یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توانمندسازی سیستم‌های کامپیوتری برای یادگیری از داده‌ها، بدون برنامه‌ریزی صریح تمرکز دارد. این یک نوع روش محاسباتی است که از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری استفاده می‌کند تا ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا عملکرد خود را در یک کار خاص با تجربه بهبود بخشند.

در یادگیری ماشینی، یک سیستم کامپیوتری بر روی یک مجموعه داده، که می‌تواند برچسب‌گذاری یا بدون برچسب باشد، آموزش داده می‌شود تا الگوها و روابط موجود در داده‌ها را بیاموزد. سپس الگوریتم یادگیری ماشین از این دانش برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مورد داده‌های جدید و نادیده استفاده می‌کند.

سه نوع اصلی یادگیری ماشینی وجود دارد:

یادگیری نظارت شده: این نوع یادگیری ماشینی شامل آموزش یک سیستم کامپیوتری بر روی داده‌های برچسب‌گذاری شده است که در آن داده‌های ورودی با خروجی یا پاسخ مربوطه جفت می‌شوند. هدف یادگیری تحت نظارت، توسعه مدلی است که بتواند خروجی داده های جدید و نادیده را به طور دقیق پیش بینی کند.

یادگیری بدون نظارت: این نوع یادگیری ماشینی شامل آموزش یک سیستم کامپیوتری بر روی داده های بدون برچسب است، جایی که داده های ورودی خروجی مربوطه ندارند. هدف از یادگیری بدون نظارت، شناسایی الگوها و روابط در داده ها است، مانند خوشه بندی نقاط داده مشابه با هم.

یادگیری تقویتی: این نوع یادگیری ماشینی شامل آموزش یک سیستم کامپیوتری از طریق آزمون و خطا می شود که در آن سیستم بازخوردی را در قالب پاداش یا جریمه برای اقدامات خود دریافت می کند. هدف از یادگیری تقویتی یادگیری استراتژی بهینه برای رسیدن به یک هدف خاص است.

یادگیری ماشینی کاربردهای عملی زیادی دارد، مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، تشخیص تقلب و سیستم های توصیه. این حوزه به سرعت در حال رشد است که پتانسیل تغییر بسیاری از صنایع و بهبود زندگی روزمره ما را دارد.