ماشین لرنینگ (Machine Learning) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی (AI) است که بر روی ایجاد سیستم‌هایی تمرکز دارد که بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، تصمیماتی را بگیرند یا وظایف خاصی را انجام دهند. در اصطلاح ساده، ماشین لرنینگ به ماشین‌ها و کامپیوترها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها بیاموزند و الگوها و قوانین موجود در آن‌ها را شناسایی کنند، سپس با استفاده از این دانش، وظایف خودکار و پیش‌بینی‌هایی انجام دهند.

در فرایند ماشین لرنینگ، از داده‌های ورودی استفاده می‌شود تا مدل‌های آماری یا احتمالاتی را بسازد. این مدل‌ها می‌توانند برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌های جدید استفاده شوند. در واقع، مدل‌های ماشین لرنینگ یاد می‌گیرند که چگونه ویژگی‌های مهم از داده‌ها استخراج شوند و بهترین تصمیمات یا پیش‌بینی‌ها را بر اساس آن‌ها انجام دهند.

برخلاف برنامه‌های کلاسیک که نیاز به برنامه‌ریزی دقیق دارند، ماشین لرنینگ به مدل‌ها اجازه می‌دهد که با تکرار و تجربه، بهبود یابند و از داده‌های جدید یاد بگیرند. این به این معناست که هر چه مدل بیشتر با داده‌ها آموزش ببیند، عملکرد بهتری از خود نشان خواهد داد.

برخی از کاربردهای مهم ماشین لرنینگ عبارتند از:

۱. ماشین های خودران
یادگیری ماشین به طور گسترده ای در اتومبیل های خودران برای تجزیه و تحلیل داده سنسورها، دوربین ها و منابع دیگر استفاده می شود. با تشخیص اشیا، پیش‌بینی رفتار آنها و برنامه‌ریزی مسیرهای ایمن به تصمیم‌ گیری در زمان واقعی کمک می‌ کند و در نهایت عملکرد کلی و ایمنی وسایل نقلیه خودران را افزایش می‌ دهد.

۲. دستیار مجازی
دستیارهای مجازی مانند سیری یا الکسا به شدت به الگوریتم های یادگیری ماشین برای درک دستورات کاربر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار متکی هستند. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها، این دستیاران مجازی قادرند نیازهای کاربر را پیش بینی کنند و وظایف خود را به درستی انجام دهند.

۳. تحلیل و پیش بینی
یادگیری ماشین نقش مهمی در تجزیه و تحلیل و پیش بینی پدیده های مختلف دارد. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی در زمینه‌ هایی مانند آب‌ و هوا، روند بازار سهام، رفتار مشتری، شیوع بیماری و بسیاری از زمینه‌ های دیگر انجام دهند و تصمیم‌ گیری آگاهانه و اقدامات پیشگیرانه را ممکن سازند.

۴. فضای مجازی
یادگیری ماشین در فضای مجازی شامل استفاده از الگوریتم ها برای شبیه سازی و بازآفرینی محیط های مجازی است. این شامل برنامه‌هایی مانند واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) می‌ شود که در آن از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تولید تصاویر واقعی، شبیه‌سازی فیزیک، ردیابی حرکات کاربر و بهبود عملکرد استفاده می‌ شود.

۵. تشخیص ترافیک
سیستم های تشخیص ترافیک به شدت به یادگیری ماشین متکی هستند تا داده های ترافیکی در آنِ لحظه را تجزیه و تحلیل کنند. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین با مدلسازی روی مجموعه ای از داده‌ های بزرگ می‌توانند وسایل نقلیه، عابران پیاده و سایر اشیاء موجود در جاده را به دقت شناسایی و طبقه‌بندی کنند. این کار برنامه های مختلفی از جمله بهینه سازی جریان ترافیک، تشخیص تصادف و حتی کمک به ماشین های خودران را امکان پذیر می کند.

۶. تشخیص الگو
تشخیص الگو شامل مدلسازی برای شناسایی و طبقه بندی الگوهای حاصل از داده ها است. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای موجود در تصاویر، متن، صدا و انواع دیگر داده‌ها را تشخیص دهند و برنامه‌هایی مانند تشخیص چهره، تشخیص دست خط، تشخیص تقلب و تشخیص ناهنجاری را فعال کنند.

۷. تشخیص گفتار
سیستم‌ های تشخیص گفتار از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین برای تبدیل زبان گفتاری به متن نوشتاری استفاده می‌ کنند. این سیستم‌ ها با مدل سازی بر روی حجم وسیعی از داده‌های گفتاری، می‌ توانند کلمات گفتاری را با دقت رونویسی و درک کنند. این فناوری در دستیارهای صوتی و خودکارسازی زمینه‌ هایی دیگر که در آنها تبدیل گفتار به متن مورد نیاز است، کاربرد دارد.

