد و شروع به تطبیق رویکرد خود در پاسخ به موقعیت می‌کند تا به بهترین نتیجه ممکن دست یابد.

یادگیری تقویتی دارای الگوریتمی است که خود را بهبود می‌بخشد، خروجی‌های مطلوب تشویق یا «تقویت می‌شوند» و خروجی‌های نامطلوب دلسرد یا «مجازات» می‌شوند.

ماشین لرنینگ در زندگی روزمره

شاید برای شما هم این سوال پیش آمده باشد که ماشین لرنینگ دقیقا کجای زندگی ما کاربرد دارد؟ باید بدانید از آغاز پیدایش این علم شگفت انگیز تا به حال تأثیرات زیادی در زندگی روزمره افراد داشته است. این حوزه بسیار گسترده است و نمی‌توان به چند کاربرد محدود دانست. برخی از نمونه‌های کاربرد این علم در ادامه ذکر شده‌اند.

• گوشی هوشمند از طریق تصویری که قبلا به آن ارائه داده‌ای، چهره شما را تشخیص داده و قفل گوشی را باز می‌کند.
• شبکه‌های اجتماعی بر اساس لینک‌هایی که دنبال کرده‌اید و یافتن علاقه شما، افراد، پروفایل‌ها و تبلیغات موردعلاقه را به شما نشان می‌دهند.
• پیشنهاداتی که در سایت‌های فروشگاهی به شما ارائه می‌شود، بر اساس جستجو یا خریدهای قبلی شما انجام می‌شود.
• از یادگیری ماشین در سیستم‌های مختلف بانگی برای جلوگیری از کلاهبرداری و معاملات تقلبی استفاده می‌شود.

پایتون (در یادگیری ماشین) چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی است که به دلیل امکانات زیاد، کاربرد و سادگی جهت برنامه‌نویسی، در دنیای امروز نسبت به زبان‌های دیگر برنامه‌نویسی ترجیح داده می‌شود.

یادگیری ماشینی نیز بخشی از هوش مصنوعی است که هدف آن، این است که ماشین از تجربه خود بیاموزد و به طور خودکار، کار را بدون برنامه‌ریزی انجام دهد.

اگر بخواهیم به زبان ساده بگوییم، زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلیل پلتفرم مستقل و محبوبیتش در جامعه برنامه‌نویسی، بهترین تناسب را با ماشین لرنینگ دارد.

اهمیت پایتون در ماشین لرنینگ چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی شگفت‌انگیز است، هر چند خواندن آن ساده است اما آنچنان قدرتمند است که می‌تواند کار‌های زیادی را انجام دهد. زبان برنامه‌نویسی پایتون در مقایسه با زبان‌های دیگر، امکان تکرار سریع را فراهم می‌کند.

 اگر می‌خواهید کد خود را کمی تغییر دهید، فقط باید یک یا دو خط را تغییر دهید و بلافاصله می‌توانید آن را اجرا کنید. برای تغییرات کوچک نیازی به، بروز‌رسانی مکان‌های زیادی نیست. همچنین نیازی نیست دقیقه‌ها و ساعت‌ها منتظر بمانید تا کد خود را دوباره کامپایل کنید تا آن را اجرا کنید.

البته باید گفت که پایتون هرگز قرار نیست سریع اجرا شود. در واقع، اگر سرعت اجرا مورد توجه است، استفاده از زبان دیگری مانند C++ یا جاوا ممکن است ایده بهتری باشد. با این حال، به جای زمان رایانه، زمان انسان ممکن است ارزشمندتر باشد. پایتون زبانی است که به شما امکان می‌دهد زمان کامپیوتر را با زمان توسعه‌دهنده عوض کنید.

