چرا یادگیری ماشین اینقدر پرطرفدار است؟

یادگیری ماشین چیست؟ ماشین ها چطور می توانند یاد بگیرند؟ ماشین ها مغز ندارند که یاد بگیرند! دارند؟

آیا با شنیدن چنین سوالاتی ، ذهن شما نیز کنجکاو می شود ؟ مشکلی نیست. بعد از خواندن این مقاله ” چرا یادگیری ماشین پرطرفدار است ” شما می توانید در مقابل دوستان تان، از این اصطلاحات فنی استفاده کنید ( و خود نمایی کنید 😀 ).

یادگیری ماشین کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است. سیستم های ارائه شده توسط یادگیری ماشین، توانایی یادگیری و بهبود خودکار، از تجربیات گذشته را دارند. بنابراین ، آن ها می توانند بدون برنامه ریزی صریح عمل کنند. همچنین، بر توسعه برنامه های رایانه ای تمرکز دارند که می تواند به داده ها دسترسی داشته و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

به زبان ساده ، این زمینه از علوم رایانه ، بدون برنامه ریزی صریح ، توانایی یادگیری را در رایانه فراهم می کند. یعنی الگوریتم هایی را فراهم می کند که می توانند برای انجام یک کار آموزش ببینند.

چرا یادگیری ماشین پر طرفدار است

دلایل اینکه چرا یادگیری ماشین پرطرفدار است :

  • مسائل جدید ، ذاتا دارای ” ابعاد بالا ” هستند.
  • با استفاده از منابع غنی داده ها ، ساخت مدل هایی که مسائل را در فضایی با ابعاد بالا حل می کنند، حائز اهمیت است.
  • از طریق آن، مدل ها را می توان با نرم افزار کاری ادغام کرد. همچنین از انواع محصولات مورد نیاز صنعت، پشتیبانی می کند.

همچنین، Google Trends که محبوبیت واژه های جستجو را پیدا می کند، نشان می دهد که جستجو برای یادگیری ماشین، در حال سبقت گرفتن از جستجو برای هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین فراتر از کتاب های درسی است و در حال ایجاد تحولی است که در آینده انقلابی ایجاد خواهد کرد.

حالا، بیایید با جزئیات یاد بگیریم : چرا یادگیری ماشین دارای محبوبیت است ؟

۱. برای مرتب کردن داده های پرکار و بدون ساختار

امروزه به دلیل گسترش اینترنت اشیا ( IoT ) ، اطلاعات زیادی در دسترس است. مدیریت همه اطلاعات و یا داده ها از طریق ایمیل، شبکه های اجتماعی، وبلاگ ها، پادکست ها و یا هر منبع دیگری، امکان پذیر نیست. هم چنین برای حفظ این اطلاعات به صورت ساختاریافته، بسیار ضروری است که با این روند همگام شده و یک برگ برنده به دست آورید.

اگر اشتباهاتی مانند از دست دادن محتوای مفید رخ دهد، ممکن است یک کسب  و کار شانس خود را برای موفقیت از دست بدهد. هیچ کس نمی داند که این ایده ها از کجا آمده اند و به ذهن شما رسیده است.

برای بازاریابان، استرس یافتن و پیگیری بهترین محتوا، بسیار جدی است. اما، روش های یادگیری ماشین برای آن ها حکم ناجی را دارند. این کار به آن ها کمک می کند تا ابزار هایی برای یافتن و توصیه کردن مرتبط ترین محتوا را به منظور غلبه بر اضافه بار اطلاعاتی، فراهم کنند.

منابع این داده ها چه هستند؟

این به دلیل ردپای دیجیتال اتفاق می افتد. قبل از صحبت در این مورد ، می توانیم از دولت ها برای دیجیتالی شدن و از شرکت های مخابراتی برای داده های تلفن همراه تشکر کنیم. با مصرف زیاد داده ها ، دو نوع ردپا به وجود خواهد آمد.

ردپا های دیجیتال غیرفعال ( Passive )

این اطلاعات بدون اطلاع مالک (که به عنوان خروجی داده نیز شناخته می شود) که داده ها مربوط به اوست، جمع آوری می شود. این نوع ردپا در یک پایگاه داده آنلاین به عنوان “ضربه” ذخیره می شود. آدرس IP کاربر را ردیابی می کند. با این کار ، روز و زمان ساخت داده ها و اینکه از کجا آمده اند را ذخیره می کند. این ردپا را می توان در فایل هایی ذخیره کرد که توسط مدیران قابل دسترسی باشند. این کار، بدون مشاهده اینکه چه کسی آن ها را انجام داده است ، به مشاهده اقدامات انجام شده بر روی دستگاه کمک می کند.

