ماشین لرنینگ با پایتون

یادگیری ماشینی (ML) به عنوان رشته‌ای از هوش مصنوعی (AI) تعریف می‌شود که به ماشین‌ها توانایی یادگیری خودکار از داده‌ها و تجربیات گذشته برای شناسایی الگوها و پیش‌ بینی با حداقل مداخله انسانی را می‌دهد. این مقاله اصول ماشین لرنینگ، انواع آن و پنج کاربرد برتر را توضیح می دهد. همچنین 10 روند برتر یادگیری ماشین در سال 2022 را در اینجا به اشتراک گذاشته ایم که میتوانید از آن استفاده کنید.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی (ML) رشته‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به ماشین‌ها توانایی یادگیری خودکار از داده‌ها و تجربیات گذشته را می‌دهد و در عین حال الگوهایی را برای پیش‌ بینی با کمترین مداخله انسانی شناسایی می‌کند.

روش‌های یادگیری ماشینی، رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا بدون برنامه‌ نویسی صریح به طور مستقل کار کنند. برنامه های کاربردی ML با داده های جدید تغذیه می شوند و می توانند به طور مستقل یاد بگیرند، رشد کنند، توسعه پیدا کرده و خود را تطبیق دهند.

یادگیری ماشینی با استفاده از الگوریتم ها برای شناسایی الگوها و یادگیری در یک فرایند تکراری، اطلاعات روشنگری را از حجم زیادی از داده ها به دست می آورد. الگوریتم‌های ML از روش‌های محاسباتی برای یادگیری مستقیم از داده‌ها به جای تکیه بر هر معادله از پیش تعیین‌شده‌ای که ممکن است به عنوان یک مدل باشد، استفاده می‌کنند.

عملکرد الگوریتم‌های ماشین لرنینگ با پایتون به طور تطبیقی ​​با افزایش تعداد نمونه‌های موجود در طول فرآیندهای “یادگیری” بهبود می‌یابد. برای مثال، یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که رایانه‌ها را برای تقلید از ویژگی‌های طبیعی انسان مانند یادگیری از مثال‌ها آموزش می‌دهد. پارامترهای عملکرد بهتری نسبت به الگوریتم‌های ML معمولی ارائه می‌دهد.

یادگیری ماشین مفهوم جدیدی نیست و قدمت آن به جنگ جهانی دوم برمی‌گردد، زمانی که Enigma Machine مورد استفاده قرار گرفت. توانایی اعمال محاسبات پیچیده ریاضی به طور خودکار برای حجم و انواع داده‌های موجود در حال رشد، یک پیشرفت نسبتاً جدید است. امروزه، با ظهور کلان داده، اینترنت اشیا و محاسبات فراگیر، یادگیری ماشین برای حل مشکلات در بسیاری از زمینه ها، مانند:

• محاسبات مالی (امتیاز اعتبار، معاملات الگوریتمی)
• بینایی کامپیوتری (تشخیص چهره، ردیابی حرکت، تشخیص اشیا)
• زیست شناسی محاسباتی (توالی یابی DNA، تشخیص تومور مغزی، کشف دارو)
• خودروسازی، هوافضا و تولید (تعمیر و نگهداری پیش بینی شده)
• پردازش زبان طبیعی (تشخیص صدا)

عملکرد ماشین لرنینگ چگونه است؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی یک مجموعه داده آموزشی برای ایجاد یک مدل قالب‌گیری می‌شوند. همانطور که داده های ورودی جدید به الگوریتم یادگیری ماشین آموزش دیده معرفی می شود، از مدل توسعه یافته برای پیش بینی استفاده می کند.

توجه: تصویر بالا یک سناریوی مورد استفاده در سطح بالا را نشان می دهد. با این حال، نمونه های یادگیری ماشین معمولی ممکن است شامل بسیاری از عوامل، متغیرها و مراحل دیگر باشد. علاوه بر این، پیش‌بینی برای صحت بررسی می‌شود. بر اساس دقت آن، الگوریتم ML یا مستقر می شود یا به طور مکرر با یک مجموعه داده آموزشی تقویت شده آموزش داده می شود تا زمانی که دقت مورد نظر بدست آید.

