هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

در این مطلب به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می پردازیم، هوش مصنوعی نرم افزار کامپیوتری است که توانایی های شناختی انسان را تقلید می کند. این توانایی ها شامل تصمیم گیری، تجزیه وتحلیل داده ها و ترجمه زبان می باشند که برای انجام کارها و مسائل پیچیده از آن ها مورد استفاده قرار می گیرد.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی مجموعه ای از کدها است که روی سیستم های کامپیوتری اجرا می شوند. در حالی که برنامه های کامپیوتری صرفا از مجموعه دستورالعمل ها پیروی می کنند و آن ها را بدون تغییر انجام می دهند، هوش مصنوعی قادر است از تعاملات خود برای بهبود عملکرد و کارایی استفاده و به مرور زمان از این روند اطلاعات جدیدی بسازد. داده های ورودی به هوش مصنوعی مباحث جدیدی را می آموزند و در گذر زمان AI از این طریق هوشمندتر و دقیق تر می شود.

با آن آکادمی 24، برگزار کننده کلاس های آموزش هوش مصنوعی همراه باشید.

مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

• AI یعنی کامپیوتری که به نحوی رفتار انسان را تقلید کند. هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین – این اصطلاحات گاهی با یکدیگر هم پوشانی پیدا می کنند و گیچ کننده می شوند و افراد هرکدام را به ازای دیگری به کار می برند.
• یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از ماشین لرنینگ است که کامپیوترها را قادر می سازد تا مسائل پیچیده تری را حل کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• یادگیری ماشین. زیرمجموعه ای از AI است و شامل تکنیک هایی می شود که کامپیوتر را قادر می سازد تا خودش داده را دریابد و از چیزها سردربیاورد و برنامه های کاربردی AI را ارائه دهد.

آنچه قرار است بخوانید:

هوش مصنوعی به زبان ساده و راحت
شاخه های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی چه انواعی دارد؟
یادگیری ماشین چیست؟
انواع یادگیری ماشین
ویژگی های یادگیری ماشین
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه به هم مرتبط می باشند؟
تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟
مزایا و معایب یادگیری ماشین چیست؟
ماشین به چه روش هایی یاد می گیرد؟
نحوه انتخاب مدل یادگیری ماشینی مناسب چیست؟
درک یادگیری ماشینی توسط انسان چه اهمیتی دارد؟
آینده یادگیری ماشین چگونه است؟
کاربردهای یادگیری ماشین
آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آن آکادمی 24

هوش مصنوعی به زبان ساده و راحت

هوش مصنوعی به معنای توانایی یک سیستم کامپیوتری است که بتواند مشابه عملکرد انسان ها فکر کند، یاد بگیرد، تصمیم بگیرد و مسائل را حل کند. این سیستم ها معمولاً با استفاده از الگوریتم ها و مدل های ریاضی که بر اساس داده های ورودی آموزش دیده اند، عمل می کنند. هدف اصلی هوش مصنوعی ایجاد کردن سیستم های هوشمندی است که بتوانند مشکلات و چالش های پیچیده را حل کرده و به طور خودکار تصمیمات مناسب را اتخاذ کنند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

شاخه های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی ورودی ها را درک کرده و بر اساس آموخته های پیشین خود، سعی دارد پاسخ های سریع و بلادرنگ بدهد. در ادامه به ویژگی های اصلی هوش مصنوعی اشاره خواهیم کرد.

خودکارسازی امور تکراری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی توانایی شگفت انگیزی را در انجام وظایف یکنواخت بدون خستگی دارد. برای درک بهتر جزئیات، به بررسی دستیار صوتی اپل با نام SIRI می پردازیم. سیری یک دستیار شخصی مجازی با قابلیت مکالمه است که قادر است چندین دستور را در یک روز انجام دهد؛ از نوشتن یادداشت ها گرفته تا راهنمایی کاربران روی نقشه. پیش از سیری، این فعالیت ها به صورت دستی انجام می شدند که زمان و تلاش زیادی صرف می شد؛ اما با کمک دستیارهای صوتی و بیان دستورات، در کسری از ثانیه همه چیز انجام می شود.

ادراک

هوش مصنوعی برای درک تصویر و تشخیص آن، با دریافت ورودی از حسگرها و مقایسه آن با پایگاه داده چهره ها، تطابق بین ورودی و تصویر ذخیره شده در پایگاه را بررسی می کند. معمولا این ویژگی برای احراز هویت کارمندان جهت ورود به محل کار یا احراز هویت کاربران برای قفل گشایی تلفن همراه مورد استفاده قرار می گیرد.

