ماشین لرنینگ چیست و چرا تا این حد اهمیت دارد؟ رابطه ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی چیست؟ اصلا چگونه آن را یاد بگیریم؟ اگر به دنبال جواب چنین سوالاتی هستید، با ما باشید…
در اواسط قرن بیستم، پیشگامانی مانند آلن تورینگ و ماروین مینسکی اساس نظریه ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی را ایجاد کردند. روند توسعه این حوزه در طول دهه ها ادامه پیدا کرد تا اینکه امروزه ماشین لرنینگ در تمام حوزه های زندگی روزمره فراگیر شده است. یادگیری ماشین یک رشته به سرعت در حال رشد از علوم کامپیوتر است که بر آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده ها تمرکز دارد. این رشته در حال حاضر تاثیر قابل توجهی بر بسیاری از جنبه های زندگی ما دارد. اما چرا یادگیری ماشین تا این حد اهمیت دارد؟
ماشین لرنینگ چیست؟
ماشین لرنینگ (Machine Learning) شاخه ای از هوش مصنوعی است که از داده های ورودی، الگوهایی می سازد تا ماشین به کمک آن الگوها قادر به تصمیم گیری یا پیش بینی شوند. این الگوریتم‌ها که خروجی هستند، از طریق مدلسازی شکل می گیرند و در سه سطح یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی طبقه بندی می شوند که در ادامه بیشتر به آنها می پردازیم.
Machine Learning مانند آموزش به کامپیوترها برای یادگیری و تصمیم گیری است. به گونه ای که به ماشین (کامپیوتر) اجازه می دهد از تجربیات بیاموزند، در طول زمان باهوش تر شوند و در انجام کارهایی مانند شناسایی، پیشبینی و یا حل مشکلات به ما کمک کنند. به بیانی دیگر، Machine Learning به ماشین ها کمک می کند تا به کمک الگوسازی یاد بگیرند و محیط اطراف را پردازش کنند، تصمیمات هوشمندانه بگیرند و در نهایت مانند انسان قادر به تفکر شوند.
تاریخچه ماشین لرنینگ
ریشه های Machine Learning را می توان در آزمایشات آلن تورینگ جستجو کرد که ایده ماشین هایی را پیشنهاد کرد که می توانند هر فکر و ایده ای را با شبیه سازی به واقعیت تبدیل کنند. در دهه 1950، یک شبکه عصبی بسیار ابتدایی توسط فرانک روزنبلات ابداع شد. با گذشت یک دهه یعنی در طول سال های 1950 تا 1960، الگوریتم های Machine Learning با کاوش های آرتور ساموئل شکل گرفتند که مقدمه ساز مفهوم "یادگیری تحت نظارت" شد.
پژوهش ها در این زمینه به خوبی پیش می رفت تا اینکه در سال های 1970 تا 1980 کاهش بودجه مورد نیاز، چالش بزرگی برای تحقیقات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به وجود آورد. بنابراین در این دوره که به زمستان هوش مصنوعی معروف است، انتظارات محققان از روند پیشرفت و توسعه برآورده نشد.
خوشبختانه در اواخر دهه 1980 و اوایل دهه 1990 ورق برگشت و مطالعات در حوزه شبکه عصبی به خوبی احیا شد و خبر از توسعه می داد. در دهه 1990 ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) به عنوان یک ابزار قدرتمند برای طبقه‌بندی و وظایف رگرسیون ظاهر شدند. SVM ها به دلیل توانایی در مدیریت داده های پیچیده محبوبیت پیدا کردند. در دهه 2000 نیز با ظهور داده های پیچیده یک تغییر اساسی ایجاد شد به طوری که امکان توسعه مدل های پیچیده تر یادگیری ماشین را فراهم می کرد.
اما شرایط از دهه 2010 تا کنون روند سریعتری را طی کرد به گونه ای که یادگیری عمیق توانست انقلابی در معماری شبکه های عصبی و همچنین قدرت محاسباتی داده های پیچیده فراهم کند که این منجر به پیشرفت هایی در زمینه هایی مانند NLP شد. به طور خلاصه، روند توسعه و پیشرفت هر کدام از شاخه های هوش مصنوعی تا جایی ادامه پیدا کرد که هم اکنون در تمام ابعاد زندگی انسان دیده می شوند. از دستیاران مجازی و وسایل نقلیه خودران گرفته تا ربات ها، همگی تنها بازتاب کوچکی از روند توسعه این حوزه قدرتمند هستند.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به توسعه ماشین هایی اشاره دارد که برای انجام وظایف خود به هوشی در سطح هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل یادگیری، حل مسائل از طریق الگوسازی و تصمیم گیری هوشمندانه است.
