مقدمه ای بر یادگیری ماشینی هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی جهان ما را متحول می کند، اما دقیقاً چه چیزی را در بر می گیرد؟ درک مفاهیم اصلی در پشت این فناوری تغییر دهنده بازی، کلید کشف پتانسیل تحول آفرین آن در سراسر صنایع است.

درک مفهوم یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر ایجاد سیستم‌هایی با قابلیت یادگیری و پیش‌بینی بدون برنامه‌ریزی صریح تمرکز دارد. در یادگیری ماشینی، مدل‌ها بر روی داده‌های ورودی آموزش داده می‌شوند تا الگوها و روابط را کشف کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند تا پیش‌بینی کنند یا کارهایی را بر اساس داده‌های جدید یا دیده نشده انجام دهند.

یادگیری تحت نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت

بسته به نوع داده های آموزشی مورد استفاده، یادگیری ماشینی را می توان به یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت طبقه بندی کرد.

یادگیری نظارت شده:  در یادگیری نظارت شده، مدل ها بر روی داده های برچسب دار آموزش داده می شوند، جایی که هر نمونه در مجموعه داده دارای یک برچسب یا برچسب شناخته شده است. هدف یادگیری نگاشت بین ویژگی های ورودی و برچسب های مربوط به آنها است. به عنوان مثال، با توجه به داده های تاریخی در مورد مبلغ صورتحساب و انعام در یک رستوران، یک مدل یادگیری نظارت شده می تواند یاد بگیرد که مبلغ انعام را بر اساس مبلغ صورت حساب و سایر عوامل پیش بینی کند.

یادگیری بدون نظارت:  در یادگیری بدون نظارت، مدل ها بر روی داده های بدون برچسب آموزش داده می شوند، جایی که هیچ برچسب یا برچسب خاصی ارائه نمی شود. هدف کشف الگوها، ساختارها یا گروه‌بندی‌ها در داده‌ها است. یادگیری بدون نظارت برای کارهایی مانند خوشه بندی یا کاهش ابعاد مفید است. به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های کارکنان مانند دوره تصدی و درآمد، یک مدل یادگیری بدون نظارت می‌تواند کارکنان را برای شناسایی الگوها یا بینش‌ها گروه‌بندی یا خوشه‌بندی کند.

مدل های آموزشی و پیش بینی

در یادگیری ماشینی، فرآیند مدل‌های آموزشی شامل ارائه مدل‌ها با داده‌های برچسب‌دار یا بدون برچسب برای یادگیری است. در طول مرحله آموزش، مدل ها پارامترهای داخلی خود را بر اساس داده های ورودی تنظیم می کنند تا تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و برچسب های واقعی را به حداقل برسانند.

هنگامی که مدل ها آموزش داده می شوند، می توانند پیش بینی کنند یا وظایفی را بر روی داده های جدید یا دیده نشده انجام دهند. مدل‌های آموزش‌دیده داده‌های ورودی را می‌گیرند و الگوهای آموخته‌شده را برای تولید پیش‌بینی یا خروجی اعمال می‌کنند. دقت پیش‌بینی‌ها به کیفیت داده‌های آموزشی و پیچیدگی الگوهای اساسی در داده‌ها بستگی دارد.

نتیجه

در این درس، شما اصول یادگیری ماشینی را یاد گرفته اید. یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر ایجاد سیستم‌هایی با قابلیت یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی یا انجام وظایف تمرکز دارد. یادگیری نظارت شده از داده های برچسب گذاری شده برای آموزش مدل ها استفاده می کند، در حالی که یادگیری بدون نظارت الگوها را در داده های بدون برچسب کشف می کند.

فرآیند آموزش به مدل ها اجازه می دهد تا پارامترهای خود را برای به حداقل رساندن تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و برچسب های واقعی تنظیم کنند. پس از آموزش، مدل‌ها می‌توانند پیش‌بینی کنند یا وظایفی را بر روی داده‌های جدید انجام دهند. یادگیری ماشینی کاربردهای مختلفی در زمینه هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و سیستم های توصیه دارد.