آینده یادگیری ماشین – چرا باید یادگیری ماشین را بیاموزیم؟

۱- هدف

در این مقاله درباره آینده یادگیری ماشین بحث خواهیم کرد تا درک کنید که چرا باید یادگیری ماشین را یاد بگیرید. همچنین ، الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین و مزایا و محدودیت های یادگیری ماشین را یاد خواهید گرفت. علاوه بر این، ما همچنین کاربرد های آینده یادگیری ماشین، در زندگی واقعی را مورد مطالعه قرار خواهیم داد تا شرکت هایی که از یادگیری ماشین استفاده می کنند را بشناسیم.

آینده یادگیری ماشین

۲- مقدمه ای بر یادگیری ماشین

اساسا، یادگیری ماشین، کاربردی از هوش مصنوعی است. همچنین به برنامه های نرم افزاری اجازه می دهد تا در پیش بینی نتایج، دقیق باشند. علاوه بر این، یادگیری ماشین بر توسعه برنامه های رایانه ای تمرکز دارد. هدف اصلی این است که رایانه ها بدون دخالت انسان، به طور خودکار آموزش ببینند.

گوگل می گوید: ” آینده در یادگیری ماشین است”، بنابراین آینده یادگیری ماشین بسیار روشن خواهد بود. هرچه انسان ها بیشتر به کار با ماشین ها عادت کنند، ما شاهد یک انقلاب جدید هستیم که دنیا را تسخیر می کند و این آینده یادگیری ماشین خواهد بود.

در مورد آموزش ماشین بیشتر بخوانید.

۳- الگوریتم یادگیری ماشین

به طور کلی سه نوع الگوریتم یادگیری وجود دارد:

الف – الگوریتم های یادگیری ماشین نظارت شده

ما از این الگوریتم یادگیری ماشین، برای پیش بینی استفاده می کنیم. علاوه بر این ، این الگوریتم، الگوهای موجود با مقدار برچسب، که به نقاط داده اختصاص یافته است را جستجو می کند.

ب . الگوریتم های یادگیری ماشین بدون نظارت

نقاط داده هیچ برچسبی ندارند. همچنین، این الگوریتم های یادگیری ماشین، داده ها را در گروهی از خوشه ها سازمان دهی می کنند. علاوه بر این، باید ساختار خود را توصیف کند. همچنین ، برای اینکه داده های پیچیده، ساده به نظر برسند و برای تجزیه و تحلیل، سازمان یافته باشند.

ج – الگوریتم های یادگیری ماشین تقویتی

ما از این الگوریتم ها برای انتخاب یک اقدام استفاده می کنیم. همچنین، می توانیم ببینیم یادگیری تقویتی، مبتنی بر هر نقطه داده است. علاوه بر این، بعد از مدتی، الگوریتم استراتژی خود را تغییر می دهد تا بهتر یاد بگیرد و همچنین بهترین پاداش را دریافت کند.

۴- کاربرد های یادگیری ماشین

کاربرد های آینده یادگیری ماشین

الف – یادگیری ماشین در آموزش

اساتید می توانند با یادگیری ماشین بررسی کنند که دانشجویان چه میزان توان یادگیری دارند ، چطور با درس های تدریس شده کنار می آیند و آیا از نظر آن ها آموزش ها بیش از حد دشوار است یا نه. البته این کار، به اساتید این امکان را می دهد تا به دانشجویان شان، در فهم دروس کمک کنند. هم چنین از عقب افتادن دانشجویان و یا حتی بدتر، از ترک تحصیل شان جلوگیری کنند.

ب – یادگیری ماشین در موتور جستجو

امروزه موتورهای جستجو برای بهبود خدمات خود، به یادگیری ماشین متکی هستند. گوگل، با پیاده سازی آن، خدمات شگفت انگیزی ارائه کرده است. مانند تشخیص صدا، جستجوی تصویر و بسیاری دیگر. آن ها چه زمانی با ویژگی های جالب تر می آیند.

