یادگیری در هوش مصنوعی

(قسمت سوم)

 

مقدمه:

در مقاله های قبل آموختیم که یادگیری در هوش مصنوعی به مجموعه روش‌ها، الگوریتم‌ها و فنونی اشاره دارد که سیستم‌های هوشمند را قادر به اکتساب دانش و تجربه می‌کند.  سیستم های هوشمند با استفاده از این فناوری ، فعالیت های انسانی را می آموزند و الگوبرداری می کنند. همین طور راجب کاربرد ها و الگوریتم های هوش مصنوعی نیز صحبت کردیم . در این مقاله قصد داریم تا به یادگیری ماشین که یکی از مباحث اصلی و اساسی یادگیری هوش مصنوعی است ، بپردازیم.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت کنند. بدون اینکه به صورت صریح برنامه‌ریزی شوند.

در یادگیری ماشین، به جای برنامه‌نویسی همه چیز، داده‌ها به یک الگوریتم عمومی داده می‌شوند. و این الگوریتم بر اساس داده‌هایی که به آن داده شده، منطق خود را می‌سازد.

هدف اصلی یادگیری ماشینی این است که رایانه‌ها و سامانه‌ها به تدریج و با افزایش داده‌ها، کارایی بهتری در انجام وظیفه‌های مورد نظر پیدا کنند.

بعضی از انواع و کاربردهای یادگیری ماشین عبارتند از:

یادگیری نظارت شده: در این نوع یادگیری، داده‌ها دارای برچسب هستند و الگوریتم سعی می‌کند بر اساس این برچسب‌ها الگوها و قوانینی را استخراج کند تا بتواند در آینده برچسب‌های جدید را پیش‌بینی کند. مثال‌هایی از این نوع یادگیری شامل تشخیص چهره، تشخیص اشیاء و تشخیص بیماری‌ها هستند.

یادگیری بدون نظارت: در این نوع یادگیری، داده‌ها بدون برچسب هستند و الگوریتم سعی می‌کند الگوها و ساختارهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کند. این نوع یادگیری معمولاً برای خوشه‌بندی داده‌ها و کشف الگوهای جدید استفاده می‌شود

یادگیری تقویتی: در این نوع یادگیری، عامل یادگیرنده با تعامل با محیط و دریافت سیگنال‌های پاداش و تنبیه، یادگیری خود را بهبود می‌بخشد. این نوع یادگیری معمولاً در مسائلی که به تصمیم‌گیری و انجام عملیات در یک محیط پویا مربوط می‌شود، استفاده می‌شود

یادگیری ماشین در بسیاری از حوزه‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله:

پزشکی: در تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی نتایج درمان‌ها و تحلیل داده‌های پزشکی

تشخیص تصاویر و صدا: در تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، تشخیص سرطان از تصاویر پرتونگاری و تشخیص گفتار

خودروهای خودران: در تشخیص علائم راهنمایی، تشخیص و پیش‌بینی تصادفات و بهبود عملکرد خودروهای خودران

تجارت الکترونیک: در پیش‌بینی رفتار مشتریان، توصیه محصولات و بهبود سیستم‌های توصیه‌گر

ترافیک و حمل و نقل: در پیش‌بینی ترافیک، بهینه‌سازی مسیرها و بهبود عملکرد حمل و نقل عمومی

بازی‌های رایانه‌ای: در ساخت عناصر هوشمند و هوش مصنوعی در بازی‌های رایانه‌ای

یادگیری ماشین به دلیل قدرت و کاربرد آن در حل مسائل پیچیده، به طور گسترده‌ای مورد توجه قرار گرفته است. و در آینده نقش مهمی در توسعه فناوری‌ها خواهد داشت.

حال که با انواع یادگیری آشنا شدیم ، به توضیح هر کدام به صورت جداگانه خواهیم پرداخت. پس همراه این مقاله باشید.

یادگیری نظارت شده:

یادگیری نظارت شده یکی از انواع یادگیری ماشین است که در آن داده‌ها دارای برچسب هستند و الگوریتم سعی می‌کند بر اساس این برچسب‌ها الگوها و قوانینی را استخراج کند تا بتواند در آینده برچسب‌های جدید را پیش‌بینی کند. در یادگیری نظارت شده، داده‌های آموزشی متشکل از ورودی‌هایی هستند که با خروجی‌های صحیح جفت شده‌اند؛ یعنی داده‌ها برچسب خروجی‌های صحیح دارند.

