چه تکنولوژی هایی با مفهوم یادگیری ماشین در ارتباط هستند

اهمیت بالای یادگیری ماشین و توانایی آن در زمینه‌های مختلف، باعث شد که تکنولوژی‌های زیادی برای توسعه و پیشرفت خود از آن استفاده کنند. بدون شک آشنایی با این تکنولوژی‌ها می‌تواند دید بهتری نسبت به این فناوری ارائه دهد و بیشتر از پیش شما را با قابلیت‌های آن آشنا کند. در ادامه این مطلب با ما همراه باشید تا به شما بگوییم که چه تکنولوژی هایی با مفهوم یادگیری ماشین در ارتباط هستند.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یا همان machine learning یکی از جذاب‌ترین و پیشرفته‌ترین حوزه‌های دنیای فناوری است که به کامپیوترها این توانایی را می‌دهد تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق و دستی، از داده‌ها یاد بگیرند و خود را بهبود ببخشند.

این مفهوم اولین بار در سال 1959 توسط آرتور ساموئل مطرح شد. او یادگیری ماشین را روشی توصیف کرد که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از تجربه‌های گذشته بیاموزند و با گذشت زمان عملکرد بهتری داشته باشند. یکی از اولین کاربردهای عملی این فناوری، در حوزه تشخیص گفتار بود. در این کاربرد، ماشین‌ها آموزش دیدند تا صدای انسان را تشخیص دهند و آن را به متن تبدیل کنند. این موفقیت اولیه، راه را برای پیشرفت‌های بزرگ‌تر در حوزه‌هایی مانند تشخیص تصویر، ترجمه خودکار، پیش‌بینی‌های مالی و … باز کرد.

مهم‌ترین تکنولوژی‌های مرتبط با یادگیری ماشینی

تکنولوژی‌های مرتبط با یادگیری ماشین به سرعت در حال توسعه هستند و نقش مهمی در پیشرفت هوش مصنوعی و علوم داده ایفا می‌کنند. این تکنولوژی‌ها امکان پردازش داده‌های پیچیده، یادگیری الگوهای جدید و بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌های هوشمند را فراهم می‌کنند. مواردی که در ادامه معرفی می‌کنیم، برخی از این تکنولوژی‌ها هستند که ارتباط زیادی با machine learning دارند:

شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks - DNN)

شبکه‌های عصبی عمیق یکی از زیرمجموعه‌های الگوریتم‌ یادگیری ماشین هستند که از دهه 1950 وجود داشته‌اند. این شبکه‌ها قادر به انجام وظایفی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی هستند. شبکه‌های عصبی عمیق شامل چندین لایه پنهان از نورون‌ها هستند که هر لایه نمایشی از داده‌های ورودی را یاد می‌گیرد و از آن برای پیش‌بینی خروجی استفاده می‌کند.

شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks - GANs)

شبکه‌های مولد تخاصمی نوعی مدل مولد هستند که دو شبکه عصبی را در برابر یکدیگر آموزش می‌دهند. یک شبکه سعی می‌کند نمونه‌هایی واقعی تولید کند، در حالی که شبکه دیگر واقعی یا مصنوعی بودن نمونه‌ها را ارزیابی می‌کند. این شبکه‌ها در تولید تصاویر و ویدئوهای جدید موفقیت زیادی داشته‌اند، اما استفاده از آنها تنها به این حوزه مربوط نمی‌شود. در واقع از GANها برای ایجاد تصاویر جدید از آثار هنری موجود و تولید محتوای خلاقانه استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین است که از لایه‌های پردازشی متعددی برای یادگیری نمایش‌های داده‌ها استفاده می‌کند. این روش امکان اجرای وظایفی را فراهم می‌کند که برای انسان‌ها دشوار است. همچنین یادگیری عمیق در حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، رباتیک و یادگیری تقویتی کاربرد دارد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مقابله با COVID-19

هوش مصنوعی از اوایل سال 2020 در چین برای شناسایی موارد ابتلا به COVID-19 به کار گرفته شد. این سیستم هوش مصنوعی که توسط پژوهشگران دانشگاه ووهان توسعه یافته است، مدل یادگیری عمیقی را برای تحلیل داده‌های تماس‌های تلفنی، پیام‌های متنی، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و دیگر منابع اطلاعاتی استفاده می‌کند. همچنین برخی شرکت‌ها توانسته‌اند از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای شناسایی شیوع بیماری و تشخیص بیماران پرخطر بهره گرفته‌اند.

هوش مصنوعی مکالمه‌ای (Conversational AI) و چت‌بات‌ها

یکی دیگر از تکنولوژی های کاربردی که از یادگیری ماشینی بهره می‌برد، هوش مصنوعی مکالمه‌ای است که تقریبا اغلب افراد جامعه با آن سروکار دارند.این تکنولوژی امکان تعامل انسان و ماشین را از طریق پردازش گفتار و متن فراهم می‌کند. دستیارهای صوتی مانند Google Assistant، Alexa و Siri نمونه‌های رایج از هوش مصنوعی مکالمه‌ای هستند.

