یادگیری ماشینی جدیدترین اصطلاحی است که در تجارت جهانی استفاده می شود و تصورات عمومی را به خود جلب می کند، چشم اندازی از هوش مصنوعی و روبات های خودآموز پیشرفته را به تصویر می کشد. یادگیری ماشینی در سراسر صنایع، راه را برای پیشرفت‌های تکنولوژیکی و ابزارهایی هموار کرده است که تا چند سال پیش غیرممکن بودند و در نوآوری‌های مهمی که از سبک زندگی مدرن ما حمایت می‌کنند، استفاده شده‌اند. از ماشین های پیش بینی تا پخش زنده و آنلاین تلویزیون.
حال، قبل از اینکه به سراغ کاربردهای مختلف یادگیری ماشین برویم، بیایید بفهمیم که یادگیری ماشینی چیست.
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی یک اصطلاح کلی برای مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و ابزارهایی است که به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا خودشان یاد بگیرند و سازگار شوند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به هوش مصنوعی کمک می‌کنند بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام یک عمل دلخواه، یاد بگیرند. با یادگیری الگوی نمونه ورودی، الگوریتم یادگیری ماشین وظایف را صرفاً بر اساس الگوی آموخته شده و نه بر اساس دستورالعمل های از پیش تعریف شده پیش بینی و اجرا می کند. یادگیری ماشینی در بسیاری از موارد که امکان استفاده از الگوریتم‌های خاص وجود ندارد، راه خروجی است. زیرا فرآیند جدید را از مدل های قبلی می آموزد و دانش را به کار می گیرد.
یکی از کاربردهای یادگیری ماشینی که با آن آشنا هستیم نحوه برخورد ارائه دهندگان ایمیل با هرزنامه است. فیلترهای هرزنامه از الگوریتمی برای شناسایی و انتقال ایمیل های ناخواسته به پوشه اسپم استفاده می کنند. چندین شرکت تجارت الکترونیک نیز از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در ارتباط با سایر ابزارهای امنیتی فناوری اطلاعات برای جلوگیری از تقلب و بهبود اثربخشی موتور توصیه خود استفاده می‌کنند.
بیایید سایر برنامه های یادگیری ماشین در جهان را بررسی کنیم.
کاربردهای رایج یادگیری ماشینی
1- ویژگی های شبکه های اجتماعی
پلت فرم رسانه های اجتماعی از الگوریتم ها و رویکردهای یادگیری ماشینی برای ایجاد برخی ویژگی های جذاب و منحصر به فرد استفاده می کند. به عنوان مثال، پلتفرم فیس بوک فعالیت ها، چت ها، لایک ها، نظرات و زمانی را که برای انواع خاصی از پست ها صرف می کنید، ثبت می کند. دستگاه تجربه شما را می آموزد و دوستان و صفحاتی را بر اساس نمایه شما پیشنهاد می کند.
2- پیشنهاد محصول
توصیه محصول یکی از محبوب ترین و شناخته شده ترین کاربردهای یادگیری ماشینی است. توصیه محصول یکی از ویژگی های قابل توجه وب سایت های تجارت الکترونیک امروزی و یکی از کاربردهای پیشرفته تکنیک های یادگیری ماشین است. وب سایت ها با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، رفتار شما را بر اساس خریدهای قبلی، الگوهای جستجو و سابقه سبد خرید ردیابی می کنند و سپس توصیه های خرید محصول را ارائه می دهند.
3- تشخیص تصویر
تشخیص تصویر، که رویکردی برای فهرست نویسی و شناسایی یک ویژگی یا شی در یک تصویر دیجیتالی است، یکی از مهم ترین و چشمگیرترین تکنیک های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. این تکنیک برای تجزیه و تحلیل اضافی مانند تشخیص الگو و تشخیص چهره استفاده می شود.
4- تحلیل عواطف
تحلیل احساسات یکی از مهمترین کاربردهای یادگیری ماشینی است. تحلیل احساسات یک نرم افزار یادگیری ماشینی بلادرنگ است که حال و هوا یا نظر یک گوینده یا نویسنده را تعیین می کند. به عنوان مثال، اگر شخصی گزارش یا ایمیل (یا سند دیگری) نوشته باشد، تحلیلگر احساسات بلافاصله افکار و لحن واقعی متن را درک می کند. نرم افزار تجزیه و تحلیل احساسات را می توان برای بررسی وب سایت های مبتنی بر نظر، نرم افزارهای تصمیم گیری و موارد دیگر مورد استفاده قرار داد.
5- اتوماسیون کنترل دسترسی کارکنان
سازمان‌ها الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را برای تعیین سطح دسترسی کارکنان به مناطق مختلف بسته به مشخصات شغلی خود اعمال می‌کنند. این یکی از جالب ترین کاربردهای یادگیری ماشینی است.
6- حفاظت از طبیعت دریایی وحشی
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای توسعه مدل‌های رفتاری برای پستانداران آبزی در خطر انقراض و سایر گونه‌های دریایی استفاده می‌شوند و به دانشمندان کمک می‌کنند تا جمعیت آنها را نظارت و تنظیم کنند.
