اهمیت و کاربرد ماشین لرنینگ Machine Learning این 12 مورد است

اهمیت و کاربرد ماشین لرنینگ Machine Learning

اگر فکر می‌کنید با یادگیری ماشینی سر و کاری ندارید کاملا در اشتباه هستید و فقط کافی است نگاهی به اطراف خود بیندازید تا تأثیرات این فناوری را در زندگی روزمره مشاهده کنید. کاربرد ماشین ها به عنوان مهم ترین ابزرا زندگی بشر شناخته شده و اکنون در بسیاری از حوزه‌ها نقش کلیدی دارند. همچنین یادگیری ماشینی با سرعتی چشمگیر زندگی تمام مردم جهان را متحول کرده. همه چیز شامل تغییرات شگرف است. به طور مثال؛ شیوه‌های ارتباطی که پیش‌تر در دنیای واقعی رخ می‌داده اکنون به فضای مجازی و شبکه‌های اجتماعی منتقل شده. حتی ما شاهد جایگزینی خریدهای حضوری با خریدهای آنلاین هستیم و به همین ترتیب؛ این تحول در تمامی جنبه‌های زندگی احساس می‌شود.

یادگیری ماشینی ابزارهایی مانند Google Maps را طوری کارآمد کرده  تا کاربران آن، وضعیت ترافیک را به راحتی پیش‌بینی کرده تا بتوانند مسیرهای بهتر را پیدا کنند. امروزه خودروهای بدون سرنشین نیز با استفاده از  یادگیری Machine learning معمولا بدون دخالت مستقیم انسان قابلیت حرکت صحیح  و تردد بدون خطا دارد. همچنین، سیستم‌های پیشرفته تحلیل تصاویر پزشکی به کادر درمان خصوصا پزشکان کمک می‌کنند تا بیماری‌هایی مانند تومورهای پنهان را شناسایی کنند. حتی حذف اسناد کاغذی و جایگزین شدن آن با نرم‌افزارهای دیجیتال به یکی از الزامات زندگی مدرن تبدیل شده است.

شگفتی های انسان و ربات هوش مصنوعی

اگر بخواهم به یک نتیجه شگفت انگیز اشاره کنم در واقع یکی از نمونه‌های شاخص یادگیری ماشینی مربوط به ربات سوفیا است. این ربات با دوربین‌های پیشرفته قادر به شناسایی چهره‌ها، درک احساسات و برقراری ارتباط هوشمندانه است. همچنین، دستیارهای دیجیتالی مانند سیری با پردازش دستورات صوتی کاربران قابلیت پخش هوشمندانه فایل های موسیقی را دارد و یا پیشنهاداتی متناسب با خریدها و فعالیت‌های گذشته را به کار بر ارائه می دهد. حتی در پلتفرم های شبکه اجتماعی شاهد این هستیم که تبلیغات هدفمند نیز با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، بر اساس سلیقه و علایق کاربران تنظیم می‌شوند.

در همین راستا، ربات‌هایی که وظایف ساده‌ای مانند تمیز کردن محیط را انجام می‌دهند، به بخشی از زندگی روزمره ما تبدیل شده‌. یا اگر دقت کرده باشید؛ آشکارسازهای ایمیل به طور مؤثری پیام‌های ناخواسته را شناسایی و حذف می‌کنند تا تجربه کاربری بهتری ایجاد شود.

با دقت به اطراف خود بنگرید! به وضوح می‌توانید ببینید چگونه ماشین‌ها در حال رخنه در جان و مال مردم سراسر جهانند! و وابستگی به ادم ها و دخالت انسانی را در بسیاری از فعالیت‌ها کاهش داده‌اند. اما همه این پیشرفت‌ها در راستای هدفی والاتر بوده که همانا بهبود کیفیت زندگی و خدمت به بشریت نام گذاری شده است.

