رایج ترین الگوریتم های یادگیری ماشین، از گوگل تا سایت های آموزشی

الگوریتم یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین به انگلیسی (Machine Learning) و مخفف آن ML گفته میشود. این فناوری هوشمند یکی از حوزه های مطالعاتی هوش مصنوعی محسوب میشود. نحوه کار ML به اینصورت است که با کمک الگوریتم های آماری و داده کاوی اطلاعات را پردازش میکند. پس از انجام داده کاوی قابلیت این را دارد که داده های جدید و دیده نشده را یاد بگیرد. یادگیری خودکار به بیان ساده یعنی آموزش دادن کامپیوترها که بتوانند از روی دیتاها یاد بگیرند، بدون اینکه لازم باشد خط به خط برای آنها برنامه نویسی کنیم. هدف کلی این فناوری درک و یادگیری داده ها طبق روش فراگیری انسان ها است. اما آیا الگوریتم های هوش مصنوعی میتوانند مانند انسان رفتار کنند و یاد بگیرند؟ متاسفانه یا خوشبختانه بله، طی سال های اخیر ماشین لرنینگ به گونه ای پیشرفت کرده که قادر خواهد بود خودش را ارتقا بدهد. همینطور به صورت خودکار هر داده و اطلاعاتی که بخواهد را یاد می گیرد.

بیشتر بخوانید: اهمیت و کاربرد ماشین لرنینگ

انواع مختلف درک ماشین:

ML انواع مختلفی دارد که با ابزارها و اپلیکیشن های خاصی کار میکند. برخی از زیربخش های اصلی اینها هستند:

• یادگیری نظارت شده (Supervised)
• یادگیری نظارت نشده (Unsupervised)
• یادگیری تقویتی (Reinforcement)

آیا می دانستید فرق یادگیری ماشین و درک عمیق چیست؟

اگر با فناوری لرن ماشین سروکار داشته باشید، قطعا درمورد دیپ لرنینگ ماشین نیز شنیده اید. یادگیری عمیق یکی از زیر مجموعه های یادگیری خودکار ماشین است که به صورت تخصصی تری کار میکند. گفتنی است که ماشین لرنینگ زیرمجموعه هوش مصنوعی و درمقابل دیپ لرنینگ زیرمجموعه ماشین لرنینگ است. پس باید درنظر گرفت که هر دو به نوبه ای باهم مرتبط هستند. یادگیری عمیق از شبکه عصبی مغز انسان و اتصالات نورون ها الهام گرفته. سیستم پیچیده ML برای کار به هوش دانشمندان و مهندسان هوش مصنوعی نیاز دارد. اما برعکس ان دیپ لرنینگ یا به اختصار DL برای یادگیری و تحلیل داده ها دخالت انسانی را کاهش داده و بدون برنامه ریزی کار میکند.

اهمیت توسعه الگوریتم های هوش مصنوعی در سال 2025

بدون شک در عصر دیجیتال امروزی، الگوریتم های یادگیری خودکار به یکی از مهم ترین و پیشرفته ترین بخش های فناوری تبدیل شده. شما تصور کنید که امروزه همه افراد از گوشی ها، اینترنت، دوربین و دستگاه های هوشمند استفاده میکنند. بنظر شما انسان ها به تنهایی توانایی تحلیل اطلاعات را دارند؟ خیر، این الگوریتم ها به کمک ما آمده اند تا اطلاعات را به صورت خودکار و هوشمند بررسی کنیم.

مثال هایی از حضور یادگیری خودکار در زندگی روزمره:

• تشخیص بیماری
• رانندگی خودکار
• ساخت متن و تصویر
• دستیارهای صوتی
• تشخیص چهره
• پیشبینی آب و هوا

مزایا

• دقت و سرعت تصمیم گیری افزایش می یابد.
• باعث اتوماسیون کارها میشود و کارهای تکراری را حذف میکند.
• به دلیل اینکه دائم درحال مرور داده های جدید است، هرروز هوشمندتر میشود.
• الگوها و روابطی که در داده ها برای انسان قابل تشخیص نیست را تشخیص میدهد.

معایب

• به داده های زیاد و باکیفیت نیاز دارد.
• مانند یک جعبه سیاه است و برخی مواقع افراد نمیتوانند دلیل انتخاب برخی تصمیم ها را متوجه بشوند.
• با پیشرفت روز افزون و استفاده گسترده از این الگوریتم ها، نیاز به مهارت های انسانی کاهش پیدا میکند.
• ممکن است به دلیل انتشار اطلاعات نادرست باعث تهدیدهای امنیتی و اخلاقی شوند.

 

خب حالا که با مفهوم الگوریتم های هوش مصنوعی و ارتباط آنها آشنا شدید، بیایید بررسی کنیم گوگل چطور از آنها استفاده میکند.