البته گفتن این مطلب خالی از لطف نیست که در پروژه‌های یادگیری ماشینی، ما هرگز راه حل مناسب را در ابتدا نمی‌دانیم، از این‌رو برای نهایی کردن رویکردمان به آزمایش‌ها و تکرار‌های زیادی نیاز داریم.  داشتن زبانی که به ما امکان می‌دهد سریع تکرار کنیم به این معنی است که می‌توانیم راه حل خود را سریعتر بهبود دهیم، با توجه به این مسائل است که افراد زیادی از پایتون استفاده می‌کنند که همین مسئله سبب می‌شود تعداد زیادی کتابخانه برای پایتون وجود داشته باشد.

پایتون و هوش مصنوعی

اگر به تازگی در دنیای هوش مصنوعی (AI) شروع کرده‌اید، پس پایتون یک زبان عالی برای یادگیری است زیرا بیشتر ابزار‌ها با استفاده از آن ساخته شده‌اند.

جالب است بدانید، علی‌رغم اینکه پایتون یک زبان همه منظوره است، راه خود را به پیچیده‌ترین فناوری‌ها مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، دیپ لرنینگ و غیره باز کرده است.

ورود به حوزه هوش مصنوعی و علم‌داده می‌تواند برای مبتدیان بدون پیشینه قبلی، به خصوص کسانی که تجربه برنامه‌نویسی ندارند، دلهره‌آور به نظر برسد.  مفاهیم مورد استفاده در خودرو‌های خودران و دستیار‌های مجازی مانند الکسای آمازون ممکن است بسیار پیچیده و درک آن دشوار به نظر برسد، اما هدف هوش مصنوعی در پایتون این است که از طریق تمرین‌های عملی، هوش مصنوعی را برای افرادی که دارای تجربه برنامه‌نویسی کم یا بدون تجربه هستند، در دسترس و قابل درک کند.  

چرا پایتون برای هوش مصنوعی بهترین است؟

استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی بسیار مهم است؛ زیرا پایتون بخش کلیدی زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی است.

همچنین پایتون یک زبان برنامه‌نویسی است که به دلیل انعطاف‌پذیری، سادگی و داشتن ابزار‌های قابل اعتماد مورد نیاز برای ایجاد نرم‌افزار مدرن، خود را از سایر زبان‌های برنامه‌نویسی متمایز می‌کند.

پایتون سازگار است و بر سادگی مبتنی است، که همین ویژگی آن را برای یادگیری ماشین مناسب‌تر و سازگارتر می‌کند.

تفاوت‌های کلیدی میان ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

در حالی که تفاوت‌های زیادی بین ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ – دو زیرمجموعه هوش مصنوعی- وجود دارد، در اینجا پنج مورد از مهمترین آن‌ها بیان می‌شود:

  مداخله انسانی

ماشین لرنینگ به مداخله مداوم انسانی برای رسیدن به نتایج نیاز دارد.  راه‌اندازی یادگیری عمیق پیچیده‌تر است اما پس از آن به حداقل مداخله نیاز دارد.

سخت‌افزار

برنامه‌های ماشین لرنینگ نسبت به الگوریتم‌های دیپ لرنینگ پیچیدگی کمتری دارند و اغلب می‌توانند روی رایانه‌های معمولی اجرا شوند، اما سیستم‌های یادگیری عمیق به سخت‌افزار و منابع بسیار قوی‌تری نیاز دارند.  

    زمان

سیستم‌های ماشین لرنینگ را می‌توان به سرعت راه‌اندازی کرد.  راه‌اندازی سیستم‌های یادگیری عمیق به زمان بیشتری نیاز دارد.

    رویکرد

یادگیری ماشین به داده‌های ساختاریافته نیاز دارد و از الگوریتم‌های سنتی مانند رگرسیون خطی استفاده می‌کند.  یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند و برای گنجاندن حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار ساخته شده است.

    برنامه‌های کاربردی

ماشین لرنینگ در حال حاضر در صندوق ورودی ایمیل، بانک و مطب پزشکان استفاده می‌شود.  فناوری دیپ لرنینگ برنامه‌های پیچیده‌تر و مستقل‌تری را امکان‌پذیر می‌کند، مانند ماشین‌های خودران یا روبات‌هایی که جراحی پیشرفته را انجام می‌دهند.