ردپا های دیجیتال فعال ( Active )

رد پاهای دیجیتال فعال، زمانی ایجاد می شود که داده های شخصی به عمد آزاد شوند و این بدان معنی است که او از ضبط اقدامات اش آگاه است. این کار با استفاده از وب سایت ها و یا پلتفرم های رسانه های اجتماعی، به منظور به اشتراک گذاری اطلاعات خود فرد، انجام می شود.

یادگیری ماشین هوشمند است و برای طرف های دیگر بسیار ساده است تا اطلاعات زیادی را جمع آوری کرده و به نتیجه برسند. با استفاده از موتور های جستجوگر ساده می توان اطلاعات زیادی از آن فرد جمع آوری کرد.

 

۲. داده های غنی به توصیه ها کمک می کند

“حالا ما منابع داده ای غنی، برای ساختن مدل هایی داریم که مسائل موجود در فضایی با ابعاد بالا را حل می کنند”

همه ما یوتیوب (Netflix ، Hotstar یا تلویزیون ) را تماشا می کنیم. در دوران کودکی خودم فکر می کردم تلویزیون و من علایق مشابهی داریم و تمام برنامه های مورد علاقه من، از آن پخش می شود. در مورد این که این  موضوع به دلیل وجود داده هاست، نمیدانستم.

با فراوانی داده ها، قبل از این که کارگردان به فکر ساخت یک برنامه باشد، موارد پسندیده و نپسندیده ی مردم، همگی در نظر گرفته می شوند.

در حال حاضر اطلاعات فراوانی وجود دارد و همینطور داده های بسیاری جمع آوری و ذخیره می شوند. ” اضافه بار اطلاعات ” اتفاق می افتد و کیفیت چیزی است که همه به دنبال آن هستند. بنابراین هر روز اطلاعات زیادی ، از طریق ایمیل، شبکه های اجتماعی، وبلاگ ها، پادکست ها (و …) برای ما ارسال می شود.

روی هم رفته ادامه کار غیرممکن است. اما ، دیگر نه. اکنون دیگر در مورد از دست دادن محتوای مفید، نگرانی وجود نخواهد داشت و استرس یافتن و پیگیری بهترین محتوا ، از بین خواهد رفت. با روش های یادگیری ماشین، ابزار هایی برای یافتن و توصیه کردن مرتبط ترین محتوا ها وجود دارد. بنابراین اکنون می توانید اضافه بار اطلاعات را برطرف کنید ، نیازی نیست دست به کاری بزنید زیرا همه چیز مرتب شده است.

۳. خود کمی ؟

در عصر ساعت های هوشمند و Fitbit ها، یک Casio نمی تواند زنده بماند.

با نظارت خود کمّی، سلامت شما تامین است. اطلاعات روزمره شما جمع آوری می شود. اطلاعات شما از قبیل اطلاعات بیولوژیکی مانند ضربان قلب ، تنفس ، راه رفتن ، فعل و انفعالاتی مانند مکالمات و صحبت هایی که می کنید ثبت می شود. تلفن های همراه، حسگر هایی خواهند داشت که می توانند بر جهت گیری، موقعیت مکانی، صدا و فیلم منطقه اطراف تان نظارت داشته باشند (ممکن است شما این ویژگی موقعیت مکانی را دوست نداشته باشید، اما والدین شما آن ها را دوست دارند!).

این جریان داده ها مثلا افراد ، مکان ها ، و سازمان ها می توانند با یک دیگر به نقاط تلاقی منتهی شوند و حتی به سؤالاتی پاسخ دهند که تصور نمی شد برایشان پاسخی وجود داشته باشد. این یکی از مهم ترین دلایل محبوب بودن یادگیری ماشین است.

۴- به انگیزه نیاز دارید؟ ماشین شما می تواند در فشار های عصبی به داد شما برسد!

ممکن است باور نکنید ، اما مشکلات روحی شما (مانند بی حالی ، کسلی یا تعلل) قابل حل است. صرف نظر از موقعیت مکانی شما (خانه ، محل کار یا هرجای دنیا) شما با فشار های عصبی مواجه می شوید. شما نمی توانید از پس این فشار ها برآیید (حتی نباید امتحان کنید) زیرا باعث می شود شما درگیر پیامد های جانبی شوید. یادگیری ماشین می تواند به شما کمک می کند تا اهداف خود را مانند کارایی ، اثربخشی یا بهره وری بهینه کنید.

