یادگیری ماشین چیست و چه کاربردی دارد؟

یادگیری ماشین یکی از جدیدترین روش‌هایی است که در کنار بهتر کردن فرایند کسب‌وکار، به بهبود کیفیت زندگی نیز کمک می‌کند. یادگیری ماشین پیشرفته با بهره‌گیری از انواع تکنیک‌های مورداستفاده در محاسبات آماری، سیستم کامپیوتری هوشمند می‌سازد. این نوآوری که زیرمجموعه هوش مصنوعی است باهدف استفاده از پایگاه‌های داده مورداستفاده قرار می‌گیرند.

یادگیری ماشینی به زبان ساده این است که برای یک پیش‌بینی دقیق، از نرم‌افزارهای خاص استفاده می‌شود. البته باید دقت کنید که این کار تنها یکی از وظایف آن است. الگوریتم مورداستفاده در یادگیری ماشینی برای اینکه یک پیش‌بینی خروجی مناسب داشته باشند، داده‌هایی از نوع تاریخ مورداستفاده قرار می‌دهد. از دیگر وظایف این فناوری می‌توان به فیلتر کردن هرزنامه‌ها، تشخیص وقوع تقلب، شناسایی بدافزارها و خنثی کردن تهدید آن‌ها و غیره اشاره کرد.

از یادگیری ماشین در چه مواردی استفاده می‌شود؟

یادگیری ماشینی موارد استفاده زیادی دارد که برخی از آن‌ها بالقوه‌اند زیرا انجام آن‌ها ریسک بیشتری دارد. موتور جست‌وجو، تشخیص ایمیل قابل‌انتقال به هرزنامه، وب‌سایت‌های شخصی، انواع نرم‌افزارهای بانک باقابلیت خاص و… جز استفاده‌های معمول لرنینگ ماشین است. ممکن است با شنیدن عبارت یادگیری ماشین چیست تصور اشتباهی از آن در ذهن شما به وجود آید و آن را به انواع ربات مرتبط کنید اما به طور دقیق می‌توان گفت که الگوریتم یادگیری ماشین دستورات لازم را به ربات برای انجام حرکات صادر می‌کند.

با یادگیری این نوآوری تا سطح خاصی به هوش مصنوعی دست یافته‌اید. این نوآفرینی در صنایع زیادی کاربرد دارد که در ادامه به بیان چند مثال از نحوه به‌کاربردن آن در زمینه‌های مختلف می‌پردازیم.

• تشخیص گفتار

این کاربرد به‌عنوان تشخیص گفتار کامپیوتری نیز شناخته می‌شود که برای تبدیل گفتار به متن از آن استفاده می‌شود. نرم‌افزارهایی که صدای افراد را به متن تبدیل می‌کنند در این دست برنامه قرار دارند. واژه بیان شده به تعدادی عدد تبدیل می‌شود که مشخص‌کننده سیگنال موردنظر است. سیگنال‌های گفتار بر اساس میزان شدت در دسته‌های مختلف قرار می‌گیرند که موضوع بحث ما نیستند. جست‌وجوی صوتی در گوگل یکی از مثال‌های این کاربرد است.

• تشخیص مشکلات پزشکی

از یادگیری ماشین پزشکی برای تجزیه‌وتحلیل داده حاصل از معاینه استفاده می‌شود تا کمک اطلاعات به‌دست‌آمده به پیش‌بینی مشکل دقیق بیمار بپردازند. با این روش می‌توان در هر لحظه وضعیت بیمار را تحت‌نظر داشت و پزشک را یک گام به یافتن بهترین درمان برای وی نزدیک‌تر می‌کند.

• آربیتراژ آماری

به تکنیک‌هایی که برای معامله‌های کوتاه‌مدت اتوماتیک استفاده می‌شوند و اوراق بهادار را در برمی‌گیرند، آربیتراژ گفته می‌شود. در الگوریتم معاملاتی مبتنی بر اوراق بهادار عواملی مانند همبستگی زمانی و تاریخی و… موردتوجه قرار می‌گیرند. فناوری یادگیری ماشین در هوش مصنوعی، تکنیک‌های مناسب را شناسایی کرده و با اعمال رگرسیون خطی به پشتیبانی از قیمت سهام موردنظر شما می‌پردازد.