 

با تکنیک های مهم ML که گوگل به کار می برد آشنا شوید

گوگل همیشه از به روزترین روش ها برای بهینه سازی موتورهای جستجو استفاده میکند. طی یک مقاله ویژه مهم ترین الگوریتم های رایج گوگل را معرفی کردم. اما پس از گسترش استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری خودکار، گوگل نیز ساختار خود را به کمک ML وDL بروزرسانی کرد.

بخش بعدی مهم ترین تکنیک هایی که گوگل استفاده میکند را معرفی میکنم.

شبکه های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)

این شبکه های عصبی شکلی از مدل های یادگیری ماشین است که با لایه های متعدد نورون های مصنوعی تشکیل شده. وظیفه این شبکه تشخیص الگوهای پیچیده داده ها است. شبکه های عصبی از ساختار مغز انسان الهام گرفته اند. کاربرد آنها در حوزه هایی مثل بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صدا و بازی های رایانه ای دیده میشود.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی یکی از زیربخش های ماشین لرنینگ است. طی این فرایند تعلیم، یک عامل وجود دارد که با تعیین کردن جایزه، سعی میکند بهترین تصمیم هارا برای رسیدن به هدف بگیرد. اجازه دهید با یک مثال ساده تر این موضوع را توضیح بدهم. شخصی یک حیوان خانگی مثل سگ دارد که میخواهد به او بعضی کارها را فرمان بدهد.وی با درنظر گرفتن جایزه و پاداش به سگ او را وادار میکند فرمان را اجرا کند تا درپایان جایزه را دریافت کند. سگ یاد میگیرد که بهترین کار را انجام بدهد تا بهترین جایزه را دریافت کند. مدل های تقویتی هم همینطور هستند، با آزمون و خطا تجربه های زیادی به دست می آورد و در بلند مدت بیشترین پاداش را دریافت میکند.

ماشین های بردار پشتیبان (SVM)

مدل بردار پشتیبان برای دسته بندی داده ها کاربرد دارد. فرض کنید تعدادی عکس از حیوانات مختلف داریم که میخواهیم انها را از یکدیگر جدا کنیم. SVM به دنبال بهترین مسیر می گردد تا بین داده هایی که داریم خط بکشد و از هم جدا کند. این روش کمک میکند تا وقتی یک داده جدید وارد شد سریعتر نوع آن را تشخیص بدهیم.

بیشتر بخوانید: توضیح کامل SVM

درخت تصمیم و جنگل تصادفی (Decision Tree, Random Forest)

درخت تصمیم یک مدلML است که با پرسیدن سوال های متفاوت، ماهیت و نوع داده را شناسایی میکند و در دسته بندی یا خروجی های مختلف جای گذاری میکند. جنگل تصادفی هم شامل تعداد زیادی از درخت های تصمیم است که همه باهم تصمیم گیری میکنند و نوع داده را شناسایی میکند. یکی از مزیت های جنگل تصادفی این است که اگر یک درخت تصمیم اشتباه بگیرد، مابقی درخت ها آن را اصلاح میکنند.

خوشه بندی و مدل های آماری (Clustering)

کلاستربندی یک روش برای گروه بندی داده هاست. این روش بدون اینکه بداند از قبل چه گروه هایی وجود دارد، جوری اطلاعات را گروه بندی میکند که همه اعضای یک گروه به هم شبیه باشند.

مدل های آماری هم روشی است که براساس قوانین ریاضی و احتمالات، داده ها را جدا میکند تا بتوانیم الگوها را شناسایی کنیم. مدل آماری به ما کمک میکند بفهمیم داده ها به چه صورت تولید شده اند و ما چطور میتوانیم آنهارا تحلیل کنیم.

ترنسفورمرها (Transformers)

مدل پیشرفته ای که برای داده های ترتیبی مثل زبان طراحی شده. عجیب است که این مدل به جای اینکه دیتا را خطی مرور کند، با کمک مکانیزمی به نام توجه میتواند به تمام بخش ها به طور همزمان نگاه کند و ارتباط بین کلمات را نشان بدهد. مدل هایی که براساس ترنسفورمرها طراحی شده اند GPT و BERT هستند.

مدل های گرافی

نوعی مدل یادگیری خودکار که برای داده هایی استفاده میشود که گراف باشند. به بیان ساده یعنی داده هایی که به شکل نقطه و خط به بکدیگر متصل شده اند. مدل گرافی به ما کمک میکند تا ارتباط بین نقاط را پیدا کنیم. نمونه ای از این گراف ها شامل شبکه های اجتماعی که دوست ها به هم وصل هستند، نقشه هایی که مسیر را نشان میدهد، میشود.

بنظر شما کدام یک از این الگوریتم هایی که معرفی کردم در زندگی روزمره هم تاثیر دارند؟ جوابتان را کامنت کنید.

کدام مباحث ریاضی برای شروع ML نیاز است؟

همانطور که از اول مقاله توضیح دادم ماهیت کلی یادگیری خودکار بر پایه تحلیل داده ها و ساخت مدل های پیشبینی کننده است. مسلما برای یادگیری ماشین لرنینگ به مفاهیم پایه ریاضی نیاز دارید. ریاضیات به ما برای فهم عملکرد دقیق این الگوریتم ها کمک میکند.

