همه چیز درباره فناوری یادگیری ماشین به زبان ساده

27 می 2022

25 خواندن این مطلب 4 دقیقه زمان میبرد

اگرچه یادگیری ماشین (Machine Learning) دهه‌ها است که وجود داشته است، اما کاربرد‌های عملی آن اکنون مورد توجه قرار گرفته است، زیرا مزیت‌های زیادی دارد که یکی از آن ها، این است که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند.

داده‌های موجود از منابعی مانند شبکه‌های اجتماعی، گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) به سرعت در حال رشد است. اکنون تخمین زده می‌شود که هر روز ۲.۵ کوئینتیلیون بایت داده تولید می‌شود. این سیل اطلاعات، یادگیری ماشین را بیش از هر زمان دیگری، در دسترس قرار داده است.

با این حال، برای استفاده از پتانسیل کامل یادگیری ماشین، مهم است که بدانید این فناوری چیست، چگونه کار می‌کند، چرا مهم است و موارد استفاده آن برای کسب و کار چیست.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، یاد بگیرند و پیشرفت کنند. این فناوری شامل الگوریتم‌هایی است که به جای پیروی از دستورالعمل‌های برنامه‌های ایستا، برای وظایف و نتایج خاص، تصمیمات و پیش بینی‌های پویا را بر اساس داده‌ها می‌گیرد.

این برنامه‌ها با استفاده از حجم زیادی از داده‌ها آموزش داده می‌شوند. هنگامی که این برنامه‌ها به طور کامل آموزش دیدند، از آموخته‌های خود برای پیش بینی یا طبقه بندی دقیق در موقعیت‌ها و وظایف جدید استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند؟

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ چندین کار را با هر داده‌ای انجام می‌دهند، از جمله تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی و تجسم روند‌های گذشته برای تعیین اینکه چه الگو‌هایی ممکن است در آینده ظاهر شوند. آن‌ها همچنین می‌توانند بر اساس داده‌های قبلی احتمالات را پیش بینی کنند. با این حال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تا زمانی که نتایج ثابتی برای موارد استفاده مختلف ایجاد کنند، نیاز به آزمایش و اصلاح دارند.

یادگیری ماشین می‌تواند از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و بینش رفتار مشتری، برای کسب و کار‌ها “ارزش” ارائه کند. همچنین این فناوری می‌تواند به خودکارسازی کار‌های خسته کننده مانند تشخیص تصویر یا حتی ارائه پشتیبانی مهم برای فرآیند‌های تصمیم گیری، کمک کند.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

یادگیری ماشین به بخشی جدایی ناپذیر از نحوه اداره و تصمیم گیری کسب و کار‌ها تبدیل شده است. با ظهور فناوری‌های جدید داده‌محور، مدل‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای عملکرد‌های مختلف کسب‌وکار حیاتی، مانند کشف تقلب، شخصی‌سازی محتوا و تجربه، رتبه‌بندی جستجو و … به کار گرفت.

یادگیری ماشین مهم است، زیرا راهی برای خودکارسازی تصمیم گیری و اقدام به شرکت‌ها می‌دهد. این به کسب‌وکار‌ها اجازه می‌دهد تا زمان پاسخگویی را بهبود بخشند، تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌تری برای مشتریان ایجاد کنند و تصمیم‌های استراتژیک‌تری برای کسب‌وکار بگیرند.

انواع مدل های یادگیری ماشین

انواع مختلفی از مدل‌های یادگیری ماشین وجود دارد. آن‌ها شامل یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی هستند.

یادگیری تحت نظارت

در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌ها یا ویژگی‌های برچسب دار آموزش داده می‌شوند. یادگیری نظارت شده با ساختن یک مدل، که به عنوان طبقه بندی کننده نیز شناخته می‌شود، از داده‌های آموزشی برچسب گذاری شده انجام می‌شود.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت یک حوزه مهم یادگیری ماشینی است که برای یادگیری بدون نظارت از داده‌ها، طراحی شده است. برخلاف یادگیری ماشینی تحت نظارت، شما برچسب‌ها را تعریف نمی‌کنید. این بدان معنا است که نیازی به حاشیه نویسی انسانی یا داده‌های ساختاری نیست.

یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارت شده یک مدل یادگیری ماشین است که از داده‌های بدون برچسب برای آموزش استفاده می‌کند. این مدل بخشی از یادگیری نظارت شده است که شامل وظایف طبقه بندی و رگرسیون است، اما برخلاف یادگیری نظارت شده، همه داده‌های ورودی برچسب گذاری نمی‌شوند.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی حوزه‌ای از یادگیری ماشینی است که بر پاداش دادن به اقدامات مناسب و تنبیه اقدامات نامناسب تمرکز دارد.

موارد استفاده از یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی را می‌توان در صنایع مختلف از جمله مالی، بیمه، مراقبت‌های بهداشتی، آموزش و سایر صنایع، مورد استفاده قرار داد. از یادگیری ماشین در اتومبیل‌های خودران، تشخیص تقلب، هوش مصنوعی بازی‌های ویدیویی و موارد دیگر استفاده می‌شود.

این فناوری به ویژه برای مشاغلی مفید است که به شدت به تجزیه و تحلیل داده‌ها متکی هستند یا از مقادیر زیادی داده برای تصمیم گیری استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا تعیین کنند کدام پست‌ها برای کاربران مرتبط‌تر هستند و کدام تبلیغات به احتمال زیاد منجر به فروش می‌شوند.

یادگیری ماشینی همچنین در توالی یابی DNA، تشخیص تصویر و تشخیص در مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود. امور مالی حوزه دیگری است که یادگیری ماشین در آن بسیار موفق بوده است.

مزایای تجاری یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا کار‌های زمان‌بر را خودکار کنند تا انسان‌ها بتوانند روی آنچه واقعاً مهم است تمرکز کنند. با ارائه لایه‌ای اضافی از بینش نسبت به عملیات تجاری و مشتریان خود، این فناوری به شرکت‌ها مزیت رقابتی می‌دهد.

همچنین از طریق هشدار‌های بی‌درنگ که بر اساس نتایج پیش‌بینی‌شده ایجاد می‌شوند، یادگیری ماشین امنیت بهتری را فراهم می‌کند. این مزایا به شرکت‌ها اجازه می‌دهد در زمان و هزینه صرفه جویی کنند و در عین حال بهره وری و کارایی را افزایش دهند.یادگیری ماشینی فقط در مورد هوش مصنوعی نیست، بلکه در مورد استفاده از فناوری برای بهبود هر جنبه از یک تجارت است.

به طور خاص، یادگیری ماشینی شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا بینش‌های معناداری را از کلان داده‌ها (بدون پردازش یا تجزیه و تحلیل دستی) دریافت کنند. این بدان معنا است که کسب‌وکار‌ها می‌توانند از یادگیری ماشینی برای ساده‌سازی فرآیند‌های موجود، افزایش سود، کاهش هزینه‌ها و ارائه ارزش بیشتر برای مشتریان خود استفاده کنند.

بیشتر بخوانید