۸. کشاورزی
یادگیری ماشین به طور فزاینده ای در کشاورزی برای بهینه سازی عملکرد محصول، کاهش استفاده از منابع و بهبود کارایی کلی استفاده می شود. با تجزیه و تحلیل داده‌ حسگرها، تصاویر ماهواره‌ای، الگوهای آب و هوا و ترکیب خاک، الگوریتم‌ های یادگیری ماشین می‌توانند بینش و توصیه‌ هایی برای کشاورزی دقیق، تشخیص آفات و همچنین شناسایی بیماری‌ های احتمالی ارائه دهند.

۹. پزشکی
در زمینه پزشکی، یادگیری ماشین انقلابی در تشخیص بیماری و درمان ایجاد کرده است. با تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی و داده‌ های ژنتیکی مدل‌ های یادگیری ماشین می‌ توانند به تشخیص زودهنگام بیماری کمک کنند.

۱۰. تجارت
با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند الگوهای پنهان را کشف کنند، پیش بینی های دقیق انجام دهند، وظایف تکراری را خودکار کنند، و تصمیم گیری مبتنی بر داده را فعال کنند و در نهایت کارایی عملیاتی را بهبود بخشند و رشد کسب و کار را هدایت کنند.

۱۱. تبلیغات
با تجزیه و تحلیل رفتار کاربران و ترجیحات آنها الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند تبلیغات هدفمندی ارائه دهند. این الگوریتم‌ ها می‌ توانند تبلیغات را بهینه کنند، پاسخ مصرف‌کننده را پیش‌بینی کنند و بودجه‌های تبلیغاتی را به طور موثرتری تخصیص دهند که سودآوری بالاتر می‌ شود.

۱۲. حمل و نقل
یادگیری ماشین با فعال کردن مدیریت هوشمند ترافیک، صنعت حمل و نقل را متحول می کند. با تجزیه و تحلیل داده‌ ها از منابع مختلف مانند GPS، حسگرها و شرایط آب و هوایی، الگوریتم‌ های یادگیری ماشین می‌توانند برنامه‌ریزی مسیر را بهینه کنند، تراکم ترافیک را پیش‌بینی کنند و مدیریت ناوگان را بهبود بخشند و در نهایت کارایی حمل‌ و نقل را بهبود داده و هزینه‌ها را کاهش دهند.

ماشین لرنینگ (Machine Learning) شاخه‌ ای از هوش مصنوعی است که از داده های ورودی، الگوهایی می سازد تا ماشین به کمک آن الگوها قادر به تصمیم گیری یا پیش بینی شوند.

آکادمی سافتک

نقش پایتون در ماشین لرنینگ چیست؟

پایتون به دلیل تطبیق پذیری، کتابخانه های گسترده و اکوسیستم قدرتمند خود نقش پررنگی در هوش مصنوعی و هر کدام از شاخه های آن ایفا می کند. از این رو، سادگی و خوانایی پایتون آن را به یک زبان برنامه نویسی ایده آل برای توسعه و پیاده سازی الگوریتم ها و مدل های Machine Learning تبدیل کرده است. کتابخانه های محبوبی مانند NumPy، Pandas و Scikit-learn ابزارهای ضروری برای داده کاوی، پردازش، تجزیه و تحلیل اطلاعات Machine Learning را ارائه می دهند. علاوه بر این، فریمورک های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرند. بطور کلی می توان گفت پایتون در Artificial Intelligence و Machine Learning علاوه بر اینکه پشتیبانی مطلوبی ارائه می دهد، با ابزارهایی که در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد موجب سهولت و دسترسی بالاتر شده است. بنابراین زبان python انتخاب اصلی اکثر محققان، برنامه نویسان و مهندسانی است که بر روی پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می کنند.

مشاغل مرتبط با ماشین لرنینگ

مشاغل مرتبط با Machine Learning اغلب در زیر شاخه رشته های علوم کامپیوتر، ریاضیات، مهندسی کامپیوتر و علم داده قرار می گیرند. بطور کلی اگر بخواهیم برترین مشاغل در این حوزه که درآمد مطلوبی دارند و از امنیت شغلی بالاتری برخوردارند را نام ببریم خواهیم داشت:

• مهندس ماشین لرنینگ (Machine Learning Engineer)
• دانشمند داده (Data Scientist)
• مهندس داده (Data Engineer)
• تحلیلگر داده (Data Analyst)
• تحلیلگر هوش تجاری (Business Intelligence Analyst)
• مهندس بینایی کامپیوتر (Computer Vision Engineer)
• مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP Engineer)
• مهندس رباتیک (Robotics Engineer)
  
• پرسش های پرتکرار
• ۱. آموزش ماشین لرنینگ را با کدام زبان برنامه نویسی آغاز کنیم؟
• پرطرفدارترین زبان برنامه نویسی در ماشین لرنینگ، زبان پایتون است که به صورت کاملا رایگان در اختیار دانشجویان کدیاد قرار می گیرد! بنابراین اگر می خواهید این دوره را بگذرانید، می توانید آموزش رایگان پایتون را دنبال کنید.