ادراک ماشین به گرفتن ورودی از حسگرها، پردازش و استنتاج تمام جنبه های آن کمک می کند. این رویکرد عمدتا در برنامه هایی مثل تشخیص گفتار، چهره یا اشیا مورد استفاده قرار می گیرد. مثلا برای تشخیص چهره، هوش مصنوعی با استفاده از نقشه برداری بیومتریک، چهره های افراد را تشخیص می دهد.

پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

پردازش زبان طبیعی زیر شاخه ای از زبان شناسی، هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر می باشد. این شیوه کامپیوترها را قادر می سازد تا داده ها را در قالب متن یا صوت دریافت و آن را درست مثل انسان ها پردازش کنند. درست مثل گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن، رایانه ها هم از برنامه ها برای خواندن داده ها و میکروفون برای دریافت صداها کمک می گیرند و مثل پردازش ورودی توسط مغز، کامپیوترها هم داده ها را با برنامه ها و الگوریتم ها پردازش می کنند.

NLP برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر، خلاصه کردن حجم زیادی از اطلاعات و پاسخ گویی به دستورات گفتاری به طور مکرر مورد استفاده قرار می گیرد. متداول ترین اشکال NLP که بیشتر ما با آن تعامل داشته ایم، سیستم های جی پی اس صدادار، نرم افزار تبدیل گفتار به متن، دستیارهای دیجیتال، ربات های گفت وگوی خدمات مشتری و نرم افزار تشخیص صدا می باشند.

یادگیری عمیق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

دنیای مدرن سرشار از داده ها است که با کمک یادگیری عمیق برای ماشین و کامپیوتر قابل فهم می شوند. Deep Learning یک تکنیک یادگیری ماشینی است که با تقلید از شیوه تفکر انسان، سعی دارد تصمیم گیری توسط کامپیوترها را خودکار کند. توسط این تکنیک عملکرد بسیاری از برنامه ها مثل تشخیص تصویر، گفتار و غیره بهبود یافته می باشد. به عنوان مثال، وسایل نقلیه خودران مثل خودروهای تسلا توسط یادگیری عمیق، به تمایز بین سیگنال توقف یا سیگنال سبز و تصمیم گیری برای رانندگی یا عدم رانندگی می پردازند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی چه انواعی دارد؟

انواع AI با توجه به میزان تقلید و تکرار توانایی های انسان دسته بندی می‎ شود. امروزه هوش مصنوعی هایی که به توانایی ها و ذهن انسان بسیار نزدیک می باشند به عنوان نوع تکامل یافته تر شناخته می شوند. بر اساس این معیار، یک نوع متداول آن دسته ای است که شباهت بسیاری به ذهن انسان دارد و شامل قدرت فکر کردن و حتی احساسات می شود. با توجه به این موضوع، چهار نوع متداول AI عبارت هستند از: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

حافظه محدود

درواقع این سیستم ها از داده های قبلی برای تشخیص اطلاعات جدید استفاده می کنند و نسبت به هوش مصنوعی واکنشی بسیار پرکاربردتر می باشند. تقریبا تمام AIهای امروزی، از چت بات ها و دستیاران مجازی گرفته تا وسایل نقلیه خودران، همگی از هوش مصنوعی با حافظه محدود استفاده می کنند.

حافظه محدود ماشین هایی می باشند که علاوه بر داشتن قابلیت های ماشین های واکنشی، توانایی یادگیری از داده های قبلی و تصمیم گیری هوشمندانه تر را دارند. تقریبا تمام برنامه های کاربردی که امروزه می شناسیم در این دسته قرار می گیرند. تمام سیستم های AI حاضر با حجم زیادی از داده ها آموزش می بینند و این اطلاعات را در حافظه خود ذخیره می کنند تا تبدیل به یک مدل مرجع برای حل مشکلات آینده شوند.

ماشین های واکنشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

ماشین های واکنشی از توانایی ذهن انسان برای پاسخگویی به انواع مختلف ورودی ها تقلید می کنند. این نوع قدیمی ترین شکل سیستم های هوش مصنوعی است که توانایی بسیار محدودی دارد. این ماشین ها عملکرد مبتنی بر حافظه ندارند؛ به این معنا که نمی توانند از تجربیات به دست آمده قبلی برای انجام اقدامات فعلی خود کمک بگیرند.