• طبقه‌بندی

در طبقه‌بندی، افراد و اشیا باتوجه‌به ویژگی‌های موردنظر در دسته‌بندی‌های مختلفی قرار می‌گیرند. تحلیلگران با استفاده از این روش به‌راحتی می‌توانند به داده موردنظر خود دست یابند.

انواع یادگیری ماشین

همان گونه که انسان‌ها با روش‌های مختلف مطالب را یاد می‌گیرند، یادگیری توسط ماشین نیز روش‌های گوناگونی دارد. البته یادگیری عمیق ماشین باید دارای طبقه‌بندی باشد تا بتواند به تجزیه‌وتحلیل، قضاوت و… بپردازد. این امر در 4 دسته کلی مرتب می‌شود.

• یادگیری نظارت شده

همه داده‌های و اطلاعات به‌صورت دقیق و برچسب‌گذاری شده به ماشین داده می‌شود تا قادر باشد پیش‌بینی صحیح و درستی داشته باشد. این روش که برای انسان بسیار دشوار است، یکی از ساده‌ترین روش‌ها برای انواع وسیله الکترونیک است. دستگاه پس از طی این مرحله به‌صورت کاملا استاندارد به دستورالعمل‌ها پاسخ می‌دهد که نتیجه حاصل از آن قابل‌اطمینان است. این روش دقیق‌ترین و گران‌ترین راه برای دریافت پاسخ از ماشین است.

• یادگیری بدون نظارت

در این روش هیچ داده‌ای برچسب‌گذاری نمی‌شود به همین دلیل باید ماشین ابتدا داده‌ها را طبقه‌بندی کرده سپس به بررسی آن‌ها بپردازد. این دسته‌بندی به‌صورت دستی انجام می‌شود به همین دلیل یکی از ساده‌ترین روش‌ها برای انسان است اما این روش برای کامپیوتر دشوار است و احتمال وجود خطا در نتیجه نهایی آن وجود دارد.

• یادگیری نیمه نظارتی

در این روش تنها بخشی از داده‌های اولیه برچسب‌گذاری می‌شوند. کامپیوتر در ابتدا داده‌های دارای برچسب را دسته‌بندی می‌کند سپس سایر داده‌ها را باتوجه‌به ویژگی‌هایشان در هر یک از دسته‌ها قرار می‌دهد. در این روش میزان خطا بسیار کاهش می‌یابد و متداول‌ترین نوع ماشین یادگیری است.

• یادگیری تقویت شده

در این مدل کامپیوتر از تعامل با سایر عوامل محیطی استفاده کرده و اطلاعاتی با کمتری خطا در اختیار کاربر قرار می‌دهد. هیچ‌یک از داده‌ها در این روش برچسب ندارند اما شما می‌توانید مراحل درست و اشتباه را مشخص کنید. با تایید یا رد شما، به‌آرامی طبقه‌بندی مناسب توسط دستگاه انجام می‌گیرد و نتایج درستی به دست خواهید آورد. معمولا باید یادگیری بدون نظارت با یادگیری تقویت شده ادغام شود تا پاسخ نهایی صحیح و قابل‌اطمینان باشد.

چرخه یادگیری ماشین

به‌منظور اینکه در یادگیری عمیق ماشین اشتباهی رخ ندهد، باید طی 6 مرحله انجام شود که در اینجا به معرفی آن‌ها می‌پردازیم.

مرحله یکم: جمع‌آوری داده

این مرحله اهمیت زیادی دارد زیرا در صورت بروز خطا در آن، شما را با چالش‌های زیادی از جمله موارد زیر روبه‌رو می‌کند:

1. تعیین ویژگی هر دسته‌بندی به‌صورت اتوماتیک در هر پوشه
2. جداسازی ساختار داده پیچیده و استفاده از آن به‌صورت جدول برای کشف ساده‌تر الگو
3. یافتن داده موردنیاز از منابع خارجی

مرحله دوم: یافتن داده و نمایه‌سازی

حال که داده‌ها در اختیار ماشین قرار دارند باید آن‌ها را بررسی کرده و موارد اضافه آن را حذف کند. این موارد اضافه می‌تواند شامل داده‌های گمشده، اشتباه، بررسی روند حرکت آن‌ها، موارد ناسازگار و… باشد. ازآنجایی‌که مدل شما باتوجه‌به به این داده‌ها مشخص می‌شود، باید عوامل مزاحم موجود در آن حذف شود.

