معرفي روش هاي يادگيري و الگوريتم هاي ماشين لرنينگ
يكي از تفاوت‌هاي اصلي بين انسان و كامپيوتر اين است كه انسان‌ها از تجربيات گذشته ياد مي‌گيرند، يا حداقل سعي مي‌كنند كه ياد بگيرند! اما بايد به رايانه‌ها يا دستگاه‌ها گفته شود كه چه كاري انجام شود و آنها را برنامه ريزي كرد.
رايانه‌ها دستگاه‌هاي منطقي دقيق و داراي عقل سليم هستند. اين بدان معناست كه اگر ما مي‌خواهيم آنها كاري انجام دهند، بايد دستورالعمل‌هاي دقيق و گام به گام را در مورد آنچه بايد انجام دهند و چگونگي انجام ارائه دهيم.
بنابراين ما اسكريپت‌ها و رايانه‌هاي برنامه ريزي شده را براي پيروي از دستورالعمل‌ها مي‌نويسيم. اين جايي است كه ماشين لرنينگ وارد مي‌شود. مفهوم يادگيري ماشين متشكل مي‌شود از ايجاد توانايي يادگيري از دادههاي تجربي قبلي موجود در رايانه‌ها براي استفاده در موقعيت مشابه ولي جديد.
ماشين لرنينگ چيست؟
يادگيري ماشين يا ماشين لرنينگ، كاربردي از هوش مصنوعي (AI) است كه به سيستم‌ها امكان يادگيري و پيشرفت خودكار از تجربه را بدون برنامه ريزي صريح فراهم مي‌كند. يادگيري ماشيني بر توسعه برنامه‌هاي رايانه‌اي است كه مي‌توانند به داده‌ها دسترسي پيدا كرده و از آن براي يادگيري خود استفاده كنند.
فرايند يادگيري با مشاهدات يا داده‌ها مانند مثال‌ها، تجربه مستقيم يا دستورالعمل‌ها شروع مي‌شود تا به دنبال الگوهايي در داده‌ها و تصميم گيري‌هاي بهتري در آينده بر اساس مثالهايي كه ارائه مي‌دهيم باشد.
هدف اصلي اين است كه رايانه‌ها بتوانند بطور خودكار بدون مداخله يا كمك انسان ياد بگيرند و بر اين اساس اقدامات را تنظيم كنند.
الگوريتم هاي يادگيري ماشين
الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين معمولا به دو صورت نظارت شده و نظارت نشده دسته‌بندي مي‌شوند. ولي در كنار آنها دو الگوريتم نيمه و تقويت شده به‌وجود آمده است كه درباره هريك توضيح مختصري داده شده است.
الگوريتم‌هاي نظارت شده‌ي يادگيري ماشين
مي‌تواند چيزي كه از گذشته ياد گرفته شده را به وسيله‌ي نمونه‌هاي داراي ليبل بر روي دادههاي جديد اعمال كند تا رويداد‌هاي پيش‌رو را پيش‌بيني كند.
با شروع از تحليل يك مجموعه دادههاي آموزشي شناخته‌شده، الگوريتم يادگيري يك عملكرد استنباطي ايجاد مي‌كند تا مقادير خروجي را پيش‌بيني كند
الگوريتم‌هاي نظارت نشده‌ي يادگيري ماشين
در مقابل، الگوريتم‌هاي نظارت‌نشده‌ي يادگيري ماشين زماني به كار مي‌روند كه اطلاعات موجود براي آموزش، طبقه‌بندي‌شده و يا داراي ليبل نباشند.
يادگيري نظارت‌نشده به مطالعه‌ي چگونگي اين‌كه سيستم‌ها مي‌توانند يك ساختار پنهان را از دادههاي بدون ليبل، با استفاده از يك عملكرد استنباط كنند مي‌پردازد
الگوريتم نيمه كاره يادگيري ماشين
الگوريتم‌هاي يادگيري نيمه، تحت نظارت ماشين در واقع بين يادگيري نظارت شده و نظارت نشده وجود دارد، زيرا آنها از هر دو داده‌ي داراي برچسب و بدون برچسب براي آموزش استفاده مي كنند – به طور معمول مقدار كمي از داده هاي برچسب خورده و مقدار زيادي از داده هاي بدون برچسب وجود دارد.
سيستم‌هايي كه از اين روش استفاده مي‌كنند، مي‌توانند دقت يادگيري را به ميزان قابل توجهي بهبود ببخشند.
الگوريتم يادگيري ماشين تقويتي
الگوريتم يادگيري دستگاه تقويت كننده يك روش يادگيري است كه با توليد اقدامات و كشف خطاها يا نقاط قوت با محيط خود در تعامل است. جستجوي آزمايش و خطا و پاداش معوق مهمترين ويژگي‌هاي يادگيري تقويتي هستند. اين روش به ماشين ها و نمايندگان نرم افزار اجازه مي‌دهد تا به طور خودكار رفتار ايده آل را در يك زمينه خاص به منظور به حداكثر رساندن عملكرد خود تعيين كنند.