هدف از یک مدل یادگیری با نظارت پیش‌بینی برچسب صحیح برای داده‌های ورودی جدید است. در یادگیری نظارت شده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با نظارت برای یادگیری از روی نمونه‌ها طراحی شده‌اند و در حین آموزش، الگوریتم الگوهایی در داده‌ها را جستجو می‌کند که با خروجی‌های مدنظر ارتباط دارند و آن الگوها را یاد می‌گیرد. پس از آموزش، الگوریتم یادگیری با نظارت ورودی‌های جدیدی را می‌گیرد که خروجی مدنظر آنها مشخص نیست و براساس داده‌های آموزشی قبلی تعیین می‌کند که ورودی‌های جدید به کدام برچسب طبقه‌بندی شوند یا به عبارت دیگر چه خروجی دارند.

یادگیری بدون نظارت:

در یادگیری ماشینی بدون نظارت، یک برنامه به دنبال الگوهایی در داده‌های بدون برچسب می‌گردد. یادگیری ماشینی بدون نظارت می‌تواند الگوهایی را پیدا کند که افراد به‌صراحت به دنبال آن نیستند. برای مثال، برنامه یادگیری ماشینی بدون نظارت می‌تواند داده‌های فروش آنلاین را بررسی کند و انواع مختلفی از خریدهای مشتری را شناسایی کند.

یادگیری تقویت شده:

یادگیری ماشینی تقویتی ماشین‌ها را از طریق آزمون و خطا آموزش می‌دهد تا با ایجاد یک سیستم پاداش بهترین اقدام را انجام دهند.یادگیری تقویتی می‌تواند مدل‌ها را برای بازی یا آموزش وسایل نقلیه خودمختار برای رانندگی آموزش دهد. این نوع از یادگیری هوش مصنوعی از روانشناسی مبتنی بر رفتار الگو می گیرد. تمرکز این نوع از یادگیری در هوش مصنوعی بر این است که چگونه با رفتارهایش ، اشتباهات را کمینه و پاداشش را بیشینه کند.

در این روش از یادگیری هوش مصنوعی ، ابتدا باید اهداف و پاداش ها مشخص شود. ازاین نوع یادگیری در ساخت و طراحی بازی های ویدیویی استفاده می شود. در این حالت برای شخصیتی که قرار است در بازی حضور داشته باشد ، اهداف و وظایفی تعیین می شود. اگر شخصیت مورد نظر ، این اهداف و وظایف را به درستی انجام دهند ، پاداش گرفته و اگر اشتباه کنند ، امتیاز منفی برای آنان در نظر گرفته می شود. مجموعه ی این اقدامات منجر به  اصلاح و یادگیری در هوش مصنوعی می شود.

این نوع از یادگیری به یادگیری انسان ، شباهت زیادی دارد. در مقاله ای کامل آن را بررسی کرده ایم.

Deep Learning:

یادگیری عمیق به مدل‌های محاسباتی اجازه می‌دهد که از لایه‌های پردازش چندگانه تشکیل شده‌اند تا نمایش داده‌ها را با سطوح چندگانه انتزاعی یاد بگیرند. این روش‌ها به طور چشمگیری وضعیت هنر در تشخیص گفتار، تشخیص شی بصری، تشخیص شی و بسیاری از حوزه‌های دیگر مانند کشف دارو و ژنومیک را بهبود بخشیده‌است. یادگیری عمیق ساختار پیچیده در مجموعه داده‌های بزرگ را با استفاده از الگوریتم پس انتشار کشف می‌کند تا نشان دهد چگونه یک ماشین باید پارامترهای داخلی خود را تغییر دهد. که برای محاسبه نمایش در هر لایه از نمایش در لایه قبلی استفاده می‌شود. شبکه‌های کانولوشن عمیق، پیشرفت‌هایی را در پردازش تصاویر، ویدئو، گفتار و صوت به ارمغان آورده‌اند، در حالی که شبکه‌های بازگشتی، بر روی داده‌های متوالی مانند متن و گفتار، نور می‌تابانند.

سیستم‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی اشیاء در تصاویر، رونویسی گفتار به متن، تطبیق اخبار، پست‌ها یا محصولات با علایق کاربران و انتخاب نتایج مرتبط از جستجو استفاده می‌شوند. این برنامه‌ها به طور فزاینده‌ای از دسته‌ای از تکنیک‌ها به نام یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. .