انواع یادگیری ماشینی

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان به روش‌ های مختلفی آموزش داد که هر روشی مزایا و معایب خود را دارد. بر اساس این روش ها و روش های یادگیری، یادگیری ماشین به طور کلی به چهار نوع اصلی طبقه بندی می شود:

1. یادگیری ماشینی تحت نظارت

این نوع ML شامل نظارت است، جایی که ماشین‌ها بر روی مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بینند و قادر به پیش‌ بینی خروجی‌ها بر اساس آموزش ارائه‌ شده هستند. مجموعه داده برچسب‌ گذاری شده مشخص می‌کند که برخی از پارامترهای ورودی و خروجی که قبلاً نقشه‌ برداری شده‌اند. از این رو، ماشین با ورودی و خروجی مربوطه آموزش داده می شود. دستگاهی برای پیش بینی نتیجه با استفاده از مجموعه داده آزمایشی در مراحل بعدی ساخته شده است.

به عنوان مثال، مجموعه داده ورودی از تصاویر طوطی و کلاغ را در نظر بگیرید. در ابتدا، دستگاه برای درک تصاویر، از جمله رنگ، چشم، شکل و اندازه طوطی و کلاغ آموزش دیده است. پس از آموزش، تصویر ورودی یک طوطی ارائه می‌شود و انتظار می‌رود که دستگاه شیء را شناسایی و خروجی را پیش‌ بینی کند. ماشین آموزش دیده ویژگی های مختلف جسم مانند رنگ، چشم ها، شکل و غیره را در تصویر ورودی بررسی می کند تا پیش بینی نهایی را انجام دهد. این فرآیند شناسایی شی در یادگیری ماشینی نظارت شده است. جالب است بدانید در بهترین زبان برای یادگیری ماشین پایتون می باشد. شما می توانید آموزش پایتون را از سایت امیر رسولی مشاهده کنید.

هدف اصلی تکنیک یادگیری نظارت شده ترسیم متغیر ورودی (a) با متغیر خروجی (b) است. یادگیری ماشین نظارت شده بیشتر به دو دسته کلی طبقه بندی می شود:

طبقه‌ بندی: اینها به الگوریتم‌هایی اشاره می‌کنند که مشکلات طبقه‌ بندی را که در آن متغیر خروجی طبقه‌ بندی می‌شود، بررسی می‌کنند. به عنوان مثال، بله یا خیر، درست یا نادرست، مرد یا زن، و غیره. برنامه های کاربردی دنیای واقعی این دسته در تشخیص هرزنامه و فیلتر ایمیل مشهود هستند. برخی از الگوریتم های طبقه بندی شناخته شده عبارتند از: الگوریتم جنگل تصادفی، الگوریتم درخت تصمیم، الگوریتم رگرسیون لجستیک و الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی.

رگرسیون: الگوریتم های رگرسیون مشکلات رگرسیونی را که در آن متغیرهای ورودی و خروجی رابطه خطی دارند، مدیریت می کنند. اینها برای پیش بینی متغیرهای خروجی پیوسته شناخته شده اند. به عنوان مثال می توان به پیش بینی آب و هوا، تحلیل روند بازار و غیره اشاره کرد.

الگوریتم های رگرسیون محبوب عبارتند از: الگوریتم رگرسیون خطی ساده، الگوریتم رگرسیون چند متغیره، الگوریتم درخت تصمیم و رگرسیون کمند.

2.یادگیری ماشینی بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت به یک تکنیک یادگیری اشاره دارد که بدون نظارت است. در اینجا، ماشین با استفاده از یک مجموعه داده بدون برچسب آموزش داده می شود و قادر است خروجی را بدون هیچ نظارتی پیش بینی کند. هدف یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت، گروه بندی مجموعه داده مرتب نشده بر اساس شباهت ها، تفاوت ها و الگوهای ورودی است.

به عنوان مثال، یک مجموعه داده ورودی از تصاویر یک ظرف پر از میوه را در نظر بگیرید. در اینجا، تصاویر برای مدل یادگیری ماشینی شناخته شده نیستند. هنگامی که مجموعه داده را در مدل ML وارد می کنیم، وظیفه مدل شناسایی الگوی اشیا، مانند رنگ، شکل یا تفاوت هایی است که در تصاویر ورودی مشاهده می شود و آنها را دسته بندی می کند. پس از طبقه‌ بندی، دستگاه سپس خروجی را پیش‌ بینی می‌کند که با یک مجموعه داده آزمایشی آزمایش می‌شود.

