همه چیز درباره یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

در این مطلب به یادگیری ماشین در هوش مصنوعی می پردازیم، در علم یادگیری ماشین (Machine Learning)، به موضوع طراحی ماشین هایی پرداخته می شود كه با کمک مثال های داده شده به آن ها و تجربیات خودشان، بیاموزند. در واقع، در این علم تلاش می شود تا با بهره گیری از الگوریتم ها، يک ماشین به شکلی طراحی شود كه بدون آنکه صراحتا برنامه ریزی و تک تک اقدامات به آن دیکته شود بتواند بیاموزد و عمل کند.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

همه چیز درباره یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

تام میشل (Tom M. Mitchell) در تعریف یادگیری ماشین می گوید: «(يک برنامه یادگیرنده) برنامه رایانه ای است كه به آن گفته شده تا از تجربه E مطابق با بعضی وظایف T، و كارایی عملکرد P برای وظیفه T كه توسط P سنجیده می شود، یاد بگیرد كه تجربه E را بهبود ببخشد.»

در یادگیری ماشین، به جای برنامه نویسی همه چیز، داده ها به يک الگوریتم عمومی داده می شوند و این الگوریتم است كه براساس داده هایی كه به آن داده شده منطق خود را می سازد. یادگیری ماشین روش هایی گوناگون دارد كه از آن جمله می توان به یادگیری نظارت شده، نظارت نشده و یادگیری تقویتی اشاره کرد. الگوریتم های مورد استفاده در یادگیری ماشین جزو این سه دسته می باشند.

الگوریتم دسته بندی مثالی برای مطلب بیان شده. این الگوریتم می تواند داده ها را در گروه های (دسته های) مختلف قرار دهد. الگوریتم دسته بندی كه برای بازشناسی الفبای دست خط استفاده می شود را می توان برای دسته بندی ایمیل ها به هرزنامه و غیر هرزنامه هم استفاده کرد.

به عنوان مثالی دیگر، می توان بازی دوز (چکرز) را فرض کرد.

• E: تجربه بازی کردن بازی دوز به دفعات زیاد می باشد
• T: وظیفه انجام بازی دوز می باشد
• P: احتمال آنکه برنامه بتواند بازی بعدی را ببرد می باشد

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

نیازهای یادگیری ماشین

هوش مصنوعی یکی از حوزه های پر رونق و پرمخاطرهٔ علوم کامپیوتر است که به تحقیق و توسعهٔ سیستم های کامپیوتری که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند، می پردازد. یادگیری ماشینی یک زیرشاخهٔ مهم از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می دهد تا از داده ها یاد بگیرند و الگوریتم های خود را بر اساس این داده ها بهبود بخشند.

در حوزهٔ یادگیری ماشینی، داده ها نقش مهمی ایفا می کنند. بدون داده های کافی و کیفی، مدل های یادگیری ماشینی نمی توانند به درستی آموزش داده شوند و به خوبی پیش بینی کنند. بنابراین، یکی از نیازهای اصلی یادگیری ماشینی، داده های موثق و قابل اعتماد است.

همچنین، یکی دیگر از نیازهای اساسی یادگیری ماشینی، الگوریتم های مناسب است. الگوریتم های یادگیری ماشینی، وظیفهٔ آموزش مدل ها به منظور پیش بینی داده ها را بر عهده دارند. بنابراین، انتخاب و استفاده از الگوریتم های موثر و کارآمد، امری حیاتی برای موفقیت در یادگیری ماشینی است.

علاوه بر این، یکی از نیازهای مهم یادگیری ماشینی، پیش پردازش داده ها است. قبل از ورود داده ها به مدل های یادگیری ماشینی، نیاز است که داده ها پیش پردازش شوند تا از نویزها و اشکالات موجود در آن ها پاک شوند و به شکلی مناسب برای آموزش مدل ها تبدیل شوند.