رشته ماشین لرنینگ / شغل‌های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

رشته یادگیری ماشین، یکی از بهترین رشته‌های حال حاضر در دنیا محسوب می‌شود. بنابر آخرین گزارشات از سایت‌های بررسی مشاغل، ماشین لرنینگ به دلیل رشد تقاضا و حقوق زیاد جزو بهترین مشاغل است. کاربرد یادگیری ماشین نیز متنوع و بسیار جذاب است که می توانید حوزه فعالیت خود را از میان آنها انتخاب کنید. در حال حاضر می‌توان گفت آینده مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی به نسبت سایر حوزه‌های شغلی بسیار پررونق‌تر است و بیراه نیست اگر بگوییم رشته یادگیری ماشین در رده بهترین مشاغل قرار دارد.

شرکت‌هایی مانند گوگل، کوئورا (Quora) و فیس بوک افراد زیادی را با تخصص یادگیری ماشین استخدام می‌کنند. در دانشگاه‌های برتر دنیا تحقیقات گسترده‌ای در زمینه ماشین لرنینگ وجود دارد و در شرکت‌های برتر هیچ محدودیتی در مورد حقوق افراد متخصص ماشین لرنینگ وجود ندارد.

برای ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی مشاغل متنوعی وجود دارد که در ادامه لیست آنها را آورده ایم:

• مهندس یادگیری ماشین:

مهندس یادگیری ماشین یک تخصص در حوزه هوش مصنوعی و علم داده است. این مهندسان با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین، مدل‌هایی را طراحی و ارتقاء می‌دهند که از داده‌ها یاد می‌گیرند و توانایی تشخیص الگوها و ارائه پیش‌بینی‌ها را دارا می‌شوند. آن‌ها مسئولیت‌هایی از جمله جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش، انتخاب ویژگی‌ها، انتخاب مدل مناسب، آموزش مدل، بهینه‌سازی و ارزیابی عملکرد مدل‌ها را بر عهده دارند. این حوزه در حال رشد است و در صنایع مختلف از پزشکی تا فناوری اطلاعات کاربردهای فراوانی دارد.

• مهندس یادگیری عمیق:

مهندس یادگیری عمیق یک حوزه پیشرفته از یادگیری ماشین است که بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) کار می‌کند. در این حوزه، مدل‌های پیچیده‌تر و عمیق‌تر از مدل‌های سنتی یادگیری ماشین طراحی و استفاده می‌شوند. این مدل‌ها تعداد زیادی لایه نورون دارند که به طور خودکار از داده‌های ورودی نمایش‌ها و ویژگی‌های پیچیده‌تری استخراج می‌کنند.

مهندسان یادگیری عمیق در تحقیق و توسعه مدل‌هایی که قادر به حل مسائل پیچیده‌تر و واقعی‌تر هستند، مشغول به کار می‌شوند. این شغل شامل ایجاد، طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق، بهینه‌سازی معماری‌ها و همچنین ارتقاء عملکرد مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های نوین مانند انتقال یادگیری و تقریب توجه است. مهمترین کاربردهای مهندسی یادگیری عمیق شامل تشخیص تصویر و صدا، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، خودران ‌شدن خودروها، تحلیل داده‌های پیچیده، پزشکی تشخیصی و بسیاری دیگر می‌شود. این شغل در حال توسعه و رشد است و افراد متخصص در این زمینه در صنایع مختلف بازار کار تقاضا دارند.

• دانشمند رباتیک:

دانشمندان رباتیک تخصصی در زمینه طراحی، ساخت، کنترل و برنامه‌ریزی ربات‌ها فعالیت می‌کنند. آن‌ها با استفاده از ترکیبی از مهارت‌های مهندسی، الکترونیک، کامپیوتر و مکانیک، ربات‌هایی را طراحی می‌کنند که می‌توانند در محیط‌های مختلف عمل کنند و وظایف مختلف را انجام دهند. از جمله مهمترین وظایف یک دانشمند رباتیک می‌توان به مواردی مانند طراحی و ساخت ربات‌ها، کنترل و برنامه‌ریزی ربات‌ها، بهینه‌سازی عملکرد ربات‌ها، پژوهش و توسعه و .. اشاره کرد.