مرحله سوم: تعیین داده‌های سازگار در قالب مشخص

در این مرحله باید قالب داده‌ها را بررسی کرده و از تناسب آن با روش یادگیری ماشینی خود مطمئن شوید. درصورتی‌که داده‌های شما از منابع مختلف جمع شده باشند و یا بیش از یک نفر در به‌روزرسانی آن نقش داشته، باید حتما قالب‌بندی آن را بررسی نمایید.

مرحله چهارم: افزایش کیفیت هر مجموعه‌داده

در این مرحله یک استراتژی خاص روی داده‌ها پیاده می‌شود و طی آن با استفاده از ابزار هوشمند، ویژگی‌های داده‌ها با هم مطابقت داده می‌شوند. با انجام این کار میزان کیفیت داده‌های مورد بررسی افزایش می‌یابد. اگر متغیر شما پیوسته است، باید اطمینان حاصل کنید که برای نحوه توزیع آن‌ها از هیستوگرام استفاده شود.

نسبت به اینکه داده‌های ورودی جدید ارزش بررسی را دارند و تکراری نیستند اطمینان کسب کنید زیرا بررسی داده‌های تکراری تنها زمان شما را هدر می‌دهند و تغییری در نتیجه ایجاد نمی‌کنند. در نهایت پیش از اینکه به‌صورت خودکار داده‌های اضافی حذف شوند، آن‌ها مورد بررسی قرار دهید زیرا حذف یک داده مفید می‌تواند در ارائه اطلاعات خطا به شما موثر باشد.

مرحله پنجم: مهندسی ویژگی‌ها

برای اینکه الگوی مورداستفاده در الگوریتم یادگیری بهتر مشخص شود باید ویژگی‌های خاصی از داده‌های خام برداشت کرد. برای این کار باید داده‌ها را در دسته‌های مختلفی قرار داد تا روابط دقیق‌تری بین آن‌ها پیدا کرد.

مرحله ششم: تقسیم داده به دودسته آموزشی و ارزیابی

در مرحله نهایی داده‌ها باید به‌منظور آموزش برخی الگوریتم‌ها و ارزیابی نهایی به دودسته آموزش و ارزیابی تقسیم شوند. مطمئن شوید که زیرمجموعه‌ها دارای هم‌پوشانی نباشند و از ابزارهایی استفاده نمایید که نسخه و فهرست موردنظر شما را تهیه کند. در این روش شما می‌توانید طی انجام فرایند داده‌ها را چک کرده و در صورت نیاز آن‌ها را اصلاح کنید.

الگوریتم‌های پرطرف‌دار یادگیری ماشین

۵ الگوریتم مهم وجود دارند که برای یادگیری ماشین پیشرفته مورداستفاده قرار می‌گیرند که در ادامه به بیان آن‌ها می‌پردازیم:

• رگرسیون خطی

متغیرهای پیوسته برای داشتن مقدارهای واقعی مورداستفاده قرار می‌گیرند. با ارائه یک معادله خطی که به رگرسیون خطی معروف است، بین داده‌های مستقل و وابسته رابطه برقرار می‌شود.

• رگرسیون لجستیک

در این طبقه‌بندی از داده‌های گسسته استفاده می‌شود. در این حالت درصد احتمال وقوع یک اتفاق با ارائه تابع لاجیت تعیین می‌شود و مقدار خروجی آن 0 یا 1 است.

• درخت تصمیم

از این الگوریتم که تحت یادگیری نظارت شده اجرا می‌شود، برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. در این مورد متغیرهای گسسته و پیوسته مورداستفاده قرار گرفته و طی آن داده‌ها در مجموعه‌های همگن قرار می‌گیرند.

• بیز ساده‌لوح!

در این تکنیک که از قضیه بیز نشئت می‌گیرد، پیش‌بینی‌ها را از یکدیگر مستقل می‌کند. به بیان ساده‌تر می‌توان گفت طبق طبقه‌بندی بیز در یک دسته‌بندی یکی از ویژگی‌ها با سایر ویژگی‌ها هیچ‌گونه ارتباطی ندارد.