این AIها فقط می توانند برای پاسخ دهی خودکار به مجموعه یا ترکیبی از ورودی های محدود استفاده شوند. یعنی مدل های واکنشی توانایی یادگیری ندارند و نمی توان از آن ها برای بهبود عملکرد در دستورات مشابه استفاده کرد. یک نمونه محبوب از هوش مصنوعی واکنشی Deep Blue IBM است؛ ماشینی که در سال 1997 استاد بزرگ شطرنج، «گری کاسپاروف» را شکست داد.

خودآگاه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

این هوش مصنوعی چنان به مغز انسان شبیه است که خودآگاهی او را تقلید می کند. ساخت این نوع ده ها سال به طول می انجامد و هدف نهایی تمام تحقیقات هوش مصنوعی بوده و خواهد بود. این سطح در حال حاضر مرحله نهایی توسعه AI است که در حال حاضر فقط به صورت نظری وجود دارد.

این مدل نه تنها قادر به درک و برانگیختن احساسات در افرادی است که با آن ها تعامل دارد، بلکه دارای حالات، نیازها، باورها و تمایلات خود می باشد. اگرچه هوش مصنوعی خودآگاه قادر است پیشرفت ما را به عنوان یک تمدن افزایش دهد، اما قادر است منجر به فاجعه شود؛ چون این مدل به طور مستقیم و غیر مستقیم پایانی برای بشریت است؛ چرا که چنین موجودی به راحتی قادر است بر عقل هر انسانی غلبه و طرح های پیچیده ای را طراحی کند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تئوری ذهن

AI تئوری ذهن با تشخیص نیازها، احساسات و باورها، فرآیندهای فکری موجوداتی را که با آن ها در تعامل است درک می کند. هوش مصنوعی تئوری ذهن، سطح پیشرفته تری نسبت به حافظه محدود است که محققان در حال حاضر مشغول کار روی آن می باشند.

دستیابی به این سطح از درک نیازمند توسعه در سایر شاخه های هوش مصنوعی خواهد بود. این موضوع به این علت است که برای درک واقعی نیازهای انسان، ماشین های هوش مصنوعی باید انسان ها را به عنوان افرادی بشناسند که ذهن شان قادر است توسط عوامل متعددی شکل بگیرد. پس این AI ابتدا باید به درک درستی از انسان برسد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین چیست؟

Machine Learning یا یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که به طور خودکار ماشین یا سیستم را قادر می سازد تا از تجربه خود یاد بگیرد و پیشرفت کند. این مدل به جای مجموعه ای از کدهای از پیش نوشته شده، از الگوریتم هایی برای تجزیه وتحلیل حجم زیادی از داده ها استفاده کرده و بر اساس یادگیری از اطلاعات ورودی تلاش می کند تصمیم های آگاهانه بگیرد.

الگوریتم های یادگیری ماشینی به خاطر قرارگیری در معرض داده های زیاد، در طول زمان به یادگیری می پردازند و به این واسطه عملکرد بهتری پیدا می کنند. توسط Machine Learning کامپیوترها قادر به انجام وظایف پیچیده مانند مرتب سازی تصاویر، پیش بینی فروش یا تجزیه وتحلیل داده های زیاد می باشند.

بعضی از روش های متداولی که در آن ها از یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می گیرد عبارت هستند از: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

• عیب یابی یک مشکل توسط چت بات ها
• محتوای پیشنهادی در یک پلتفرم پخش آنلاین ویدیو مثل یوتیوب
• استفاده از دستیاران مجازی به منظور برنامه ریزی جلسات در تقویم، پخش آهنگ یا تماس با یک شخص

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

انواع یادگیری ماشین

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین : انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین شامل انواع مختلفی از جمله Supervised، Unsupervised و Reinforcement Learning می شود که در ادامه به توضیح هر یک خواهیم پرداخت.

یادگیری ماشین با نظارت

این نوع از یادگیری ماشین از متداول ترین مدل های Machine Learning است که به کمک انسان نیاز دارد. نوع نظارت شده بدین شکل است که به الگوریتم مجموعه ای از داده های برچسب دار داده می شود؛ به این معنی که داده ها قبلا در دسته بندی های مشخصی طبقه بندی شده اند. بعد الگوریتم یاد می گیرد که با یافتن الگوها در داده ها، پیش بینی های دقیقی درباره داده های جدید انجام دهد.