• دانشمند داده:

دانشمندان داده، حرفه‌ای در حوزه علم داده هستند که تخصص دارند در جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل، تفسیر و بهره‌برداری از داده‌ها را دارند تا به تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌های بهتر در سازمان‌ها کمک کنند. این شغل از اهمیت بالایی در دنیای کنونی برخوردار است زیرا داده‌ها به میزان زیادی تولید می‌شوند و اطلاعات مهمی را در خود جای داده‌اند که می‌تواند به بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری‌های موثر در سازمان‌ها کمک کند. از جمله مهمترین وظایف یک دانشمند داده می‌توان به جمع‌آوری و تهیه داده‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها، تحلیل و اکتشاف داده‌ها، پیش‌بینی و مدل‌سازی و .. اشاره کرد.

•  (Machine vision):

متخصص بینایی ماشین یک حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی و داده‌ کاوی است که به تحلیل و تفسیر تصاویر و ویدئوها با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. اصطلاحا به عنوان Computer Vision Specialist نیز شناخته می‌شوند. از جمله مهمترین وظایف یک متخصص بینایی ماشین می‌توان به مواردی مانند تحلیل و پردازش تصاویر، تشخیص و تعیین موقعیت اشیا، تصویرسازی و تفسیر داده‌های تصویری، توسعه و آموزش مدل‌های بینایی ماشین و .. اشاره کرد.

بهترین راه برای یادگیری ماشین لرنینگ چیست؟

برای یادگیری ماشین لرنینگ باید مهارت های خود را در جنبه های مختلفی نظیر مباحث آمار و احتمال، علوم کامپیوتر، تئوری یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن، Big Data یا کلان داده، زبان های برنامه نویسی مناسب آن یعنی R و پایتون (دوره آموزشی پایتون) و … افزایش دهید.

برای یادگیری تک تک این موارد نیاز به یک مسیر آموزشی مشخص و خوب دارید. قطعا بدون دریافت یک آموزش ماشین لرنینگ حرفه ای نمی توانید در این زمینه حرفه ای شوید. مسیر زیر پیشنهاد ما به شما است:

1. در یک دوره آموزشی و یا بوت کمپ برنامه نویسی ثبت نام کنید. بوت کمپ های معتبری مثل مپصا اچ آر برای آموزش به شما از منتورهای مجربی استفاده می کنند تا بتوانید کاربردی ترین مطالب را در کوتاه ترین زمان ممکن آموزش ببینید. مزیت دیگر بوت کمپ آن است که شما با امکان کار بر روی پروژه های واقعی، در آنها تجربه آموزی می کنید. در واقع صرفا به آموزش تئوریک اکتفا نمی شود و به صورت عملی هم کار را یاد خواهید گرفت. پس از اتمام دوره تان در مپصا اچ آر، شما برای استخدام به شرکت های معتبر متقاضی نیرو نیز معرفی می شوید.
2. در کنار آموزش در یک بوتکمپ، مهارت ها و دانش خود را با دیدن ویدئوها و خواندن مطالب آموزشی رایگان ماشین لرنینگ ارتقاء بدید. یوتیوب یکی از منابع آموزشی غنی و رایگان برای شما است.
3. در انجمن های برنامه نویسی عضو شوید و دائما با سایر برنامه نویسان و متخصصین ماشین لرنینگ در ارتباط باشید تا علم خود را افزایش دهید.
4. مطالب آموزشی خود را با انجام پروژه های مختلف به چالش بکشید.