تفاوت بین هوش مصنوعی را با این کار بیاموزید: صفر تا صد آموزش هوش تجاری در 30 درس
7- تنظیم اثربخشی خدمات بهداشتی و درمانی
بخش های عمده مراقبت های بهداشتی به دنبال استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای مدیریت بهتر هستند. آنها زمان انتظار بیماران در اتاق انتظار اورژانس در بخش های مختلف بیمارستان ها را پیش بینی می کنند. مدل‌ها از عوامل حیاتی برای کمک به تعریف الگوریتم‌ها، نمایش دقیق عملکرد کارکنان در طول روز، سوابق بیمار و حسابداری کامل مکاتبات بخش و طرح‌بندی بخش اورژانس استفاده می‌کنند. همچنین از الگوریتم های یادگیری ماشینی در تشخیص بیماری، برنامه ریزی درمان و پیش بینی وضعیت بیماری استفاده می شود. این یکی از مهمترین کاربردهای یادگیری ماشینی است.
8- پیش بینی نارسایی قلبی
الگوریتمی که برای اسکن یادداشت های الکترونیکی پزشک و شناسایی سابقه الگوهای قلبی عروقی بیمار طراحی شده است، مشکلات زیادی را در پزشکی ایجاد کرده است. اکنون به جای اینکه پزشک سابقه طولانی بیمار را برای رسیدن به تشخیص صحیح طی کند، با رایانه ای که بر اساس اطلاعات موجود تجزیه و تحلیل می کند، کار اضافی کاهش می یابد.
9- حوزه بانکی
بانک ها در حال حاضر از آخرین فناوری پیشرفته یادگیری ماشینی برای جلوگیری از کلاهبرداری و محافظت از حساب ها در برابر هکرها استفاده می کنند. الگوریتم ها تعیین می کنند که برای ایجاد فیلتری که از آسیب جلوگیری می کند چه عواملی را در نظر بگیرید. سایت های مختلفی که معتبر نیستند از همان ابتدای تراکنش ها به صورت خودکار فیلتر و محدود می شوند.
10- ترجمه زبان
یکی از رایج ترین کاربردهای یادگیری ماشینی، ترجمه زبان است. یادگیری ماشینی نقش مهمی در ترجمه یک زبان به زبان دیگر دارد. جالب است که چگونه وب سایت ها می توانند به راحتی از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و ترجمه متنی را ارائه دهند. فناوری مورد استفاده در این ابزار ترجمه «ترجمه ماشینی» نام دارد. این فناوری به افراد اجازه می دهد تا با افراد دیگر از سراسر جهان ارتباط برقرار کنند. بدون آن، زندگی به سادگی آن چیزی که الان هست نمی شد. همچنین به مسافران و شرکای تجاری این اطمینان را داد که با این اطمینان که زبان دیگر مانعی نخواهد بود، وارد سرزمین های خارجی شوند.
شما باید آنچه را که می خواهید ماشین یاد بگیرد به مدل خود آموزش دهید. ارائه داده های مناسب به ماشین کمک می کند تا الگوها را ترسیم کند و مطابق با آن عمل کند. شما باید داده ها و فایل های مناسبی را برای کمک به دستگاه در یادگیری وظایف مورد انتظار ارائه دهید. با یادگیری ماشینی، نتایجی که به دنبال آن هستید به محتوای فایل‌های در حال ضبط بستگی دارد.
آموزش کامل هوش مصنوعی: صفر تا صد آموزش هوش مصنوعی با 14 درس + بروشور
11- اعمال آموزش بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت به سیستم‌ها امکان می‌دهد الگوهایی را در مجموعه داده‌ها با الگوریتم‌های هوش مصنوعی شناسایی کنند که در غیر این صورت بدون برچسب یا طبقه‌بندی می‌شوند. نمونه‌های متعددی از برنامه‌های یادگیری بدون نظارت وجود دارد، برخی از نمونه‌های رایج عبارتند از: سیستم‌های توصیه‌کننده، طبقه‌بندی محصول، برچسب‌گذاری مجموعه داده‌ها، طبقه‌بندی مشتری، و تشخیص شباهت.
12- استفاده از یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی نیز معمولاً در انواع مختلف برنامه های کاربردی یادگیری ماشین استفاده می شود. برخی از کاربردهای رایج یادگیری تقویتی عبارتند از: اتوماسیون صنعتی، فناوری خودروهای خودران، برنامه هایی که از پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند، دستکاری رباتیک و غیره. یادگیری تقویتی در طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی، از جمله صنایع مالی، مراقبت های بهداشتی، مهندسی و بازی استفاده می شود.
13- یادگیری ماشینی برای معاملات الگوریتمی
الگوریتم ها بخش مهمی از یادگیری ماشین هستند و این فناوری برای دستیابی به اهداف خاص یا انجام وظایف خاص بر قوانین و الگوهای موجود در داده ها تکیه دارد. وقتی صحبت از یادگیری ماشین برای معاملات الگوریتمی می شود، داده های مهم برای خودکارسازی یا کمک به فعالیت های سرمایه گذاری استخراج می شوند. برای مثال می توان به مدیریت سبد موفق، تصمیم گیری در مورد خرید و فروش سهام و … اشاره کرد.
هوش مصنوعی چیست؟ اجزای آن، انواع آن و تمام نکات کاربردی
نتیجه
فناوری و کاربردهای کلی یادگیری ماشینی با سرعتی سریع در حال پیشرفت هستند و ما در مورد فرصت هایی که مدرک هوش مصنوعی/ماشین یادگیری ما در روزهای آینده فراهم می کند هیجان زده هستیم. با افزایش تقاضا برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، سازمان ها به متخصصانی نیاز دارند که دانش عمیقی از این فناوری های رو به رشد و همچنین تجربه عملی داشته باشند.