• KNN (نزدیک‌ترین همسایه‌ها)

از این الگوریتم بیشتر برای طبقه‌بندی در مسائل صنعتی استفاده می‌شود. ابتدا داده‌های موجود در دسته‌بندی‌های مشخص قرار می‌گیرند سپس داده‌های جدید در مناسب‌ترین دسته‌بندی و در کنار داده‌های قدیمی قرار می‌گیرند.

آیا یادگیری ماشین بینایی کامپیوتری است؟

عامل مهم در اتوماسیون‌های مختلف، ماشین بینایی است. رشته هوش کامپیوتر که کاملا جدید است باهدف گسترش مدل‌های مختلف کامپیوتری به بازار آمده که با استفاده از آن می‌توان الگوهای موجود را بزرگ‌تر کرده و تحولی عظیم در یادگیری و درک رایانه‌ها ایجاد کرد. انجام اتوماتیک محاسبه‌های دیداری و درک آن‌ها جز دیگر هدف‌های این علم است. البته نمی‌توان انکار کرد که این کار بسیار دشوار و پیچیده است.

با این اوصاف می‌توان دریافت که فناوری ماشین لرنینگ تنها عامل در بینایی کامپیوتری نیست. در این میان به ابزاری برای یافتن و ذخیره داده‌های نوری نیز نیاز است تا قادر باشد به بینایی انسان کمک کرده و حتی جایگزین این حس شود! به طور کل می‌توان گفت که بینایی کامپیوتری از یادگیری ماشین ایران فراتر می‌رود.

کسب گواهی یادگیری ماشین

برای انجام هر کاری به‌صورت درست و حرفه‌ای باید حتما دوره‌ها و آزمون‌های مربوط به آن را گذراند. دوره آموزشی و آزمون یادگیری ماشین به چه صورت است و آیا آموختن این علم ارزش این‌همه وقت و هزینه را دارد؟

باتوجه‌به جدید و کاربردی بودن علم ML می‌توان به قطع گفت که دانش‌آموختگان آن حتما شغل مناسب خود را پیدا می‌کنند. یکی از روش‌هایی که به شما اجازه ورود به این عرصه را می‌دهد، دریافت گواهینامه AWS یا سایر گواهینامه‌های هم سطح آن است. باید از این نکته آگاه باشید که این آزمون یکی از سخت‌ترین امتحانات برای دریافت گواهینامه است و باید دانش زیادی در زمان طولانی کسب کنید. اما باتوجه‌به آینده‌ای که در انتظار شما خواهد بود، بدانید که ارزش همه چیز را دارد.

آزمون AWS برای افرادی مناسب است که قصد دارند به عرصه علم داده و یادگیری ماشین در هوش مصنوعی قدم نهند. با داشتن این علم به‌راحتی می‌توان با کمک ابزار مناسب، مشکلات یک شرکت تجاری را پیدا کرده و آن‌ها را حل کرد.

پلتفرم‌های یادگیری ماشین

در یادگیری ماشینی به زبان ساده پلتفرم‌های زیادی وجود دارند که می‌توان از آن‌ها برای پیشبرد بهتر کار استفاده کرد. تعداد این پلتفرم‌ها زیاد است به همین دلیل در ادامه به معرفی 5 مورد از برترین پلتفرم‌ها پرداخته سپس ویژگی‌ها و قابلیت‌های آن‌ها را بیان می‌کنیم.

• الطیر

نام قدیمی این پلتفرم Datawatch است که بر اساس برنامه‌ریزی موجود در آن، به ارائه تعدادی راه‌حل برای داده‌های شما می‌پردازد. این راه‌حل‌ها توسط فناوری نوین میز کار داده‌کاوی بسیار پیشرفته وظیفه تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را انجام داده و به پیش‌بینی می‌پردازد که این فرایند دانش استودیو نامیده می‌شود. این پلتفرم از حق اختراع Strategy Trees و Decision Trees برخوردار است.

از دیگر ویژگی‌های این محصول می‌توان به آماده‌کردن داده‌ها، ساخت نمایه برای داده‌های دیداری، ساخت مدل پیشرفته برای پیش‌بینی و انجام تجزیه‌وتحلیل درون پایگاه‌داده اشاره کرد. زبان‌های رایج مانند R و Python در آن قابل‌اجرا است و می‌توان داده‌هایی مانند SAS، SPSS، CSV و غیره را برای دریافت راه‌حل‌های مناسب به آن داد.