سیستم های هوش مصنوعی از الگوریتم ها و داده ها برای بهبود عملکرد خود استفاده می کنند تا با وظایف جدید خود سازگار شوند. هدف هوش مصنوعی ایجاد ماشین‌هایی است که می‌توانند وظایف را هوشمندانه انجام دهند و عملکرد و رفتار انسان را تقلید کنند تا راه حل های نوآورانه برای چالش‌های مختلف ارائه دهند.
ارتباط ماشین لرنینگ با شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق، زمینه های به هم پیوسته در Artificial Intelligence هستند. یادگیری ماشین با ساخت الگوریتم و مدلسازی قادر به تصمیم گیری می شود. شبکه های عصبی که از ساختار مغز انسان الهام گرفته اند، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین هستند که برای تشخیص الگوها از طریق لایه هایی به هم پیوسته به نام گره ها (درست مشابه عملکردی که نورون ها در مغز انسان دارند!) طراحی شده اند. یادگیری عمیق نیز به نوبه خود در زیرمجموعه شبکه های عصبی قرار می گیرد. همانطور که در تصویر زیر مشاهده می شود، یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از شبکه عصبی است، شبکه عصبی نیز زیر مجموعه ماشین لرنینگ قرار می گیرد و خود ماشین لرنینگ هم زیر مجموعه Artificial Intelligence می باشد.
منظور از شبکه های عصبی (Neural Nets) چیست؟
شبکه های عصبی مدل های محاسباتی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند. شبکه عصبی مصنوعی مجموعه ای بزرگتر و حتی کمی پیچیده تر در مقایسه با Machine Learning است.
الگوریتم ها در شبکه های عصبی، درست مانند اتصال نورون ها در مغز عمل می کنند. به طوری که اگر داده یا اطلاعات ورودی به شبکه را نورون تصور کنیم، این نورون ها مطابق الگوریتم ها به صورت بردارهای لایه ای نمایش داده می شوند. این الگوریتم ها که با الگو گرفتن از نحوه اتصال و نحوه عملکرد نورون ها در مغز برنامه نویسی می شوند، مانند گره هایی هستند که به صورت لایه لایه روی هم قرار گرفته اند و هر کدام از لایه ها عملکرد به خصوصی را به عهده دارد.
بطور کلی سه لایه اصلی وجود دارد:
- لایه اول، داده یا اطلاعات ورودی را دریافت می کند.
- لایه دوم محاسبات لازم را انجام می دهد.
- لایه سوم نیز یک خروجی از عملیات فوق را تولید می کند.
قابل توجه است که قدرت شبکه های عصبی، به قدرت و ساختار گره ها در هر لایه بستگی دارد. به این معنا که گره ها در شبکه عصبی، مفهومی تعیین کننده دارند. شبکه عصبی می تواند ساده باشد. به این معنا که تنها از چند لایه شکل بگیرد؛ در غیر این صورت تشکیل شده از لایه های متعدد است که به آن "یادگیری عمیق" می گویند.
یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟
یادگیری عمیق نوعی شبکه عصبی است که بر انجام وظایف خودکار تمرکز دارد. اصطلاح "عمیق" به عمق لایه ها در شبکه های عصبی اشاره دارد که نشان دهنده وجود لایه های متعدد بسیاری است. این ویژگی به ماشین اجازه می دهد تا به طور خودکار نمایش سلسله مراتب داده ها را بیاموزد و الگوهای هر یک را ثبت کند.
یادگیری عمیق موفقیت استثنایی در حوزه های مختلف از جمله بینایی کامپیوتری (مثل تشخیص تصویر)، پردازش زبان طبیعی (مانند ترجمه زبان، تجزیه و تحلیل احساسات) و تشخیص گفتار نشان داده است. اثربخشی یادگیری عمیق به پتانسیل آن در خودکارسازی وظایف نسبت داده می‌شود که در نتیجه امکان توسعه مدل‌های بسیار پیچیده را فراهم می‌کند. پیشرفت در یادگیری عمیق به تسریع بهبود معماری شبکه های عصبی موجب شده است.