در نهایت، یکی از نیازهای اساسی یادگیری ماشینی، ارزیابی و انتخاب مدل هاست. بعد از آموزش مدل ها، نیاز است که عملکرد آن ها ارزیابی شود تا بهترین مدل برای پیش بینی داده ها انتخاب شود.

به طور کلی، برای موفقیت در حوزهٔ یادگیری ماشینی، نیاز است که داده های موثق، الگوریتم های مناسب، پیش پردازش داده ها و ارزیابی مدل ها را در نظر گرفت و به درستی اجرا کرد. این عوامل به طور ترکیبی می توانند به ایجاد مدل های یادگیری ماشینی کارآمد و قابل اعتماد منجر شوند.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

مثال هایی از یادگیری ماشین

مثال های متعددی برای یادگیری ماشین وجود دارند. در اینجا چند مثال از مسائل طبقه بندی زده می شود كه در آن ها هدف دسته بندی اشیا به مجموعه ای مشخص از گروه ها می باشد.

• تشخیص پزشکی: تشخیص اینکه آیا بیمار مبتلا به يک بیماری است یا خیر.
• پیش بینی آب و هوا: پیش بینی اینکه برای مثال فردا باران می بارد یا خیر.
• تشخیص چهره: شناسایی چهره در يک تصویر (یا تشخیص اینکه آیا چهره ای وجود دارد یا خیر).
• فیلتر کردن ایمیل ها: دسته بندی ایمیل ها در دو دسته هرزنامه و غیر هرزنامه.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

انواع یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشین بر سه نوع می باشند:

• یادگیری تقویتی
• یادگیری نظارت شده
• یادگیری نظارت نشده

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی یکی از روش های مهم در حوزه ماشین هوش مصنوعی است که به ماشین ها این امکان را می دهد که از تجربه خود و از طریق تعامل با محیط خود، برای بهبود عملکرد خود یاد بگیرند. در این روش، ماشین یک عامل هوشمند است که تصمیمات خود را بر اساس پاداش و جریمه هایی که از محیط دریافت می کند، اتخاذ می کند.

یادگیری تقویتی بر اساس یک سیستم پاداش و جریمه عمل می کند که به عامل اجازه می دهد تا از تجربیات گذشته خود یاد بگیرد و تصمیمات بهتری بگیرد. عامل در هر مرحله از محیط خود یک وضعیت را مشاهده می کند، عملی را انجام می دهد و سپس پاداشی را دریافت می کند. با تکرار این فرآیند، عامل یاد می گیرد که کدام عمل ها بهترین پاداش را دارند و به چه شکل باید عمل کند تا پاداش بیشتری کسب کند.

یادگیری تقویتی در حوزه های مختلفی مانند بازی های رایانه ای، رباتیک، مدیریت منابع، ترافیک و غیره مورد استفاده قرار می گیرد. این روش امکان بهبود عملکرد ماشین ها و افزایش کارایی آن ها را فراهم می کند و در بسیاری از موارد به جای روش های سنتی یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می گیرد.

در نهایت، یادگیری تقویتی به عامل ها این امکان را می دهد که خودکاراً از تجربیات خود یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند، که این امر می تواند به بهبود کارایی و کاربرد ماشین های هوشمند در مسائل واقعی کمک شایانی نماید.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

یادگیری نظارت شده

اغلب روش های یادگیری ماشین از یادگیری نظارت شده بهره مند می شوند. در یادگیری ماشین نظارت شده، سیستم تلاش می کند تا از نمونه های پیشینی بیاموزد كه در اختیار آن قرار گرفته. به عبارت دیگر، در این نوع یادگیری، سیستم تلاش می کند تا الگوها را بر اساس مثال های داده شده به آن فرا بگیرد.

به بیان ریاضی، وقتی متغیر ورودی (X) و متغیر خروجی (Y) موجودند و می توان بر اساس آن ها از يک الگوریتم برای حصول يک تابع نگاشت ورودی به خروجی استفاده کرد در واقع یادگیری نظارت شده. تابع نگاشت به صورت (Y = f(X نشان داده می شود.