• آلتریکس

یکی دیگر از پلتفرم‌های برتر برای علم داده و یادگیری ماشین ایران، Alteryx است. این محصول با نام کامل Alteryx Designer بیش از 260 بلوک را برای آماده‌کردن داده اولیه، ترکیب و تشخیص داده، ارائه گزارش و انجام پیش‌بینی از طریق تجزیه‌وتحلیل ارائه می‌دهد. امکان مشاهده و مقایسه الگوریتم‌ها برای اجرا و انتخاب سریع توزیع و رابطه متغیر از دیگر امکاناتی است که این نرم‌افزار در اختیار کاربر قرار می‌دهد. بدون نیاز به کدنویسی می‌توانید از آن در انواع فضای ذخیره‌سازی مانند هارد یا فضای ابری استفاده کنید.

• آناکوندا

پلتفرم Anaconda در نسخه‌های مختلف محصول خود را ارائه می‌دهد. برترین نرم‌افزار آن که به‌صورت منبع‌باز و سازگار با پایتون است Anaconda Enterprise نام دارد. یکی از ابزار موجود در این پلتفرم R-focused نام دارد که با کمک آن می‌توانید یادگیری ماشین در هوش مصنوعی و علم داده را در انواع فضای ویندوز، لینوکس و مک اجرا کنید. از جمله امکانات آن برای کاربر می‌توان به صدور اجازه برای دانلود بیش از 1500 بسته برای پایتون و R، مدیریت انواع محیط و کتابخانه و تجزیه‌وتحلیل داده با استفاده از Dask، Numba، پاندا و… اشاره کرد.

• آجرهای داده

پلتفرم Databricks مخصوص تحلیل داده‌ها است و برای ذخیره‌سازی داده‌ها از فضای ابری و Apache Spark استفاده می‌کند. این نرم‌افزار با استفاده از ترکیب مهندسی داده و علم داده و بهره‌گیری از زبان منبع‌باز به تحلیل داده‌ها می‌پردازد. آرایه زبان منبع‌باز تعدادی ویژگی برای انجام صحیح عملیات، فعال‌کردن بلادرنگ در برخی سرویس‌ها و عملکرد دارد.

استفاده از این پلتفرم به کاربر اجازه می‌دهد داده‌ها را تحلیل و بررسی کرده و یک مدل مشترک بسازد. امکان ورود به محیط ML و استفاده از فضای ازپیش‌ساخته آن برای تقویت دانش کاربر، از دیگر امکانات موجود در این برنامه است.

• دیتایکو

پلتفرم Dataiku با استفاده از داده‌ها یک راه‌حل کاملا تحلیل شده ارائه می‌دهد که با استفاده از آن می‌توان ابزار داده مخصوص خود را ایجاد کرد. در این برنامه قابلیتی وجود دارد که با استفاده از آن تحلیلگر به‌راحتی به داده‌ها دسترسی پیدا می‌کند و می‌توان به‌صورت تیمی روی نتایج حاصل از آن‌ها کارکرد. یکپارچگی موجود در ساختار این برنامه این امکان را فراهم می‌سازد که از همان لحظه ابتدا، هر زمان که لازم باشد سریعا به ویژگی موردنظر دسترسی داشته باشید.

پایتون و یادگیری ماشین

یکی از سوالات مهمی که افراد در ابتدای راه با آن مواجه می‌شوند این است که آیا پایتون برای ماشین لرنینگ خوب است یا خیر؟ برای پاسخ به این سوال بهتر است ابتدا به مقایسه یادگیری ماشین با پایتون بپردازیم تا در نهایت پاسخ خود را دریافت کنید.