مباحث پایه ریاضی برای شروع کار

• جبر خطی
• آمار و احتمال
• حساب دیفرانسیل و انتگرال
• مبانی بهینه سازی
• مباحث پایه ای در الگوریتم ها و برنامه نویسی

 

درادامه نگاهی میکنیم به زبان های برنامه نویسی معروف در این زمینه.

 

زبان های برنامه نویسی ویژه الگوریتم های ماشین لرنینگ

• پایتون (Python): پایتون به دلیل سادگی و کتابخانه های قوی که دارد، محبوب ترین زبان برنامه نویسی محسوب میشود.
• R : برای داده کاوی و تحلیل آماری استفاده میشود.
• جاوا (Java): به خاطر ویژگی سرعت اجرای بالا و پایداری در پروژه های بزرگتر و سیستم های تولیدی کاربرد دارد.
• Julia : یک زبان جدید است که ب دلیل سرعت بالا برای محاسبات علمی و لرن ماشین محبوب است.
• متلب (MATLAB): داخل محیط های آکادمیک و تحقیقاتی ویژه نمونه سازی استفاده میشود.

 

مسلما الگوریتم های هوش مصنوعی فقط در سئو کاربرد ندارد، یکی دیگر از کاربردهای آن در زمینه آموزش محسوب میشود که داخل بخش بعد توضیح داده ام.

نقش الگوریتم های یادگیری عمیق بر سایت های آموزشی

کاربرد لرن ماشین امروزه جزو موضوعات رایج مورد مطالعه است. تمام متخصصان آموزش تلاش میکنند تا روش های تدریس خودشان را با علم این مدل های یادگیری تطبیق دهند. هدف آنها بهبود سازمان و اثربخشی دوره های آموزشی است. قابل توجه است که این فناوری به طورکلی میتواند محیط های آموزشی، چه حضوری و چه آنلاین را تحت تاثیر قرار دهد و باعث ارتقا آنها شود.

یادگیری عمیق به سایت های آموزشی امکان میدهد تا محتوا را بهتر متوجه بشوند، رفتار کاربران را بررسی و تحلیل کنند، و نحوه تدریس را برای هر دانش پذیر شخصی سازی کنند. به عنوان مثال این مدل با تحلیل رفتار فراگیران و تعیین سطج آنها، محتوای مرتبط تری را به او پیشنهاد میکند. بی شک دیپ لرنینگ باعث شده تا سایت های آموزشی از محیط خشک و ساده خارج شوند و به فضایی هوشمند و هیجان انگیز برای مخاطبان تبدیل شوند.

 

به نظر شما آینده Machine Learning  چگونه است؟

همه ما مطلع هستیم که فناوری دیجیتال همواره درحال پیشرفت و بروزرسانی است. با این اوصاف آینده ای روشن و پرشتاب برای الگوریتم های لرن ماشین پیشبینی میشود. قطعا با افزایش داده و قدرت پردازش، مدل های ML و DL به صورت هوشمندتر، سریعتر و دقیقتری کار میکنند. البته باید توجه کرد که با رشد سریع این فناوری مسائل امنیتی و اخلاقی بیشتر درگیر خواهند شد، درنتیجه به مدیریت بهتری نیاز دارند. گفته شده طی سالهای آینده نحوه تعلیم MLها خودکارتر و بدون دخالت انسان خواهد بود.

با کمک ابزاری به نام Auto ML (یادگیری ماشین خودکار) تمام حوزه های کاری بدون نیاز به متخصص داده از این فناوری قدرتمند بهره مند میشوند. حتی افرادی مانند پزشکان و معلمان امکان دارند بدون حتی دانش قبلی درمورد برنامه نویسی از این مدل استفاده کنند. همچنین مدل های لرن ماشین با کمک فناوری های جدید مانند اینترنت اشیا (IOT) واقعیت افزوده(AR)  و واقعیت مجازی (VR) زندگی را هوشمندتر و تعاملی تر میکند.

نتیجه گیری

یادگیری ماشین دیگر فقط یک مفهوم علمی نیست، بلکه به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی دیجیتال ما تبدیل شده است. از موتورهای جستجوی هوشمند تا سیستم‌های آموزشی شخصی‌سازی‌شده، همه و همه از قدرت الگوریتم‌های ML و DL بهره می‌برند. با رشد سریع این فناوری، نیاز به درک عمیق‌تر و مهارت‌های کاربردی خیلی بیشتر احساس می‌شود.

اگر شما هم علاقه‌مند هستید تا وارد دنیای جذاب الگوریتم های هوش مصنوعی شوید، دوره‌های آموزشی تخصصی هرمس می‌توانند نقطه شروعی عالی برایتان باشند. این دوره‌ها با ترکیب آموزش تئوری و پروژه‌های عملی، شما را برای ورود به بازار کار آماده می‌کنند. همین حالا مسیر یادگیری خود را آغاز کنید و به جمع متخصصان آینده‌ساز فناوری بپیوندید.