یادگیری ماشین یا Machin learning چیست؟

یادگیری ماشینی یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که هدف آن ایجاد برنامه‌های خودآموز بر مبنای داده‌های گذشته می‌باشد. این سیستم‌ها از طریق الگوریتم‌های آماری و مدل‌سازی داده‌ها، بدون نیاز به برنامه‌ریزی دستی مداوم، به‌تدریج دقت خود را بهبود می‌بخشند. در واقع، هرچه الگوریتم بهینه‌تر و جامع‌تر باشد و توانایی پردازش حجم بیشتری از داده‌ها را داشته باشد، نتایج و پیش‌بینی‌های آن دقیق‌تر خواهند بود.برای طراحی یک سیستم یادگیری ماشینی کارآمد، چند جنبه کلیدی وجود دارد که باید مدنظر قرار گیرند:

• آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها: کیفیت داده‌های ورودی تاثیر مستقیمی بر عملکرد الگوریتم دارد.
• انتخاب الگوریتم‌های پایه و پیشرفته: از میان روش‌های مختلف، باید بهترین الگوریتم با توجه به نوع داده‌ها و مسئله انتخاب شود.
• اتوماسیون و فرآیندهای تکراری: استفاده از اتوماسیون در پردازش داده‌ها و اجرای مکرر مراحل، کارایی سیستم را افزایش می‌دهد.
• مقیاس‌پذیری و مدل‌سازی توزیع‌شده: برای مدیریت داده‌های بزرگ و افزایش سرعت پردازش، ضروری است که سیستم بتواند به صورت مقیاس‌پذیر عمل کند.

در علم داده، الگوریتم به مجموعه‌ای از مراحل پردازشی گفته می‌شود که به‌وسیله آن‌ها الگوها و ویژگی‌های پنهان در میان حجم عظیمی از داده‌ها استخراج می‌شود. در فرآیند یادگیری ماشینی، مرحله‌ی «آموزش» به الگوریتم این امکان را می‌دهد تا از تجربه (یعنی داده‌های آموزشی) بیاموزد و بتواند در مواجهه با داده‌های جدید، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی دقیقی داشته باشد. به‌عنوان مثال، برخی مطالعات نشان داده‌اند که افزایش قابل توجه حجم داده‌های آموزشی (حتی به اندازه‌ی ۱۰ برابر) می‌تواند دقت مدل‌ها را تا حدود ۲۰ درصد بهبود بخشد؛ البته این آمار بسته به نوع مدل و داده‌های مورد استفاده متغیر است.

در سال‌های اخیر، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی به این پرسش مشغول شده‌اند که آیا ماشین‌ها می‌توانند از داده‌های در دسترس خود بیاموزند و در شرایط متغیر عملکرد مناسبی داشته باشند؟ برای درک بهتر این موضوع، کافی است به سیستم‌های تشخیص چهره در فرودگاه‌های پیشرفته فکر کنید؛ جایی که با استفاده از داده‌های قبلی، هویت مسافران شناسایی شده و سیستم در مواجهه با تغییرات محیطی به‌طور خودکار واکنش نشان می‌دهد.

همانطور که تام میچل، از پیشگامان حوزه یادگیری ماشینی، در کتاب خود می‌فرماید:

“یک برنامه کامپیوتری در یادگیری از تجربه E برای انجام وظیفه T، با اندازه‌گیری عملکرد P، بهبود می‌یابد.”

این تعریف به خوبی نشان می‌دهد که یادگیری ماشینی چگونه از داده‌های گذشته به عنوان تجربه بهره می‌برد تا در وظایف مختلف، عملکرد خود را ارتقا دهد. به طور کلی، یادگیری ماشینی با ترکیب داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های قدرتمند، سیستم‌های خودآموزی ایجاد می‌کند که می‌توانند با تغییر شرایط و مواجهه با داده‌های نوظهور، دقت و کارایی خود را بهبود بخشند. این ویژگی نه تنها در کاربردهای تجاری، بلکه در حوزه‌های علمی و عملی دیگر نیز بسیار تاثیرگذار است.

چرا مردم به یادگیری ماشین اهمیت می دهند؟

علاقه فزاینده به یادگیری ماشینی، عمدتاً به همان دلایلی است که در سال‌های اخیر باعث گسترش عملیات داده‌کاوی شده است. مواردی مانند افزایش حجم داده‌های در دسترس، کاهش هزینه‌های پردازش محاسباتی و توانایی بالای سیستم‌های کامپیوتری در ذخیره‌سازی داده‌ها، همگی موجب شده که یادگیری ماشینی به یکی از ارکان کلیدی در تحلیل داده‌های پیچیده تبدیل شود. به‌ویژه این فناوری به عنوان جایگزینی کم‌هزینه‌تر و دقیق‌تر نسبت به وابستگی نیروی انسانی به نظر می آید.