یادگیری تقویتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری تقویتی نزدیک ترین نوع به نحوه یادگیری انسان می باشد. Reinforcement Learning از تعامل با محیط برای آموختن یک رفتار یا قانون استفاده می کند. هدف این الگوریتم به حداکثر رساندن اقدامات صحیح می باشد. یادگیری تقویتی از پیامدهای اعمال خود درس می گیرد و بر اساس عملکردش بازخورد مثبت یا منفی دریافت می کند. در این مدل هیچ داده برچسب گذاری شده وجود ندارد و ماشین با تکیه بر اعمال خود همه چیز را یاد می گیرد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت با داده های بدون برچسب و یا داده هایی که برچسب کافی ندارند سروکار دارد، جایی که الگوریتم سعی می کند روابط بین داده ها را بدون هیچ الگوی از پیش تعریف شده پیدا کند. هدف این نوع یادگیری، کشف ساختارهای پنهان یا دسته بندی موارد بر اساس شباهت ها، الگوها و تفاوت ها می باشد. این نوع یادگیری زمانی که نیاز به شناسایی الگوها و استفاده از داده ها برای تصمیم گیری دارید بسیار مفید می باشد. این مدل به طور گسترده برای پیش بینی اموری مانند روندهای مالی و تحلیل قیمت مسکن مورد استفاده قرار می گیرد.

ویژگی های یادگیری ماشین

نیاز به یادگیری ماشینی روزبه روز در حال افزایش می باشد. Machine Learning قادر به انجام وظایفی است که برای انسان ها بسیار پیچیده می باشند. ما به عنوان یک انسان محدودیت هایی داریم که از جمله مهم ترین آن می توان به عدم امکان پردازش حجم زیادی از داده ها اشاره کرد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

پس برای انجام این کار، به بعضی از سیستم های کامپیوتری نیاز داریم تا کارها را برای ما آسان کند. با کمک یادگیری ماشینی، می توانیم در زمان و هزینه صرفه جویی کنیم و امور تکراری را به دست این ابزارها بسپاریم. در ادامه به چهار ویژگی برجسته Machine Learning اشاره خواهیم کرد.

پیش بینی

داده ها توسط الگوریتم های یادگیری ماشین پردازش شده و برای ایجاد مدل هایی جهت پیش بینی رویدادهای آینده به کار می روند. این مدل ها را می توان برای پیش بینی رویدادهای آینده استفاده کرد؛ از جمله تعیین ریسک دریافت وام یا احتمال خرید یک فرد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

اتوماسیون

الگوریتم های یادگیری ماشینی فرآیند یافتن الگوها در داده ها را به صورت خودکار انجام می دهند و به مشارکت انسان تقریبا بی نیاز می باشند. در نتیجه تجزیه وتحلیل اطلاعات دقیق تر و موثرتر انجام می شود.

مقیاس پذیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تکنیک های یادگیری ماشینی برای پردازش داده های کلان مناسب می باشند؛ چون برای مدیریت حجم عظیمی از اطلاعات ساخته شده اند. در نتیجه، کسب وکارها می توانند بهترین تصمیمات را بر اساس خروجی های به دست آمده بگیرند.

سازگاری

دسترسی به داده های جدید امکان آموختن و تطبیق مداوم را برای الگوریتم های یادگیری ماشین آسان کرده اند. در نتیجه این ماشین ها می توانند عملکرد خود را در طول زمان بهتر کنند و با دریافت داده های بیشتر، دقیق تر و کارآمدتر شوند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه به هم مرتبط می باشند؟

یک کامپیوتر “هوشمند” از هوش مصنوعی برای فکر کردن مثل یک انسان و انجام وظایف به تنهایی استفاده می کند. یادگیری ماشینی نحوه توسعه هوش یک سیستم کامپیوتری می باشد.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

درحالی که ماشین لرنینگ زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است، تفاوت های اساسی میان این دو حوزه وجود دارد. در این بخش قصد داریم به تفاوت یادگیری ماشین با هوش مصنوعی از جنبه های مختلف نگاهی بیندازیم:

مداخله انسانی

در یادگیری ماشین الگوریتم ها روی مجموعه داده های بزرگ آموزش داده می شوند تا بدون برنامه نویسی صریح، پیش بینی کنند یا اقداماتی انجام دهند. سیستم های یادگیری ماشین به طور مستقل از داده ها یاد می گیرند؛ درمقابل، هوش مصنوعی قادر است سیستم های مبتنی بر قوانین، دانش تخصصی و الگوریتم های طراحی شده ازسوی انسان را شامل باشد که ماشین ها را قادر می کند تا هوش انسانی را تقلید کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

دامنه

هوش مصنوعی طیف وسیع تری را دربرمی گیرد و هر سیستم یا فناوری را شامل است که هوشی شبیه انسان را نشان می دهد؛ همینطور ماشین لرنینگ به طور خاص روی الگوریتم هایی تمرکز می کند که سیستم ها را قادر می کند از داده ها یاد بگیرند و عملکردشان را در طول زمان بهبود بخشند.