یادگیری ماشین بدون نظارت بیشتر به دو نوع طبقه بندی می شود:

خوشه بندی: تکنیک خوشه بندی به گروه بندی اشیا به خوشه ها بر اساس پارامتر هایی مانند شباهت ها یا تفاوت های بین اشیا اشاره دارد. به عنوان مثال، گروه بندی مشتریان بر اساس محصولاتی که خریداری می کنند.

برخی از الگوریتم های خوشه بندی شناخته شده عبارتند از: الگوریتم K-Means Clustering، Mean-Shift الگوریتم، الگوریتم DBSCAN، تجزیه و تحلیل اجزای اصلی، و تجزیه و تحلیل اجزای مستقل.

ارتباط: یادگیری انجمنی به شناسایی روابط معمولی بین متغیرهای یک مجموعه داده بزرگ اشاره دارد. وابستگی آیتم های مختلف داده و نقشه های متغیرهای مرتبط را تعیین می کند. کاربردهای معمولی شامل استخراج استفاده از وب و تجزیه و تحلیل داده های بازار است.

الگوریتم‌های محبوبی که از قوانین ارتباط تبعیت می‌کنند عبارتند از الگوریتم Apriori، الگوریتم Eclat و الگوریتم رشد FP.

3.یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارت شده شامل ویژگی های یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت است. از ترکیب مجموعه داده های برچسب دار و بدون برچسب برای آموزش الگوریتم های خود استفاده می کند. با استفاده از هر دو نوع مجموعه داده، یادگیری نیمه نظارتی بر اشکالات گزینه های ذکر شده در بالا غلبه می کند.

نمونه ای از یک دانشجوی کالج را در نظر بگیرید. دانش آموزی که تحت نظارت معلم در کالج یک مفهوم را یاد می گیرد، یادگیری تحت نظارت نامیده می شود. در یادگیری بدون نظارت، دانش آموز همان مفهوم را در خانه بدون راهنمایی معلم خود یاد می گیرد. در همین حال، تجدید نظر دانش آموز پس از یادگیری در این مفهوم، تحت هدایت یک معلم در کالج، یک شکل نیمه نظارتی از یادگیری است.

4.یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی یک فرآیند مبتنی بر بازخورد است. در اینجا، مؤلفه هوش مصنوعی به‌ طور خودکار با روش ضربه و آزمایش از محیط اطراف خود استفاده می‌کند، اقدام می‌کند، از تجربیات می‌آموزد و عملکرد را بهبود می‌بخشد. جزء برای هر عمل خوب پاداش و برای هر حرکت اشتباه جریمه می شود. بنابراین، مولفه یادگیری تقویتی با انجام اقدامات خوب به حداکثر رساندن پاداش می‌پردازد.

برخلاف یادگیری تحت نظارت، یادگیری تقویتی فاقد داده‌های برچسب‌گذاری شده است و عوامل فقط از طریق تجربیات یاد می‌گیرند. بازی های ویدیویی را در نظر بگیرید. در اینجا بازی محیط را مشخص می کند و هر حرکت عامل تقویت کننده وضعیت آن را مشخص می کند. نماینده حق دارد از طریق تنبیه و پاداش بازخورد دریافت کند و در نتیجه بر امتیاز کلی بازی تأثیر بگذارد. هدف نهایی نماینده دستیابی به امتیاز بالا است.

یادگیری تقویتی در زمینه های مختلفی مانند نظریه بازی، نظریه اطلاعات و سیستم های چند عاملی اعمال می شود. یادگیری تقویتی بیشتر به دو نوع روش یا الگوریتم تقسیم می شود:

یادگیری تقویتی مثبت: این به افزودن یک محرک تقویت کننده پس از یک رفتار خاص از عامل اشاره دارد، که احتمال تکرار آن رفتار را در آینده افزایش می دهد، به عنوان مثال، اضافه کردن یک پاداش پس از یک رفتار.

یادگیری تقویتی منفی: یادگیری تقویتی منفی به تقویت یک رفتار خاص اشاره دارد که از نتیجه منفی جلوگیری می کند.