مفهوم داده کاوی (Data Mining) چیست و چه نقشی در یادگیری ماشین دارد؟
داده کاوی فرآیند کشف الگو و استخراج داده های ارزشمند از مجموعه داده های ورودی که به آنها بانک اطلاعاتی می گویند، است. این شامل استفاده از الگوریتم ها برای کشف ارتباط معنادار میان داده ها است. هدف داده کاوی، کشف الگوهای پنهانی است که می توان از آنها برای تصمیم گیری آگاهانه، پیش بینی روندهای آینده و به دست آوردن درک عمیق تری از ساختار داده ها استفاده کرد.
در Machine Learning، داده کاوی نقش مهمی ایفا می کند. زیرا الگوریتم های Machine Learning با مقادیر زیادی داده مواجه هستند که نیاز به سازماندهی دارند. از این رو داده کاوی با شناسایی الگو میان حجم زیادی داده، به مدیریت داده ها کمک می کند. تکنیک های داده کاوی طیف وسیعی دارند از جمله خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، تحلیل رگرسیون و تشخیص ناهنجاری ها که آنها را می‌توان در پایگاه های داده اعمال کرد.
هنگامی که داده ها استخراج شدند و الگوهای مربوطه شناسایی شدند، الگوریتم های Machine Learning می توانند برای مدلسازی که از الگوهای مشاهده شده در داده ها تعمیم می یابند، استفاده کنند. سپس مدل های توسعه یافته برای کارهایی مانند طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و پیشبینی مورد استفاده قرار بگیرند. بنابراین داده کاوی یک جز اساسی در Machine Learning است.
سطوح یادگیری ماشین کدامند؟
همانطور که بالاتر اشاره کردیم، الگوریتم های Machine Learning در سه سطح یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی طبقه بندی می شوند. در یادگیری نظارت شده ماشین قرار است الگوریتمی میان داده های ورودی و خروجی پیدا کند و نمونه های بعدی را به آن الگوریتم تعمیم دهد.
یادگیری بدون نظارت نیز قرار است میان داده ها ارتباطی کشف کند و بر اساس آن الگوریتمی بسازد؛ اما الگوریتم در این سطح به داده های خروجی کاری ندارد. در نهایت یادگیری تقویتی نیز الگوریتمی بر اساس تعامل داده ها با محیط پیرامون می سازد. این سطح اغلب در سناریوهایی به کار می رود که در آن یک عامل مانند رباتیک باید تصمیم گیری های متوالی را یاد بگیرد. در ادامه این سطوح را به شکل مفهومی بررسی کرده ایم:
- یادگیری تحت نظارت مانند آموزش دادن به ماشین (کامپیوتر) با نشان دادن نمونه ها و گفتن پاسخ های صحیح به ماشین است. شما مجموعه‌ای از داده‌ها را به ماشین می‌دهید که از قبل پاسخ های صحیح را می دانید و ماشین با کشف الگوها و روابط بین داده‌های ورودی و پاسخ های صحیح، از آنها یاد می‌گیرد. هنگامی که ماشین به اندازه کافی یاد گرفت، می توانید داده های جدیدی به آن بدهید تا بر اساس آموخته هایش به شما پاسخ دهد.
- یادگیری بدون نظارت مانند این است که از ماشین بخواهید الگویی میان چند چیزی که نمی داند چیست بیابد. شما هیچ اطلاعاتی در مورد آن چند چیز به ماشین نمی دهید. ماشین سعی می کند آن چیزها را سازماندهی کند و شباهت ها و تفاوت های آنها را کشف کند. این نوع یادگیری به ما کمک می کند تا ساختارهای پنهان در داده‌ها را بدون دانستن پاسخ ها از قبل بیابیم و آن را برای مواردی مانند سازماندهی اطلاعات استفاده کنیم.
- یادگیری تقویتی ماشین یاد می گیرد که با دریافت بازخورد، انتخاب های هوشمندانه ای انجام دهد تا به کمک آن بهترین راه را برای دستیابی به اهداف خود بیابد.
