الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به عنوان یک شاخه از علم کامپیوتر قابلیت القای تفکر انسانی به ماشین را داشته که با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری به انجام این کار می پردازد. برخی افراد به دنبال شناخت الگوریتم های یادگیری این فناوری از تئوری تا عمل بوده که بایستی در این باره به مطالعه بپردازند. انتقال تفکر انسانی به ماشین تنها با استفاده از الگوریتم های یادگیری امکان پذیر خواهد بود که باید مورد توجه قرار گیرد.

از نمونه های مختلف الگوریتم یادگیری ماشین می توان به یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی و برخی موارد دیگر اشاره کرد. در این مقاله به یادگیری ماشین چیست؟ و انواع الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی پرداخته خواهد شد. در ادامه مطلب نیز در ارتباط با الگوریتم یادگیری ماشین در راستای حل مسائل و الگوریتم های یادگیری با هوش مصنوعی توضیح داده می شود.

یادگیری ماشین چیست؟

هوش مصنوعی به عنوان یک تکنولوژی برتر در زندگی روزمره انسان ها تاثیر گذار بوده و مورد استفاده قرار می گیرد. زندگی انسانی به سوی زندگی ماشینی گام برداشته و در بسیاری از زمینه های مختلف این امر مشهود می باشد. ماشین های هوشمند با بهره گیری از قدرت یادگیری قادر به این بوده تا خدماتی به مراتب بهینه تر را ارائه کرده و از اهمیت بالاتری نسبت به سایر نیروها از جمله نیروی انسانی برخوردار باشند. برخی افراد با الگوریتم ماشین آشنایی نداشته که بر همین اساس در بخش زیر به این مبحث پرداخته خواهد شد.

در پاسخ به پرسش یادگیری ماشین چیست؟ می توان گفت که یادگیری ماشین علم یادگیری سیستم های رایانه ای بدون نیاز به یک برنامه پیشتیبان می باشد. یادگیری ماشین فرآیند خود آموزشی ماشین ها با اتکا به الگوریتم های پیشرفته و قدرت تفکر انسانی می باشد. یادگیری ماشین ملزم به بهره وری انسان از هوش مصنوعی در راستای القای تفکر انسانی می باشد که بایستی این نکته مورد توجه قرار گیرد.

الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی از تئوری تا عمل به دسته بندی های مختلف تقسیم شده و شناخته می شوند. توسعه دهندگان در راستای ارائه خدمات هوش مصنوعی از الگوریتم های یادگیری ماشین بهره برده تا در انجام این کار موفق باشند. از جمله خدمات ارائه شده با اتکا به الگوریتم های یادگیری ماشین می توان به تولید محتوا با هوش مصنوعی، پردازش تصاویر با بهره گیری از فناوری هوش مصنوعی، مترجم هوشمند، ابزارهای ارائه شده در حوزه ارز دیجیتال، تحلیل پرونده های بیمار و بسیاری از موارد دیگر اشاره کرد.

بیشتر بخوانید: آینده هوش مصنوعی

انواع الگوریتم ‌های یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده هوش مصنوعی تحلیل داده های دریافتی و دقت تمرکز در انجام آن می باشد. موتورهای جستجوی گوگل بهره مند از الگوریتم های یادگیری قادر به این بوده تا نیازهای کاربر را درک کرده و بر اساس داده های دریافتی به جستجوی واژه مد نظر وی بپردازند. می توان انواع الگوریتم های یادگیری ماشین را تقسیم بندی کرد و در دسته بندی های مختلف قرار داد. در قسمت زیر انواع الگوریتم یادگیری ماشین نام برده شده که بایستی مورد توجه قرار گیرد.

• الگوریتم یادگیری ماشین تحت نظارت Supervised machine learning algorithm

از نمونه های مختلف الگوریتم یادگیری ماشین در وهله اول بایستی به الگوریتم یادگیری ماشین تحت نظارت اشاره کرد. این نمونه الگوریتم از مجموعه ای از داده های برچسب گذاری شده استفاده می کند که هدف آن شناخت الگوها در میان داده های ورودی است. الگوریتم یادگیری تحت نظارت با استفاده از قابلیت نام برده شده امکان این را داشته تا بر روی داده های جدید پیش بینی و طبقه بندی انجام دهد.

• الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت Unsupervised machine learning algorithm

الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت در راستای یافتن الگوها و ساختار از داده های انبوه و بدون برچسب گذاری شده استفاده می کند. نحوه عملگرد الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت بدین صورت بوده که ماشین با استفاده از تحلیل داده های بدون علامت به پیش بینی و عمل می پردازد. از 2 نمونه الگوریتم بدون نظارت می توان به Clustering و Dimensionality Reduction اشاره نمود.

• الگوریتم یادگیری تقویتی Reinforcement learning algorithm

الگوریتم یادگیری تقویتی از نوع دیگر الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی بوده که بایستی مورد مطالعه قرار گیرد. در این نمونه الگورتیم عنصر نقش آفرین قابلیت این را داشته تا در تماس با محیط تصمیم گیری نماید. تصمیم صحیح با دستیابی به تکنیک های موثر با انجام آزمون و خطا هدف این نمونه الگوریتم می باشد.

با توجه به مطالب گفته شده می توان گفت که تمامی الگوریتم های یادگیری ماشین در 3 دسته تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی تقسیم بندی خواهند شد. با این وجود کاربر نیاز به این داشته تا با معروف ترین الگوریتم های یادگیری ماشین تحت زیر مجموعه دستبه بندی نام برده آشنا شده و به شناخت هر یک دست یابد که بر همین اساس در بخش زیر به این مبحث پرداخته می شود.

• Linear Regression

رگرسیون خطی یا همان پیش بینی خطی از جمله معروف ترین الگوریتم های یادگیری ماشین بوده که در دسته الگوریتم های تحت نظارت قرار می گیرد. بررسی عوامل مختلف بر قیمت یک محصول وظیفه اصلی الگوریتم Linear Regression بوده که بایستی مورد توجه قرار گیرد.

• Logistic Regression

رگرسیون لجستیک یا Logistic Regression نمونه ای دیگر از الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی بوده که در دسته الگوریتم های تحت نظارت قرار می گیرد. عملکرد رگرسیون لجستیک در پیش بینی نتایج باینری به عنوان مثال پیش بینی خرید یا عدم خرید یک محصول توسط مشتری می باشد.

• KNN (K-nearest Neighbour)

در این نوع الگوریتم یادگیری همسایه های نزدیک به نقطه جدید در پیش بینی کمک خواهند کرد. الگوریتم KNN (K-nearest Neighbour) نیز از جمله الگوریتم های تحت نظارت بوده که با برچسب گذاری داده ها به تکمیل عملیات خواهد پرداخت. به عنوان مثال طراحی پنل توصیه کالا به مشتری یکی از خدمات الگوریتم KNN (K-nearest Neighbour) می باشد که بایستی مورد توجه قرار گیرد.

• K-Means Clustering

الگوریتم K-Means Clustering بدون برچسب گذاری فرآیند یافتن نقطه جدید را پیموده و به مانند الگوریتم KNN از همسایه ها کمک می گیرد. با این توصیف می توان الگوریتم K-Means Clustering را در دسته بندی الگوریتم های بدون نظارت قرار داد.

• Decision Tree

الگوریتم Decision Tree با عنوان الگوریتم درخت تصمیم شناخته شده که در راستای طبقه بندی داده های دریافتی فعالیت می کند. با توجه به اینکه الگوریتم درخت تصمیم با برچسب گذاری داده ها عمل کرده در دسته بندی الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی تحت نظارت قرار می گیرد. از معایب این الگوریتم می توان به پیچیدگی آن در پاسخ به مسائل اشاره کرد که بایستی این نکته مورد توجه قرار گیرد.

• Random Forest

از دیگر الگوریتم های یادگیری ماشین می توان از Random Forest یا جنگل تصادفی نام برد که از درخت های متعدد بهره برده و برخلاف الگوریتم درخت تصمیم در تعمیم مسائل موفق عمل می کند. انتخاب تصادفی داده ها بدون برچسب گذاری موجب این شده تا الگوریتم جنگل تصادفی در دسته الگوریتم های بدون نظارت قرار گیرد.