5 کاربرد یادگیری ماشین

فعالیت های صنعتی که حجم زیادی از داده ها را مدیریت می کنند، به اهمیت و ارزش فناوری یادگیری ماشین پی برده اند. از آنجایی که یادگیری ماشین بینش‌هایی را از داده‌ها در زمان واقعی به دست می‌آورد، سازمان‌هایی که از آن استفاده می‌کنند می‌توانند به طور موثر کار کنند و نسبت به رقبای خود برتری پیدا کنند.

هر صنعت در این دنیای دیجیتال پر سرعت، از فناوری یادگیری ماشینی بهره‌های زیادی می‌برد. در اینجا، ما به پنج مورد از کاربرد های ماشین لرنینگ را بررسی خواهیم کرد:

1. یادگیری ماشین در صنعت بهداشت و درمان

یادگیری ماشینی به طور فزاینده‌ای در صنعت مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود. اعتبار دستگاه‌های پوشیدنی و حسگرهایی مانند ردیاب‌های تناسب اندام پوشیدنی، ساعت‌های سلامت هوشمند و غیره. همه این دستگاه‌ها داده‌ های سلامتی کاربران را برای ارزیابی سلامت آن‌ها در زمان واقعی نظارت می‌کنند.

علاوه بر این، این فناوری به پزشکان در تجزیه و تحلیل روندها یا نشانه گذاری رویدادهایی که ممکن است در بهبود تشخیص و درمان بیمار کاربرد دارند ، کمک می کند. الگوریتم‌های ماشین لرنینگ حتی به متخصصان پزشکی اجازه می‌دهند تا طول عمر بیمار مبتلا به یک بیماری کشنده را با دقت پیش‌بینی کنند.

علاوه بر این، یادگیری ماشین به طور قابل توجهی در دو زمینه کمک می کند:

• کشف دارو: ساخت یا کشف یک داروی جدید گران است و شامل یک فرآیند طولانی است. یادگیری ماشینی به سرعت بخشیدن به مراحل درگیر در چنین فرآیند چند مرحله ای کمک می کند. به عنوان مثال، فایزر از واتسون IBM برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده های متفاوت برای کشف دارو استفاده می کند.
• درمان شخصی: تولیدکنندگان دارو با چالش سخت اعتبارسنجی اثربخشی یک داروی خاص بر روی توده بزرگی از جمعیت مواجه هستند. این به این دلیل است که این دارو در آزمایش‌های بالینی تنها بر روی گروه کوچکی اثر می‌گذارد و احتمالاً باعث ایجاد عوارض جانبی در برخی افراد می‌شود.

برای رسیدگی به این مشکلات، شرکت‌هایی مانند Genentech با GNS Healthcare همکاری کرده‌اند تا از یادگیری ماشینی و شبیه‌ سازی پلتفرم‌های هوش مصنوعی استفاده کنند و در درمان‌های زیست‌ پزشکی برای رفع این مشکلات نوآوری کنند. فناوری یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل ژن‌های فردی که درمان‌های هدفمندی را برای بیماران فراهم می‌کند، به دنبال نشانگرهای پاسخ بیماران می‌گردد.

2.یادگیری ماشین در بازار های مالی

امروزه، چندین سازمان مالی و بانک از فناوری یادگیری ماشینی برای مقابله با فعالیت‌های تقلبی و به دست آوردن بینش‌های ضروری از حجم وسیعی از داده‌ها استفاده می‌کنند. بینش های مشتق شده از ML به شناسایی فرصت های سرمایه گذاری کمک می کند که به سرمایه گذاران اجازه می دهد تصمیم بگیرند چه زمانی معامله کنند.

علاوه بر این، روش‌های داده‌ کاوی به سیستم‌های نظارت سایبری کمک می‌کنند تا علائم هشداردهنده فعالیت‌های متقلبانه را از بین ببرند و متعاقباً آنها را خنثی کنند. چندین مؤسسه مالی قبلاً با شرکت های فناوری همکاری کرده اند تا از مزایای یادگیری ماشین استفاده کنند.

مثلا،

• سیتی بانک با شرکت کشف تقلب Feedzai برای رسیدگی به کلاهبرداری های بانکی آنلاین و حضوری همکاری کرده است.
• پی پال از چندین ابزار یادگیری ماشینی برای تمایز بین تراکنش های قانونی و تقلبی بین خریداران و فروشندگان استفاده می کند.