منظور از الگوریتم ماشین لرنینگ چیست؟
الگوریتم ها در Machine Learning مجموعه ای از قوانین و تکنیک های آماری هستند که به یک کامپیوتر یا ماشین اجازه می دهد از داده ها بیاموزند و بر اساس آن پیش بینی یا تصمیم گیری کنند، بدون اینکه به شکل مستقیم برای یک کار خاص برنامه ریزی شده باشند. هدف الگوریتم ها تعمیم داده های قبلی به داده های جدید است. این الگوریتم ها بر اساس سه سطحی که قبل تر بررسی کردیم عمل می کنند.
مدلسازی در ماشین لرنینگ چه مفهومی دارد؟
در ماشین لرنینگ، مدلسازی به فرآیند ایجاد یک ساختار الگوریتمی یا ریاضیاتی اشاره دارد که الگوها و روابط میان داده ها را نشان می دهد. هدف از مدلسازی در ماشین لرنینگ توسعه سیستمی است که بتواند داده های ورودی را به الگوریتمی که ایجاد کرده است تعمیم دهد و بر اساس آن پیش بینی یا تصمیم گیری کند. این شامل انتخاب یک الگوریتم مناسب و تعریف درست پارامترهای آن است تا مدل از طریق آن ساخته شود.
در واقع این مدلی که ساخته می شود قرار است از الگوریتم بیاموزد تا بر اساس آن بتواند داده ها را ارزیابی کند. به بیانی دیگر، مدلی که ساخته می شود باید سناریویی برای پیشبینی ارائه کند. بنابراین مدلسازی یک بخش مهم در ماشین لرنینگ است.
یادگیری درخت تصمیم
درخت تصمیم به گروهی از الگوریتم های Machine Learning اطلاق می شود که در سطح یادگیری تحت نظارت قرار می گیرند. یکی از مزایای مهم الگوریتم درخت تصمیم، آسان بودن تفسیر و قابل فهم بودن آن است. الگوریتم درخت تصمیم به طور معمول در داده کاوی با هدف پیش بینی داده های جدید بر اساس داده های اولیه مورد استفاده قرار می گیرد و بطور کلی می توان گفت الگوریتم درخت تصمیم به عنوان یک روش سریع و کارآمد برای طبقه بندی داده ها در مسائل پیچیده استفاده می شود. از این رو، این الگوریتم در محاسبات آماری از اهمیت بالایی برخوردار است.
مشاغل مرتبط با ماشین لرنینگ
مشاغل مرتبط با Machine Learning اغلب در زیر شاخه رشته های علوم کامپیوتر، ریاضیات، مهندسی کامپیوتر و علم داده قرار می گیرند. بطور کلی اگر بخواهیم برترین مشاغل در این حوزه که درآمد مطلوبی دارند و از امنیت شغلی بالاتری برخوردارند را نام ببریم خواهیم داشت:
- مهندس ماشین لرنینگ (Machine Learning Engineer)
- دانشمند داده (Data Scientist)
- مهندس داده (Data Engineer)
- تحلیلگر داده (Data Analyst)
- تحلیلگر هوش تجاری (Business Intelligence Analyst)
- مهندس بینایی کامپیوتر (Computer Vision Engineer)
- مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP Engineer)
- مهندس رباتیک (Robotics Engineer)
مهمترین کاربردهای ماشین لرنینگ که باید بدانید
حوزه یادگیری ماشین بسیار گسترده و فراگیر است که در ادامه به 12 مورد از مهمترین کاربردهای آن می پردازیم.
1. ماشین های خودران
یادگیری ماشین به طور گسترده ای در اتومبیل های خودران برای تجزیه و تحلیل داده سنسورها، دوربین ها و منابع دیگر استفاده می شود. با تشخیص اشیا، پیشبینی رفتار آنها و برنامه‌ریزی مسیرهای ایمن به تصمیم گیری در زمان واقعی کمک می کند و در نهایت عملکرد کلی و ایمنی وسایل نقلیه خودران را افزایش می دهد.
2. دستیار مجازی
دستیارهای مجازی مانند سیری یا الکسا به شدت به الگوریتم های یادگیری ماشین برای درک دستورات کاربر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار متکی هستند. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها، این دستیاران مجازی قادرند نیازهای کاربر را پیش بینی کنند و وظایف خود را به درستی انجام دهند.
3. تحلیل و پیش بینی
یادگیری ماشین نقش مهمی در تجزیه و تحلیل و پیش بینی پدیده های مختلف دارد. الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی در زمینه هایی مانند آب و هوا، روند بازار سهام، رفتار مشتری، شیوع بیماری و بسیاری از زمینه های دیگر انجام دهند و تصمیم گیری آگاهانه و اقدامات پیشگیرانه را ممکن سازند.