همه این پیشرفت‌ها در اصل به معنای افزایش بهره‌وری، شناسایی خودکار الگوهای پنهان در داده‌ها و توانایی پردازش و تحلیل کلان‌داده‌های پیچیده‌تر است. بکار گیری machine learning منجر به اتخاذ تصمیم‌های سریع‌ و دقیق‌ می‌شود. نه تنها یادگیری ماشینی برای کسب و کارهای عمومی رایج بسیار مفید و موفق است بلکه صنایع حساس و مهم مانند تولید نفت، گاز، پتروشیمی و خدمات آن  و حتی بخش‌های تجاری و مالی، اکنون با استفاده از یادگیری ماشینی، سودآوری خود را به حداکثر خواهند رساند. همچنین مهارت در مدیریت به ویژه برای این صنایع حساس نیز بهینه تر از قبل شده و تصمیم‌گیری‌های خودکار و هوشمندتری برای کاهش ریسک‌های غیرمنتظره اتخاذ می گردد.

طبق گزارش McKinsey & Company، شرکت‌هایی که به طور فعال از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در فرآیندهای خود استفاده می‌کنند، می‌توانند بهره‌وری و خروجی مفید را تا ۴۰ درصد افزایش داده و هزینه‌های عملیاتی را تا ۳۰ درصد کاهش دهند. این آمار نشان‌دهنده تأثیر شگرف این فناوری در محیط‌های کسب‌وکار مدرن است.

همان‌طور که آندرو ان‌جی، یکی از پیشگامان یادگیری ماشینی، می‌گوید:

“هوش مصنوعی، همان برقِ عصر مدرن است. در آینده، تقریباً هیچ صنعتی نخواهد بود که از این فناوری بی‌نیاز باشد.”

با این تفاسیر، آینده کسب‌وکارها و صنایع وابسته به توانایی آن‌ها در بهره‌گیری از کامپیوتر به ویژه یادگیری ماشینی برای تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر، دقیق‌تر و کم‌ریسک‌تر خواهد بود.

چه کسی امروزه از یادگیری ماشینی استفاده می کند؟

مدیران و مالکان اکثر کارخانه‌ها و سازمان‌های بزرگ که معمولا با حجم عظیمی از داده‌ها سر و کار دارد؛ ارزش فناوری یادگیری ماشینی را به خوبی درک کرده‌اند. این سازمان‌ها با استخراج بینش‌های جدید از داده‌های اولیه توانسته اند؛ کارآمدی عملیات ها را افزایش دهند و نسبت به رقبای خودشان؛ یک سری مزیت رقابتی بهتر ایجاد کنند. به زبان ساده می توان اظهار داشت که: استفاده از یادگیری ماشینی به این معناست که از داده‌های خام موجود؛ الگوها و روندهای پنهان ” که بدون تحلیل وجود ندارد ” استخراج می‌شود تا تصمیمات استراتژیک و عملی بهتری اتخاذ گردد.

کاربردهای متنوع در صنایع مختلف

• بخش مالی:
  بانک‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری از تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای دو هدف اصلی استفاده می‌کنند:

• 1. کمک به سرمایه‌گذاران برای شناسایی قیمت‌های مناسب سهام و زمان بهینه جهت انجام معاملات.
  2. شناسایی الگوهای متقلبانه و ارائه بینش‌های حیاتی به منظور جلوگیری از تقلب و سوءاستفاده، به ویژه از طریق نظارت الکترونیکی و تحلیل داده‌های مربوط به مشتریان پرخطر.