3.خرده فروشی و ماشین لرنینگ

وب سایت های خرده فروشی به طور گسترده از یادگیری ماشینی برای توصیه اقلام بر اساس سابقه خرید کاربران استفاده می کنند. خرده‌ فروشان از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل آن‌ها و ارائه تجربیات خرید شخصی به مشتریان خود استفاده می‌کنند. آنها همچنین ML را برای کمپین های بازاریابی، بینش مشتری، برنامه ریزی کالای مشتری و بهینه سازی قیمت پیاده سازی می کنند.

بر اساس گزارش سپتامبر 2021 توسط Grand View Research, Inc.، انتظار می‌رود که بازار جهانی موتورهای توصیه‌ کننده تا سال 2028 به ارزش 17.30 میلیارد دلار برسد. نمونه‌های رایج روزانه سیستم‌های توصیه عبارتند از:

• وقتی آیتم‌ها را در آمازون مرور می‌کنید، توصیه‌های محصولی که در صفحه اصلی می‌بینید از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ناشی می‌شوند. آمازون از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای ارائه توصیه‌های شخصی و هوشمند مرتبط با مشتریان بر اساس تاریخچه خرید اخیر، نظرات، نشانک‌ها و سایر فعالیت‌های آنلاین استفاده می‌کند.
• نتفلیکس و یوتیوب به شدت به سیستم‌های توصیه‌ای برای پیشنهاد نمایش‌ها و ویدیوها به کاربرانشان بر اساس سابقه بازدیدشان متکی هستند.

علاوه بر این، سایت‌های خرده‌ فروشی با دستیاران مجازی یا ربات‌های گفتگوی مکالمه‌ای نیز مجهز هستند که از ML، پردازش زبان طبیعی (NLP) و درک زبان طبیعی (NLU) برای خودکارسازی تجربه خرید مشتری استفاده می‌کنند.

4.Machine Learning در صنعت مسافرت

یادگیری ماشینی نقشی اساسی در گسترش دامنه صنعت سفر ایفا می کند. سواری‌های ارائه‌ شده توسط Uber، Ola و حتی خودروهای خودران، پشتوانه یادگیری ماشینی قوی دارند. الگوریتم یادگیری ماشین اوبر را در نظر بگیرید که قیمت گذاری پویا سواری های آنها را مدیریت می کند. اوبر از یک مدل یادگیری ماشینی به نام “Geosurge” برای مدیریت پارامترهای قیمت گذاری داینامیک استفاده می کند. از مدل‌ سازی پیش‌بینی بی‌درنگ بر روی الگوهای ترافیک، عرضه و تقاضا استفاده می‌کند.

اگر برای جلسه دیر می‌شوید و نیاز به رزرو Uber در یک منطقه شلوغ دارید، مدل قیمت‌ گذاری پویا شروع می‌شود و می‌توانید فوراً سوار اوبر شوید، اما باید دو برابر کرایه معمولی بپردازید. علاوه بر این، صنعت سفر از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل نظرات کاربران استفاده می کند. نظرات کاربران از طریق تجزیه و تحلیل احساسات بر اساس نمرات مثبت یا منفی طبقه بندی می شوند. این برای نظارت بر کمپین، نظارت بر برند، نظارت بر انطباق و غیره توسط شرکت‌های صنعت سفر استفاده می‌شود.

جالب است بدانید که یادگیری ماشین، یکی از فرایندهایی است که با زبان های برنامه نویسی با پایتون می توانید انجام دهید. اگر مایل به دانستن کاربرد های زبان برنامه نویسی پایتون هستید، می توانید این مقاله از سایت را مطالعه کنید.

5.رسانه های اجتماعی

با یادگیری ماشینی، میلیاردها کاربر می توانند به طور موثر در شبکه های اجتماعی مشارکت کنند. یادگیری ماشینی در هدایت پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی از شخصی‌سازی فیدهای خبری تا ارائه تبلیغات خاص کاربر بسیار مهم است. به عنوان مثال، ویژگی برچسب گذاری خودکار فیس بوک از تشخیص تصویر برای شناسایی چهره دوست شما و تگ کردن خودکار آنها استفاده می کند. این شبکه اجتماعی از ANN برای شناسایی چهره های آشنا در لیست مخاطبین کاربران استفاده می کند و برچسب گذاری خودکار را تسهیل می کند.

