پشت پرده هوش مصنوعی؛ ماشین لرنینگ چیست و چرا اهمیت دارد؟

ماشین لرنینگ یا همان یادگیری ماشین، یکی از علوم پرکاربرد و مهم در دنیای امروز است که توانسته تحول عظیمی در مشاغل مختلف، رشته های تحصیلی و علوم وابسته به آن ایجاد کند. در این مقاله قصد داریم نگاهی عمیق به دنیای ماشین لرنینگ داشته و پاسخی کامل به سوال ماشین لرنینگ چیست داشته باشیم . این روزها، قطعا بارها و بارها کلماتی چون آموزش هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق یا همان دیپ لرنینگ را شنیده اید. در ابتدا شاید برای شما گیج کننده باشد، اما پس از مطالعه کامل مقاله ماشین لرنینگ که برای شما آماده کردیم، این مفاهیم به سادگی برای شما قابل فهم خواهد شد.

هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق، تفاوت در چیست؟

برای اینکه تفاوت سه عبارت "هوش مصنوعی" و "ماشین لرنینگ" و "یادگیری عمیق" را به خوبی درک کنید، یک تصویرسازی در ذهن خود به این شکل انجام دهید. فرض کنید که هوش مصنوعی (AI)، قاره ای بزرگ است که چندین کشور را در خود جای داده است و هدف این قاره این است که ماشین های هوشمند بسازد و به سایر قاره ها صادر کند. یکی از این کشورها یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (ML) است که به عنوان راهی برای رسیدن به هوش مصنوعی است که البته تنها راه هم نیست. در قلب این کشور، شهری پیشرفته به نام یادگیری عمیق وجود دارد که یکی از شاخه های اصلی و مهم از یادگیری ماشین خواهد بود.

با توجه به تصویر سازی که شد، ما سه موضوع اصلی داریم که هریک به صورت زنجیر وار به یکدیگر وابسته هستند. یعنی شما می توانید با یادگیری عمیق، ماشین لرنینگ را درک کنید و با درک ماشین لرنینگ، به هوش مصنوعی و ساخت آن برسید.

ماشین لرنینگ چیست؟

تعریف ماشین لرنینگ به زبان ساده، یعنی تشخیص الگو داده ها است. شاید از خود بپرسید خب این یعنی چی؟ به بیان دیگر، ماشین همانند کارگاه به دنبال یافتن سرنخ هاست و با قرار دادن این سرنخ ها، الگویی پیدا کند و بتواند از آن الگو برای کارهای آینده خود استفاده کند. این عمل شامل دو مرحله مهم است:

مرحله اول، آموزش مدل یا ماشین است. برای انجام این مرحله، ما حجم بزرگی از داده ها را به الگوریتم می دهیم. به عنوان مثال، میلیون ها عکس از گربه های مختلف را به هوش مصنوعی خواهیم داد و ماشین این عکس ها را بررسی می کند و وجه اشتراک آن را پیدا می کند و یاد می گیرد که گربه چه شکلی است و اینگونه ماشین اموزش می بیند. نکته جالب اینجاست که به ماشین نمی گوییم که دنبال چه چیزی بگرده، بلکه خود ماشین این موارد را پیدا و وجه اشتراک ها را شناسایی خواهد کرد.

مرحله دوم، استفاده از ماشین لرنینگ یا همان استنتاج در دنیای واقعی است. همان عکس گربه ها را در نظر بگیرید. اگر میلیون ها عکسی که به ماشین داده شده را در خود ذخیره کند، نمی توان به آن ماشین لرنینگ گفت. در واقع هنگامی یادگیری ماشین درست انجام شده که شما عکس جدیدی از گربه را ارسال کنید و ماشین تشخیص دهد که این عکس مربوط به گربه است.

با توجه به مثالی که گفته شد، مفهوم ماشین لرنینگ چیست را درک کرده اید. به طور کل، یادگیری ماشین، "مجموعه ای آموزش ها از طریق مقایسه میلیون ها داده و یافتن الگوهای آن و استفاده از آن در دنیای واقعی است".