چرخه یادگیری ماشین لرنینگ چگونه است؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی معمولاً به صورت چرخه‌ای و تکراری عمل می‌کنند. این چرخه، که به آن “چرخه حیات ماشین لرنینگ” یا “چرخه یادگیری ماشینی” نیز می‌گویند، شامل مراحل زیر است:

تعریف یا درک مسئله

در ابتدا، مسئله‌ای که می‌خواهیم با استفاده از یادگیری ماشینی حل کنیم، را تعریف می‌کنیم. باید ورودی‌ها، خروجی‌ها و هدف کلی مسئله را مشخص کنیم. به طور مثال، می‌توانیم بخواهیم با استفاده از داده‌های تصویری، تشخیص اشیا را برای یک سیستم بینایی ماشینی آموزش دهیم.

جمع‌آوری داده‌ها

زمانی که بخواهیم یک مدل آموزش یادگیری ماشینی را آموزش دهیم، باید داده‌های آموزشی در دست داده باشیم. در مرحله دوم از چرخه حیات ماشین لرنینگ باید داده‌های مربوط به مسئله را جمع آوری می‌کنیم. این می‌تواند شامل داده‌هایی باشد که از منابع مختلف مانند پایگاه ‌داده‌ها، سایت‌های وب، فایل‌های متنی و غیره به دست می‌آیند.

پیش‌‌پردازش داده (Data Preprocessing)

داده‌های که توسط شما جمع‌آوری شده، ممکن است ناقص، تکراری یا نامناسب باشند. استفاده از چنین داده‌های برای ماشین لرنینگ غیر قابل قبول است، پس شما باید این داده‌ها را پیش‌پردازش کنید و از صحت داده‌های ورودی مطمئن شوید. در این مرحله، داده‌ها را پاکسازی، پیش‌پردازش و آماده سازی می‌کنیم. این شامل حذف داده‌های ناقص، تبدیل ویژگی‌ها به فرمت مناسب، تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی، و استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها می‌شود.

استخراج ویژگی‌ها یا Feature Extraction در بسیاری از منابع به‌عنوان یک مرحله معرفی شده است، اما ما این مرحله را جز پیش‌پردازش داده‌ها به‌شمار آورده‌ایم. در استخراج ویژگی‌ها داده‌هایی به وجود خواهند آمد که به عنوان یک ورودی وارد ماشین یادگیری می‌شوند و در نهایت منجر به ساخت مدل خواهند شود. روش‌های بسیار زیادی برای استخراج ویژگی‌ها وجود دارد.

انتخاب مدل

در این مرحله از چرخه حیات ماشین یادگیری، باید به سراغ یک مدل یادگیری ماشینی مناسب برای حل مسئله مورد نظر برویم. این مدل ممکن است شامل روش‌های مختلفی مانند درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، ماشین بردار پشتیبان و غیره باشد. انتخاب مدل معمولاً براساس نوع مسئله و ویژگی‌های داده‌ها انجام می‌شود

آموزش و تنظیم مدل (Training And Tuning)

در این مرحله، مدل یادگیری ماشینی را با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش می‌دهیم. مدل با تلاشی برای کمینه کردن خطا یا تابع هدفی که برای مسئله تعریف شده است، بهبود می‌یابد. به عبارت دیگر، مدل به صورت خودکار الگوها و قوانینی را کشف می‌کند که با استفاده از آنها می‌تواند پیش‌بینی کند یا تصمیم بگیرد.

ارزیابی مدل

پس از آموزش و تنظیم مدل، نیاز است تا عملکرد مدل را در حین یادگیری مورد ارزیابی قرار داد تا مشخص شود که ماشین یادگیری در مسیر درست قرار دارد و در نهایت به یک نتیجه خوب خواهد رسید. اگر در حین بررسی متوجه شدید که مدل خوب کار نمی‌کند باید مجددا مورد بررسی و ارزیابی قرار گیرد تا عیب‌های موجود را برطرف شود. برای این کار، از داده‌های آزمایشی استفاده می‌کنیم که در مرحله پیش‌پردازش تقسیم کرده بودیم. معیارهای ارزیابی می‌توانند شامل دقت، صحت، فراخوانی، دقت متوازن و غیره باشند.