به طور مشابه، لینکدین می داند که چه زمانی باید برای نقش بعدی خود درخواست دهید، با چه کسی باید ارتباط برقرار کنید و مهارت های شما در مقایسه با همتایان چگونه رتبه بندی می شود. همه این ویژگی ها با یادگیری ماشین امکانپذیر می شود.

ترند های یادگیری ماشین در سال 2023

یادگیری ماشینی به طور قابل توجهی بر تمام بخش‌های صنعت در سراسر جهان، از استارت‌آپ‌ها تا شرکت‌های Fortune 500 تأثیر گذاشته است. طبق گزارش سال 2021 توسط Fortune Business Insights، اندازه بازار جهانی یادگیری ماشین در سال 2021 15.50 میلیارد دلار بود و پیش بینی می شود تا سال 2028 با CAGR 38.6 درصد به 152.24 میلیارد دلار برسد.

با نگاهی به افزایش پذیرش یادگیری ماشینی، انتظار می رود که سال 2022 شاهد مسیر مشابهی باشد. در اینجا، ما به 10 روند برتر یادگیری ماشین برای سال 2023 نگاه می کنیم.

یادگیری ماشین و بلاک چین

بلاک چین، فناوری پشت ارزهای رمزنگاری شده مانند بیت کوین، برای بسیاری از مشاغل مفید است. این فناوری از یک دفتر کل غیرمتمرکز برای ثبت هر تراکنش استفاده می کند و در نتیجه شفافیت بین طرف های درگیر را بدون هیچ واسطه ای ارتقا می دهد. همچنین، تراکنش های بلاک چین برگشت ناپذیر هستند، به این معنی که پس از به روز رسانی دفتر کل هرگز نمی توان آنها را حذف یا تغییر داد.

انتظار می رود بلاک چین با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ادغام شود، زیرا ویژگی های خاصی در هر دو فناوری مکمل یکدیگر هستند. این شامل یک دفتر کل غیرمتمرکز، شفافیت و تغییر ناپذیری است.

برای مثال، بانک‌هایی مانند بارکلیز و HSBC روی پروژه‌های مبتنی بر بلاک چین کار می‌کنند که وام‌های بدون بهره به مشتریان ارائه می‌دهند. همچنین، بانک ها از یادگیری ماشینی برای تعیین امتیاز اعتباری وام گیرندگان بالقوه بر اساس الگوهای مخارج آنها استفاده می کنند. چنین بینش هایی برای بانک ها مفید است تا تعیین کنند که وام گیرنده شایسته وام است یا خیر.

2.ابزارهای سلف سرویس مبتنی بر هوش مصنوعی

چندین کسب‌وکار قبلاً از راه‌ حل‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی یا ابزارهای سلف سرویس برای ساده‌سازی عملیات خود استفاده کرده‌اند. شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، مایکروسافت و فیس‌بوک از ربات‌ها در پلتفرم‌های پیام‌رسانی خود مانند مسنجر و اسکایپ برای انجام کارآمد وظایف سلف‌سرویس استفاده می‌کنند.

به عنوان مثال، وقتی مکانی را در موتور جستجو یا نقشه های گوگل جستجو می کنید، گزینه “دریافت مسیرها” به طور خودکار ظاهر می شود. این به شما مسیر دقیق رسیدن به مقصد مورد نظرتان را می گوید و در وقت گرانبها صرفه جویی می کند. اگر چنین روندهایی ادامه یابد، در نهایت، یادگیری ماشینی می‌تواند تجربه‌ای کاملاً خودکار را برای مشتریانی که به دنبال محصولات و خدمات کسب‌وکار هستند، ارائه دهد.

3.دستیارهای هوش مصنوعی و موتورهای جستجو

امروزه همه از دستیاران هوش مصنوعی مانند سیری و الکسا به خوبی آگاه هستند. این دستیارهای صوتی وظایف مختلفی مانند رزرو بلیط هواپیما، پرداخت قبوض، پخش آهنگ های مورد علاقه کاربران و حتی ارسال پیام به همکاران را انجام می دهند.