انواع روش های یادگیری ماشین (الگوریتم های کلاسیک)

حال به بخش جذاب مقاله ماشین لرنینگ رسیدیم. در قسمت قبل گفته شد که در مرحله اول، ماشین لرنینگ آموزش می بیند. حال این آموزش ها به چه شکل خواهند بود، یکی از سوالاتی است که پاسخ آن، می تواند راهی برای ایجاد انواع ماشین لرنینگ باشد. به طور کل، سه روش برای یادگیری ماشین وجود دارد که مفصل به شرح این سه روش می پردازدیم:

روش اول؛ یادگیری تحت نظر (supervised learning)

این روش، در واقع شبیه ترین روش آموزش انسان ها در مدرسه است. فرض کنید در کلاس ریاضی هستید، معلم مسئله ای را طرح می کند و پاسخ آن را به شما می دهد. چندین مسئله دیگری را حل می کند تا شما به الگوی مناسب برسید. دقیقا روش یادگیری تحت نظر به این صورت است، داده ها به ماشین داده می شود، به ماشین گفته می شود کدام درست و کدام غلط است. پس از آن، ماشین، الگو داده های درست و غلط را می یابد و درک می کند که چه داده ای درست و چه داده ای غلط خواهد بود.

بیایید با مثال، موضوع را روشن کنیم. فرض کنید 10 هزار ایمیل اسپم و بدون اسپم برای ماشین ارسال می شود و برای ماشین مشخص می کنند که کدام یک اسپم و کدام یک اسپم نیست. ماشین شروع به شناسایی الگوها می کند و وجه اشتراک ایمیل های اسپم را متوجه می شود. مثلا می فهمد چه کلماتی در ایمیل باعث اسپم می شوند، چه اسم پروفایلی، ایمیل را اسپم می کند و... در نهایت متوجه خواهد شد چه ایمیل هایی اسپم و چه ایمیل هایی اسپم نیستند.

ماشین از دو مدل برای یادگیری ماشین استفاده می کند. اولین مدل، رگرسیون است. مدل رگرسیون بر پایه ریاضیات است و ماشین سعی می کند مفاهیم ریاضی را درک کرده و پاسخ عددی به شما بدهد. به عنوان مثال، پیش بینی دمای هوا در هفته آینده یا قیمت خانه در مناطق مختلف را به صورت عدد می گوید.

مدل بعدی، مدل طبقه بندی شده است. یعنی برای یک مسئله، چند پاسخ وجود دارد و مسیر درست و غلط برای ماشین مشخص می شود؛ مانند یک سوال تستی که در بین چهار گزینه، یکی از گزینه ها درست و مابقی غلط هستند یا مانند تراکنش بانک که دو حالت تراکنش قابل قبول و تراکنش غیر قابل قبول خواهد داشت.

روش دوم؛ یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning)

در این نوع آموزش، هیچ راهنمایی به ماشین داده نمی شود. فرض کنید ماشین را در کتابخانه ای بزرگ رها می کنید و بدون هیچگونه راهنمایی، ماشین باید داده ها را دریافت کند. به عنوان مثال، ماشین کتاب ها را مطالعه می کند و متوجه می شود که بخشی از کتاب ها تاریخی هستند، برخی از کتاب ها رمان و برخی کتاب ها علمی می باشند. در واقع در این روش، ماشین سعی می کند در میان انبوهی از داده ها، داده های موجود را به صورت ساختار یافته دسته بندی کند.

