یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی با تجزیه و تحلیل داده ها و انجام پیش بینی هایی که می تواند به عنوان ورودی برای کارهای دیگر مورد استفاده قرار گیرد، از یادگیری انسان تقلید می کند. ترجمه زبان، سرویس‌های استریم، ربات‌های چت و موتورهای جستجو همگی از یادگیری ماشینی پشتیبانی می‌کنند. در این پست HiVPN آنچه باید در مورد یادگیری ماشینی و استفاده از آن بدانید آورده شده است.

یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

یادگیری ماشین پشت اکثر خدماتی است که امروزه استفاده می کنیم. کسب‌وکارهای مختلف از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند زیرا می‌تواند الگوهایی را در داده‌ها پیدا کند و خدمات خود را بدون تغییر در کد بهبود بخشد.

به عنوان مثال تبلیغات فیس بوک را در نظر بگیرید. اگر شما یک کوهنورد مشتاق هستید که به تجهیزات کمپینگ و جدیدترین ابزارهای ردیابی GPS علاقه مند هستید، قطعاً تبلیغات مربوط به فضای باز را دریافت خواهید کرد. یادگیری ماشینی تاریخچه مرور شما، وب سایت هایی که بازدید می کنید و افرادی که در فیس بوک دنبال می کنید را تجزیه و تحلیل می کند تا تبلیغات مرتبط را در اختیار شما قرار دهد. این تجزیه و تحلیل رفتار شما شانس خرید شما را به شدت افزایش می دهد.

به محض اینکه سرگرمی جدیدی را اتخاذ می کنید یا چیزی را به صورت آنلاین جستجو می کنید که قبلاً آن را جستجو نکرده اید، یادگیری ماشین بلافاصله شروع به هدف قرار دادن شما با تبلیغات مختلف می کند. دائماً تغییرات رفتار شما را تجزیه و تحلیل می‌کند، سعی می‌کند تبلیغاتی را که به احتمال زیاد روی آنها کلیک می‌کنند به کاربران ارائه دهد و درآمد را به سمت خدمات هدایت کند.

در اینجا چند نمونه شناخته شده از کاربردهای یادگیری ماشین در زندگی روزمره آورده شده است:

• نمایش های تلویزیونی توصیه شده در سیستم عامل های جریان. سرویس‌های پخش جریانی آنچه را که تماشا می‌کنید تجزیه و تحلیل می‌کنند و نمایش‌های مشابهی را پیشنهاد می‌کنند که ممکن است دوست داشته باشید.
• ویژگی تصحیح خودکار بسیاری از برنامه‌ها و دستگاه‌های مختلف عملکرد تصحیح خودکار را ارائه می‌کنند که با تجزیه و تحلیل آنچه که شما تایپ می‌کنید و پیشنهاد اصلاحات کار می‌کند.
• کشف تقلب در بانکداری آنلاین یادگیری ماشینی می تواند تقلب را شناسایی کرده و از سرقت هویت جلوگیری کند. هنگامی که یک فعالیت مشکوک شناسایی شود، بانک شما ممکن است حساب شما را مسدود کند. این ممکن است شامل ورود شما به حساب خود از یک کشور دورافتاده یا خریدهایی باشد که بانک آنها را مشکوک اعلام کرده است.
• دستیاران شخصی مجازی دستیارهای مجازی مانند سیری یا الکسا اطلاعاتی را که کاربران در اختیار آنها قرار می دهند تجزیه و تحلیل می کنند، آن را با داده های قبلی مقایسه می کنند و کارهای مختلفی را انجام می دهند.
• برنامه های پیش بینی ترافیک Google Maps، Waze و سایر برنامه های مشابه داده های ترافیک را تجزیه و تحلیل می کنند و سریع ترین مسیر را پیشنهاد می کنند.
• دوستان پیشنهادی در شبکه های اجتماعی. این الگوریتم موقعیت مکانی، دوستان، علایق، سن و محل کار شما را تجزیه و تحلیل می کند و لیستی از افرادی را که ممکن است بشناسید به شما ارائه می دهد.
• فیلترهای اسپم هوش مصنوعی در امنیت سایبری نیز کاربرد گسترده ای دارد. وقتی یادگیری ماشینی با نمونه هایی از ایمیل های هرزنامه یا فیشینگ ارائه می شود، می تواند از رسیدن ایمیل های مشابه به صندوق ورودی شما جلوگیری کند.
• ساعت های ورزشی. این نوع گجت‌ها فعالیت‌های شما را ردیابی می‌کنند، ضربان قلب شما را کنترل می‌کنند و عواملی مانند پیشرفت یا زمان استراحت را به شما اطلاع می‌دهند.
• تشخیص چهره. یادگیری ماشینی می تواند داده های بیومتریک را تجزیه و تحلیل کند و افراد را با مقایسه چهره آنها در پایگاه داده شناسایی کند.
• آهنگ های توصیه شده در یادگیری ماشینی ژانرهای موسیقی و هنرمندانی را که به آنها گوش می‌دهید تجزیه و تحلیل می‌کند و یک لیست پخش هفتگی از موسیقی‌هایی را که ممکن است دوست داشته باشید در اختیار شما قرار می‌دهد.