• خروجی پایتون تعداد کد کوتاه و خوانا است درحالی‌که پشت یادگیری ماشین در هوش مصنوعی یک الگوریتم بسیار پیچیده وجود دارد. این ویژگی پایتون به افراد اجازه نوشتن انواع سیستم قابل‌اطمینان را می‌دهد.
• حل مشکلات موجود در یادگیری ماشین ایران به تمرکز زیادی نیاز دارد اما ظرافت موجود در پایتون از اختصاص زمان زیاد برای حل مسائل مربوط به آن جلوگیری می‌کند.
• آسان بودن یادگیری پایتون باعث جذابیت و پرطرف‌دار بودن آن در بین افراد متخصص شده است. کد موجود در این برنامه برای انسان به‌راحتی قابل‌فهم است که این امر به ساخت راحت مدل برای ماشین می‌انجامد.
• بیشتر بصری بودن این زبان در برابر سایر زبان‌ها، توسط بیشتر برنامه‌نویس‌ها تایید شده که می‌توان آن را به‌عنوان یکی دیگر از ویژگی‌های برجسته آن به شمار آورد.
• آسان بودن کارکردن با آن به دلیل وجود افزونه‌های زیاد، کتابخانه و چارچوب مختلف نیز قابل‌چشم‌پوشی نیست.
• چندمنظوره بودن پایتون به شما این امکان را می‌دهد که مجموعه‌ای از وظایف لرنینگ ماشین را توسط آن انجام داده و نمونه اولیه از محصول موردنظر را بسازید. با این کار برای ماشین لرنینگ آزمایش‌های لازم را انجام داده‌اید.

کاربرد یادگیری ماشین برای کسب‌وکار

یکی از بخش‌های مهم شرکت‌های بزرگ قسمت تجزیه‌وتحلیل داده خام و به‌دست‌آوردن اطلاعات مفید از آن است. حتی می‌توان ردپای این فناوری را در خرده‌فروشی‌ها، غول‌های فضای مجازی مانند فیس‌بوک و حتی صنایع بهداشتی و مراقبتی مشاهده کرد. موارد استفاده از این برنامه در کسب‌وکار زیاد است که از جمله آن‌ها می‌توان به چت‌بات بلادرنگ، پشتیبانی از تصمیم‌گیری، موتور توصیه به مشتری، ساخت مدل برای کاهش مشتری، قیمت‌گذاری آنلاین اجناس و… اشاره کرد.

برای آشنایی بیشتر با موارد کاربرد در صنایع و شرکت‌های مختلف به معرفی چند مورد از آن‌ها می‌پردازیم.

• صنایع بهداشتی و مراقبتی

با استفاده از اطلاعات و برنامه‌های به‌دست‌آمده از لرنینگ ماشین، پزشکان به‌صورت دقیق‌تر مشکل بیمار خود را تشخیص داده و درمان مناسبی برای وی ارائه می‌دهند.

• خرده‌فروشی‌ها

اعلام منظم موجودی هر محصول و ارسال به‌موقع بار جدید به فروشگاه از جمله کارایی این برنامه برای خرده‌فروشی است.

• صنعت داروسازی

با استفاده از این فناوری می‌توان داروها و درمان‌های جدید و موثرتری برای بیماری‌های مختلف پیدا کرد که این امر به حفظ جان بسیاری از انسان‌ها و حیوانات می‌انجامد.

شرکت فیس‌بوک و یادگیری ماشین

بیشتر برنامه‌هایی که تحت عنوان شبکه‌های اجتماعی در بازار وجود دارند از الگوریتم یادگیری ماشین پیشرفته برای اطلاع از سلایق و ویژگی کاربران خود استفاده می‌کنند که فیس‌بوک (Meta) نیز از این قاعده مستثنا نیست. این شرکت از همه اتفاقات رخ‌داده در فضای برنامه خود را از جمله، لایک‌ها، چت‌ها، پیام‌ها، عکس‌های به اشتراک گذاشته شده و… مورد بررسی قرار می‌دهد و از آن‌ها اطلاعات لازم برای پیشرفت کار خود را استخراج می‌کند.

کلام آخر

یادگیری ماشین از جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات به‌صورت دستی ریشه می‌گیرد که باگذشت زمان و بهره‌گیری از دانش متخصصان این‌گونه پیشرفت کرده است. امروزه دریافت بسیاری از اطلاعات موردنیاز از داده‌های خام تنها توسط یادگیری ماشینی پایتون امکان‌پذیر است. برای اینکه شما نیز به‌اندازه رقبای خود پیشرفت کنید و حتی پیش از آن‌ها قدم بردارید باید با این علم آشنا شوید. اما آیا راه آشنایی با آن را می‌شناسید؟