در میان همه هجمه های تبلیغاتی در مورد کلان داده ها، ما اصطلاح “یادگیری ماشین” را می شنویم. یادگیری ماشین نه تنها یک حرفه پردرآمد است، بلکه به حل مسائل کمک می کند و همچنین با پیش بینی کردن، به شرکت ها سود می رساند و به آن ها کمک می کند تا تصمیمات بهتری بگیرند. در این مقاله مزایا و معایب یادگیری ماشین را یاد می گیریم. همینطور سعی می کنیم بفهمیم کجا از یادگیری ماشین استفاده کنیم و کجا استفاده نکنیم.

پس بیایید مزایا و معایب یادگیری ماشین را شروع کنیم:

مزایا و معایب زبان یادگیری ماشین

هر سکه دو رو دارد ، که هر یک ، دارای خصوصیات و ویژگی های خاصی هستند. وقت آن است که ویژگی های یادگیری ماشین را کشف کنیم. یک ابزار بسیار قدرتمند که می تواند در نحوه کار تجهیزات، تغییر اساسی بوجود آورد.

مزایا یادگیری ماشین

۱- به راحتی روند ها و الگو ها را شناسایی می کند

یادگیری ماشین می تواند حجم زیادی از داده ها را بررسی کرده و روند ها و الگو های خاصی را که برای انسان ها ناشناخته است، کشف کند. به عنوان مثال ، برای یک وب سایت تجارت الکترونیک، مانند Amazon، به شناخت رفتار های جستجو و تاریخچه خرید کاربران کمک می کند تا محصولات مناسب ، معاملات و یادآوری های مربوطه را به آن ها ارائه دهد. درواقع از نتایج استفاده می کند تا تبلیغات مناسب را به آنها نشان دهد.

آیا کاربردهای آموزش ماشین را می دانید؟

۲- هیچ مداخله انسانی نیاز نیست ( اتوماسیون )

با یادگیری ماشین، دیگر لازم نیست که در هر مرحله از روند پروژه خود مستقیما دخالت کنید. از آنجا که این به معنی دادن توانایی یادگیری به ماشین ها است، به آن ها اجازه می دهد پیش بینی هایی را انجام داده و همچنین الگوریتم های خود را نیز بهبود ببخشند. نمونه بارز آن نرم افزارهای آنتی ویروس هستند؛ آن ها یاد می گیرند که تهدید های جدید را در حین شناسایی، فیلتر کنند. یادگیری ماشین همچنین در تشخیص اسپم ( هرزنامه ) خوب عمل می کند.

۳- بهبود مستمر

الگوریتم های یادگیری ماشین در حین اینکه تجربه بدست می آورند، دقت و کارایی شان نیز افزایش می یابد. این به آن ها امکان تصمیم گیری بهتر می دهد. برای مثال شما نیاز به ایجاد یک الگوی پیش بینی آب و هوا دارید. به همان اندازه که مقدار داده های شما در حال افزایش باشد ، الگوریتم های شما یاد می گیرند پیش بینی های دقیق تری را سریع تر انجام دهند.

۴- مدیریت داده های چند بعدی و چند متغیره

الگوریتم های یادگیری ماشین در بررسی داده های چند بعدی و چند متغیره ، بخوبی عمل می کنند، و می توانند این کار را در محیط های پویا یا نامعلوم انجام دهند.

۵- کاربرد های گسترده

شما می توانید یک سرویس دهنده سلامت الکترونیک و یا یک ارائه کننده خدمات بهداشتی باشید و با یادگیری ماشین کار کنید. یادگیری ماشین، در هر جایی که اعمال می شود، این قابلیت را دارد که تجربه شخصی بیشتری را به مشتریان ارائه دهد و در عین حال مشتریان مناسب را مورد هدف قرار دهد.

معایب یادگیری ماشین

با وجود تمام این مزایا برای قدرت و محبوبیت آن، یادگیری ماشین بی نقص نیست. عوامل زیر، از محدودیت های آن هستند:

۱- جمع آوری داده ها

یادگیری ماشین برای آموزش، به مجموعه داده های گسترده نیاز دارد و این مجموعه داده باید جامع ، بی طرف و با کیفیت باشد. همچنین مواقعی وجود دارد که محققین ها باید منتظر باشند تا داده های جدید تولید شوند.

۲- زمان و منابع

یادگیری ماشین به زمان کافی نیاز دارد تا الگوریتم ها را یاد بگیرد و به اندازه کافی پیشرفت کند تا اهداف خود را با دقت و ارتباط انجام دهد. همچنین برای اجرا، به منابع بسیار زیادی نیاز دارد. این یعنی نیاز اضافی شما به توان رایانه.

گذشته از این، آینده یادگیری ماشین را ببینید.

۳- تفسیر نتایج

چالش مهم دیگر، توانایی تفسیر کردن دقیق نتایج حاصل از الگوریتم ها است. همچنین باید الگوریتم های مورد نظر خود را با دقت انتخاب کنید.

۴- حساسیت به خطای بالا

یادگیری ماشین خودگردان است اما به شدت مستعد خطا است. فرض کنید که یک الگوریتم را با مجموعه داده ای کوچک که جامع نیست، آموزش دادید. شما با پیش بینی های متعصبانه ای رو به رو می شوید که از یک مجموعه آموزشی مغرضانه نشات می گیرند. این امر منجر به نمایش تبلیغات بی ربط به مشتریان می شود. در یادگیری ماشین ، چنین اشتباهاتی می تواند زنجیره خطا هایی را به وجود آورد که می توانند برای مدت طولانی ناشناخته بمانند. و زمانی که متوجه خطا می شوند ، مدتی طول می کشد تا منبع مشکل را تشخیص داده شود، و حتی اصلاح آن مدت بیشتری زمان می برد.

خلاصه

در نتیجه ، ما مزایا و معایب یادگیری ماشین را بررسی کرده ایم. همچنین ، این مقاله کمک می کند تا بفهمیم که چرا باید یادگیری ماشین را انتخاب کنیم. در حالی که یادگیری ماشین می تواند هنگام استفاده در روش ها و مکان های مناسب (جایی که مجموعه داده های آموزش گسترده در دسترس است) فوق العاده قدرتمند باشد ، مطمئناً همیشه اینطور نیست.

شما چه فکر می کنید؟ نظرات خود را پایین صفحه با ما درمیان بگذارید.