تمرکز کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ اغلب برای کارهای خاصی مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی یا سیستم های توصیه اعمال می شود. هدف هوش مصنوعی ساختن سیستم های هوشمندی است که می توانند طیف وسیعی از وظیفه های پیچیده ازجمله استدلال، حل مسئله و تصمیم گیری را انجام دهند.

سازگاری

الگوریتم های یادگیری ماشین توانایی یادگیری از داده های جدید و تطبیق مدل های خود را براساس آن دارند. آن ها می توانند به طور مداوم عملکرد خود را ازطریق تکرار و بازخورد بهبود بخشند. سیستم های هوش مصنوعی ممکن است این سازگاری را داشته باشند یا نداشته باشند؛ چون می توانند با قوانین ثابت یا دانش تخصصی طراحی شوند.

مزایا و معایب یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین موارد استفاده زیادی را شامل می شود که از آن جمله می توان پیش بینی رفتار مشتری تا تشکیل سیستم عامل برای خودروهای خودران را نام برد. ماشین لرنینگ قادر است به شرکت ها کمک کند تا مشتریان خود را به طور عمیق تری درک کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

در واقع، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با جمع آوری داده های مشتریان و برقراری ارتباط میان این داده ها و رفتارهای کاربران در طول زمان، الگوهای مربوطه و ارتباطات شان را بیاموزند و در نتیجه به کارکنان کسب وکار کمک کنند تا ابتکارات خود برای توسعه محصول و بازاریابی را با تقاضای مشتریان مطابقت دهند.

بعضی از شرکت ها از الگوریتم های آن به عنوان هسته اصلی مدل های تجاری خود استفاده می کنند. مثلا، اوبر از الگوریتم هایی برای تطبیق رانندگان با مشتریان استفاده می کند. گوگل هم از آن ها برای نمایش تبلیغات در جستجوهای کاربران كمك می گیرد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

با وود این، یادگیری ماشین معایبی هم به همراه دارد. اول از همه، استفاده از آن ممکن است هزینه بر باشد. پروژه های یادگیری ماشین معمولا توسط دانشمندان داده هدایت می شوند که آن ها هم حقوق بالایی دارند. این پروژه ها همینطور به زیرساخت های نرم افزاری نیاز دارند که این زیرساخت ها هم می توانند گران تمام شوند. همینطور مشکل دیگری تحت عنوان جهت گیری متعصبانه هم دارد.

به عبارت دیگر، بعضی الگوریتم ها ممکن است روی مجموعه داده هایی آموزش داده شوند که گروه های خاصی را حذف می کنند یا در مورد آن ها نتایج غلطی ارائه می دهند. این الگوریتم ها می توانند به ارائه مدل های نادرستی از داده ها منجر شوند که این مدل ها در بهترین حالت شکست می خورند و در بدترین حالت هم به مدل های تبعیض آمیز مبدل می شوند.

در نتیجه، زمانی که شرکتی فرایندهای اصلی کسب وکار خود را بر اساس چنین مدل های تبعیض آمیزی تنظیم می کند، نتیجه به دست آمده قادر است غیرقانونی بوده یا به محبوبیت کسب وکار آسیب برساند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

ماشین به چه روش هایی یاد می گیرد؟

یکی از نقاط قوت یادگیری ماشین این است که انواع مختلفی از الگوریتم های یادگیری داریم که می توان از آن ها استفاده کرد از جمله الگوریتم های بانظارت، بدون نظارت، و تقویتی.

یادگیری بانظارت. این نوع الگوریتم ها یک مجموعه داده برچسب دار را می گیرند، ویژگی های مهمی که هر برچسب با آن ها تعریف می شود را به دست می آورند، و یاد می گیرند که آن ویژگی ها را در داده های جدید بیابند. پس مثلا، شما می توانید تعداد زیادی تصویر با برچسب گربه به الگوریتم بدهید. الگوریتم یاد می گیرد که چطور گربه ها را تشخیص دهد، و اگر یک تصویر دیگر که کاملا متفاوت باشد به الگوریتم بدهید، گربه را در آن شناسایی می کند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری بدون نظارت. این نوع الگوریتم ها هیچ نیازی به برچسب های ازپیش تعیین شده ندارند. آن ها داده های بدون برچسب را می گیرند، شباهت ها و ناهنجاری ها را تشخیص می دهند، و داده ها را در گروه های مختلف قرار می دهند. پس، مثلا به یک الگوریتم، تعداد زیادی از تصاویر گربه و سگ را بدون برچسب نشان می دهید، و الگوریتم در هر گروه، تصاویر با ویژگی های مشابه را قرار می دهد، بدون آن که از پیش بداند که در تصاویر سگ وجود داشته یا گربه.