این روش توانایی مدل سازی مسائل پیچیده را با استفاده از حجم زیادی از داده های به ظاهر ناهمخوان، فراهم می کند.

درباره یادگیری ماشین بیشتر بدانید. کاربرد های برتر یادگیری ماشین را در دنیای واقعی بررسی کنید

۵- محاسبات فراوان

محاسبات زیاد، منجر به سردرگمی و ناامیدی شده و راه حلی به ما ارائه نمی دهد. درست است که محاسبات بسیار زیاد ولی کم هزینه هستند. بنابراین، شما ممکن است استاد معماری باشید ولی در حد یک ریاضی دان از پس مسائل محاسباتی بر آیید.

جهان تغییر کرده است و چیزهای زیادی برای کشف وجود دارد. به کمک رایانه های قدرتمند که می توانید یکی از آن ها را به قیمت ناچیزی اجاره کنید، آزمایش های بزرگی را می توانید روی مجموعه داده های فراوان اجرا کنید.

حالا با داشتن این رایانه ها ، دیگر نیازی نیست که اسکریپت ها و برنامه هایی برای اجرای طولانی الگوریتم ها بنویسید. لازم نیست در مورد سوالاتی که می خواهید به آن ها پاسخ بدهید، سخت فکر کنید (مثل این که کدام الگوریتم بهتر است، و کدام پارامتر ها باید در نظر گرفته شوند). شما می توانید یک اسکریپت یا برنامه بنویسید و یک آزمایش را یک شبه اجرا کنید.

بنابراین وقتی شما در حال استراحت و یا در حال کار هستید، می توانید به رایانه اجازه دهید برای شما تصمیم گیری کند. این سیستم ها اکنون بیش از آنچه در گذشته انجام می دادند، توانایی دارند.

یادگیری ماشین همه چیز را آنقدر ارزان کرده است که می تواند سیستم هایی را طراحی کند تا چرخه های پالایش داده ها  را از فعالیت های اصلی دور کند. این دلیل اصلی این است چرا یادگیری ماشین اینقدر محبوب است.

یادگیری ماشین آینده است

روش های قدرتمندی توسعه یافته اند. این اصول در چارچوب های آماری و احتمالاتی به خوبی قابل درک هستند.

سردمداران تکنولوژی قبلاً از این موضوع آگاه بودند ، اما اکنون کاربران نیز آگاه هستند. این حوزه در دهه گذشته تکامل یافته و در چند سال گذشته تغییرات بسیاری داشته است.

ما می دانیم که یادگیری ماشین زاییده فکر هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین مجموعه ای از روش هایی بود که از داده ها یا تجربه ها یاد گرفته می شود. الگوریتم های ژنتیک و هوش ازدحامی ، روش هایی هستند که از محیط پیرامون خود یاد می گیرند. این تکامل، یک پایه آماری و احتمالاتی را برای روش های موجود در این زمینه، اراده داد.

بنابراین ، اکنون مهم ترین نکته ای که تکامل یادگیری ماشین برای ما به وجود می آورد این است که به زودی این حوزه به یک زمینه اصلی تبدیل خواهد شد و مردم مشغول و وابسته به یادگیری ماشین می شوند.

خلاصه

حالا دلایل محبوبیت یادگیری ماشین را می دانید. یادگیری ماشین یک زمینه بسیار جذاب برای تحقیق و مطالعه است. از آنجا که این زمینه، هم از نظر ویژگی و هم از نظر روش ها و ابزار ها ، تکامل یافته است، گزینه های متنوعی برای اجرای آن دارد و به همین دلیل آینده شغلی افزایش یافته است. جدا از آن ، چیزی که باعث محبوبیت آن می شود این است که داده های فراوانی برای یادگیری وجود دارد. علاوه بر آن ، محاسبات فراوانی نیز برای اجرای روش ها وجود دارد. همه این ها باعث می شود تا یک زمینه آینده دار به نظر برسد!

خوب، منتظر چه هستید؟ وقت آن است که همه چیز در مورد یادگیری ماشین را کشف کنیم.

بیشتر بخوانید :

منبع Data Flair
3/5 (1 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 *