• حوزه پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی:
  در این بخش، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با تحلیل داده‌های پزشکی، به تشخیص بیماری‌ها و پیشنهاد بهترین روش‌های درمانی کمک می‌کند. این امر منجر به فایده هایی مانند بهبود نتایج درمانی و افزایش کارایی سیستم‌های بهداشتی می‌شو که خصوصا در بیمارستان ها و اماکن درمانی کشورهای جهان سومی بسیار مفید است.
• صنعت نفت و گاز:
  از یادگیری ماشینی برای جستجوی منابع انرژی جدید، تحلیل مواد معدنی موجود در زمین و بهینه‌سازی توزیع نفت و به منظور کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری استفاده می‌شود.
• سازمان‌های دولتی و ایمنی عمومی:
  این نهادها از یادگیری ماشینی برای محافظت از منابع انسانی و مالی، کشف تقلب، کاهش سرقت هویت و مقابله با حملات کلاهبرداری بهره می‌برند.
• فروشگاه‌های آنلاین:
  این فناوری در تجارت الکترونیک به تحلیل داده‌های کاربران کمک می‌کند تا بر اساس اولویت‌ها و سلیقه‌های خرید هر فرد؛ محصولات مشابه و جذابی به وی پیشنهاد گردد. همچنین در کمپین‌های بازاریابی مواردی مثل تعیین قیمت‌های مناسب، برنامه‌ریزی عرضه کالا و بهبود تعامل با مشتریان توسط خروجی داده کاوی قابل برنامه ریزی و اجراست.
• حمل و نقل:
  یادگیری ماشینی در حوزه حمل و نقل باعث رشد متحیر کننده صنایع خودروسازی و حمل و نقل شده و ارزش سهام تسلا این موضوع را به خوبی اظهار نموده. در مواردی مانند تعیین مسیرهای بهینه و شناسایی مسیرهای پرخطر که باید از آن‌ها اجتناب شود می توان ازداده های هوش مصنوعی در صنایع خودرو سازی و حمل و نقل استفاده نمود. این سیستم‌ها بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح و با استفاده از داده‌های قبلی به صورت مستقل یاد می‌گیرند و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه انجام می‌دهند.

یک مثال ملموس

آیا شما هنوز در درک مفهوم یادگیری ماشینی سردرگم هستید!؟ برای درک کافی است به تجربه خرید آنلاین که معمولا برای همه ما تکرار شده فکر کنید. وقتی چند محصول را به سبد خرید اضافه می‌کنید گاهی سایت به طور خودکار پیشنهاداتی از محصولات مشابه بر اساس رفتار شما نمایش می‌دهد. این عملکرد  در اصل، نمونه‌ای از یادگیری ماشینی است که به کاربران اجازه می‌دهد با تحلیل داده‌های گذشته، به طور مستقل یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند که چه محصولاتی ممکن است برای شما جذاب باشد و این پیشنهادات جذاب بدون آنکه نیروی انسانی به صورت مستقیم دخالت داشته باشد به شما و سایر کاربران ارائه می گردد.

یادگیری ماشینی و آموزش!

با به‌کارگیری الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشینی، قطعا می‌توان از تجزیه و تحلیل دقیق داده‌های عملکردی، نقاط قوت و ضعف افراد را شناسایی کرده و مسیرهای بهینه‌ای برای توسعه مهارت‌های آنان ترسیم نمود. به زبان ساده، این فناوری ما را قادر می‌سازد تا با کاهش خطاهای انسانی و استخراج الگوهای پنهان در داده‌ها، به نتایج بسیار دقیق‌تری در فرآیند انتخاب و ارتقای استعدادها دست پیدا کنیم.

من احساس می کنم امروزه هوش مصنوعی به تحول روش‌های تدریس و یادگیری نیز سرعت بخشیده است. سیستم‌های آموزشی هوشمند با تجزیه و تحلیل نیازهای فردی، مسیر یادگیری شخصی‌سازی‌شده‌ای را برای هر دانش‌آموز فراهم می‌کنند؛ به گونه‌ای که هر کس بتواند با سرعت و به شیوه‌ای متناسب با سطح درک خود به بهترین نتایج دست یابد. این نوآوری نه تنها باعث افزایش تعامل در کلاس‌ها و بهبود تجربه یادگیری می‌شود، بلکه انگیزه و علاقه دانش‌آموزان را برای یادگیری مداوم به طرز چشمگیری تقویت می‌کند. همانطور که یکی از متخصصان برجسته آموزش می‌گوید: «هوش مصنوعی، کلید باز کردن درب‌های موفقیت در آموزش و پرورش است»، چراکه با ارائه راهکارهای مبتنی بر داده‌های واقعی، به هر دانش‌آموز کمک می‌کند تا بهترین نسخه از خودش را کشف نماید.