استفاده از هوش مصنوعی در تجارت:

هوش مصنوعی (AI) به یک کلمه کلیدی تجاری تبدیل شده است. با این حال، بسیاری از سازمان‌ها همچنان در به کارگیری موثر هوش مصنوعی برای حل موارد خاص تجاری شکست می‌خورند. یکی از ویژگی‌های مهم هوش مصنوعی این است که ثابت نیست، یاد می‌گیرد و سازگار است.

اگر تا به حال از جستجوی پیش‌بینی در Google استفاده کرده‌اید، از سیری در مورد آب و هوا سؤال کرده‌اید، یا درخواست کرده‌اید که الکسا لیست پخش ویژه شما را پخش کند. پس هوش مصنوعی را تجربه کرده‌اید، نحوه تعامل ما با آن را به‌طور مثبت و بسیار تغییر خواهد داد. دنیای اطراف ما نه تنها نحوه انجام کسب و کار، بلکه نوع کاری که انجام می‌دهیم را نیز ارتقا می‌دهد – و ارتفاعات جدیدی از خلاقیت و اختراع را آزاد می‌کند.

هوش مصنوعی در کسب و کارهای امروزه:

برای کسب‌وکارها، عمل هوش مصنوعی مستقیماً به زمان کمتری برای انجام کارهای اداری معمول در داخل و مشتریان راضی در خارج تبدیل می‌شود. اتخاذ هوش مصنوعی می‌تواند مقرون‌به‌صرفه، مکمل مشارکت مشتری و در پر کردن شکاف‌های استعداد مفید باشد.

به دور از حذف صرفاً وظایف تکراری، هوش مصنوعی باید افراد را در مرکز قرار دهد. نیروی کار را با استفاده از قابلیت‌های ماشین‌ها افزایش دهد و متعاقباً مردم می‌توانند بر تحلیل، تصمیم‌گیری و نوآوری با ارزش‌تر تمرکز کنند.

پذیرش کسب و کار هوش مصنوعی در مراحل اولیه است اما با سرعت قابل توجهی در حال رشد است. AI فرصت‌های کسب‌وکار نوآورانه‌ای را ارائه می‌دهد. فناوری‌های هوش مصنوعی در ایجاد نوآوری، ارائه مدل‌های کسب‌وکار جدید و شکل‌دهی مجدد به نحوه عملکرد کسب‌وکارها حیاتی هستند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی:

• الگوهای معنی دار و مفید را در حجم زیادی از داده ها از هر نوع، از جمله متن، تصاویر، ویدئو و سایر داده های بدون ساختار کشف کنید.
• مدل‌های خودآموز به شما امکان می‌دهند به سرعت با تغییرات الگوهای داده‌های خود و شرایط زیربنایی کسب‌وکار سازگار شوید.
• با به حداکثر رساندن ارزش تمام داده های خود و حرکت از تجزیه و تحلیل پیش بینی به تجزیه و تحلیل تجویزی، تصمیمات بهتر و سریعتر بگیرید.
• بینش‌های منحصربه‌فرد در مورد کهن‌الگوها را در داده‌ها تشخیص دهید که امکان تقسیم‌بندی و درمان بهینه مشتری را فراهم می‌کند.
• تفسیر، پاسخ و استفاده از داده ها را برای کاربران تجاری و دانشمندان داده از طریق تجسم و شفافیت بهتر آسان تر می کند.
• ارائه مدل های کسب و کار جدید و ایجاد ارزش با تسریع نوآوری از طریق کشف الگوهای جدید در داده ها و استفاده کامل از دارایی های دانش.

نوآوری تجاری با داده های بزرگ و هوش مصنوعی:

تقاضا برای داده‌ها در چند سال گذشته رو به افزایش بوده است. کسب‌وکارها عجله دارند تا انبارهای داده داخلی و نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل تجاری را بپذیرند. و در جستجوی داده‌ها به پایگاه‌های اطلاعاتی عمومی و خصوصی دست می‌یابند تا استراتژی‌های هوش مصنوعی خود را تحریک کنند. با توجه به افزایش تقاضا، داده ها در حال تبدیل شدن به یک کالای ارزشمند هستند و کسب و کارها شروع به رقابت برای کسب سودآورترین ذخایر می کنند.