• Naive Bayes

الگوریتم بیز ساده که در راستای طبقه بندی داده ها و بر اساس نظریه بیز طراحی شده به صورت تصادفی به انتخاب داده ها می پردازد. الگوریتم بیز ساده داده های ارائه شده توسط کاربر را دریافت کرده و بر اساس همین داده ها به دسته بندی دیتای موجود می پردازد.

برای دسته بندی و پیش بینی نقاط جدید می توان از الگوریتم های دیگر به مانند الگوریتم بردار نیز استفاده کرد. الگوریتم های یادگیری ماشین محدود نبوده و موارد مختلفی نظیر اپریوری در این حیطه قرار گرفته اند. با توجه به موارد بالا الگوریتم های یادگیری ماشین در دسته بندی مختلف و انواع مختلف قرار گرفته که بایستی هر یک مورد توجه قرار گیرد.

بیشتر بخوانید: رود مپ آموزشی هوش مصنوعی

الگوریتم‌ های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی

در قبل از تئوری تا عمل به تعریف هر یک از الگوریتم های یادگیری ماشین و معرفی هر یک از آن های در دسته بندی های مختلف پرداخته شد. الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی قابل شناسایی بوده و افراد در راستای آشنایی با هر یک نیاز به مطالعه در این باره خواهند داشت.

الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی با بهره گیری از تجربه ها داده های دریافتی بهبود یافته و به تکامل سیستم مورد استفاده می پردازند. این الگوریتم های دیتای مورد نظر کاربر را دریافت کارده و با اتکا به بانک اطلاعاتی قبلی به ارائه داده های جدید خواهند پرداخت.

توسعه دهندگان و برنامه نویسان در راستای ارائه خدمات بهره مند از هوش مصنوعی از الگوریتم های یادگیری استفاده کرده تا خدمت مورد نظر را به مرحله نتیجه گیری سوق دهند. ماشین یادگیری با اتکا به همین الگوریتم ها تجربیات خود را افزوده و به یادگیری خود کمک می کند.

بیشتر بخوانید: اصول و مبانی هوش مصنوعی

الگوریتم‌ های یادگیری ماشین برای حل مسئله

الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی در روند تکامل یادگیری ماشین به کار گرفته شده و موجب بهبود تکامل یادگیری خواهند شد. از تئوری تا عمل هر یک از الگوریتم های یادگیری کاربرد منحصر خود را داشته و مورد استفاده توسعه دهندگان و ماشین های یادگیری قرار می گیرند. حل مسئله با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین از جمله مباحثی بوده که در بخش زیر به آن پرداخته خواهد شد.

الگوریتم های یادگیری ماشین برای حل مسئله مطابق موارد گفته شده در دسته بندی های مختلف قرار گرفته و تقسیم می شوند. حل مسائل پیچیده در کمترین زمان ممکن با استفاده از هوش مصنوعی امکان پذیر بوده و مورد استفاده افراد قرار می گیرد. در واقع ماشین های یادگیری با اتکا به الگوریتم های تبعیت شده مسائل پیچیده را تجزیه و تحلیل کرده و به حل آن می پردازند.

اغلب خدمات بهره مند از هوش مصنوعی با پیروی از یک الگوریتم مشخص در دسترس کاربر قرار گرفته و مورد استفاده قرار می گیرند. داده های دریافتی ماشین به همراه بانک اطلاعاتی در دسترس به بهبود الگوریتم و حل مسائل کمک خواهد کرد. چت جی پی تی نمونه بارز حل مسئله با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین بوده که در پاسخ به پرسش کاربران موفق عمل می کند.

در ادامه بخوانید: نحوه استفاده از هوش مصنوعی

الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی چیست؟

الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی علم یادگیری سیستم یارانه بدون نیاز به پشتیبان می باشد. جزئیات بیشتر در متن مقاله ارائه شده است.

انواع الگوریتم یادگیری ماشین کدام می باشد؟

از انواع الگوریتم های یادگیری ماشین می توان به الگوریتم یادگیری ماشین تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی مطابق موارد گفته شده در متن مقاله اشاره کرد.

نحوه حل مسئله با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین چگونه است؟

نحوه حل مسئله با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین بدین صورت بوده که ماشین با اتکا به تجربیات قبلی از جمله بانک اطلاعاتی داده ها را دریافت کرده و به ارائه داده های جدید می پردازد. توضیحات بیشتر در متن مقاله ذکر شده است.