4. فضای مجازی
یادگیری ماشین در فضای مجازی شامل استفاده از الگوریتم ها برای شبیه سازی و بازآفرینی محیط های مجازی است. این شامل برنامه‌هایی مانند واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) می شود که در آن از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تولید تصاویر واقعی، شبیه‌سازی فیزیک، ردیابی حرکات کاربر و بهبود عملکرد استفاده می شود.
5. تشخیص ترافیک
سیستم های تشخیص ترافیک به شدت به یادگیری ماشین متکی هستند تا داده های ترافیکی در آنِ لحظه را تجزیه و تحلیل کنند. الگوریتم های یادگیری ماشین با مدلسازی روی مجموعه ای از داده های بزرگ می‌توانند وسایل نقلیه، عابران پیاده و سایر اشیاء موجود در جاده را به دقت شناسایی و طبقه‌بندی کنند. این کار برنامه های مختلفی از جمله بهینه سازی جریان ترافیک، تشخیص تصادف و حتی کمک به ماشین های خودران را امکان پذیر می کند.
6. تشخیص الگو
تشخیص الگو شامل مدلسازی برای شناسایی و طبقه بندی الگوهای حاصل از داده ها است. الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای موجود در تصاویر، متن، صدا و انواع دیگر داده‌ها را تشخیص دهند و برنامه‌هایی مانند تشخیص چهره، تشخیص دست خط، تشخیص تقلب و تشخیص ناهنجاری را فعال کنند.
7. تشخیص گفتار
سیستم های تشخیص گفتار از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تبدیل زبان گفتاری به متن نوشتاری استفاده می کنند. این سیستم ها با مدل سازی بر روی حجم وسیعی از داده‌های گفتاری، می توانند کلمات گفتاری را با دقت رونویسی و درک کنند. این فناوری در دستیارهای صوتی و خودکارسازی زمینه هایی دیگر که در آنها تبدیل گفتار به متن مورد نیاز است، کاربرد دارد.
8. کشاورزی
یادگیری ماشین به طور فزاینده ای در کشاورزی برای بهینه سازی عملکرد محصول، کاهش استفاده از منابع و بهبود کارایی کلی استفاده می شود. با تجزیه و تحلیل داده حسگرها، تصاویر ماهواره‌ای، الگوهای آب و هوا و ترکیب خاک، الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند بینش و توصیه هایی برای کشاورزی دقیق، تشخیص آفات و همچنین شناسایی بیماری های احتمالی ارائه دهند.
9. پزشکی
در زمینه پزشکی، یادگیری ماشین انقلابی در تشخیص بیماری و درمان ایجاد کرده است. با تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی و داده های ژنتیکی مدل های یادگیری ماشین می توانند به تشخیص زودهنگام بیماری کمک کنند.
10. تجارت
با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند الگوهای پنهان را کشف کنند، پیش بینی های دقیق انجام دهند، وظایف تکراری را خودکار کنند، و تصمیم گیری مبتنی بر داده را فعال کنند و در نهایت کارایی عملیاتی را بهبود بخشند و رشد کسب و کار را هدایت کنند.
11. تبلیغات
با تجزیه و تحلیل رفتار کاربران و ترجیحات آنها الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند تبلیغات هدفمندی ارائه دهند. این الگوریتم ها می توانند تبلیغات را بهینه کنند، پاسخ مصرف‌کننده را پیشبینی کنند و بودجه‌های تبلیغاتی را به طور موثرتری تخصیص دهند که سودآوری بالاتر می شود.
12. حمل و نقل
یادگیری ماشین با فعال کردن مدیریت هوشمند ترافیک، صنعت حمل و نقل را متحول می کند. با تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف مانند GPS، حسگرها و شرایط آب و هوایی، الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند برنامه‌ریزی مسیر را بهینه کنند، تراکم ترافیک را پیشبینی کنند و مدیریت ناوگان را بهبود بخشند و در نهایت کارایی حمل و نقل را بهبود داده و هزینه‌ها را کاهش دهند.