روش سوم؛ یادگیری تقویتی (reinforcement learning)

این روش یکی از روش های جالب و البته هوشمندانه است که الهام از روانشناسی رفتارگرایی و نحوه یادگیری حیوانات گرفته شده است. ما در اینجا یک عامل داریم مانند یک ربات که در یک محیط قرار گرفته است. این ربات در این اتاق کاملا با آزمون و خطا یادگیری خود را انجام می دهد و بر اساس پاداش و تنبیه، داده های خود را بررسی می کند، مثلا اگر به سمت هدف مشخص شده حرکت کند، پاداش بگیرد و اگر به دیوار برخورد کند، تنبیه شود.
در این روش، هدف این است ماشین، سیاستی برای خود پیدا کند که در بلند مدت، بتواند پاداش های خود را به حداکثر رسانده و کمترین تنبیه را داشته باشد.

مسیر یادگیری ماشین لرنینگ

تقاضا و نیاز به فردی متخصص در حوزه هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به یک اصل اساسی تبدیل شده و هر صنعتی، از کشاورزی گرفته تا شرکت های صنعتی، به یادگیری ماشین و ماشین لرنینگ نیازمند خواهند بود. این موضوع، ترند زودگذر نیست و امروزه، صاحبان کسب و کار، متوجه شده اند که داده های انباشته خود، مانند معدن طلا است و هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ، ابزاری برای برداشت این طلا خواهند بود. همه این موارد نشان می دهد که یادگیری ماشین و آموزش ماشین لرنینگ چقدر موضوع با اهمیتی خواهد بود. در این قسمت از مقاله یادگیری ماشین، شما را با نقشه راه یادگیری ماشین آشنا خواهیم کرد به طوری که از صفر تا صد ماشین لرنینگ را با این مسیر می توانید پیش ببرید.

مرحله اول؛مفاهیم پایه ماشین لرنینگ

شما یک ساختمان بلند یا اسمان خراش را در نظر بگیرید. هنگامی که قرار است ساخته شود، باید بر روی بنای محکمی ساخته شود و نمی توان همچین ساختمانی را روی زمینی مانند ماسه بنا کرد. ماشین لرنینگ نیز مانند یک آسمان خراش، نیازمند پایه ای محکم است. پایه های ماشین لرنینگ به دو موضوع ریاضیات و برنامه نویسی تقسیم بندی می شوند

برای شروع یادگیری ماشین، نیازی نیست در حد دکترای ریاضی، دانش ریاضیات داشته باشید. ریاضیات در ماشین لرنینگ به گونه است که مفهوم داده ها را دانسته و به اصطلاح صحبت داده ها را متوجه شوید. ریاضیات در ماشین لرنینگ، به سه حوزه جبر خطی، حسابان و آمار و احتمال تقسیم بندی می شوند.

جبر خطی، زبان داده ها است و هر عکس و متنی، به شکل ماتریس ها و برداری نشان داده می شود و برای آگاهی از آن ها نیاز است جبر خطی را تا حدودی بدانید. حسابان، موتور یادگیری ماشین لرنینگ است. با استفاده از مشتق ها و انتگرال ها، ماشین در می یابد که چقدر به پاسخ صحیح نزدیک شده و یا از آن دور شده است. آمار و احتمالات نیز یکی از مهم ترین حوزه های ریاضی است. کار با هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ، یعنی کار با موارد عدم قطعیت. از میان میلیون ها داده، تعداد کمی از آن ها را می توان با اطمینان برچسب صحیح بودن یا غلط بودن زد. آمار و احتمال، کننده ماشین برای یافتن پاسخ صحیح است.

پس از بررسی اهمیت ریاضیات، سراغ برنامه نویسی که یکی از پایه های مهم در ماشین لرنینگ است، خواهیم رفت. بهترین ابزار برنامه نویسی برای هوش مصنوعی، پایتون است، در واقع پایتون به دلیل سادگی و اکوسیستم قوی که در آن است، زبان رسمی برای برنامه نویسان و توسعه دهندگان در هوش مصنوعی تبدیل شده است.
شما با آموزش پایتون و یادگیری آن، می توانید به ابزارهای مهمی برای ماشین لرنینگ دسترسی پیدا کنید. برای یادگیری این ابزار مهم در یادگیری ماشین، می توانید دوره آموزش پایتون آکادمی ایلیاسیستم را شرکت نمایید.

