الگوریتمهای ماشین لرنینگ چه کاربردی دارند؟

علاوه بر آن باید به این مسئله توجه داشته باشیم که دادههای انتخابی نماینده کل جمعیت باشند، بعنی در همان مثال تصویر اگر عکسهایی که برای آموزش انتخاب میکنیم افراد بین ۲۰ تا ۴۰ سال هستند، سیستم فقط توانایی شناخت افرادی با این میزان سن را دارد و اگر تصویری از کودکی به او نشان داده شود دچار مشکل میشود. یادگیری ماشین میتواند به بانکها و موسسات مالی کمک کند تا تصمیمات دقیقتری بگیرند، به ارائه خدمات مالی کمک کند تا بسته شدن یک حساب را قبل از وقوع تشخیص دهند، الگوی هزینه مشتریان را پیگیری کنند، تجزیه و تحلیل بازار را انجام دهند، ردیابی الگوهای هزینه را به ماشینهای هوشمند آموزش دهند و در نهایت الگوریتمهای یادگیری ماشین می توانند گرایشها و ترندهای پیش رو را به راحتی شناسایی کنند و در زمان واقعی واکنش نشان دهند. زمانی که محصول جدیدی در بازار عرضه میشود، برای افزایش فروش میتواند از این طریق با محصولات قدیمی همراه می شود. یعنی به عنوان مثال اینکه بفهمیم چگونه محصولات غیر مرتبط میتوانند با یکدیگر مرتبط باشند. تمرکز اصلی شرکت بر روی تولید محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی است.

برای بدست آوردن این استراتژیها کاربر از الگوریتمهای معاملاتی برای خرید و فروش اوراق بهادار بر اساس عواملی مانند همبستگی های تاریخی و متغیرهای عمومی اقتصادی متمرکز استفاده میکند. در امور اقتصادی یکی از مسائل مهم بدست آوردن استراتژیهای کوتاه مدت برای خرید و فروش اوراق بهادار میباشد. الگوریتنمهای یادگیری هوش مصنوعی تا پایات سال ۲۰۱۵ بیش از نیمی از سود صندوق را به خود اختصاص داده بودند و این مسئله در حال بود که میزان دارایی که به هوش مصنوعی تخصیص داده شده بود بسیار کمتر از مجله خبری fudzilla سایر بخشها بود. از یادگیری ماشین هم چنین در تشخیص دست خط در نوشته های معمولی یا نسخ خطی چاپ شده نیز استفاده میشود. انجام یک کار که دائما در حال تغییر است، مانند تشخیص کلاهبرداری از سوابق معاملات. در تصاویر رنگی نیز هر پیکسل یک واحد اندازه گیری برای شدت سه رنگ قرمز، سبز و آبی استفاده میشود. الگوریتمهای بسیار مختلفی برای یادگیری ماشین وجود دارد و هر روزه صدها الگوریتم جدید نیز تولید می شوند، و به طور معمول توسط سبک یادگیری (learning style) (مانند یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارت) و یا با توجه به شباهتشان در فرم و عملکرد ( مانند طبقه بندی، برگشت، درخت تصمیم گیری، دسته کردن، یادگیری عمیق و…) گروه بندی می شوند.

مجموع اختراعات ثبت شده در زمینه یادگیری ماشین از سال ۲۰۱۳ تا سال ۲۰۱۷ میلادی دارای نرخ رشد سالانه ترکیبی ۳۴% بوده است و این مسئله باعث شده که این حوزه به رتبه سوم در ثبت اختراع تبدیل شود. الگوریتم های توسعه یافته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آنها سبکهای نقاشی را در بانک اطلاعاتی با دقت ۶۰٪ طبقه بندی کرده و از انسانهای معمولی غیر متخصص نیز در تشخیص و دسته بندی آثار فراتر رفت و بهتر عمل کرد. از یادگیری ماشین میتوان در تکنیکها و ابزارهایی که برای تشخیص بیماریها کاربرد دارند استفاده کرد. با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میتوان خدمات مالی محبوبی را ارائه داد. این الگوریتم یادگیری همچنین می تواند خروجی اش را با خروجی درست و از قبل تعیین شده مقایسه کند و خطاهای موجود را بیابد تا بر اساس آن مدل را اصلاح کند.- در مقابل، زمانی از الگوریتمهای یادگیری ماشین بدون نظارت استفاده می شود که اطلاعات مورد نیاز برای آموزش نه طبقه بندی شده باشد و نه برچسب زده باشد. دومین مرحله و قدم بعدی در اصول یادگیری ماشین انتخاب یک مدل و آموزش آن است. یکی از کاربردهای بسیار خوب یادگیری ماشین استخراج اطلاعات میباشد.

چرا یادگیری ماشین و دانستن در مورد آن اهمیت دارد؟ به همین دلیل یادگیری ماشینی به دلیل آوردهایی که برای سرمایهگذاران دارد و همچنین تحولاتی که در سایر حوزهها میتواند ایجاد کند به یک موضوع داغ تبدیل شده است. کارهایی که یادگیری ماشین میتواند انجام دهد بسیار متنوع است. یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) یکی از زیر مجموعههای هوش مصنوعی است که به سیستمها این امکان را می دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند بدون اینکه به برنامه نویسی صریحی برای آن داشته باشند. یادگیری ماشین آنالیز مقادیر انبوهی از دادهها را امکان پذیر می کند. در ادامه میخواهیم فرآیندهای یادگیری ماشین را تجزیه و تحلیل کنیم تا بتوانیم جزئیات آن را درک کنیم. یا آنکه با حجم دادهها و متغیرهای زیادی روبهرو هستیم که پردازش و محاسبه آنها برای نیروی انسانی و به کمک روشهای سنتی امکان پذیر نیست و حتی فرمول یا معادلاتی را نداریم که به حل آنها کمک کند.

اگر شما این مقاله آموزنده را دوست داشتید و می خواهید اطلاعات بیشتری در مورد مجله خبری fudzilla لطفا از سایت ما دیدن کنید.