برای باز شدن مساله در ادامه توضیحات بیشتری ارائه می شود. همانطور كه پیش از این بیان شد، در یادگیری ماشین مجموعه داده (هایی) به الگوریتم داده می شود و ماشین منطق خود را بر اساس آن مجموعه داده (ها) شکل می دهد. این مجموعه داده دارای سطرها و ستون هایی می باشد. سطرها (که از آن ها با عنوان رکورد و نمونه داده هم یاد می شود) کننده نمونه داده ها می باشند.

برای مثال اگر مجموعه داده مربوط به بازی های فوتبال (وضعیت جوی) باشد، يک سطر حاوی اطلاعات يک بازی خاص می باشد. ستون ها (که از آن ها با عنوان خصیصه، ویژگی، مشخصه هم یاد می شود) در واقع ویژگی هایی می باشند كه هر نمونه داده را توصیف می کنند.

در مثالی كه پیش تر بیان شد، مواردی مثل وضعیت هوا شامل ابری بودن یا نبودن، آفتابی بودن یا نبودن، وجود یا عدم وجود مه، بارش یا عدم بارش باران و تاریخ بازی از جمله ویژگی هایی می باشند كه وضعیت يک مسابقه فوتبال را توصیف می کنند. حال اگر در این مجموعه داده به عنوان مثال، ستونی وجود داشته باشد كه مشخص کند برای هر نمونه داده در شرایط جوی موجود برای آن نمونه خاص بازی فوتبال انجام شده یا نشده (برچسب ها) اصطلاحا می گوییم مجموعه داده برچسب دار می باشد.

اگر آموزش الگوریتم از چنین مجموعه داده ای استفاده شود و به آن آموخته شود كه بر اساس نمونه داده هایی كه وضعیت آن ها مشخص است (بازی فوتبال انجام شده یا نشده)، درباره نمونه داده هایی كه وضعیت آن ها نامشخص است تصمیم گیری کند، اصطلاحا گفته می شود یادگیری ماشین نظارت شده.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

مسائل یادگیری ماشین نظارت شده قابل تقسیم به دو دسته «دسته بندی» و «رگرسیون» می باشند.

1. دسته بندی: يک مساله، زمانی دسته بندی به شمار می آید كه متغیر خروجی يک دسته یا گروه باشد. برای مثالی از این امر می توان به تعلق يک نمونه به دسته های «سیاه» یا «سفید» و يک ایمیل به دسته های «هرزنامه» یا «غیر هرزنامه» اشاره کرد.
2. رگرسیون: يک مساله زمانی رگرسیون است كه متغیر خروجی يک مقدار حقیقی مثل «قد» باشد. در واقع در دسته بندی با متغیرهای گسسته و در رگرسیون با متغیرهای پیوسته كار می شود.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

یادگیری نظارت نشده

در یادگیری نظارت نشده، الگوریتم باید خود به تنهایی به دنبال ساختارهای جالب موجود در داده ها باشد. به بیان ریاضی، یادگیری نظارت نشده مربوط به زمانی است كه در مجموعه داده فقط متغیرهای ورودی (X) وجود داشته باشند و هیچ متغیر داده خروجی موجود نباشد. به این نوع یادگیری، نظارت نشده گفته می شود چرا كه برخلاف یادگیری نظارت شده، هیچ پاسخ صحیح داده شده ای وجود ندارد و ماشین خود باید به دنبال پاسخ باشد.

به بیان دیگر، وقتی الگوریتم برای كار کردن از مجموعه داده ای بهره گیرد كه فاقد داده های برچسب دار (متغیرهای خروجی) است، از مكاهمم دیگری برای یادگیری و تصمیم گیری استفاده می کند. به چنین نوع یادگیری، نظارت نشده گفته می شود. یادگیری نظارت نشده قابل تقسیم به مسائل خوشه بندی و انجمنی می باشد.

