یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML) شاخه‌ای از خانواده علم داده است. این نوع یادگیری، از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای تقلید از روشی که انسان‌ها یاد می‌گیرند استفاده می‌کند. از این طریق، الگوریتم‌ها برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی و کشف بینش‌های کلیدی آموزش داده می‌شوند. به طور خلاصه، هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوترها را وادار به یادگیری و عمل کردن مانند انسان‌ها کند. در نهایت کامپیوترها را قادر می‌سازد تا به طور مداوم و مستقل و بدون برنامه‌ریزی یا تکیه بر مداخله انسان یاد بگیرند.

مطالعه بیشتر:مهمترین کاربردهای یادگیری ماشین

مقایسه یادگیری ماشین- داده کاوی - یادگیری عمیق 

علم داده را به درختی بزرگ با شاخه‌های زیاد تشبیه کرده اند. گرفتار شدن در اصطلاحات مختلف و اشتباه گرفتن تعاریف آن‌ها می‌تواند برای شما کارساز شود. جنبه‌های یادگیری ماشین ممکن است شبیه به داده کاوی و یادگیری عمیق به نظر برسد، اما تفاوت‌های مشخصی در آن‌ها وجود دارد.

1. یادگیری ماشین 

یادگیری ماشین بر درک ساختار داده‌ها متمرکز است. این یادگیری به جای آزمایش یک نظریه در برابر داده ها، یافته‌های خود را بر روی داده‌های جدید آزمایش می‌کند تا ببیند آیا همان قوانین درست هستند یا خیر. همچنین از یک رویکرد تکراری‌تر استفاده می‌کند که می‌تواند به راحتی خودکار شود.

2. داده کاوی

هدف داده کاوی استخراج بینش از مجموعه داده‌ها است. فرآیند داده کاوی ممکن است از ابزارهای یادگیری ماشین همراه با الگوریتم‌های آماری، تجزیه و تحلیل متن، تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی و موارد دیگر برای شناسایی الگوهای داده جدید استفاده کند.

مطاله بیشتر: شاخص‌های حکمرانی داده در سازمان ها

3. یادگیری عمیق

یادگیری عمیق قدرت محاسبات را با شبکه‌های عصبی برای یادگیری الگوهای پیچیده در مجموعه داده‌های بزرگ ترکیب می‌کند. ممکن است بشنوید که یادگیری عمیق به عنوان سطح بعدی یادگیری ماشین توصیف می‌شود، اما در واقعیت، بیشتر یک حوزه فرعی است.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

بینش‌های یادگیری ماشین می‌تواند هوش تجاری را بهبود بخشد و به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده کمک کند. با یادگیری ماشینی، سازمان‌ها می‌توانند به سرعت فرآیندها را خودکار کرده و داده‌های پیچیده‌تر را سریعتر از قبل، تجزیه و تحلیل کنند. همچنین می‌تواند به کسب ‌و کارها کمک کند فرصت‌های رشد و سود را شناسایی و ریسک ‌هایی که قبلاً متوجه نشده بودند را شناسایی کند.

با افزایش حجم و تنوع داده‌هایی که سازمان‌ها جمع‌آوری می‌کنند، ابزارهای یادگیری ماشینی می‌توانند روشی سریع‌تر، قدرتمندتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر برای یادگیری و استفاده از داده‌ها ارائه دهند.

یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند؟

صدها الگوریتم یادگیری ماشین جدید هر روز منتشر می‌شود، اما سیستم یادگیری الگوریتمMLشامل همان اجزای کلی است:

1. فرآیند تصمیم گیری: همانطور که در بالا ذکر شد، سازمان‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طبقه بندی داده‌ها یا پیش بینی داده‌ها استفاده می‌کنند. فرآیند یادگیری زمانی آغاز می‌شود که یک الگوریتم بر اساس الگویی که در داده‌های ورودی برچسب دار یا بدون برچسب پیدا می‌کند، تخمینی را انجام دهند.
2. تابع خطا: هدف تابع خطا ارزیابی تخمین یا پیش‌بینی است که الگوریتم ایجاد کرده است. اغلب، یک تابع خطا، مدل را با یک مثال شناخته شده مقایسه می‌کند تا مشخص کند مدل چقدر دقیق است.
3. فرآیند بهینه سازی مدل:اگر تابع خطا تعیین کند که مدل می‌تواند برای تناسب بهتر با نقاط داده بهبود یابد، مدل برای کاهش هر گونه اختلاف تنظیم می‌شود.
4. تا تکرار دقیق ادامه دهید: به عنوان بخشی از فرآیند یادگیری، الگوریتم تابع خطا و فرآیندهای بهینه‌سازی مدل را بطور مستقل تکرار می‌کند تا زمانی که یک سطح از پیش تعیین‌شده از دقت آن برآورده شود.