مرحله دوم؛ الگوریتم های کلاسیک ماشین

آشنایی با الگوریتم های کلاسیک و استفاده از آن، قدم بعدی در یادگیری ماشین و ماشین لرنینگ است. منظور از الگوریتم های کلاسیک همان مواردی است که در قسمت روش های یادگیری ماشین به آن اشاره شد.

مرحله سوم؛ مباحث پیشرفته؛ شبکه های عصبی عمیق و ترنسفورمر

ایده شبکه های عصبی از دهه 1950 میلادی به وجود آمد. شبکه های عصبی به دو صورت CNS که راهنمای چشمی رایانه ها بودند و برای تشخیص عکس و... استفاده می شوند و RNS که برای داده های متوالی مانند متن و گفتار استفاده می شدند. اما دنیای امروزی، دست معماری فوق العاده پیشرفته به نام ترنسفورمرها است. در سال 2017 این معماری توسط گوگل معرفی معرفی شد. این معماری آنقدر موفق بود که می توان گفت ستون فقرات بسیاری از مدل های زبانی مانند ChatGPT و... است. درک ترنسفورمرها، نیازی ضروری برای افراد علاقمند به حوزه یادگیری ماشین است.

مرحله چهارم؛ استقرار مدل خود در دنیای واقعی

آقای استیو جابز می گوید"کارهای بزرگ با عمل جمعی شکل می گیرند نه فقط ایده های فردی". این جمله به خوبی این موضوع را به ما نشان می دهد که ماشین لرنینگ بدون بهره برداری هیچگونه فایده نخواهد داشت و کاری بیهوده ای انجام داده اید. شاید در نگاه اول، این جمله ترسناک بنظر برسد، اما واقعیتی است که باید آن را پذیرفت. مرحله آخر مسیر یادگیری، به اندازه مراحل قبلی مهم و البته نیاز به تمرین و دقت بیشتری دارد. هماهنگ سازی نرم افزار شما با سایر نرم افزارها، کدنویسیس تمیز و مرتبی برای خوانایی بهتر توسط موتورها و... کارهایی است که در این سمت باید آن ها را فرا بگیرید.

کاربرد ماشین لرنینگ در مشاغل مختلف

همانگونه که در پاراگراف قبل به آن اشاره کردیم، عدم استفاده از ماشین لرنینگ در زندگی خود، نشان دهنده این است که تمام تلاش های شما بی فایده بوده و صرفا زمان خود را به هدر داده اید. همین دیدگاه باعث شده تا یادگیری ماشین یا همان ماشین لرنینگ در اکثر کسب و کارها مورد استفاده قرار گیرد و نتیجه خوبی به جا گذاشته است. ماشین لرنینگ در رشته ها و گروه های کسب و کار مختلفی مورد استفاده قرار گرفته که به تعدادی از آن ها اشاره می کنیم.

ماشین لرنینگ در رشته های مهندسی

در حال حاضر و در کشورهای جهان اول، بیش ترین استفاده ماشین لرنینگ در رشته های مهندسی همچون مهندسی برق، عمران است که به مرور زمان در سایر رشته های مهندسی مورد استفاده قرار می گیرد.

ماشین لرنینگ در مهندسی برق

یکی از مهم ترین کاربردهای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ تبدیل شده و نتایج آن، می تواند تاثیر بسزایی در تولید انرژی و کاهش مصرف انرژی داشته باشد. یادگیری ماشین لرنینگ در مهندسی برق فرصت های بی سابقه ای در کاهش تلفات انرژی، توزیع هوشمند بار، مدیریت پیک مصرف، هماهنگی بیشتر با انرژی های خورشیدی و بادی، کاهش هزینه های عملیاتی و... به وجود اورده است.

