آموزش و مهارت‌های دیجیتال

پنجشنبه, 17 مهر 1404

قسمت دوم: یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟ چگونه کامپیوترها یاد می‌گیرند

در قسمت اول این سری آموزشی، ما به درک پایه از هوش مصنوعی (AI) دست یافتیم و تفاوت میان AI ضعیف (Narrow) و AI قوی (General) را آموختیم. اکنون زمان آن رسیده که به هسته اصلی و موتور محرکه هوش مصنوعی مدرن بپردازیم: یادگیری ماشین (Machine Learning - ML). یادگیری ماشین، علمی است که به کامپیوترها این قدرت را می‌دهد تا بدون اینکه برای هر سناریویی به صورت صریح برنامه‌نویسی شوند، بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند، الگوهای پنهان را کشف کنند و مهم‌تر از همه، پیش‌بینی انجام دهند.

اگر هوش مصنوعی (AI) را به عنوان توانایی یک ماشین برای "فکر کردن" تصور کنیم، یادگیری ماشین دقیقاً همان "روش" و "فرایندی" است که این فکر کردن را آموزش می‌دهد. این مقاله جامع، به زبان بسیار ساده و با مثال‌های ملموس توضیح می‌دهد که یادگیری ماشین چیست، سه نوع اصلی آن چگونه کار می‌کنند و چرا این تکنیک‌ها دنیای امروز ما را متحول کرده‌اند.

۱. ML به زبان ساده: تغییر پارادایم از برنامه‌نویسی سنتی

در برنامه‌نویسی سنتی، شما به کامپیوتر قوانین را می‌دهید و داده‌ها را وارد می‌کنید تا کامپیوتر جواب را به شما بدهد. این روش خوب است، اما برای حل مسائل پیچیده که قوانین بی‌نهایت دارند (مثل تشخیص چهره یا پیش‌بینی بورس) ناکارآمد است.

تعریف ساده: در یادگیری ماشین، ما به کامپیوتر یک مثال حل‌شده (داده و جواب درست آن) را می‌دهیم و از آن می‌خواهیم که قانون یا الگوی پشت آن مثال را خودش کشف کند. این قانون کشف‌شده، مدل یادگیری ماشین نام دارد و برای پیش‌بینی موارد جدید استفاده می‌شود.

مثال: تشخیص ایمیل اسپم

همانطور که قبلاً اشاره کردیم، نوشتن تمام قوانین لازم برای شناسایی یک اسپم به صورت سنتی ناممکن است.

روش ML: ما میلیون‌ها ایمیل را به ماشین می‌دهیم. ایمیل‌هایی که انسان قبلاً آن‌ها را "اسپم" یا "عادی" علامت زده است. مدل ML این ایمیل‌ها را تحلیل می‌کند و به این نتیجه می‌رسد که ایمیل‌های اسپم اغلب شامل کلماتی مانند "جایزه"، "برنده شدن"، "فوراً" هستند و از آدرس‌های غیرمعمول فرستاده شده‌اند. این الگو، "قانون" است که ماشین آن را کشف کرده است.

۲. سه نوع اصلی یادگیری ماشین: متدهای آموزشی ماشین

دانشمندان داده برای آموزش ماشین‌ها از سه روش اصلی استفاده می‌کنند که هر یک برای نوع خاصی از داده و مسئله مناسب است:

الف) یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

این متداول‌ترین و پراستفاده‌ترین نوع ML است. در این روش، ماشین با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده (Labeled Data) آموزش می‌بیند.

روش کار: به ماشین مجموعه بزرگی از ورودی‌ها (مثلاً عکس‌ها) و خروجی‌های درست آن‌ها (مثلاً برچسب "گربه" یا "سگ") را می‌دهیم. مانند یک معلم که بر یادگیری دانش‌آموز نظارت می‌کند، ما نیز برچسب‌های صحیح را برای آموزش در اختیار مدل قرار می‌دهیم.

هدف: پیش‌بینی یک خروجی مشخص (قیمت، کلاس، وضعیت) بر اساس ورودی‌های جدید.

کاربردهای کلیدی:

کلاس‌بندی (Classification): دسته‌بندی یک شیء به یک گروه خاص (آیا این ایمیل اسپم است یا نه؟)

رگرسیون (Regression): پیش‌بینی یک مقدار پیوسته (قیمت خانه چقدر است؟ دمای فردا چقدر خواهد بود؟)

آنالوژی: یادگیری با یک کتاب درسی که در انتهای هر فصل، پاسخنامه درست وجود دارد.

ب) یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در این روش، ما فقط داده‌های خام و بدون برچسب را به ماشین می‌دهیم. در اینجا هیچ جواب صحیحی از قبل تعیین نشده است.