چه ارتباطی میان ماشین لرنینگ و فناوری بلاکچین وجود دارد؟
الگوریتم های یادگیری ماشین را می‌توان با شبکه‌های بلاکچین ادغام کرد تا فرآیندهای تصمیم‌گیری را بهبود بخشند، الگوریتم‌ها را بهینه کنند و داده‌های ذخیره شده در بلاکچین را بهتر تجزیه و تحلیل کنند. بلاکچین با دفتر کل غیرمتمرکز خود، یکپارچگی و امنیت داده ها را تضمین می کند و آن را به یک پلتفرم ایده آل برای مدیریت و به اشتراک گذاری اطلاعات تبدیل می کند. یادگیری ماشین به نوبه خود می‌تواند از این محیط داده امن برای توسعه مدلسازی، خودکارسازی قراردادهای هوشمند و بهبود برنامه های غیرمتمرکز (DAO) استفاده کند. در نتیجه یادگیری ماشین و فناوری بلاکچین با هم به توسعه راه‌حل های نوآورانه در صنایع کمک می‌کنند و قدرت بینش های مبتنی بر داده را با سیستم های غیرمتمرکز ترکیب می‌کنند.
ترکیب بلاکچین و یادگیری ماشین، متخصصان را قادر به ساخت سیستم های امن و غیرمتمرکز کرده است. ML می تواند با بسیاری از محدودیت هایی که سیستم های مبتنی بر بلاکچین با آن مواجه هستند، مقابله کند. در واقع الگوریتم های یادگیری ماشین پتانسیل باورنکردنی را در فرایند خودکارسازی و ایجاد امنیت در بلاکچین ارائه داده است. مدل های ML می توانند از داده های ذخیره شده در شبکه بلاکچین برای پیش بینی یا تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنند که این شکل از ذخیره سازی داده در بلاکچین به کاهش خطاهای مدل ML نیز کمک می کند. این ویژگی منجر به افزایش امنیت دفتر کل توزیع شده بلاکچین و همچنین کاهش زمان مورد نیاز برای انجام عملیات محاسباتی آن شده است.
برخی از مهمترین مزایای ترکیب فناوری بلاکچین با حوزه یادگیری ماشین عبارتند از:
- بالا رفتن امنیت داده های رمزگذاری شده مانند اطلاعات بانکی و سوابق پزشکی
- پیش بینی نقض احتمالی شبکه
- تضمین ضد دستکاری شدن داده ها به این صورت که دفتر کل توزیع شده هر تصمیمی که توسط Artificial Intelligence گرفته می شود را ثبت و رمزگذاری می کند
- دسترسی ایمن به داده های شخصی در بلاکچین
- کاهش هزینه های استخراج داده یا ماینینگ و مصرف انرژی کمتر در طول فرایند داده کاوی با کمک ML
- کاهش آسیب پذیری اطلاعات قراردادهای هوشمند در برابر هکرها
بیشتر بخوانید: چگونه یک توسعه دهنده بلاکچین شوم؟
نقش پایتون در ماشین لرنینگ چیست؟
پایتون به دلیل تطبیق پذیری، کتابخانه های گسترده و اکوسیستم قدرتمند خود نقش پررنگی در هوش مصنوعی و هر کدام از شاخه های آن ایفا می کند. از این رو، سادگی و خوانایی پایتون آن را به یک زبان برنامه نویسی ایده آل برای توسعه و پیاده سازی الگوریتم ها و مدل های Machine Learning تبدیل کرده است. کتابخانه های محبوبی مانند NumPy، Pandas و Scikit-learn ابزارهای ضروری برای داده کاوی، پردازش، تجزیه و تحلیل اطلاعات Machine Learning را ارائه می دهند. علاوه بر این، فریمورک های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرند. بطور کلی می توان گفت پایتون در Artificial Intelligence و Machine Learning علاوه بر اینکه پشتیبانی مطلوبی ارائه می دهد، با ابزارهایی که در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد موجب سهولت و دسترسی بالاتر شده است. بنابراین زبان python انتخاب اصلی اکثر محققان، برنامه نویسان و مهندسانی است که بر روی پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می کنند.
