فکر کنید کامپیوتری بتواند بدون دستورات دقیق، خودش با تجربه‌کردن یاد بگیرد و تصمیم‌های هوشمندانه‌ای بگیرد! این جادوی «یادگیری ماشین» است که در آن ماشین‌ها از داده‌ها، الگوهای پنهان را کشف کرده و پیش‌بینی می‌کنند. 

در این مقاله، با زبانی ساده و مثال‌هایی قابل فهم نشان می‌دهیم ماشین‌ها چگونه یاد می‌گیرند و یادگیری ماشین چگونه بر دنیای اطراف ما اثر می‌گذارد. 

یادگیری ماشین که در انگلیسی به آن Machine learning و به‌شکل اختصاری ML گفته می‌شود، شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که که به ماشین‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها و تجربیات گذشته به‌صورت خودکار یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسانی، پیش‌بینی‌هایی انجام دهند. به‌عبارت دیگر در یادگیری ماشین، کامپیوتر مانند انسان می‌اندیشد، می‌آموزد و عمل می‌کند؛ با این تفاوت که محدودیت‌های ذهن آدمی را ندارد. 

چگونه ماشین‌ها می‌آموزند؟

ماشین‌ها از طریق فرایندی سیستماتیک و داده‌محور می‌آموزند که به آن «یادگیری ماشین» گفته می‌شود. این فرایند شامل چند مرحله اصلی است که در ادامه آن‌ها را توضیح می‌دهیم.

۱. دریافت داده‌ها

آموزش ماشین‌ها با داده آغاز می‌شود. این داده‌ها می‌توانند تصاویر، متون، صدا، عدد یا هر نوع اطلاعات دیگری باشند. ماشین برای یادگیری نیاز به تجربه دارد، و این تجربه از دل همین داده‌ها حاصل می‌شود.

۲. پردازش و آماده‌سازی داده‌ها

قبل از یادگیری، داده‌ها باید پاک‌سازی و آماده شوند. اطلاعات ناقص، اشتباه یا نامرتب می‌تواند یادگیری را مختل کند. در این مرحله، داده‌ها به فرمتی قابل فهم برای ماشین تبدیل می‌شوند.

۳. شناسایی ویژگی‌های مهم

ماشین باید بداند کدام بخش از داده‌ها برای یادگیری مهم‌تر هستند. به این بخش‌ها «ویژگی» گفته می‌شود. مثلاً در تشخیص تصویر گربه، شکل گوش و چشم ویژگی‌های مهمی هستند. این ویژگی‌ها به‌عنوان داده‌های اولیه به ماشین داده می‌شود. 

۴. آموزش مدل

در این مرحله، الگوریتم یادگیری ماشین روی داده‌های آموزشی اجرا می‌شود تا بتواند رابطه بین ورودی‌ها (مثل عکس یا متن) و خروجی‌ها (مثلاً برچسب “گربه”) را یاد بگیرد. ماشین با مشاهده مثال‌های مختلف، الگوها را شناسایی می‌کند. برای مثال، با دیدن هزاران تصویر برچسب‌خورده‌ گربه، ماشین الگوهایی مانند شکل گوش، چشم یا بدن را شناسایی می‌کند تا بتواند در آینده تصاویر جدید را به‌درستی تشخیص دهد. این فرایند شبیه به یادگیری انسان از طریق دیدن نمونه‌ها و تکرار است.

نکته: الگوریتم یادگیری ماشین، دستورالعملی ریاضی است که به کامپیوتر کمک می‌کند از داده‌ها الگو بیاموزد و براساس آن پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند.

۵. ارزیابی عملکرد

پس از آموزش، ماشین روی داده‌های جدید آزمایش می‌شود تا متخصصان هوش مصنوعی متوجه شوند که چقدر درست یاد گرفته است. اگر پیش‌بینی‌هایش دقیق نباشد، الگوریتم دوباره آموزش می‌بیند یا اصلاح می‌شود.

۶. یادگیری مداوم

ماشین‌ها می‌توانند با دریافت داده‌های جدید، عملکرد خود را بهبود دهند. این یعنی آن‌ها در طول زمان «تجربه» کسب می‌کنند و مانند انسان‌ها، بهتر می‌شوند.

در واقع، ماشین‌ها با تقلید از فرآیند یادگیری انسان – از طریق تجربه، تکرار، اصلاح خطا و تمرین – می‌توانند مهارت‌هایی مانند دسته‌بندی، پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و حتی درک زبان طبیعی را به‌دست آورند.

روش‌های یادگیری ماشین

یادگیری ماشین براساس نوع داده‌ها و شیوه آموزش الگوریتم‌، به چهار دسته اصلی تقسیم می‌شود: 

1. یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)

در این روش، ماشین با داده‌های برچسب‌خورده آموزش می‌بیند؛ یعنی ورودی‌ها و خروجی‌های مرتبط از قبل مشخص‌اند (مثل تصویر گربه و تگ گربه بر روی تصویر). هدف، یادگیری رابطه بین ورودی و خروجی برای پیش‌بینی نتایج جدید است. در مثال فوق، با آنالیز هزاران عکس گربه که با نام گربه تگ خورده‌اند، ماشین متوجه می‌شود که چه تصاویری گربه محسوب می‌شوند. 

این روش شامل دو زیرشاخه اصلی است:

• طبقه‌بندی (Classification): پیش‌بینی خروجی‌های گسسته مانند بله/خیر. برای مثال، فیلتر ایمیل‌های اسپم و تشخیص و یا رد بیماری در این دسته قرار می‌گیرند. 
• رگرسیون (Regression): پیش‌بینی مقادیر پیوسته مانند دمای هوا یا قیمت.

الگوریتم‌های معروف در این نوع یادگیری شامل درخت تصمیم، جنگل تصادفی، رگرسیون خطی و ماشین بردار پشتیبان هستند.

2. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در این روش، داده‌ها برچسب‌ ندارند و الگوریتم تلاش می‌کند الگوها و ساختار پنهان داده‌ها را کشف کند. به‌عبارت دیگر، خود ماشین ارتباطات و شباهت‌ها را کشف می‌کند. 

این روش شامل دو تکنیک اصلی است:

• خوشه‌بندی (Clustering): گروه‌بندی داده‌ها براساس شباهت‌ها (مثلاً تقسیم عکس‌های سگ و گربه براساس شباهت).
• یادگیری ارتباطی (Association): کشف ارتباط بین آیتم‌های موجود در داده‌ها (مانند تحلیل سبد خرید).

الگوریتم‌های رایج در این زمینه شامل K-Means، DBSCAN، Apriori هستند.

3. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)

ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب را استفاده می‌کند. این روش سبب می‌شود که هزینه بالای یادگیری تحت نظارت کاهش یابد، اما دقت آن حفظ گردد. یادگیری نیمه‌نظارتی در مواردی استفاده می‌شود که برچسب‌گذاری تمام داده‌ها، دشوار یا پرهزینه باشد.

4. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

بر پایه پاداش و جریمه عمل می‌کند. ماشین برای تصمیم درست پاداش می‌گیرد و برای اشتباه جریمه می‌شود. هدف نهایی، بیشینه‌سازی پاداش‌ها در طول زمان است.

مثلاً در بازی ویدیویی، ماشین با هر حرکت درست امتیاز می‌گیرد و اگر اشتباه کند، امتیاز کم می‌شود؛ هدف این است که با گذشت زمان بهترین استراتژی برای بردن بازی را یاد بگیرد.

کاربرد یادگیری ماشین 

به‌طور کلی، یادگیری ماشین به‌دلیل قابلیت پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و استخراج الگوهای پنهان، در بسیاری از صنایع به یک ابزار حیاتی تبدیل شده است. در ادامه، کاربردهای این فناوری را آورده‌ایم.

ساخت مترجم نوشتار

با استفاده از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، ماشین‌ها قادرند زبان‌های مختلف را به‌صورت خودکار و با دقت قابل توجهی ترجمه کنند. این تکنولوژی پایه‌ای برای بهبود عملکرد مترجم متن محسوب می‌شود. به‌عبارت دیگر، مترجم‌های هوش مصنوعی مانند گوگل ترنسلیت، با فناوری یادگیری ماشین توانسته‌اند، ترجمه‌های ارائه‌شده را بهبود بخشند. 

تشخیص تقلب و امنیت سایبری

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای غیرمعمول را در داده‌های تراکنش‌های مالی تشخیص داده و به‌سرعت حملات سایبری یا تقلب‌ها را شناسایی کنند و واکنش مناسبی ارائه دهند.

بهداشت و درمان

یادگیری ماشین به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی مثل MRI و سی‌تی‌اسکن و ارائه طرح‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده کمک می‌کند.

بازاریابی و توصیه‌گرها

سیستم‌های یادگیری ماشین با تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران، محتوا، محصولات و تبلیغات متناسب با هر فرد را پیشنهاد می‌دهند. مثلاً پلتفرم‌هایی مانند نتفلیکس و آمازون از این فناوری برای پیشنهاد فیلم یا کالا استفاده می‌کنند.

تجارت الکترونیک و مدیریت موجودی

یادگیری ماشین به پیش‌بینی تقاضا، قیمت‌گذاری پویا و بهینه‌سازی موجودی کمک می‌کند تا فروشگاه‌ها بهتر بتوانند نیازهای مشتریان را پاسخ دهند.

حمل و نقل و لجستیک

با تحلیل الگوهای ترافیک و داده‌های ناوگان، ماشین مسیرهای بهینه را پیشنهاد می‌دهد که به کاهش مصرف سوخت و صرفه‌جویی در زمان کمک می‌کند.

ارتباط یادگیری ماشین با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

اگر بخواهیم ساده بگوییم، یادگیری ماشین زیرمجموعه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین است.

• هوش مصنوعی (AI): حوزه‌ای گسترده برای ایجاد سیستم‌های هوشمند شبیه انسان.
• یادگیری ماشین (ML): زیرشاخه AI، متمرکز بر الگوریتم‌هایی که از داده‌ها یاد می‌گیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری می‌کنند.
• یادگیری عمیق (DL): زیرمجموعه ML، استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای حل مسائل پیچیده مانند تشخیص تصویر یا ترجمه ماشینی با داده‌های عظیم.

ارتباط: AI هدف کلی هوش انسانی را دنبال می‌کند، ML روشی برای تحقق آن است و DL تکنیکی پیشرفته در ML برای داده‌های پیچیده.

نکته مهم: یادگیری ماشین حوزه‌ای کلی برای یادگیری از داده‌هاست، درحالی‌که بینایی ماشین کاربرد تخصصی ML در پردازش و درک تصاویر و ویدئوهاست.

خلاصه مقاله 

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی مستقیم، از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند. این فرآیند شامل دریافت، پردازش داده‌ها، شناسایی ویژگی‌ها، آموزش مدل، ارزیابی و یادگیری مداوم است. روش‌های اصلی آن شامل یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت، نیمه‌نظارتی و تقویتی هستند. کاربردهای یادگیری ماشین گسترده است و از جمله ترجمه ماشینی، تشخیص تقلب، پزشکی، بازاریابی، تجارت الکترونیک و حمل‌ونقل را در برمی‌گیرد. 

Machine Learning: All There Is to Know – Spiceworks

Machine Learning – ISO

AI vs. Machine Learning – Google Cloud

What Is Machine Learning and How Does It Work? – OpenXcell