استقرار مدل

بعد از اینکه مطمئن شدید که مدل مورد نظر با نتیجه‌ای که به دنبال آن می‌گردیم، ایجاد شده است نوبت به آن رسیده است تا مدل را برای تولید محصول در قسمت مخصوص قرار گیرد.

بررسی خروجی مدل

بعد از مرحله استقرار مدل باید نتایج عملی محصول در خروجی مدل به‌طور کامل مشاهده شود. این نتایج را بهتر است به‌طور ویژه مورد بررسی قرار گیرد تا در صورت نیاز مدل را مجددا بهبود دهیم. اگر نیازی به بهبود مدل نبود و عملکرد آن قابل قبول بود، از مدل ایجاد شده می‌توان استفاده کرد.

یادگیری ماشین در کدام جنبه از زندگی ما دیده می‌شود؟

یادگیری ماشین به عنوان یک شاخه از هوش مصنوعی در جنبه‌های مختلف از زندگی ما دیده می‌شود. در زیر به برخی از اثرات ماشین لرنینگ بر روی زندگی اشاره شده است:

• از گوشی‌های هوش مصنوعی و خودروهای بدون سرنشین تا دستیارهای صوتی مثل Siri و Alexa، بدون یادگیری ماشین هیچ کدام از این تکنولوژی‌ها وجود نداشتند.
• بسیاری از بانک‌ها و شرکت‌های مالی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب مالی، پیش‌بینی تغییرات بازار و مدیریت ریسک استفاده می‌کنند.
• یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی، پیش‌بینی عوارض و ترتیب درمان‌های بهینه مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• در صنعت بازی‌های ویدئویی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بهبود گیم‌پلی، شناسایی نقاط ضعف بازیکنان و سایر محتواهای دیجیتال استفاده می‌شوند.
• یادگیری ماشین در تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی رفتار مشتریان، سیستم‌های توصیه و بهینه‌سازی زنجیره تأمین تأثیرگذار است.
• یادگیری ماشین در ایجاد سیستم‌های آموزش مجازی، تحلیل عملکرد دانش ‌آموزان و توصیه به منابع آموزشی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• در کشاورزی هوش مصنوعی می‌تواند در کاهش مصرف آب و کود، پیش‌بینی شرایط آب و هوا و مدیریت طبیعت به کار رود.
• در تولید موسیقی، تولید تصاویر هنری و حتی ساخت آثار هنری مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین دخالت دارد.

برای تبدیل شدن به یک متخصص ماشین لرنینگ به چه مهارت‌های نیاز است؟

برای تبدیل شدن به یک متخصص در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، نیاز به مهارت‌های گوناگونی دارید. این مهارت‌ها به شما کمک می‌کنند تا در تحقیقات، توسعه پروژه‌ها و حل مسائل مرتبط با ماشین لرنینگ موفقیت‌آمیز عمل کنید. در ادامه به برخی مهارت‌هایی که برای تبدیل شدن به یک ماشین لرنینگ مورد نیاز است، اشاره شده است:

1. آمار و احتمالات: درک اصول آماری و احتمالاتی یکی از مهمترین نکات برای یادگیری ماشین لرنینگ است چرا که بسیاری از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس آن‌ها عمل می‌کنند. باید بتوانید داده‌ها را تحلیل کرده و توزیع‌ها، احتمالات و آمارهای مرتبط را درک کنید.
2. برنامه‌نویسی: مهارت در برنامه‌نویسی از جمله مهمترین مهارت‌هاست. باید بتوانید در زبان‌های مانند Python، R، Java، یا C++ کد نویسی کنید و با کتابخانه‌ها و ابزارهای مرتبط با یادگیری ماشین آشنا باشید.
3. آشنایی با مفاهیم ماشین لرنینگ: باید اصول و مفاهیم اصلی یادگیری ماشین را بلد باشید. این شامل مفاهیمی مانند توابع هدف، مدل‌های احتمالی، انتخاب ویژگی‌ها، تست و ارزیابی مدل‌ها و غیره می‌شود.
4. تسلط بر الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین: باید با مدل‌های معروف مانند درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی مصنوعی، ماشین‌های بردار پشتیبانی، الگوریتم‌های یادگیری عمیق آشنا باشید و بتوانید آن‌ها را پیاده‌سازی و تنظیم کنید.
5. مهارت در پردازش و تحلیل داده‌ها: باید بتوانید داده‌های بزرگ را جمع‌آوری، تمیز کردن، تحلیل کردن و استخراج ویژگی‌های مهم از آن‌ها انجام دهید.
6. آشنایی با ابزارهای یادگیری ماشین: باید با ابزارهای مانند TensorFlow، PyTorch، scikit-learn، و Keras آشنا باشید که برای توسعه و آزمایش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.

بین یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماشین لرنینگ چه تفاوت‌هایی وجود دارد؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماشین لرنینگ دو مفهوم بسیار مهم از هوش مصنوعی است که بسیاری از افراد این دو را به جای هم به کار می‌برند اما باید بدانید که یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماشین لرنینگ دو مفهوم جدا از یکدیگر هستند و تفاوت‌های بسیار زیادی با یکدیگر دارند. در ادامه به برخی از مهمترین تفاوت‌ها بین یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماشین لرنینگ اشاره شده است:

تفاوت‌ بین یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماشین لرنینگ از نظر ساختار

یادگیری عمیق: در یادگیری عمیق، مدل‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) استفاده می‌شوند که شامل لایه‌های عصبی متعددی با تعداد نورون‌های بیشتر هستند. این مدل‌ها معمولاً برای تشخیص الگوهای پیچیده و استخراج ویژگی‌های عمیق از داده‌ها طراحی می‌شوند.

ماشین لرنینگ: در ماشین لرنینگ، از مدل‌های یادگیری ماشین متنوع استفاده می‌شود که ممکن است شامل درخت تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبانی، رگرسیون خطی، و غیره باشند. این مدل‌ها معمولاً برای مسائل کم ‌پیچیده‌تر و بهره‌وری در مصرف منابع کمتر طراحی می‌شوند.

تفاوت‌ بین یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماشین لرنینگ از نظر نیاز به داده

یادگیری عمیق: معمولاً یادگیری عمیق برای دسترسی به تعداد زیادی داده و پردازش‌های محاسباتی قدرتمند نیاز دارد. به طور معمول، این مدل‌ها برای مسائلی که داده‌های زیادی دارند و یا به عنوان شبکه‌های عصبی عمیق شناخته می‌شوند، مناسب هستند.

ماشین لرنینگ: مدل‌های ماشین لرنینگ ممکن است به تعداد کمتری داده و منابع محاسباتی نیاز داشته باشند. این مدل‌ها معمولا برای مسائلی که داده‌ها محدودتری دارند یا محدودیت‌های محاسباتی وجود دارد، مناسب هستند.

تفاوت‌ بین یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماشین لرنینگ از نظر پیچیدگی مدل

یادگیری عمیق: معمولا مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده‌تر و تعداد پارامترهای بیشتری دارند که نیاز به تنظیم دقیق دارند. این مدل‌ها برای مسائل پیچیده‌تر مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی مناسب هستند.

ماشین لرنینگ: مدل‌های ماشین لرنینگ ممکن است ساده‌تر باشند و تنظیم آن‌ها معمولاً ساده‌تر است.