یادگیری تقویتی. این الگوریتم با آزمون و خطا کار می کند، و با حلقه «پاداش» و «جریمه» به پیش می رود. داده ها به الگوریتم داده می شود و الگوریتم محیط را مثل یک بازی می بیند. هر بار که الگوریتم یک کار در این محیط انجام می دهد، به آن گفته می شود که بازی را برده یا باخته می باشد. به این ترتیب، الگوریتم تصویری از حرکات منجر به موفقیت و حرکات منجر به شکست را می سازد. AlphaGo و AlphaZero از شرکت دیپ مایند نمونه های خوبی از یادگیری تقویتی می باشند.

یک مزیت مهمی که یادگیری ماشین نسبت به سایر تکنیک ها دارد، این است که داده های «کثیف» را هم مدیریت می کند. داده های کثیف یعنی داده هایی که در آن ها رکوردهای تکراری وجود دارد، بعضی فیلدها به درستی خوانده نشده اند، یا اطلاعات ناکامل، ناصحیح، یا قدیمی می باشند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

این داده ها مشکلات زیادی برای شرکت ها به وجود می آورند: اکثر مدیران به خوبی می دانند که کار با داده های کثیف قادر است ضربه مهمی به شرکتشان بزند. انعطاف پذیری یادگیری ماشین – این که قادر است به مرور زمان آموزش ببیند و بهتر شود – به این معنا است که داده های کثیف را قادر است با دقت بسیار بیشتری پردازش کند.

تشخیص حیوان از شیرینی چقدر سخت است؟ گاهی، بسیار سخت تر از چیزی که فکر می کنید. یکی از محبوب ترین مسائل در اینترنت، درباره شباهت های بین بعضی حیوانات و غذاها می باشد. مثلا بعضی سگ ها شبیه شیرینی می باشند، و در تصاویرشان، در نگاه اول نمی توان تشخیص داد که کدام، کدام می باشد. اما برای هوش مصنوعی این طور نیست. اگر این تصاویر را به یک برنامه تشخیص تصویر بدهید، درمی یابید که این کار را با دقت بالایی برای شما انجام می دهد.

تشخیص چهره

شبکه های عصبی یادگیری عمیق، از لایه های خاصی استفاده می کنند تا شکل های پیچیده ای مثل چهره ها را بشناسند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مغز مصنوعی

پشت بسیاری از پیشرفت های خارق العاده سال های اخیر، یک نوع بسیار پیشرفته و ظریف از سیستم های رایانشی قرار دارد؛ سیستمی که از عملکرد خود مغز الهام گرفته شده می باشد. این سیستم ها شبکه های عصبی نام دارند و بسیاری از کارهای جدید هوش مصنوعی مبتنی بر آن می باشند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یک شبکه عصبی از تعدادی از «گره های» متصل به هم ساخته شده که رفتار شبکه نورون ها در یک مغز واقعی را شبیه سازی می کنند. هر گره یک ورودی می گیرد، وضعیت درونی خود را تغییر می دهد، و یک خروجی تحویل می دهد. خروجی آن تبدیل به ورودی گره های بعدی می شود و کار به همین شکل ادامه می یابد. این تنظیمات پیچیده باعث می شود یک نوع بسیار قدرتمند از محاسبات به نام یادگیری عمیق شکل بگیرد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

در یادگیری عمیق، از چندین لایه فیلتر مورد استفاده قرار می گیرد تا سیستم بتواند ویژگی های مهم داده ها را پیدا کند. مثلا، در تشخیص تصویر و تشخیص صدا، از یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می گیرد. با یک شبکه عصبی، خروجی هر فیلتر ورودی بعدی می شود و هر فیلتر سطح انتزاع متفاوتی دارد. به این ترتیب، سیستم های یادگیری عمیق می توانند داده های بسیار بزرگ تری نسبت به روش های دیگر را پردازش کنند.

نحوه انتخاب مدل یادگیری ماشینی مناسب چیست؟

فرایند انتخاب مدل یادگیری ماشین مناسب برای حل یک مشکل، اگر به صورت استراتژیک انجام نشود، قادر است زمان بر باشد. در ادامه، مراحلی استراتژیک برای دستیابی به مدل مناسب ارائه شده می باشد.