مطالعه بیشتر: هوش تجاری در سازمان به چه معناست؟

در ابزار یادگیری ماشینی باید به دنبال چه چیزی باشم؟

بیشتر کسب ‌و کارها اهمیتMLرا در پیشبرد قابلیت‌های تحلیلی خود تشخیص می‌دهند. اما، بسیاری از سازمان‌ها نه تخصص علم داده و نه پرسنلی برای ایجاد سریع مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های خود دارند. همانطور که یک ابزار داده را برای تقویتMLانتخاب می‌کنید، راه حلی برای این چالش‌ها باید در ذهن شما باشد.

یک ابزار یادگیری ماشین ایده آل نیز باید:

• قادر به اتصال داده‌های خود از هر سیستم ابری، داخلی یا سیستم اختصاصی باشید.
• مجموعه داده‌ها را آماده و پاک کنید تا برای آموزش یادگیری ماشینی آماده شوند.
• به شما امکان ارزیابی خود با ارائه گزینه‌های مدل می‌دهد. با اینکار می‌توان بهترین مدل را برای داده‌های خود انتخاب کنید.
• شما را قادر می‌سازد تا از طریق ابزارهای تجسم داده، اطلاعات بینش داده را با سازمان خود به اشتراک بگذارید.
• از مجوزهای داده شخصی برای کمک به حاکمیت داده استفاده کنید.

چگونه کسب و کارها از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند؟

یادگیری ماشین می‌تواند بینشی در مورد مشکلات پیچیده کسب و کار فراهم و به بهبود تصمیم گیری و خودکارسازی فرآیندهای تجاری کمک کند. درک اینکه چگونه داده‌ها کسب و کار را هدایت می‌کنند برای هر سازمانی در سراسر صنایع ضروری است. به علاوه، توانایی خودکارسازی فرآیندها و تصمیمات می‌تواند خروجی‌ها را بهبود بخشد و ارزش را افزایش دهد. کسب و کارها ازMLبا یافتن الگوها و استفاده از آن الگوها برای تصمیم گیری و پیش بینی‌های آینده استفاده می‌کنند.

افراد هر روز با کسب و کارهایی که به یادگیری ماشین متکی هستند تعامل دارند، در حالی که خود ممکن است متوجه این موضوع نباشند. یک مثال اصلی می‌توان به هر سرویس یا سیستمی که توصیه‌هایی را ارائه می‌دهد اشاره کرد. خدمات پخش و سرگرمی، خدمات موسیقی، موتورهای جستجو، رسانه‌های اجتماعی و دستیارهای صوتی، همگی با یادگیری ماشینی ارائه می‌شوند. این پلتفرم‌ها داده‌های مربوط به هر فرد را بر اساس رفتارها و تعاملات محتوا جمع‌آوری می‌کنند. از طریقML، آن‌ها می‌توانند بر اساس حدس‌های مبتنی بر داده‌ها در مورد آنچه که ممکن است دوست داشته باشید یا بعدا استفاده کنید، توصیه‌هایی ارائه کنند.

نمونه‌های رایج دیگر یادگیری ماشین عبارتند از:

• فیلترهای ایمیل اسپم
• نرم افزار مالی معاملات غیرعادی را برای جلوگیری از کلاهبرداری شناسایی می‌کند
• نرم افزار دیکته و تشخیص گفتار
• وسایل نقلیه خودران
• دستگاه‌های بهداشتی IoT شخصی
• برنامه‌های نقشه برداری و GPSکه زمان‌های رفت و آمد تخمینی را ارائه می‌دهند
• پاسخ‌های هوشمند در ایمیل ها
• واریز چک از دستگاه‌های تلفن همراه
• ردیاب سرقت ادبی
• چت ربات‌های خدمات مشتری
• معاملات خودکار سهام

یادگیری ماشینی در آینده چگونه تکامل خواهد یافت؟

از آنجایی که نیاز به داده همچنان در حال افزایش است، دانشمندان داده که یادگیری ماشین را درک می‌کنند بیش از هر زمان دیگری مورد تقاضا خواهند بود. سازمان‌ها ابزارهایی را اتخاذ خواهند کرد که یادگیری ماشینی را دموکراتیک می‌کند و شناسایی سؤالات تجاری و استفاده از داده‌ها را برای پاسخ به آن‌ها آسان می‌کند.

یکپارچه‌سازی داده‌ها همراه با ابزارهای دانش دامنه، فرصت‌های بیشتری را برای خودکارسازی فرآیندهای تجاری و عملی کردن یادگیری ماشین ایجاد می‌کند.