در حال حاضر چت‌بات‌ها برای پاسخ‌گویی به سؤالات کاربران در وب‌سایت‌ها استفاده می‌شوند و حتی در حال تبدیل شدن به دستیارهای مجازی پیشرفته‌ای هستند که می‌توانند به درک زمینه و مکالمه طبیعی با کاربران کمک کنند.

یادگیری ماشین در امنیت سایبری

امنیت سایبری حوزه‌ای است که در آن تلاش می‌شود تا سازمان‌ها و افراد از تهدیدات اینترنتی و حملات سایبری در امان باشند. این تهدیدات می‌توانند شامل تلاش‌های نفوذ به سرورها، سرقت داده‌ها و دسترسی‌های غیرمجاز باشند.

با استفاده از یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های گذشته به شناسایی تهدیدات آینده کمک می‌کند. به‌عنوان‌مثال، سازمان‌ها می‌توانند از داده‌های حملات سایبری گذشته برای آموزش مدل‌هایی استفاده کنند که به پیشگیری از تهدیدات جدید کمک می‌کنند و امنیت سیستم‌ها را بهبود می‌بخشند. بسیاری از شرکت‌ها اکنون به دنبال راهکارهای یادگیری ماشین برای مقابله با تهدیدات امنیتی هستند.

یادگیری ماشین و اینترنت اشیا (IoT)

فرآیندهای مختلف اینترنت اشیا که در صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرند، ممکن است در معرض خطا و مشکلاتی باشند. در واقع ازآنجایی‌که این سیستم‌ها متکی به ماشین‌ها هستند، مشکلاتی مانند برنامه‌ریزی نادرست یا آسیب‌پذیری‌های امنیتی می‌توانند منجر به نقص عملکرد شوند.

با کمک یادگیری ماشینی، پیش‌بینی خرابی‌ها و مشکلات احتمالی قبل از وقوع، امکان‌پذیر می‌شود و شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌های نگهداری را کاهش دهند.

خانه‌های هوشمند و خودروهای متصل به اینترنت نمونه‌هایی از این فناوری هستند. برای مثال، در خودروهای متصل، ممکن است مشکلات مختلفی در سیستم‌های الکترونیکی رخ دهد. یادگیری ماشینی می‌تواند الگوهای مربوط به این مشکلات را شناسایی کند و هشدارهای لازم را به راننده ارائه دهد تا از خرابی‌های غیرمنتظره جلوگیری شود.

واقعیت افزوده (Augmented Reality - AR)

واقعیت افزوده یکی از آینده‌دارترین حوزه‌های هوش مصنوعی است که کاربردهای گسترده‌ای در زندگی روزمره دارد. این فناوری می‌تواند تجربه خرید کاربران را هوشمندتر و خودکار کند. صنعت بازی‌سازی به شدت به سمت استفاده از واقعیت افزوده و واقعیت مجازی حرکت کرده است تا تجربه‌ای واقع‌گرایانه‌تر به کاربران ارائه دهد. همچنین، جستجوی تصویری (Virtual Search) از دیگر کاربردهای پیشرفته این فناوری است که در آینده با یادگیری ماشینی ترکیب می‌شود و قابلیت‌های جدیدی ارائه می‌دهد.

یادگیری ماشین خودکار (Automated Machine Learning - AutoML)

مدل‌سازی سنتی در یادگیری ماشین نیاز به دانش عمیق و زمان زیادی برای مقایسه مدل‌های مختلف داشت. در واقع این فرآیند معمولاً منابع زیادی مصرف می‌کرد و پیچیده بود، اما یادگیری ماشین خودکار، این روند را ساده‌تر کرد و امکان ساخت مدل‌های آماده برای تولید را با دقت و کارایی بالاتر فراهم می‌کند.

پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time-Series Forecasting)

پیش‌بینی داده‌های زمانی یکی از کاربردهای کلیدی در کسب‌وکارها است که در حوزه‌هایی مانند فروش، تقاضای مشتری، درآمد و مدیریت موجودی استفاده می‌شود. ترکیب این روش با یادگیری ماشینی خودکار می‌تواند پیش‌بینی‌های باکیفیت و دقیقی ارائه دهد. در این زمینه نمونه‌های پیشرفته مختلفی وجود دارد که موارد زیر مهم‌ترین آن‌ها به شمار می‌آیند:

●       مدل پیش‌بینی زلزله

●       پیش‌بینی تعداد تولدهای روزانه

●       پیش‌بینی قیمت سهام

جمع‌بندی

یادگیری ماشین (machine learning) یکی از شاخه‌های بسیار مهم هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر به شمار می‌آید که تکنولوژی‌های مختلف توانسته‌اند به کمک آن مسیر توسعه و پیشرفت خود را سریع‌تر کنند. در این مطلب ابتدا یادگیری ماشین را مورد بررسی قرار دادیم و در ادامه 10 تا از تکنولوژی‌های مرتبط با آن را معرفی کردیم. 

آخرین اخبار و رویدادهای هوش مصنوعی را در هوشیو دنبال کنید.

*مسئولیت صحت و سُقم محتوای این پست برعهده‌ی سفارش‌دهنده است.*