ج – یادگیری ماشین در بازاریابی دیجیتال

یادگیری ماشین می تواند در این بخش، به طور قابل توجهی کمک کند. یادگیری ماشین امکان شخصی سازی مناسب تر را فراهم می کند. بنابراین ، شرکت ها می توانند با مشتری تعامل و مشارکت داشته باشند. تقسیم بندی پیشرفته  بر مشتری مناسب در زمان مناسب متمرکز است. همچنین با استفاده از پیغام مناسب. شرکت ها اطلاعاتی دارند که می توانند از آن ها برای یادگیری رفتار خود استفاده کنند.

Nava از یادگیری ماشین برای نوشتن ایمیل های فروش شخصی استفاده می کند. این سیستم می داند که کدام ایمیل ها در گذشته بهتر نتیجه گرفته اند و بر این اساس تغییراتی در ایمیل های فروش ارائه می دهند.پ

د – یادگیری ماشین در مراقبت های بهداشتی

به نظر می رسد این کاربرد، موضوع داغ سه سال گذشته است. چندین استارت آپ نوید بخش این صنعت، تلاش شان را بر مراقبت های بهداشتی متمرکز کرده اند. از جمله Nervanasys (خریداری شده توسط  Intel)،  Ayasdi، sentient ، سیستم استدلالی دیجیتال در میان دیگران.

بینایی رایانه مهم ترین زمینه فعالیت در حوزه یادگیری ماشین است که از یادگیری عمیق استفاده می کند. بینایی ماشین یک کاربرد درمانی به روز برای استفاده از یادگیری ماشین در طرح ابتکاری InnerEye مایکروسافت است که از سال ۲۰۱۰ شروع شده است. در حال حاضر روی ابزار تشخیص پزشکی از روی تصویر کار می کند.

در مورد کاردبرد های یادگیری ماشین بیشتر بخوانید.

۵- مزایای یادگیری ماشین

مزایا یادگیری ماشین

الف – مکمل داده کاوی

داده کاوی فرآیند بررسی یک پایگاه داده است. همچنین، چندین پایگاه داده برای پردازش یا تحلیل داده ها و تولید اطلاعات است.

داده کاوی به معنای کشف ویژگی های مجموعه داده هاست. در حالی که یادگیری ماشین در مورد یادگیری و پیش بینی داده ها است.

ب – اتوماسیون وظایف

شامل توسعه رایانه های خود گردان و برنامه های نرم افزاری می باشد. فن آوری های رانندگی خودکار و تشخیص چهره، نمونه های دیگری از وظایف خودکار است.

۶- محدودیت های یادگیری ماشین

الف – محدودیت زمانی در یادگیری

پیش بینی دقیق و فوری ممکن نیست. همچنین، این را به خاطر داشته باشید که ماشین، از طریق داده های تاریخی آموزش می بیند. اگر چه، به این نکته اشاره شده است که هرچه داده ها بزرگتر باشد و بیشتر در معرض این داده ها قرار گیرد، عملکرد بهتری نیز خواهد داشت.

ب – مشکلات راستی آزمایی

محدودیت دیگر فقدان راستی آزمایی است. اثبات این که پیش بینی های انجام شده توسط یک سیستم یادگیری ماشین، برای همه سناریو ها مناسب هستند، دشوار است.

۷- آینده یادگیری ماشین

یادگیری ماشین می تواند برای هر شرکتی، یک مزیت رقابتی باشد ، ولو این که یک MNC برتر یا یک استارتاپ باشد ، زیرا کار هایی که در حال حاضر به صورت دستی انجام می شوند ، در آینده توسط ماشین ها انجام می شوند. یادگیری ماشین مدت زیادی با ما خواهد ماند و آینده از آن یادگیری ماشین خواهد بود.

۸- نتیجه گیری

در نتیجه ، ما آینده یادگیری ماشین و همچنین الگوریتم های یادگیری ماشین را بررسی کردیم. علاوه بر این کاربرد آن را بررسی کردیم که به شما در مقابله با زندگی واقعی کمک می کند. ضمنا، اگر هر گونه سؤالی داشتید ، در بخش نظرات بپرسید.

بیشتر بخوانید :

منبع Data Flair
0/5 (0 نظر)

درباره‌ی احمدرضا جعفری

همچنین ببینید

یادگیری ماشین به زبان ساده H2O

یادگیری عمیق به زبان ساده : H2O.ai – قسمت چهاردهم

H2O.ai  یک بستر نرم افزاری است که الگوریتم های یادگیری ماشین و همچنین یک مدل …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *