ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می‌کند؟

ماشین لرنینگ ( ML / Machine Learning) یا یادگیری ماشین مجموعه‌ای از تکنیک‌هاست که محققان داده از آن‌ها برای آموزش به سیستم‌ها استفاده می‌کنند. ماشین لرنینگ (Machine Learning) به سیستم توانایی یادگیری خودکار و بهبود عملکرد خود ازطریق تجربه را می‌دهد. درواقع فرایند یادگیری سیستم به‌این شکل است که سیستم داده‌هایی را مشاهده می‌کند و سعی می‌کند الگوهایی را از آن استخراج کند تا بتواند از آن الگوها برای کار خاصی مانند طبقه‌بندی داده‌ها بدون دخالت انسانی استفاده کند.

ماشین لرنینگ بیشتر از چیزی که فکر می‌کنیم، در زندگی‌مان حضور دارد!

با اینکه بیشتر مردم این نکته را نمی‌دانند، ماشین لرنینگ به‌شدت فراگیر شده است. چه خبر داشته باشید چه نه، یادگیری ماشین بسیاری از برنامه‌های کاربردی را که هر روز از آن‌ها استفاده می‌کنید کنترل می‌کند. امروزه یادگیری ماشین صنایع بی‌شماری را متحول کرده است. این فناوری زیربنایی برای بسیاری از برنامه‌های تلفن هوشمند ماست، از دستیارهای مجازی مانند Siri گرفته تا پیش‌بینی الگوهای ترافیک با Google Maps. وقتی از الکسا (Alexa) می‌خواهیم موسیقی موردعلاقه‌مان را پخش کند، او به سراغ یکی از آهنگ‌هایی می‌رود که ما بیشتر از همه پخش کرده‌ایم. همه‌ی این فرایند ازطریق ماشین لرنینگ و پیشرفت سریع هوش مصنوعی در دسترس ماست.

شاید به‌عنوان یک غیرمتخصص تنها چیزی که برای‌تان مهم است این باشد که برنامه‌های کاربردی خوب و با دقت و کارایی بالا در گوشی هوشمندتان داشته باشید و خیلی علاقه‌ای به دانستن پشت‌پرده‌ی این نرم‌افزارها نداشته باشید، اما اگر قصد دارید در حوزه‌ی تکنولوژی فعالیت کنید، باید مفهوم ماشین لرنینگ را بدانید؛ زیرا خواسته یا ناخواسته، با آن درگیر خواهید بود. کاربردهای ماشین لرنینگ روزبه‌روز در حال افزایش است و به‌نوعی تمامی صنایع را دربرخواهد گرفت.
حال بیایید باهم تعاریف ساده‌ای از یادگیری ماشین را بررسی کنیم.

یادگیری ماشین به زبان ساده

اگر بخواهیم خیلی ساده یادگیری ماشین را تعریف کنیم، یادگیری ماشین وظیفه‌ی هوشمندترکردن کامپیوترها بدون آموزش صریح به آن‌ها درمورد چگونگی رفتارشان است. ماشین این کار را با شناسایی الگوها در داده‌ها انجام می‌دهد، به‌ویژه برای داده‌های متنوع و با ابعاد بالا، مانند تصاویر و سوابق سلامتی بیمار.

در اصطلاح کلاسیک، یادگیری ماشین نوعی هوش‌مصنوعی است که امکان یادگیری خود از داده‌ها را فراهم می‌کند و سپس آن یادگیری را بدون نیاز به دخالت انسان روی وظیفه‌ی دیگری اعمال می‌کند.

به‌طور کلی، ماشین لرنینگ زیرمجموعه‌ای از علوم کامپیوتر یا Computer Science است که اعمال مفاهیم آماری روی داده‌های مشاهده‌شده برای تولید فرایندی را شامل است که می‌تواند در انتها به انجام‌دادن برخی وظایف دست یابد.

جایگاه یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

در این بخش می‌خواهیم بدانیم که ماشین لرنینگ دقیقاً کجای حوزه‌ی هوش‌مصنوعی قرار دارد؟ چه ارتباطی میان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وجود دارد؟ آیا این دو یک چیز هستند؟

درواقع ماشین لرنینگ زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به‌طور کلی به‌عنوان توانایی ماشین برای تقلید از رفتار هوشمند انسان تعریف می‌شود. سیستم‌های هوش مصنوعی به‌منظور انجام‌دادن وظایف پیچیده، به‌روشی مشابه نحوه‌ی حل مشکلات انسان‌ها، استفاده می‌شوند.

هدف هوش‌مصنوعی ایجاد مدل‌های کامپیوتری است که مانند انسان «رفتارهای هوشمند» انجام می‌دهند. این به‌معنای ماشین‌هایی است که می‌توانند یک صحنه‌ی بصری را تشخیص دهند، متنی را که به‌زبان طبیعی نوشته شده است بفهمند یا عملی را در دنیای فیزیکی انجام دهند.

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از راه‌های استفاده از هوش‌مصنوعی است. در دهه‌ی ۱۹۵۰ آرتور ساموئل (Arthur Samuel)، پیشگام هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ را به‌عنوان «رشته‌ی تحصیلی‌ای که به رایانه‌ها توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد» تعریف کرد.

پس می‌توان گفت ماشین لرنینگ جزوی از هوش مصنوعی محسوب می‌شود که به ما این امکان را می‌دهد تا بتوانیم به اهدافی که هوش مصنوعی دنبال می‌کند دست یابیم؛ پس نمی‌توانیم این دو را جدا از هم در نظر بگیریم. یادگیری ماشین هم بخش کوچکی از هوش مصنوعی است که امروزه بسیار در دست‌یابی به اهداف مدنظر در حوزه‌ی هوش مصنوعی به کمک محققان آمده است.

درباره‌ی هوش مصنوعی بیشتر بدانید:

هوش مصنوعی چیست و چه کاربردهایی دارد؟

تفاوت هوش مصنوعی با یادگیری ماشین

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اصطلاحات علوم کامپیوتر (Computer Science) هستند. یکی از سؤالاتی که معمولا برای افراد تازه‌وارد به این حوزه‌ها پیش می‌آید این است که تفاوت بین این دو دقیقاَ چیست؟ در این مقاله به نکاتی پرداخته شده است که بر اساس آن‌ها می توان بین این دو اصطلاح تفاوت قائل شد.

بیشتر افراد غیرمتخصص تمایل دارند از اصطلاحاتی مانند هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و یادگیری ماشین (Machine Learning) را به عنوان مترادف استفاده کنند و تفاوت آن‌ها را نمی‌دانند. درست است که یادگیری ماشین در واقع بخشی از هوش مصنوعی است، اما با این حال، این دو اصطلاح در واقع دو مفهوم متفاوت هستند. می‌توان گفت هوش مصنوعی حوزه وسیعی از موضوعاتی است که ماشین لرنینگ بخش کوچکی از آن را تشکیل می‌دهد. در این مطلب تفاوت‌های عمده بین آن‌ها را بررسی می‌کنیم، پس با ما تا انتهای مطلب همراه باشید.

هوش مصنوعی رشته‌ای از علوم کامپیوتر (Computer Science) است که سیستم‌های کامپیوتری را می سازد که می‌توانند هوش انسان را تقلید کنند. این اصطلاح از دو کلمه “مصنوعی” و “هوش” تشکیل شده است که به معنای “قدرت تفکر ساخته دست بشر” است.
مصنوع به چیزی اطلاق می‌شود که توسط انسان یا چیز غیر طبیعی ساخته شده باشد و هوش به معنای توانایی درک یا تفکر است. این تصور غلط وجود دارد که هوش مصنوعی یک سیستم است، اما یک سیستم نیست. هوش مصنوعی در یک  سیستم پیاده سازی شده است. تعاریف زیادی از هوش مصنوعی می‌توان ارائه کرد، یک تعریف می‌تواند این باشد: « مطالعه نحوه آموزش رایانه‌ها به شکلی که رایانه‌ها بتوانند کارهایی را انجام دهند که در حال حاضر انسان‌ها می‌توانند بهتر انجام دهند». بنابراین هوش‌مصنوعی، یک هوش است که ما می خواهیم تمام قابلیت‌هایی را که  انسان دارد به یک ماشین اضافه کنیم.

سیستم هوش مصنوعی نیازی به برنامه ریزی از قبل ندارد، به جای آن، از الگوریتم‌هایی استفاده می کند که می توانند با هوش خود کار کنند. این الگوریتم‌ها شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و شبکه های عصبی (Neural Netowrks)  یادگیری عمیق (Deep Learning)  است. از سوی دیگر، یادگیری ماشین یک سیستم کامپیوتری را قادر می‌سازد تا با استفاده از داده‌های قبلی بدون برنامه‌ریزی صریح، درمورد یک تسک خاص پیش‌بینی کند یا تصمیم‌گیری کند. ماشین لرنینگ (Machine Learning) از حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته استفاده می‌کند تا یک مدل یادگیری ماشین بتواند نتایج دقیقی ایجاد کند یا بر اساس آن داده‌ها پیش بینی کند. یادگیری ماشین بر روی الگوریتمی کار می‌کند که به تنهایی با استفاده از داده های قبلی یا دقیق‌تر داده‌های آموزشی (Training data) یاد می‌گیرد. این موضوع فقط برای دامنه‌های خاصی کار می‌کند، مثلاً اگر در حال ایجاد یک مدل یادگیری ماشین برای تشخیص تصاویر سگ‌ هستیم، آن مدل فقط برای تصاویر سگ نتیجه می‌دهد، اما اگر داده‌های جدیدی مانند تصویر گربه ارائه کنیم، پاسخگو نخواهد بود. یادگیری ماشین در مکان‌های مختلفی مانند سیستم‌های توصیه‌گر آنلاین، الگوریتم‌های جستجوی گوگل، فیلترهای هرزنامه ایمیل (Emial Spam Filters) و غیره استفاده می‌شود.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یک اصطلاح ضعیف تعریف شده است که به سردرگمی تفاوت بین آن و یادگیری ماشین دامن می‌زند. هوش مصنوعی در اصل سیستمی است که هوشمند به نظر می رسد. البته این تعریف خیلی خوبی نیست. بهتر است با مثال این موضوع را روشن‌تر کنیم. برای مثال، رفتارهای هوشمندانه شامل حل مسئله، یادگیری و برنامه ریزی است که از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای درون آن ها به منظور تکرار آن رفتارها حاصل می شود. از سوی دیگر، یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است، که در آن هوش مصنوعی ظاهر کلی هوشمند بودن است، یادگیری ماشین جایی است که ماشین‌ها داده‌ها را دریافت می‌کنند و چیزهایی درباره جهان یاد می‌گیرند که انجام آن برای انسان‌ها دشوار است.

یادگیری ماشین (Machine Learning) به این معناست که در آن یک ماشین می تواند به تنهایی بدون برنامه ریزی صریح یاد بگیرد. یادگیری ماشین یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است که به سیستم توانایی یادگیری خودکار و بهبود از روی تجربه را می دهد. این موضوع حائز اهمیت است که ماشین لرنینگ درواقع زیرشاخه‌ی هوش‌مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. بنابراین در نهایت این دو را نمی‌توان کاملاً جدا از هم تصور کرد.

یادگیری ماشین می تواند فراتر از هوش انسان باشد. یادگیری ماشین در درجه اول برای پردازش مقادیر زیادی از داده با استفاده از الگوریتم‌هایی استفاده می شود که در طول زمان تغییر می‌کنند و در کاری که قرار است انجام دهند بهتر می شوند. یک کارخانه تولیدی ممکن است داده‌ها را از ماشین‌ها و حسگرهای موجود در شبکه خود در مقادیری بسیار فراتر از آن‌چه که هر انسانی قادر به پردازش آن است جمع آوری کند. سپس از ماشین لرنینگ برای شناسایی الگوها و شناسایی ناهنجاری‌ها (Anomalies) استفاده می‌شود، که ممکن است نشان‌دهنده مشکلی باشد که انسان می‌تواند آن را برطرف کند. درواقع، یادگیری ماشین تکنیکی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد اطلاعاتی را به دست آورند که انسان نمی‌تواند. ما واقعاً نمی دانیم سیستم‌های بینایی یا زبانی ما چگونه کار می‌کنند، بیان آن به شکلی ساده، بسیار دشوار است. به همین دلیل، ما به داده‌ها تکیه می‌کنیم و آن‌ها را به رایانه‌ها می‌دهیم تا بتوانند کاری را که فکر می‌کنند ما انجام می‌دهیم شبیه‌سازی کنند. این کاری است که یادگیری ماشین انجام می دهد.

هوش مصنوعی فناوری است که ماشین را قادر می سازد رفتار انسان را شبیه سازی کند. ماشین لرنینگ زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین اجازه می‌دهد به طور خودکار از داده‌های گذشته بدون برنامه‌نویسی صریح یاد بگیرد. هدف هوش مصنوعی ساختن یک سیستم کامپیوتری هوشمند مانند انسان برای حل مشکلات پیچیده است. هدف یادگیری ماشین این است که به ماشین‌ها اجازه دهد از داده ها یاد بگیرند تا بتوانند خروجی دقیقی ارائه دهند. در هوش مصنوعی، ما سیستم‌های هوشمندی می‌سازیم تا مانند انسان هر کاری را انجام دهند. در یادگیری ماشین، ما به ماشین‌هایی با داده‌ها آموزش می‌دهیم که یک کار خاص را انجام دهند و نتیجه دقیقی ارائه دهند. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو زیرمجموعه اصلی هوش مصنوعی هستند. یادگیری عمیق زیرمجموعه اصلی یادگیری ماشین است. هوش مصنوعی یا AI دامنه بسیار گسترده ای دارد. یادگیری ماشین دامنه محدودی دارد. هوش مصنوعی در حال کار برای ایجاد یک سیستم هوشمند است که می‌تواند وظایف پیچیده مختلفی را انجام دهد. یادگیری ماشین برای ایجاد ماشین‌هایی کار می‌کند که می‌توانند تنها کارهای خاصی را که برای آن آموزش دیده‌اند انجام دهند. سیستم هوش مصنوعی نگران به حداکثر رساندن شانس موفقیت است. یادگیری ماشین عمدتاً به دقت و الگوها مربوط می‌شود.

ماشین لرنینگ	هوش مصنوعی
ML مخفف ماشین لرنینگ  یا همان Machine Learning است که به عنوان کسب دانش یا مهارت تعریف می شود.	هوش مصنوعی یا همان AI مخفف عبارت Artificial Intelligence است، که در آن هوش، کسب دانش به عنوان توانایی کسب و به کارگیری دانش تعریف می شود.
هدف افزایش دقت است، اما به موفقیت اهمیتی نمی دهد.	هدف افزایش شانس موفقیت است، نه دقت.
ماشین لرنینگ تلاش برای ساخت ماشین‌هایی است که فقط می توانند کارهایی را که برای آن‌ها آموزش دیده اند، انجام دهند.	هدف هوش مصنوعی توسعه یک سیستم هوشمند است که قادر به انجام انواع مختلفی از تسک‌های پیچیده است.
ماشین داده‌ها را می گیرد و از داده ها یاد می گیرد.	یک برنامه کامپیوتری است که کار هوشمند انجام می دهد.
هدف این است که از داده های مربوط به یک تسک خاص یاد بگیریم تا عملکرد آن تسک را به حداکثر برسانیم.	هدف شبیه سازی هوش طبیعی برای حل مسائل پیچیده است.
شامل ایجاد الگوریتم های خودآموز است.	در حال توسعه سیستمی است که برای حل مشکلات از انسان تقلید می کند.
ماشین لرنینگ به دانش منجر می شود.	هوش مصنوعی منجر به هوش یا خرد می شود.
ماشین لرنینگ زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است.	هوش مصنوعی حوزه‌ی وسیع تری است که از ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق تشکیل شده است.

ماشین لرنینگ چطور کار می‌کند؟

فرایند ماشین لرنینگ (Machine Learning) با واردکردن داده‌های آموزشی به الگوریتم انتخاب‌شده آغاز می‌شود. الگوریتم با استفاده از این داده‌ها یادگیری و استخراج الگوهایی را شروع می‌کند تا بتواند وظیفه‌اش را که برای مثال، می‌تواند طبقه‌بندی یا شناسایی باشد انجام دهد. بعد از اینکه الگوریتم مرحله‌ی یادگیری را گذارند، لازم است ببینیم برای داده‌های جدیدی هم که واردش می‌شوند عملکرد خوبی را دارد یا نه.

برای آزمایش اینکه آیا این الگوریتم به‌درستی کار می‌کند یا نه، داده‌های ورودی جدیدی به الگوریتم ماشین لرنینگ وارد می‌شوند؛ سپس پیش‌بینی‌های الگوریتم بررسی می‌شود.

اگر پیش‌بینی الگوریتم مطابق انتظار نباشد، الگوریتم چندین بار دوباره آموزش می‌بیند تا زمانی که خروجی مدنظر به دست آید. این موضوع الگوریتم یادگیری ماشین را قادر می‌کند تا به‌طور مداوم به‌تنهایی از داده‌ها یاد بگیرد و بهینه‌ترین جواب ممکن را ارائه کند و با گذشت زمان به‌تدریج دقت آن افزایش یابد.

این توضیحات خلاصه‌ای از کاری بود که در یک سیستم ماشین لرنینگ انجام می‌شود. برای درک بهتر عملکرد یادگیری ماشین لازم است انواع مختلف آن را بررسی کنیم.

مراحل ماشین لرنینگ (Machine Learning) به زبان ساده

مرحله‌های یادگیری ماشین به‌صورت خلاصه و با زبانی ساده از این قرار است:

مرحله‌ی ۱: جمع‌آوری داده‌ها

با توجه به مسئله‌ای که می‌خواهیم حل کنیم، باید داده‌هایی را تجزیه‌وتحلیل و جمع‌آوری کنیم و آن‌ها را به مدل خود ارائه کنیم. کیفیت و کمیت اطلاعاتی که به دست می‌آوریم بسیار مهم است؛ زیرا به‌طور مستقیم بر عملکرد مدل‌مان تأثیر می‌گذارد. ممکن است این اطلاعات را در یک پایگاه داده موجود داشته باشیم یا لازم باشد آن را از اول ایجاد کنیم.

مرحله‌ی ۲: آماده‌سازی داده

اکنون زمان خوبی است تا داده‌های خود را نمایش دهیم (Visualize) و بررسی کنیم که آیا بین فیچرهای (Feature) مختلفی که به دست آورده‌ایم، همبستگی وجود دارد یا خیر. انتخاب فیچرها ضروری است؛ زیرا فیچرهایی که انتخاب می‌کنید مستقیماً بر زمان اجرا و نتایج تأثیر می‌گذارند.

علاوه‌براین باید میزان داده‌ها را برای هر کلاس متعادل کنیم؛ زیرا ممکن است یادگیری به سمت نوعی پاسخ جهت‌گری کند و مدل نتایج دقیقی ارائه نکند. همچنین در این مرحله باید داده‌ها را به دو گروه تقسیم کنیم: یکی برای آموزش و دیگری برای ارزیابی مدل که می‌تواند تقریباً به نسبت ۸۰/۲۰ تقسیم شود، اما بسته به مورد و حجم داده‌ها می‌تواند متفاوت باشد.

مرحله‌ی ۳: انتخاب مدل

مدل‌های مختلفی وجود دارد که می‌توانیم با توجه به هدفی که داریم آن‌ها را انتخاب کنیم.

درواقع بسته به داده‌هایی که قرار است پردازش کنیم، مانند تصاویر، صدا، متن و مقادیر عددی، مدل‌های مختلفی وجود دارد.

مرحله‌ی ۴: آموزش مدل

در این مرحله باید مجموعه‌داده‌ی خود را آموزش دهیم تا شاهد بهبود تدریجی در نرخ پیش‌بینی باشیم. به یاد داشته باشید که وزن‌های مدل خود را به‌صورت تصادفی مقداردهی کنید. وزن‌ها مقادیری هستند که بر روابط بین ورودی‌ها و خروجی‌ها تأثیر می‌گذارند؛ هر چه بیشتر آن‌ها را آموزش دهیم، به‌طور خودکار الگوریتم انتخاب‌شده آن‌ها را تنظیم می‌کند.

مرحله‌ی ۵: ارزیابی

حال باید عملکرد مدل ایجادشده را دربرابر مجموعه‌داده‌های ارزیابی که حاوی ورودی‌هایی است که مدل از قبل ندیده است بررسی کنیم و دقت مدل از قبل آموزش‌دیده‌مان را مشخص کنیم. اگر دقت کمتر یا مساوی ۵۰ درصد باشد، آن مدل مفید نخواهد بود؛ زیرا این موضوع مانند این است که برای تصمیم‌گیری یک سکه پرتاپ کنیم. اگر به ۹۰ درصد یا بیشتر برسیم، می‌توانیم به نتایجی که مدل می‌دهد اطمینان داشته باشیم.

مرحله‌ی ۶: تنظیم پارامتر

اگر در حین ارزیابی، پیش‌بینی‌های خوبی به دست نیاوریم و دقت مدل‌مان حداقل مدنظر نباشد، این امکان وجود دارد که مشکلات بیش‌برازش (Overfitting) یا کم‌برازش (Underfitting) داشته باشیم. در این صورت باید برخی از پارامترهای مدل را تغییر دهیم تا مشکل حل شود.

مرحله‌ی ۷: پیش‌بینی یا استنتاج

اکنون آماده‌ی استفاده از مدل یادگیری ماشین خود برای استنباط نتایج در سناریوهای واقعی هستیم.

انواع تکنیک‌های ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ (Machine Learning) به دو حوزه‌ی اصلی یادگیری باناظر (Supervised Learning) و یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) تقسیم می‌شود. البته دو نوع دیگر نیز وجود دارد: یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) که امروزه محل توجه است.

هر یک از آن‌ها در ماشین لرنینگ هدف و وظایف خاصی دارند، نتایج خاصی را ارائه می‌کنند و از فرم‌های مختلف داده استفاده می‌کنند. تقریباً ۷۰ درصد یادگیری ماشین یادگیری باناظر (Supervised Learning) است، درحالی‌که یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) میان 10 تا 20 درصد است. در ادامه هر یک از آن‌ها را توضیح خواهیم داد.

یادگیری باناظر (Supervised Learning)

در یادگیری باناظر (Supervised Learning) ما از داده‌های شناخته‌شده یا دارای برچسب به‌عنوان داده‌های آموزشی استفاده می‌کنیم. از آنجا که داده‌ها شناخته شده‌اند؛ بنابراین می‌توان گفت نظارتی بر اجرای درست الگوریتم وجود دارد و به‌همین دلیل هم به آن یادگیری باناظر گفته می‌شود.

این داده‌های ورودی از الگوریتم ماشین لرنینگ عبور می‌کنند و برای آموزش مدل استفاده می‌شوند. پس از آموزش مدل براساس داده‌های شناخته‌شده، می‌توانیم از داده‌های ناشناخته در مدل استفاده کنیم و عملکرد مدل را بسنجیم.

در این شکل ابتدا مدل با داده‌های شناخته‌شده که همان سیب هستند آموزش می‌بیند. سپس سعی می‌کند بفهمد داده‌ی جدید سیب است یا میوه‌ای دیگر. هنگامی که مدل به‌خوبی آموزش داده شود، تشخیص می‌دهد داده یک سیب است و پاسخ مدنظر را می‌دهد.

برخی از مشهورترین الگوریتم‌های باناظر که استفاده می‌شوند این موارد را شامل است:

• رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial regression)
• جنگل تصادفی (Random forest)
• رگرسیون خطی (Linear regression)
• رگرسیون لجستیک  (Logistic regression)
• درخت تصمیم  (Decision tree)
• K نزدیک‌ترین همسایه (K-nearest neighbors)
• بیز ساده  (Naive Bayes)

درمورد یادگیری باناظر بیشتر بخوانید:‌

یادگیری باناظر چیست؟

یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)

در یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) داده‌های آموزشی ناشناخته و بدون برچسب هستند؛ به‌این معنی که کسی قبلاً کاری روی آن‌ها انجام نداده است. بنابراین اینجا داده ورودی کمکی به هدایت الگوریتم نمی‌کند؛ زیرا ناشناخته است و برچسبی ندارد.

می‌توان گفت دیگر در اینجا نظارتی وجود ندارد و به‌همین دلیل، به آن یادگیری بدون ناظر(Unsupervised Learning) گفته می‌شود. داده‌ها به الگوریتم ماشین لرنینگ (Machine Learning) وارد می‌شوند و برای آموزش مدل استفاده می‌شوند. مدل آموزش دیده سعی می‌کند الگویی را در این داده‌ها به دست آورد و پاسخ مدنظر را ارائه کند.

بیایید با هم این تصویر را در نظر بگیریم. در اینجا داده‌های ناشناخته سیب و گلابی را شامل است که شبیه یکدیگر هستند. مدل آموزش‌دیده سعی می‌کند الگوهایی را که در حین آموزش به دست آورده است در این داده‌ها بررسی کند و آن‌ها را که مشابه یکدیگر هستند در یک گروه قرار دهد.

معروف‌ترین الگوریتم‌های بدون ناظر از این قرار است:

• حداقل مربعات جزیی (Partial least squares)
• خوشه‌بندی فازی / میانگین فازی (Fuzzy means)
• تجزیه مقادیر منفرد (Singular value decomposition)
• خوشه‌بندی k میانگین (K-means clustering)
• اپریوری (Apriori)
• خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical clustering)
• تحلیل مؤلفه‌ی اصلی (Principal Component Analysis / PCA)

درمورد یادگیری بدون ناظر بیشتر بخوانید:‌

یادگیری بدون ناظر چیست؟

یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Leaning)

این نوع یادگیری ماشین (Machine Learning) چیزی میان یادگیری باناظر (Supervised Learning)‌ و بدون ناظر(Unsupervised Learning)  است. در حین آموزش مقدار کمی داده‌ی برچسب‌دار و مقداری داده‌ی بدون برچسب به الگوریتم وارد می‌شود. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning) زمانی استفاده می‌شود که مقدار داده‌ی برچسب‌دار کافی در اختیار نداریم تا یک الگوریتم باناظر (Supervised Learning) را آموزش دهیم.

درباره‌ی یادگیری نیمه‌نظارتی بیشتر بخوانید:‌

یادگیری نیمه ‌نظارتی چیست؟

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در اینجا الگوریتم داده‌ها را ازطریق فرایند آزمون‌وخطا کشف می‌کند و سپس تصمیم می‌گیرد چه عملی به پاداش بالاتر می‌انجامد. عامل (agent)، محیط (environment) و عمل (actions) سه مؤلفه‌ی اصلی یادگیری تقویتی محسوب می‌شوند. عامل (agent) یادگیرنده یا تصمیم‌گیرنده است، محیط (environment) همه‌ی چیزهایی را دربرمی‌گیرد که عامل (agent) با آن‌ها تعامل دارد و اقدامات (actions) همان کاری است که عامل (agent) انجام می‌دهد.

یادگیری تقویتی وقتی اتفاق می‌افتد که عامل (agent) اقداماتی را انتخاب کند که حداکثر پاداش مورد انتظار را برای یک زمان مشخص به حداکثر برساند. دست‌یابی به این موضوع زمانی محقق می‌شود که عامل (agent) در چارچوب یک سیاست مناسب کار کند.

بازارکار ماشین‌ لرنینگ

در سال‌های اخیر، فناوری‌های با کارایی بالا اهمیت زیادی پیدا کرده‌اند. مشاغل در هوش‌مصنوعی (AI)  تقاضای بالایی دارند. بازار کار برای ماشین لرنینگ فوق‌العاده قوی است و هیچ نشانه‌ای از کاهش سرعت رشد نشان نمی‌دهد.

کافیست نگاهی به زندگی روزمره خود بیاندازیم و به راحتی متوجه تأثیر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning) در زندگی روزمره خود شویم. این فناوری‌های جدید، که از دستگاه‌های قهوه‌ساز با فناوری پیشرفته گرفته تا دستیارهای صوتی که اسپیکرهای هوشمند را تامین می‌کنند، به تدریج زندگی ما را تسخیر کرده‌اند. روندهای شغلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز در نتیجه این تکامل بهبود یافته است. برای متخصصان فناوری اطلاعات آینده‌نگر، ایده‌های یادگیری ماشین مانند بینایی ماشین (Computer Vision) به سرعت درها را به روی برخی از جالب‌ترین گزینه‌های شغلی موجود امروزی باز می‌کنند.

ماشین لرنینگ (Machine Learning) یکی از سریع‌ترین حوزه‌های در حال رشد در جهان در حال حاضر است. طبق گزارش‌ها، مهندسان یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer) تقاضای بالایی دارند. در حال حاضر تمرکز بسیاری از رشته‌ها و پروژه‌های مختلف حوزه تکنولوژی و غیرتکنولوژی بر روی استفاده از تکنیک‌های کار با داده و به طور خاص یادگیری ماشین است. اگر هنوز درمورد بازارکار این حوزه مردد هستید و گزینه‌های زیادی را در ذهن دارید، این اطمینان را به شما می‌دهیم که با داشتن مهارت یادگیری ماشین در دنیای امروز، گزینه‌های شغلی فوق‌العاده‌ای در انتظار شماست.

پیشرفت‌های کنونی در استخدام افراد ماهر در حوزه یادگیری ماشین توسط بسیاری از پیشرفت‌های جدید هوش مصنوعی، از جمله بینایی کامپیوتر (Computer Vision)، هدایت می‌شوند. درک چگونگی عملکرد هوش مصنوعی (AI) و فناوری‌های یادگیری ماشین و همچنین نحوه عملکرد داوطلبان مشتاق حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند به شما کمک می‌کند تا برای مشاغل جدید یادگیری ماشین بهتر آماده شوید.