با گذشت زمان، انتظار می‌رود که این چت‌بات‌ها تجارب شخصی‌تر از جمله ارائه مشاوره حقوقی در مورد موضوعات مختلف، اتخاذ تصمیم‌های مهم تجاری، ارائه درمان‌های پزشکی شخصی و غیره را ارائه دهند.

از سوی دیگر، موتورهای جستجو مانند گوگل و بینگ از طریق چندین منبع داده می خزند تا نوع مناسبی از محتوا را ارائه دهند. با افزایش شخصی‌سازی، امروزه موتورهای جستجو می‌توانند در میان داده‌های شخصی بخزند تا نتایج شخصی‌سازی شده را به کاربران ارائه دهند.

به عنوان مثال، هنگامی که «کفش ورزشی برای خرید» را در Google جستجو می‌کنید، دفعه بعد که از Google بازدید می‌کنید، تبلیغات مربوط به آخرین جستجوی خود را مشاهده خواهید کرد. بنابراین، موتورهای جستجو شخصی تر می شوند زیرا می توانند نتایج خاصی را بر اساس داده های شما ارائه دهند.

4.دستیار هوشمند همه جانبه

با توجه به اینکه شخصی سازی در مرکز قرار دارد، دستیاران هوشمند با انجام کارهایی از جانب ما، مانند رانندگی، آشپزی و حتی خرید مواد غذایی، آماده ارائه کمک همه جانبه هستند. این خدمات شامل خدمات پیشرفته ای می شود که معمولاً از طریق عوامل انسانی از آنها استفاده می کنیم، مانند هماهنگی سفر یا ملاقات با پزشک در صورت ناخوشی.

برای مثال، اگر بیمار شدید، تنها کاری که باید انجام دهید این است که با دستیار خود تماس بگیرید. بر اساس اطلاعات شما، یک قرار ملاقات با یک پزشک برجسته در منطقه شما رزرو می کند. سپس دستیار با انجام هماهنگی‌های بیمارستانی و رزرو Uber آن را پیگیری می‌کند تا شما را به موقع به پزشک مورد نظر برساند.

5.وسایل پزشکی شخصی

امروزه وسایل پزشکی پوشیدنی بخشی از زندگی روزمره ما هستند. این دستگاه‌ها داده‌های سلامتی از جمله ضربان قلب، سطح گلوکز، سطح نمک و غیره را اندازه‌گیری می‌کنند. با این حال، با اجرای گسترده یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، چنین دستگاه‌هایی داده‌های بسیار بیشتری برای ارائه به کاربران در آینده خواهند داشت.

دستگاه‌های پوشیدنی قادر خواهند بود داده‌های سلامتی را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند و تشخیص و درمان شخصی‌ شده را برای نیازهای فرد ارائه دهند. در موارد بحرانی، حسگرهای پوشیدنی همچنین می‌توانند مجموعه‌ای از آزمایش‌های سلامت را بر اساس داده‌های سلامتی پیشنهاد دهند. حتی ممکن است با یک متخصص در نزدیکی یک قرار ملاقات رزرو کنند.

6.واقعیت افزوده پیشرفته (AR)

اگرچه واقعیت افزوده چند سالی است که وجود دارد، اما اکنون شاهد پتانسیل واقعی فناوری هستیم. هولولنز مایکروسافت یک نمونه محبوب است. این عینک AR یک پوشش دیجیتالی روی محیط فیزیکی ایجاد می کند و به کاربران اجازه می دهد با استفاده از دستورات صوتی یا حرکات دست با دنیای مجازی تعامل داشته باشند.

با این حال، نسخه پیشرفته AR قرار است در ماه های آینده خبرساز شود. در سال 2023، چنین دستگاه هایی به پیشرفت خود ادامه خواهند داد زیرا ممکن است به معنای واقعی کلمه از هر مکانی، تعامل و مکالمه رو در رو با دوستان و خانواده ها را امکان پذیر کنند. این یکی از دلایلی است که امروزه توسعه دهندگان واقعیت افزوده تقاضای زیادی دارند.