• گام اول: داده های بالقوه ورودی که باید برای راه حل مسئله مربوطه در نظر گرفته شوند، در ابتدا بررسی می شوند. این مرحله به کمک دانشمندان داده و کارشناسانی نیاز دارد که درک عمیقی از مسئله مذکور دارند؛ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• گام دوم: داده ها در این مرحله جمع آوری می شوند، آن ها به فرمت مشخصی تبدیل شده و در صورت لزوم برچسب گذاری می شوند. هدایت این مرحله معمولا برعهده دانشمندان داده و با کمک افرادی است که دیتاها را آماده کرده اند؛
• گام سوم: الگوریتم یا الگوریتم های مورد استفاده انتخاب، و هر الگوریتم آزمایش می شود تا کارکرد آن ها روی داده های مورد نظر ارزیابی شود. دانشمندان داده معمولا افرادی می باشند که این مرحله را انجام می دهند؛

گام چهارم: خروجی ها به طور دقیق بررسی می شوند و این مرحله تا زمانی ادامه می یابد که خروجی الگوریتم به سطح قابل قبولی از دقت برسد. این مرحله معمولا توسط دانشمندان داده به همراه ارائه بازخورد از جانب کارشناسانی انجام می شود که درک عمیقی از مسئله مذکور دارند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

درک یادگیری ماشینی توسط انسان چه اهمیتی دارد؟

بیان نحوه کار یک مدل خاص یادگیری ماشین زمانی که مدل مذکور پیچیده است، قادر است چالش برانگیز باشد. دانشمندان داده در بعضی از صنایع عمودی که بازار هدف یا مشتریان هدف مشخصی دارند، به طور معمول از مدل های ساده ای استفاده می کنند.

چون برای این کسب وکارها مهم است که نحوه اتخاذ هر تصمیم را به مخاطب غیرمتخصص خود توضیح دهند. این امر به ویژه در صنایعی که هزینه های اداری سنگینی برای حفظ انطباق با مقررات می پردازند، مثل بانکداری و بیمه دیده می شود. مدل های ماشین لرنینگ پیچیده می توانند پیش بینی های دقیق تری ارائه کنند. اما توضیح نحوه تولید خروجی در این الگوریتم ها به یک فرد غیرمتخصص احتمالا دشوار خواهد بود.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

آینده یادگیری ماشین چگونه است؟

الگوریتم های یادگیری ماشین چندین دهه است که روی کار آمده اند. اما با توجه به رشد هوش مصنوعی به محبوبیت جدیدی دست یافته اند. به طور خاص، مدل های یادگیری ژرف، پیشرفته ترین مدل های کاربردی هوش مصنوعی امروزی را تقویت می کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

پلتفرم های یادگیری ماشین از جمله رقابتی ترین حوزه های فناوری سازمانی می باشند که اکثر سرمایه گذاران بزرگ این حوزه مثل آمازون، گوگل، مایکروسافت، آی بی ام و سایر کسب وکارها بر این اساس کار می کنند. این شرکت ها در زمینه ثبت نام مشتریان با یکدیگر رقابت می کنند تا از خدمات مربوط به پلتفرم های خود که طیف وسیعی از فعالیت های یادگیری ماشین کمک بگیرند.

چیزهایی مثل جمع آوری داده ها، آماده سازی داده ها، طبقه بندی داده ها، ساخت مدل، آموزش و استقرار برنامه . با افزایش اهمیت یادگیری ماشین در انجام عملیات کسب وکارها و کاربردی تر شدن هوش مصنوعی در تنظیمات سازمانی، رقابت پلتفرم های یادگیری ماشین شدت خواهد یافت. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تحقیقات اخیر در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به طور فزاینده ای بر توسعه کاربردهای عمومی تر متمرکز شده اند. مدل های هوش مصنوعی امروزی به آموزش گسترده نیاز دارند تا الگوریتمی تولید کنند که به خوبی برای انجام یک کار بهینه شده باشد. اما بعضی از محققان در حال بررسی راه هایی برای انعطاف پذیرتر کردن مدل ها، و به دنبال تکنیک هایی می باشند که به دستگاه اجازه می دهد تا بتواند آموخته های خود را از نحوه انجام یک کار روی کارهای مختلف آینده هم اعمال کند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

کاربردهای یادگیری ماشین

شاید بعضی فکر کنند که یادگیری ماشینی هنوز در زندگی انسان ها وارد نشده و باید سال ها بگذرد تا ما شاهد حضور این فناوری در کنار خود باشیم ولی این تفکر درست نیست. همین الان هم تکنیک های یادگیری ماشینی کمابیش در کنار ما و بخشی از زندگی روزمره ما می باشند.