تا همین اواخر، کسب‌وکارها متوجه نمی‌شدند که روی گنجینه‌ای از داده‌ها نشسته‌اند و نمی‌دانستند با آن چه کنند. با پیشرفت‌های نوآورانه در داده‌کاوی و هوش مصنوعی، اکنون کسب‌وکارها می‌توانند از داده‌های تولید شده توسط مصرف‌کنندگان و کاربران استفاده کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی Mozused برای پیش بینی ریزش مشتری با استفاده از یک شبکه عصبی یادگیری عمیق که اقدامات کاربر را تجزیه و تحلیل می کند و می تواند رفتار کاربران را پیش بینی کند. از آنجایی که اقداماتی که مشتریان در شرف انجام در داخل سیستم هستند، ناشی از عوامل متعددی از گذشته است، این امکان را فراهم می‌کند تا برخی از بینش‌های ارزشمند کسب‌وکار را استخراج کرده و انباشتگی مشتریان موجود را کاهش دهد، که تأثیر بسیار زیادی بر رشد کلی شرکت دارد.

داده های اینترنتی، گنجی باارزش

اخیراً، فعالیت‌های مصرف‌کننده آنلاین مانند جست‌وجو، کلیک‌ها یا خریدها، منابع کلیدی داده برای شرکت‌های بزرگ بودند. با این حال، همانطور که مشخص است، داده‌ها در محیط‌های فیزیکی و تجربیات آفلاین ما نیز فراوان است. شرکت‌های بزرگی مانند آمازون استراتژی‌های نظارت شرکتی را در فروشگاه‌های مواد غذایی ایجاد کرده‌اند. حسگرها و محرک‌های جدید نصب شده در فروشگاه‌ها می‌توانند داده‌هایی را درباره ترجیحات و رفتارهای مصرف‌کننده جمع‌آوری کنند. هواپیماهای بدون سرنشین دستیارهای شخصی هوش مصنوعی و حتی اینترنت اشیا (IoT) ابزارهایی هستند که می توانند تک تک لحظات زندگی انسان ها را به داده های ارزشمند تبدیل کنند.

این داده‌ها به محرک الگوریتم‌های تعیین قیمت تبدیل می‌شوند که به تغییرات تقاضای مصرف‌کننده واکنش نشان می‌دهند. کسب‌وکارهایی که در لبه چنین نوآوری قرار دارند، بهترین چشم‌انداز برای استخراج ارزش از رفتار مصرف‌کننده را خواهند داشت.

تحلیل احساسات کاربر:

یکی از امیدوارکننده‌ترین مسیرها، تحلیل احساسات است که از تکنیک‌های NLP برای درک پویایی احساسات و بازخورد کاربران استفاده می‌کند. با تجزیه و تحلیل احساسات، می‌توان نظرات مثبت و منفی محصولات آنها را در پلتفرم‌های تجارت الکترونیکی مانند آمازون نیز شناسایی کرد. علاوه بر این، دانستن احساسات مربوط به رقبای شما می تواند به شرکت ها کمک کند تا عملکرد خود را ارزیابی کنند و راه هایی برای بهبود آن بیابند. یکی از مزایای تجزیه و تحلیل احساسات برای مدیریت شهرت آنلاین، اتوماسیون است، زیرا پردازش دستی بازخوردهای کاربر می تواند دشوار باشد.

نتیجه گیری:

در این مقاله به یادگیری ماشین و Deep Learning در یادگیری هوش مصنوعی پرداختیم. این دو مفهوم جزو مفاهیم اساسی در یادگیری هوش مصنوعی می باشند. سپس به استفاده ی هوش مصنوعی در دنیای صنعت و تجارت پرداختیم و دریافتیم که اگر شرکتی خواهان بازار بزرگتر و مشتریان بیشتر می باشد ، باید از مسیر الگوریتم های هوش مصنوعی بگذرد. به این صورت که وقتی شما با تعداد زیادی از مشتریان روبه رو هستید ، قطعا با سلایق و داده های زیادی نیز رو به رو هستید. شما برای مدیریت این حجم از داده و مشتری ، نیاز به یک سیستم هوش مصنوعی دارید. که داده های مورد نیاز را دسته بندی ، و طبق هدفی که برای آن الگوریتم مشخص شده است ، عملیات مورد نظر را روی داده ها اعمال کند. یادمان باشد که آیتده متعلق به هوش مصنوعی خواهد بود.