انواع یادگیری ماشینی

یادگیری تحت نظارت

در یادگیری نظارت شده، یک الگوریتم با داده های ورودی و داده های خروجی مورد نظر ارائه می شود تا بتوان آن را برای پیش بینی آموزش داد. پس از آنکه الگوریتمی داده ها را تجزیه و تحلیل می کند، الگویی را کشف می کند و به تدریج یاد می گیرد که چگونه داده های ورودی را با داده های خروجی مرتبط کند. اکنون می تواند مستقل عمل کند و به هدف خود عمل کند.

فرآیند یادگیری برای الگوریتم در اینجا متوقف نمی شود. در حین تجزیه و تحلیل داده های دریافتی، به کشف الگوهای جدید ادامه می دهد.

یادگیری بدون نظارت

الگوریتم های یادگیری بدون نظارت نیازی به مداخله انسانی ندارند زیرا می توانند الگوهایی را در داده ها پیدا کنند. این توانایی به آن‌ها اجازه می‌دهد تا وظایف پیچیده‌تر و همه‌کاره‌تری را نسبت به یادگیری تحت نظارت انجام دهند. با این حال، الگوریتم های یادگیری بدون نظارت دقیق تر هستند.

یادگیری نیمه نظارتی

همانطور که از نام آن پیداست، یادگیری نیمه نظارتی مقداری از یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را اتخاذ می کند. از داده های برچسب دار و بدون برچسب استفاده می کند تا یک مدل بتواند یاد بگیرد و برای ورودی های داده جدید پیش بینی کند.

یادگیری نیمه نظارتی اغلب زمانی استفاده می شود که داده های کافی برای یادگیری الگوریتم وجود نداشته باشد. با این حال، این کمبود داده می تواند منجر به نتایج کمتر قابل اعتماد شود.

یادگیری تقویتی

در یادگیری تقویتی، یک مدل بر اساس اقدامات خود پاداش یا جریمه دریافت می کند. این به یک مدل بستگی دارد که بفهمد چگونه می تواند پاداش های بیشتری دریافت کند و وظایف خود را انجام دهد. الگوریتم های یادگیری تقویتی مسائل پیچیده را حل می کنند و برای کارهای ساده استفاده نمی شوند. با آزمودن روش‌های مختلف برای حل یک مشکل، یک مدل در نهایت روشی را پیدا می‌کند که پاداش آن را به حداکثر می‌رساند.

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق در مقابل هوش مصنوعی

در حالی که اصطلاحات یادگیری ماشین و هوش مصنوعی اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، نباید آنها را مترادف در نظر گرفت. هوش مصنوعی مفهومی است که ماشین هایی را تعریف می کند که می توانند طرز تفکر و رفتار انسان را شبیه سازی کنند. یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد الگوهای مختلف را یاد بگیرند و مشکلات را حل کنند.

یادگیری عمیق سعی می کند شبکه ای از نورون های انسانی را تقلید کند و آن را به یک سیستم بسیار پیچیده تبدیل کند که می تواند به تنهایی تصمیم بگیرد. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است. با این حال، آن را پیشرفته تر در نظر گرفته است.

یادگیری ماشینی به مداخله انسانی نیاز دارد، در حالی که یادگیری عمیق می تواند نتایج را ارزیابی کند و تصمیم بگیرد که آیا آنها رضایت بخش هستند یا خیر. از آنجایی که یادگیری عمیق می تواند از اشتباهات خود درس بگیرد، اغلب با مغز انسان مقایسه می شود. در حالی که ممکن است شبیه داستان های علمی تخیلی به نظر برسد، پیش بینی های آینده پژوهان برای سال ۲۰۲۵ می گوید که ما می توانیم حتی فراتر از این هم برویم.

چالش های اخلاقی یادگیری ماشین

نظارت

در حالی که یادگیری ماشینی می تواند تجربه کاربر را بهبود بخشد، می توان از آن برای اهداف بحث برانگیز مانند نظارت نیز استفاده کرد. بسیاری از شهرها از نرم افزار تشخیص چهره برای نظارت بر فضاهای عمومی و شناسایی مجرمان استفاده می کنند. با این حال، فعالان حریم خصوصی در مورد صحت آن و اینکه آیا جاسوسی از مردم اخلاقی است یا خیر، ابراز نگرانی کرده اند.

عدم شفافیت

هوش مصنوعی همچنان فاقد مقررات مناسب و قوانین بین المللی است. ما نمی توانیم مطمئن باشیم که چگونه از فناوری های هوش مصنوعی استفاده می شود و چه کسی داده های خصوصی ما را جمع آوری می کند. حتی می تواند اهداف مخربی داشته باشد و به نفع عوامل تهدید مختلف باشد.

توزیع نابرابر برق

شرکت های بزرگ منابع بیشتری برای پذیرش هوش مصنوعی و بیرون راندن رقبای خود از بازار دارند. کارشناسان محاسبات موافقند که کسانی که فناوری هوش مصنوعی دارند چند قدم جلوتر از دیگران هستند.

حریم خصوصی

کسب‌وکارها داده‌های زیادی درباره ما جمع‌آوری می‌کنند، از عادت‌های مرور گرفته تا مکان. در حالی که آنها ادعا می کنند این اطلاعات برای ارائه بهترین تجربه ممکن به کاربران مورد نیاز است، معضلات اخلاقی را نیز ایجاد می کند. ما نمی توانیم مطمئن باشیم که داده های ما چگونه ذخیره می شوند و چه کسی می تواند به آنها دسترسی داشته باشد. از آنجایی که نقض داده ها هر روز اتفاق می افتد، جمع آوری داده ها همه ما را آسیب پذیر می کند.