اگر به توضيح بيشتر درباره‌ي الگوريتم‌هاي گفته شده و مثال‌هاي آنها احتياج داريد
مقاله انواع يادگيري ماشين همراه با مثال را مطالعه كنيد
سيستم هاي يادگيري ماشين
سيستم هاي يادگيري ماشين ها از سه بخش اصلي تشكيل شده است كه عبارتند از:
مدل: سيستمي كه پيش‌بيني يا شناسايي مي‌كند.
پارامترها: سيگنال‌ها يا عوامل استفاده شده توسط مدل براي تصميم گيري آن.
يادگيرنده: سيستمي كه پارامترها را تنظيم مي‌كند و با نگاه به تفاوت‌هاي پيش بيني‌ها در مقابل نتايج واقعي، مدل را تغيير مي دهد.
ساخت مدل
همه چيز با مدل شروع مي شود ،مدل پيش بيني اي است كه سيستم يادگيري ماشين از آن استفاده مي‌كند. اين مدل ابتدا بايد توسط يك انسان به سيستم ارائه شود و براي آن مثال زده شود، حداقل با يك مثال خاص توضيح داده شود.
مثلا: معلم(فردي كه اطلاعات مورد نياز را به ماشين مي‌اموزد) به الگوي يادگيري ماشين مي‌گويد كه انتظار دارد براي پنج ساعت مطالعه به نمره كامل آزمون برسد.
ارائه ورودي اوليه
اكنون كه مدل تنظيم شده است، اطلاعات واقعي زندگي وارد مي‌شود.
مثلا: معلم ما ممكن است چهار نمره آزمون از دانش آموزان مختلف را به همراه ساعت‌هايي كه هر يك از آنها مورد مطالعه قرار مي گيرد وارد كند.
اگر از علاقه‌مندان به اين مبحث هستيد، مقالات زير برايتان جذاب خواهد بود.
چهار كاربرد يادگيري ماشين در بازاريابي ديجيتال كه بايد بدانيد
يادگيري ماشين
داده هايي از اين قبيل اغلب به عنوان “مجموعه يادگيري” يا “دادههاي آموزشي” براي يك سيستم يادگيري ماشيني گفته مي‌شود ، زيرا توسط يادگيرنده در سيستم يادگيري ماشين براي آموزش خود در ايجاد يك مدل بهتر استفاده مي‌شود. يادگيرنده به نمرات نگاه مي‌كند و مي‌بيند كه تا چه اندازه از مدل در نظر گرفته شده فاصله دارد. سپس محاسبات بيشتري براي تنظيم پيش فرض هاي اوليه استفاده مي‌كند.
دوباره پيش بيني جديدي ايجاد مي‌كند، بنابراين انتظار مي‌رود زمان بيشتري را صرف كسب نمره prefect كند.
شستشو و تكرار
در اين مرحله سيستم دوباره اجرا مي‌شود، اين بار با مجموعه‌اي از امتيازات جديد. نمرات واقعي با الگوي تجديد نظر شده توسط يادگيرنده مقايسه مي‌شود. بنابراين، يادگيرنده يك بار ديگر پارامترها را براي تغيير شكل مدل تنظيم مي‌كند.
مجموعه ديگري از ديتاهاي تست وارد مي‌شود. مقايسه دوباره اتفاق مي افتد. و يادگيرنده مدل را تنظيم مي كند و اين اتفاق بارها تكرار مي‌شود.
همانطور كه در بالا نيز ذكر شد، ماشين لرنر بيش از هر چيز ديگري نياز به يادگيري و تكرار دارد، بنابراين مشاهده و توجه به اين موضوع از اهميت بالايي برخوردار است.
نتيجه گيري
يادگيري ماشين يك زيرشاخه معروف در هوش مصنوعي است كه به ماشين‌ها يا كامپيوترها كمك مي‌كند كه بتوانند بدون برنامه‌ريزي مشخص و با الگو گرفتن از رفتار خودشان تصميم‌گيري و عمل كنند. ماشين لرنينگ در بخش‌هاي مختلف زندگي مردم حضور دارد و سرويس‌هاي مختلفي به كمك اين دانش ساخته مي‌شوند. يافتن تخصص در زمينه‌ي ماشين لرنينگ طرفداران فراواني در دنياي علوم كامپيوتر دارد، زيرا حوزه‌هاي شغلي فراواني در دنيا نيازمند متخصصاني در زمينه ماشين لرنينگ است.
ما در اين مقاله انواع الگوريتم‌هاي يادگيري و مراحل اصلي ماشين لرنينگ را نام برديم و توضيح مختصري درباره آنها داديم ولي دنياي يادگيري ماشين بسيار وسيع است و هر بخش از آن جذابيت‌هاي مختلفي دارد.
برچسب: ،