7.پیشرفت در صنعت خودرو

خودروهای خودران قبلا در خیابان ها آزمایش شده اند. آنها قادر به رانندگی در محیط های پیچیده شهری بدون هیچ گونه دخالت انسانی هستند. اگرچه شک قابل توجهی در مورد اینکه چه زمانی باید به آنها اجازه ورود به جاده ها وجود دارد، انتظار می رود سال 2023 این بحث را به جلو ببرد.

در سال 2023، اتومبیل های خودران حتی به رانندگان اجازه می دهند در طول سفر خود چرت بزنند. این به وسایل نقلیه خودران محدود نخواهد شد، بلکه ممکن است صنعت حمل و نقل را متحول کند. به عنوان مثال، اتوبوس های خودران می توانند هجوم بیاورند و چندین مسافر را بدون کمک انسانی به مقصد خود حمل کنند.

8.یادگیری عمیق فول استک

امروزه، یادگیری عمیق ریشه های خود را در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر، حرکت خودکار خودرو، تعامل صوتی و بسیاری موارد دیگر پیدا کرده است. علاوه بر این، بازی‌هایی مانند DeepMind’s AlphaGo یادگیری عمیق را بررسی می‌کنند تا در سطح متخصص با حداقل تلاش انجام شود.

در سال 2023، یادگیری عمیق کاربردهایی در تصویربرداری پزشکی پیدا می کند، جایی که پزشکان از تشخیص تصویر برای تشخیص شرایط با دقت بیشتری استفاده می کنند. علاوه بر این، یادگیری عمیق پیشرفت های قابل توجهی در توسعه زبان های برنامه نویسی ایجاد می کند که کدها را درک کرده و برنامه ها را به تنهایی بر اساس داده های ورودی ارائه شده می نویسند.

به عنوان مثال، یک صفحه گسترده اکسل با چندین ورودی داده های مالی را در نظر بگیرید. در اینجا، سیستم یادگیری ماشین از برنامه نویسی مبتنی بر یادگیری عمیق برای درک اینکه چه اعدادی بر اساس مثال های قبلی داده های خوب و بد هستند استفاده می کند.

9.Generative adversarial network (GAN)

GAD یک پیشرفت اساسی در یادگیری ماشین در زمان‌های اخیر هستند. این امکان تولید داده های ارزشمند را از ابتدا یا نویز تصادفی، به طور کلی تصاویر یا موسیقی، فراهم می کند. به بیان ساده، به جای آموزش یک شبکه عصبی با میلیون‌ها نقطه داده، می‌توانیم به دو شبکه عصبی اجازه دهیم تا با یکدیگر رقابت کنند و بهترین مسیر ممکن را پیدا کنند. به عنوان مثال، هنگامی که تصاویر یک اسب را به GAN وارد می کنید، می تواند تصاویری از گورخر تولید کند.

10. TinyML

TinyML انقلابی در یادگیری ماشین ایجاد کرده است. با الهام از اینترنت اشیا، به دستگاه های لبه اینترنت اشیا اجازه می دهد تا فرآیندهای مبتنی بر ML را اجرا کنند. به عنوان مثال، فرمان بیدار کردن تلفن هوشمند مانند «Hey Siri» یا «Hey Google» تحت tinyML قرار می‌گیرد.

همچنین، یک درخواست وب ارسال شده به سرور برای ایجاد پاسخ زمان می برد. ابتدا، درخواست قبل از دریافت پاسخ، داده ها را به سرور ارسال می کند که توسط یک الگوریتم یادگیری ماشین پردازش می شود. در عوض، یک فرآیند کارآمد از نظر زمان می تواند استفاده از برنامه های ML در دستگاه های لبه باشد. این رویکرد دارای چندین مزیت از جمله تاخیر کمتر، مصرف انرژی کمتر، کاهش استفاده از پهنای باند و تضمین حریم خصوصی کاربر به طور همزمان است.

با افزایش دستگاه های متصل، tinyML به پیشرفت خود ادامه خواهد داد و در سال 2023 گسترده خواهد شد.

جمع بندی

یادگیری ماشین چیست؟ این سوالی است که بسیاری از برنامه نویسان تازه وارد یا افرادی که به تازگی قصد یادگیری برنامه نویسی را دارند، از ما میپرسند. به صورت کامل در این مطلب توضیح دادیم گه ماشین لرنینگ چیست و چه کاربرد هایی دارد.