قوانین انجمنی: يک مساله یادگیری زمانی قوانین انجمنی به شمار می آید كه هدف کشف کردن قواعدی باشد كه بخش بزرگی از داده ها را توصیف می کنند. مثلا، «شخصی كه كالای الف را خریداری کند، تمایل به خرید كالای ب هم دارد».

خوشه بندی: يک مساله زمانی خوشه بندی به شمار می آید كه قصد کشف گروه های ذاتی (داده هایی كه ذاتا در يک گروه خاص می گنجند) در داده ها وجود داشته باشد. مثلا، گروه بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آن ها.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

ریاضیات هوشمندی

ریاضیات هوشمندی یک حوزه از ریاضیات و علوم کامپیوتر است که به استفاده از روش های ریاضی و استدلال منطقی برای حل مسائل پیچیده در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل داده و سیستم های هوشمند می پردازد. این حوزه شامل الگوریتم های بهینه سازی، مدل سازی ریاضی، آمار، نظریه اطلاعات و سایر موضوعات مرتبط است و به طور گسترده در بسیاری از زمینه های کاربردی مورد استفاده قرار می گیرد.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

چه سطحی از ریاضیات مورد نیاز است؟

پرسشی كه برای اغلب افراد علاقمند به آموختن علم یادگیری ماشین مطرح است و بارها در مقالات و کنفرانس های گوناگون این حوزه به آن پاسخ داده شده این است كه چه میزان تسلط بر ریاضیات برای درک این علم مورد نیاز به شمار می آید. پاسخ این پرسش چند بُعدی و وابسته به سطح دانش ریاضی هر فرد و میزان علاقمندی آن شخص به یادگیری می باشد.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

چرا نگرانی از ریاضیات؟

دلایل متعددی وجود دارد كه آموختن ریاضیات برای یادگیری ماشین را الزامی می کند. بعضی از این دلایل در ادامه آورده شده اند.

• انتخاب الگوریتم مناسب برای يک مساله خاص، كه شامل در نظر گرفتن صحت، زمان آموزش، پیچیدگی مدل، تعداد پارامترها و تعداد مشخصه ها می باشد.
• استفاده از موازنه واریانس-بایاس برای شناسایی حالاتی كه بیش برازش با کم برازش در آن ها به وقوع پیوسته می باشد.
• انتخاب تنظیمات پارامترها و استراتژی های اعتبارسنجی.
• تخمین دوره تصمیم گیری صحیح و عدم قطعیت.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

کلاس های آنلاین آموزش یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

آیا می خواهید به دنیای پر هیجان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ad در آن سر بزنید؟ آیا می خواهید به توانایی برنامه نویسی و تحلیل داده ها خودتان یک لایه جدید از دانش و توانمندی اضافه کنید؟ دوره های آموزشی آنلاین یادگیری ماشین در هوش مصنوعی اکنون در دسترس هستند. این دوره ها به شما اصول اساسی یادگیری ماشین و الگوریتم های مختلف آن را آموزش می دهند تا بتوانید به راحتی مدل های پیش بینی برای مسائل مختلف ایجاد کنید.

با شرکت در این دوره ها، مهارت های خود را در زمینه هوش مصنوعی تقویت کرده و به یک توسعه دهنده ماشین تبدیل شوید.

آموزش های عملی و واقعی مدرسان متخصص در این حوزه به شما کمک می کنند تا به سرعت مفاهیم پیچیده را فهمیده و به کاربردهای عملی آن ها پرداخته و به جوامع تحقیقاتی مختلف متصل شوید. اگر می خواهید به دنیای پر هیجان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وارد شوید، همین حالا ثبت نام کنید و از فرصت های شغلی و تحصیلی جدیدی که این فناوری هیجان انگیز به شما ارائه می دهد، بهره مند شوید. برای شرکت در دوره های آموزش هوش مصنوعی با ما در تماس باشید.