در واقع هر زمان که شما در اینترنت به جستجو می پردازید، از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می کنید: گوگل از یادگیری ماشینی برای ارائه نتایج بهتر و عرضه پیشنهادها بهره می برد. یادگیری ماشینی در بهبود کارامدی دقت و تشخیص ضد ویروس ها و به دنبال آن، شناسایی دقیق تر جاسوس افزارها، بدافزارها و برنامه های تبلیغاتی کاربرد دارد. از یادگیری ماشینی در اتومبیل های خودران هم بسیار زیاد مورد استفاده قرار می گیرد.

واقعیت آن است که امروزه رایانه ها به لطف یادگیری ماشینی می توانند کارهای زیادی انجام دهند، از قبیل پیش بینی شرایط جوی و وضعیت بازار سهام، تشخیص عادات خرید کاربران، کنترل ربات های یک کارخانه و … هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

سرویس‎ های سلامتی و بهداشتی

الگوریتم های مبتنی بر یادگیری ماشینی می توانند اطلاعات بسیار زیادی را در زمانی کوتاه پردازش کنند، و به همین علت کمک کار بسیار خوبی برای پزشکان می باشند چرا که در مقایسه با انسان قادرند الگوهای بسیاری را در انبوه داده ها استخراج کنند. حال آن که انجام چنین کاری توسط عامل انسانی، اولاً بسیار وقت گیر است و ثانیاً احتمال بروز اشتباه در آن فراوان می باشد.

بازاریابی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هر چه که اطلاعات شما از کاربران تان بیشتر باشد، بهتر می توانید به آن ها سرویس بدهید یا محصول بفروشید. یادگیری ماشینی در این زمینه حرفه ای عمل می کند.

پیش بینی الگوهای ترافیک در تقاطع های شلوغ

یک برنامه رایانه ای قادر است نوعی الگوریتم یادگیری ماشینی تولید کند که از داده های مختلف درباره الگوریتم های پیشین ترافیک پر شده می باشد. بعد با توجه به چیزهایی که از داده های قبلی یاد گرفته، پیش بینی های بهتری درباره الگوهای آینده ترافیک انجام دهد.

خودروهای هوشمند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

چندی پیش آی بی ام یک نظرسنجی انجام داد و طی آن مشخص شد که بیش از 74 درصد متخصصان در حوزه خودرو معتقدند سال 2025 زمان عرضه تجاری و انبوه خودروهای هوشمند است و ما در آن زمان، این خودروها را در جاده ها و خیابان ها مشاهده خواهیم کرد. یک خودروی هوشمند با استفاده از یادگیری ماشینی قادر است عادات و ترجیحات کاربر را بشناسد و تنظیمات خودرو را بر همان اساس تغییر دهد و یا در صورت بروز مشکلی، خود آن را حل کند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آن آکادمی 24

آیا به دنبال یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستید؟ آیا میخواهید برای آینده خود یک مهارت بی نظیر را درک کنید؟ آن آکادمی 24 بهترین مکان برای شروع سفر شما به دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

در آن آکادمی 24، ما بهترین متخصصان صنعت را داریم که به شما مهارت های لازم برای توسعه و پیاده سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را آموزش می دهند. با استفاده از دوره های ما، شما قادر خواهید بود تا الگوریتم های پیچیده را درک کنید، مدل های پیش بینی را ایجاد کنید و تصمیمات هوشمندانه ای را بر اساس داده ها بگیرید.

زمانی که در آن آکادمی 24 ثبت نام می کنید، شما به یک جامعه از هم تفکران علاقه مند به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین متصل می شوید. این فرصت برای برقراری ارتباط با همکاران شبیه فکر و یادگیری از تجربیات آنها را فراهم می کند.

دوره های ما در آن آکادمی 24 حتی برای کسانی که تازه وارد این حوزه هستند، قابل فهم هستند. ما از یک رویکرد عملی به یادگیری استفاده می کنیم که به شما کمک می کند مفاهیم را به سرعت درک کنید و آنها را در کارهای عملی خود به کار ببرید.

همچنین، آن آکادمی 24 به شما امکان می دهد تا با استفاده از پروژه های عملی واقعی، مهارت های خود را در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تقویت کنید. شما می توانید با استفاده از داده های واقعی و مسائل واقعی، تجربه عملی خود را ارتقا دهید و آمادگی خود را برای اعمال عملیات هوشمند در صنعت بهبود دهید. همین حالا به آن آکادمی 24 بپیوندید و دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به عنوان یک متخصص درک کنید. ثبت نام کنید و از این فرصت برای شروع یک مهارت جدید و پربار بهره ببرید.