شغل‌های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

در سال‌های اخیر هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در کانون توجهات بوده است، این موضوع سبب شده است تا شغل‌های مرتبط با هوش مصنوعی نیز روی کار آیند. شغل‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning) به سرعت در دنیای کامپیوتر و فناوری اطلاعات رشد می‌کنند. از جمله مهمترین شغل‌های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer): این افراد به طراحی و توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین می‌پردازند. آن‌ها با استفاده از داده‌ها و تکنیک‌های متعدد، مدل‌هایی را ایجاد می‌کنند که بتوانند وظایف خاصی را انجام دهند.
• متخصص تحلیل داده (Data Analyst): متخصص تحلیل داده با استفاده از مهارت‌های تحلیل داده و نرم‌افزارهای مرتبط، داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا اطلاعات مفیدی برای تصمیم‌گیری‌های کسب و کار فراهم کنند.
• متخصص یادگیری عمیق (Deep Learning Specialist): این افراد تخصص خاص در زمینه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی دارند. آن‌ها به توسعه مدل‌هایی متعدد برای مسائل پیچیده می‌پردازند.
• متخصص پردازش زبان طبیعی (NLP Specialist): این افراد به توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی برای پردازش و درک زبان طبیعی می‌پردازند. این شغل مخصوصا در حوزه پردازش متون و ترجمه ماشینی مهم است.
• متخصص داده بزرگ (Big Data Specialist): افرادی که در این حرفه فعالیت می‌کنند، به مدیریت و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده از منابع مختلف می‌پردازند.
• مشاور هوش مصنوعی (AI Consultant): افرادی که به عنوان مشاور در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند و به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کنند تا بهینه‌سازی استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی را در کسب و کارهای خود اعمال کنند.
• متخصص تصویر و بینایی ماشین (Computer Vision Specialist): افرادی که در این حرفه فعالیت می‌کنند به توسعه سیستم‌ها و برنامه‌هایی می‌پردازند که توانایی تجزیه و تحلیل تصاویر و ویدئوها را دارند.
• متخصص امنیت هوش مصنوعی (AI Security Specialist): این افراد به امنیت سیستم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی می‌پردازند و تلاش می‌کنند تا خطرات امنیتی در این حوزه را کاهش دهند.

*‌ البته این موارد تنها تعداد محدودی از شغل‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند و در آینده  شغل‌های جدیدی نیز به این لیست اضافه خواهد شد.

نتیجه

با توجه به مطالب گفته شده در پاسخ به این سؤال که ماشین لرنینگ چیست؟ باید گفت: یادگیری ماشینی (ML) یا ماشین لرنینگ نوعی هوش مصنوعی (AI) است که به برنامه‌های نرم‌افزاری اجازه می‌دهد تا در پیش‌بینی نتایج دقیق‌تر شوند، بدون اینکه به صراحت برای این کار برنامه‌ریزی شده باشند. الگوریتم‌های ماشین لرنینگ از داده‌های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش‌بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می‌کنند. همچنین در میان زبان‌های برنامه‌نویسی، زبان برنامه‌نویسی پایتون یکی از بهترین و سازگارترین زبان‌های برنامه‌نویسی در زمینه ماشین لرنینگ است.

بوتکمپ برنامه نویسی مپصا اچ آر(bootcamp.mapsahr) ، تمام تلاش خود را به‌کار گرفته است تا در حوزه تکنولوژی به ویژه هوش مصنوعی جدیدترین، مفیدترین و مهمترین اطلاعات روز دنیا را در اختیار و دسترس شما علاقمندان به حوزه تکنولوژی و فناوری قرار دهد. اگر مایل به آشنایی هرچه بیشتر با هوش مصنوعی هستید به شما پیشنهاد می‌کنیم که نگاهی به مقاله‌های ” چگونه با یادگیری هوش مصنوعی درآمد دلاری داشته باشیم؟”، ” ساخت QR code (بارکد) با هوش مصنوعی؟”، ” هوش مصنوعی xAI (هوش مصنوعی توجیه‌پذیر) چیست؟ ماهیت و کاربرد xAI چیست؟” و سایر بلاگ‌های آپلود شده در مپصا بی‌اندازید.