ماشین لرنینگ در مهندسی عمران

امروزه هوش مصنوعی، عضو جدا نشدنی در بسیاری از پروژه های ساختمانی و عمرانی بزرگ تبدیل شده است. شما یک پل بزرگ را در نظر بگیرید، هنگامی که پل ساخته می شود، سنسورهای مختلفی بر روی آن نصب می شود که لرزش ها، ترک ها و کرنش ها را بررسی کند. قبل از هوش مصنوعی، مهندس عمران باید داده ها سنسور را بررسی می کرد و پیش بینی می کرد که چه مدت زمان برای بازسازی پل نیاز است. اما اکنون این عمل توسط هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ انجام می شود که سرعت و دقت بسیار بالایی خواهد داشت. این بخشی از کاربرد هوش مصنوعی در عمران بود و با کمی خلاقیت، می توان کاربردها بسیاری را از این موضوع بدست آورد.

ماشین لرنینگ در پزشکی

شاید باور آن سخت باشد، اما یکی از مشاغلی که در خطر نابودی توسط هوش مصنوعی است، رشته های مربوط به پزشکی خواهد بود. ایلان ماسک یکی از افراد ثروتمند که در حوزه هوش مصنوعی حرفی برای گفتن دارد، در مورد هوش مصنوعی و پزشکی می گوید"تحصیل در رشته پزشکی بی فایده است، زیرا ربات های مجهز به هوش مصنوعی می توانند مهارت جراحی را بهتر انجام دهند "

امروزه ماشین لرنینگ با بررسی داده ها و یافتن الگوهای آن می توانند بسیاری از آزمایش ها، سی تی اسکن، MRI و.. را مشاهده کرده و نتیجه را اعلام کنند. اما این تمام ماجرا نیست، ماشین لرنینگ در بحث پیشگیری نیز کمک بزرگی به نظام پزشکی کرده است. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با بررسی ژنتیک و سوابق بیماری اجداد، می تواند پیش بینی کند که شخص در آینده دچار چه نوع بیماری خواهد شد.

ماشین لرنینگ در حقوق و وکالت

اگر با وکیل در ارتباط باشید، اکثر این افراد علاقه دارند که یک دستیار برای کارهای خود داشته باشند. مطالعه قوانین و کتاب قانون برای هر پرونده، نوشتن ادله براساس پرونده های موجود، قرارداد نویسی و... از چالش های مهمی هستند که هر وکیلی با آن روبه رو خواهد شد.

ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی مانند دستیار برای وکیل عمل می کند؛ یعنی می تواند پرونده ها را مطالعه کند، قوانین را بخواند و براساس این موارد ادله را برای شما آماده کند.

ماشین لرنینگ و برنامه نویسی

افرادی که برنامه نویس و طراح سایت هستند، تاکنون متوجه شده اند که هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ چه تاثیر بزرگی بر روی شغلشان گذاشته است. البته اکثر برنامه نویسان، از چت بات ها یا همان LLM ها استفاده می کنند که از قبل ساخته شده است. با این وجود، خطر نابودی این شغل وجود ندارد؛ چرا که هر گونه بهینه سازی کد، نیازمند به برنامه نویس ماهر و با تجربه است که بتواند ایرادات کد را متوجه شده و در نهایت بهینه ترین کد برنامه نویسی را بارگذاری خواهند کرد. همچنین وجود برنامه نویس برای تشخیص کدهای سالم و مخرب نیز نیاز است. چنانچه علاقمند به دوره های برنامه نویسی و طراحی سایت هستید، می توانید دوره آموزش طراحی سایت مشهد آکادمی را شرکت نمایید.

سخن پایانی

ماشین لرنینگ پلی به دنیای هوشمند آینده است که ساعتها می توان در مورد آن نوشت و از دنیای آن شگفت زده شد. در این مقاله، سعی شد به زبان ساده، مفهوم ماشین لرنینگ چیست را به شما بگوییم و اینکه ماشین لرنینگ با چه الگوهایی کار می کند و در چه مشاغلی مورد استفاده قرار می گیرد. امیدواریم از مطالعه این مقاله لذت برده باشید.