یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟

اگر در مورد مفاهیم، ساختار و کاربردهای داده کاوی و یادگیری ماشین (Machine Learning) اطلاعات کافی ندارید همراه ما باشید. داده کاوی اطلاعات و دادههایی که برای سیستم و هوش مصنوعی مورد نیاز است را کشف و مورد بررسی قرار میدهد. اگر به دنیای الگوریتمها، هوش مصنوعی و فناوری نانو علاقمند باشید، حتما در مورد داده کاوی و یادگیری ماشین چیزهایی شنیدهاید. دهه ۱۹۳۰ پدیده داده کاوی مطرح شد. یادگیری ماشین از دهه ۱۹۵۰ مطرح شده و با ساخت نخستین برنامه یادگیری Samuel’s checker معروف شد. انسان به کمک هوش مصنوعی موفق به ساخت ماشینهای بهتر و هوشمند شد. برای ساخت الگوریتمها به آن نیاز داریم. نظارت شده: در این حالت سیستم از پیشبینیهایی که با الگوریتمها به آن تزریق شده سعی میکند الگوها را بیاموزد. الگوریتمها از چند دستورالعملی که درکنار هم قرار میگیرند تشکیل میشوند و یک یا چند هدف را دنبال میکنند. کاربرد هر یک چیست؟ بنابراین، یادگیری ماشین بهعنوان یک توانایی جدید برای رایانهها مطرح شد.

با وجود داده کاوی میتوان دادههای زیادی را فرا گرفت. رشد داده کاوی به معنای رشد سیستمهاست و رشد سیستمهای یادگیرنده یعنی اینکه انسان مجبور نیست برای هر محاسبهای مقدار زیادی اطلاعات را آنالیز کند و هزینه زیادی برای ذخیره کردن دادههای بینهایت خود بپردازد. در این الگو از قبل پاسخ و هدف مناسب به سیستم داده نشده و خود سیستم باید بهترین هدف و راه موفقیت را پیدا کند. نظارت نشده: در این حالت خود الگوریتم به صورتی برنامه نویسی شده که به تنهایی و مستقل دنبال الگوهای مناسب بگردد. پاسخ این سوال در مفهوم ماشین لرنینگ نهفته است. جالب است بدانید بعد از تنظیمات، برنامه نویسیها و شروع بکار، یادگیری ماشین احتیاجی به مداخله انسان ندارد و خود میتواند به تنهایی دادهها را واکاوی کند و بهترین پیشبینیها را انجام دهد. نمونه های تکنولوژی های نوظهور عبارتند از مهندسی ژنتیک ، نانو تکنولوژی ، ابررسانایی و … پس از مدتی به این درک رسیدند که اگر نیاز به انجام کارهای بزرگتر دارند تنها راه ممکن، طراحی ماشینهایی است که بتوانند از خودشان یاد بگیرند. داده کاوی اختلالات و ناهنجاریهای موجود را در بین هزاران داده پیدا میکند (در این موارد انسان نیز مداخله دارد).

مثل کاری که موتورهای جستجوی گوگل انجام میدهند. اگر تنها یک هدف، تمام کاری باشد که سیستم انجام میدهد هوش مصنوعی محدود خواهد بود. شما میتوانید بیگ دیتای شبکههای اجتماعی و سایتهای خبری را در یک بستر به صورت کامل و جامع در سامانه دیتاک در اختیار داشته باشید و از آن برای بهبود کسب و کار خود در هر صنعتی استفاده کنید. در واقع در مباحث تجاری میتوانید با استفاده از علم داده کاوی اطلاعات مشتریان و بازار کار خود را رصد کنید، عمده نیازهای بازار را شناسایی کنید و طبق آن محصولات و خدمات خود را تبلیغ و عرضه نمایید. تفاوت داده کاوی و یادگیری ماشین در چیست؟ از ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین و داده کاوی چه استفادهای میتوان برد. یادگیری ماشین همچون داده کاوی یک فرآیند تحلیل کننده است که برای هوش مصنوعی حیاتی خواهد بود. تقویتی: در این حالت به سیستم یاد داده می شود که چگونه در یک محیط تشویق و تنبیه اهداف را درست تجزیه، تحلیل و انتخاب کند.

هوش یادگیری انسانها، در رایانهها و سیستمهای دیگر امروز بصورت هوش مصنوعی ملموس است. با یادگیری ماشین دیگر سیستم ملزم نیست که بارها روشهای مختلف را تکرار کند. یادگیری ماشین میتواند ترجیحات کاربر و یا کاربران را تشخیص دهد، مثلا اگر شما با نام کاربری مشخصی محصولی را مرتبا سرچ کنید در دفعات بعد الگوریتمهای سیستم همان محصول و محصولات مشابه آن را ابتدا به شما نشان خواهند داد. یادگیری ماشین یا مجله خبری fudzilla ماشین لرنینگ چیست؟ شاید کنجکاو شوید که چرا در این دوره مبحث یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ داغ است و خیلیها سعی در پیشرفت در این زمینه دارند. یادگیری ماشین نوعی زمینه مطالعاتی در فناوری هوش مصنوعی است. استفاده از فناوری ابری و تعدد کاربران سیستم در دنیای اینترنت نیز از جمله دلایل علاقهی انسان به رشد داده کاوی است. چرا انسان به رشد علم داده کاوی علاقمند است؟ داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیلی است که بر آموزش دادن سیستم تاکید دارد.