روش کار: ماشین باید به طور مستقل، الگوهای پنهان و ساختارهای داخلی داده‌ها را کشف کند. هدف اصلی آن گروه‌بندی (Clustering) یا کاهش ابعاد داده‌هاست.

هدف: پیدا کردن شباهت‌ها، تفاوت‌ها و ساختارهای مخفی در داده‌ها.

کاربردهای کلیدی:

بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation): گروه‌بندی مشتریان یک فروشگاه بر اساس سلیقه خرید مشترک، بدون اینکه از قبل بدانیم چند گروه وجود دارد.

تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): شناسایی فعالیت‌های بسیار غیرعادی (مثلاً یک تراکنش بانکی که با رفتار معمول کاربر مطابقت ندارد).

آنالوژی: دادن یک کمد پر از لباس‌های درهم و برهم به یک فرد و درخواست از او که لباس‌ها را بر اساس شباهت‌هایشان (رنگ، جنس، اندازه) دسته‌بندی کند.

ج) یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL)

این روش بیشتر شبیه به آموزش موجودات زنده است و نیازی به داده‌های برچسب‌خورده ندارد.

روش کار: مدل ML (که به آن عامل - Agent می‌گویند) در یک محیط مجازی قرار داده می‌شود. عامل با انجام اقدامات مختلف، محیط را کاوش می‌کند. هر اقدام درست با یک پاداش (Reward) و هر اقدام غلط با یک جریمه همراه است. هدف، یادگیری استراتژی‌هایی است که در نهایت، بیشترین پاداش را به همراه داشته باشد.

هدف: یادگیری بهترین توالی از اقدامات برای رسیدن به یک هدف بلندمدت در یک محیط پویا.

کاربردهای کلیدی:

بازی‌ها: آموزش هوش مصنوعی برای شکست دادن قهرمانان جهان در بازی‌های پیچیده (مانند شطرنج یا Go).

رباتیک و خودران: مسیریابی بهینه و تصمیم‌گیری در لحظه در خودروهای خودران یا ربات‌های صنعتی.

آنالوژی: آموزش سگ با تشویق (پاداش) برای کارهای خوب و عدم تشویق (جریمه) برای کارهای بد.

۳. کاربرد یادگیری ماشین در انقلاب دیجیتال امروز

یادگیری ماشین نه تنها یک علم کامپیوتری است، بلکه موتور محرکه اصلی تغییر در صنایع مختلف است:

پزشکی و تشخیص بیماری: الگوریتم‌های ML می‌توانند با دقت بالاتری از انسان، تصاویر ماموگرافی، رادیولوژی و اسکن‌های MRI را تحلیل کنند و به تشخیص زودهنگام سرطان یا سایر بیماری‌ها کمک کنند.

تجارت الکترونیک و تبلیغات: ابزارهای ML رفتار خرید شما را تحلیل کرده و محصولات و تبلیغاتی را به شما نشان می‌دهند که احتمال خرید آن‌ها را بیشتر می‌کند (Personalized Recommendations). این کار باعث افزایش فروش و کاهش هزینه‌های بازاریابی می‌شود.

ترجمه و پردازش زبان: سرویس‌های ترجمه خودکار (مانند Google Translate) از ML برای درک گرامر و ساختار زبان‌های مختلف و ارائه ترجمه‌ای طبیعی‌تر استفاده می‌کنند.

تولید محتوا و سئو: ML به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا بفهمند محتوای شما واقعاً در مورد چیست و آیا می‌تواند نیاز کاربر را برطرف کند یا خیر. (نقش حیاتی در E-E-A-T و رتبه‌بندی محتوا).

نتیجه‌گیری

یادگیری ماشین، قدرت استخراج دانش پنهان از اقیانوس داده‌ها را به ما می‌دهد و به جای دستورالعمل‌های سخت‌افزاری، بر توانایی ماشین در یادگیری و سازگاری تأکید می‌کند. با این حال، ML سنتی در مواجهه با داده‌های بسیار پیچیده و ساختار نیافته مانند تصاویر، صداها و متون طولانی با محدودیت‌هایی روبه‌رو می‌شود.

اینجاست که یادگیری عمیق (Deep Learning)، زیرمجموعه‌ای پیشرفته‌تر از ML، وارد می‌شود تا از ساختار مغز انسان تقلید کند و این مسائل پیچیده را حل کند.

در قسمت سوم این سری آموزشی، به طور مفصل به توضیح یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی می‌پردازیم و می‌بینیم چگونه آن‌ها چهره‌ها را تشخیص می‌دهند، با ما مکالمه می‌کنند و تصاویر هنری خلق می‌کنند.