بیشتر بخوانید: ارتباط پایتون با هوش مصنوعی
یادگیری ماشین را از کجا شروع کنیم؟
اگر به حوزه هوش مصنوعی علاقه دارید و می خواهید در شاخه ماشین لرنینگ فعالیت کنید، در قدم اول باید مناسب ترین زبان برای آغاز فرایند یادگیری را انتخاب کنید. در مقاله بهترین زبان برنامه نویسی ماشین لرنینگ به بررسی زبان های برنامه نویسی پایتون، جاوا، جاوا اسکریپت، سی پلاس پلاس و R در حوزه ماشین پرداختیم. اما بهترین انتخاب کدام زبان است؟ پیشنهاد می شود اگر به دنبال یک زبان برنامه نویسی همه کاره با سینتکس ساده و خوانا هستید که ابزارهای قدرتمند و گسترده ای در شاخه های AI داشته باشد، زبان برنامه نویسی پایتون را انتخاب کنید و تمام سطوح ماشین لرنینگ را با همان جلو ببرید.
با فرض اینکه شما زبان برنامه نویسی پایتون را فرا گرفته اید و حالا می خواهید یادگیری ماشین را آغاز کنید، باید یک دوره جامع در این زمینه را پیدا کنید. اگر می خواهید بطور تخصصی در این حوزه آموزش ببینید، دوره 0 تا 100 آموزش ماشین لرنینگ کدیاد برای شماست! فرقی نمی کند در چه سطحی از برنامه نویسی هوش مصنوعی هستید، این دوره به شما کمک می کند تا از پس تمام چالش ها و باگ هایی که ممکن است در ادامه مسیر با آنها برخورد داشته باشید، بر بیایید.
در گام سوم فرایند یادگیری ماشین، فقط باید به تمرین و تکرار و انجام پروژه بپردازید تا تسلط کافی را پیدا کنید. برخی افراد گمان می کنند با شرکت در دوره های آموزشی مختلف در این حوزه، به مهارت و تخصص بیشتری دست پیدا خواهند کرد در حالی که این شیوه آموزش صحیح نیست! بهتر است تمرکزتان را تنها بر یک دوره بگذارید و به خوبی آن را فرا بگیرید و همزمان تمرین و تکرار آنها را داشته باشید.
بیشتر بخوانید: نکات مهم در مورد یادگیری ماشین
کلام آخر
ماشین لرنینگ شاخه ای از هوش مصنوعی است که به ماشین یا کامپیوتر اجازه می دهد بدون اینکه از قبل برای انجام کار خاصی برنامه ریزی شود یاد بگیرد، الگوریتم بسازد و در نهایت بر اساس مدلسازی که انجام می دهد تصمیم گیری هوشمندانه داشته باشد. در این مقاله سعی کردیم به هر آنچه لازم است از مفاهیم مرتبط با ماشین لرنینگ پیش از شروع فرایند یادگیری بدانید، بپردازیم. همانطور که بررسی کردیم ماشین لرنینگ در حوزه های مختلف به خصوص در زمینه علم داده و حتی در بلاکچین استفاده گسترده ای دارد. بنابراین آموزش ماشین لرنینگ نه تنها آینده شغلی پرتقاضایی دارد، بلکه مانند یک سرمایه گذاری پربازده خواهد بود!
پرسش های پرتکرار
1. آموزش ماشین لرنینگ را با کدام زبان برنامه نویسی آغاز کنیم؟
پرطرفدارترین زبان برنامه نویسی در ماشین لرنینگ، زبان پایتون است که به صورت کاملا رایگان در اختیار دانشجویان کدیاد قرار می گیرد! بنابراین اگر می خواهید این دوره را بگذرانید، می توانید آموزش رایگان پایتون را دنبال کنید.
2. تفاوت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟
ML و AI اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما ویژگی های متمایزی دارند. ماشین لرنینگ زیرمجموعه ای از AI است؛ از سوی دیگر ML از داده ها یاد می گیرد تا پیش بینی کند، در حالی که AI شامل رویکرد های مختلفی برای ایجاد سیستم هایی است که زبان انسان را استدلال و درک می کند و آن را فرا می گیرد.
3. آینده یادگیری ماشین چگونه خواهد بود؟
آینده یادگیری ماشین فوق العاده امیدوارکننده است و انتظار می رود تاثیر آن در بخش های مختلف به طور تصاعدی رشد کند. برخی از حوزه های کلیدی که آینده machine learning را شکل می دهند عبارتند از یادگیری عمیق (که در زمینه هایی مانند تشخیص تصویر، NLP وسایل نقلیه خودران بکار می رود) و یادگیری تقویتی (که پتانسیل ایجاد انقلاب در حوزه هایی مانند روباتیک، بازی ها و سیستم های مستقل را دارد)