اگر علاقه‌مندید حرفه‌ای را به عنوان مهندس ماشین‌لرنینگ دنبال کنید، یا اگر قصد دارید آینده ای پایدار و مطمئن داشته باشید، باید بدانید که راه درستی را پیش گرفته‌اید و پشیمان نخواهید شد. در حقیقت، علاقه به رشته‌های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ مانند بیماری همه‌گیری افزایش یافته است و شغل‌ مهندسی یادگیری ماشین را به دومین حرفه پرطرفدار هوش مصنوعی تبدیل کرده است. طی چهار سال گذشته، اشتغال در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تقریباً ۷۵ درصد افزایش یافته است و انتظار می‌رود این رشد ادامه یابد. بنابراین یک شغل پردرآمد که برای چندین دهه آینده همچنان مورد تقاضا خواهد بود، حوزه یادگیری ماشین است. صنایع مختلفی از جمله پزشکی، آموزش، بازاریابی، خرده‌فروشی،  تجارت الکترونیک، کشاورزی و خدمات مالی بخش‌هایی هستند که در حال حاضر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.

اگر می‌خواهید روی پروژه‌هایی کار کنید که دنیا را تغییر می‌دهند و در عین حال حقوق و مزایای بالایی دریافت کنید، پس قطعا حرفه‌ای در ماشین‌لرنینگ (Machine Learning) برای شما مناسب است. اداره آمار کار ایالات متحده افزایش ۱۳ درصدی در مشاغل مرتبط با رایانه را بین سال‌های ۲۰۱۶ تا ۲۰۲۶ پیش‌بینی کرده، که توسط Ziprecruiter.com به عنوان شواهدی از پیش‌بینی رشد درخشان مشاغل هوش مصنوعی ذکر شده است.  بنابراین می‌توان گفت تقاضا برای مهارت یادگیری ماشین (Machine Learning) هم به تناسب رشد کارهای حوزه تکنولوژی بیشر خواهد شد، و اگر علاقه‌مند هستید و انگیزه کافی برای ورود به این حوزه را دارید، بهتر است از همین حالا شروع به یادگیری کنید. در حال حاضر تقاضای دانشمندان داده بیشتر از متخصصان هوش مصنوعی است و پیش‌بینی می‌شود این روند در آینده نیز ادامه یابد.

صرف نظر از حوزه تخصصی که تصمیم دارید دنبال کنید، کافیست مهارت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را به خوبی یاد بگیرید. ماشین لرنینگ حوزه‌ای است که در هر صنعتی که فکرش را کنید ورود کرده و در هر حوزه و رشته‌ای که در حال تحصیل یا کار باشید می‌توانید روی یادگیری ماشین‌لرنینگ به عنوان یک امتیاز حساب کنید. البته این نکته حائز اهمیت است که با وجود اینکه پتانسیل‌های هیجان انگیز زیادی در حوزه یادگیری ماشین وجود دارد، توسعه توانایی‌های لازم برای ورود به این حوزه هم می‌تواند دشوار باشد. این موضوع بخصوص برای کسانی که آموزش رسمی در زمینه مهندسی یا علوم کامپیوتر (Computer Science) ندیده اند و می‌خواهند به شکل خودآموز شروع به یادگیری کنند، بیشتر صادق است. در هر حال باید این را در نظر بگیریم که یادگیری ماشین حوزه‌ی نسبتا دشواری محسوب می‌شود و یادگیری آن مستلزم زمان بیشتری است.

مسیر یادگیری ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین به عنوان یک حوزه متحول کننده ظهور کرده است که صنایع را دگرگون کرده و آینده فناوری را شکل می‌دهد. یادگیرندگان مشتاق اغلب در مورد زمان لازم برای کسب مهارت در یادگیری ماشین پرسش‌هایی در ذهن دارند. در این مقاله، ما عواملی را که بر فرآیند یادگیری تأثیر می‌گذارند و مؤلفه‌های کلیدی تسلط بر یادگیری ماشین را بررسی می‌کنیم و راهنمایی‌هایی را در مورد زمان لازم برای کسب مهارت در این زمینه ارائه می‌کنیم. توجه به این نکته مهم است که تجربیات یادگیری فردی ممکن است متفاوت باشد، اما هدف ما ارائه یک نقشه راه کلی برای درک مسیر یادگیری است.

قبل از پرداختن به زمان تخمینی مورد نیاز برای یادگیری ماشین لرنینگ، مهم است که اهمیت ایجاد یک پایه قوی در ریاضیات، آمار و برنامه نویسی را درک کنید. مهارت در این زمینه‌ها به طور قابل توجهی به درک و استفاده از مفاهیم یادگیری ماشین کمک می‌کند. آشنایی با جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، نظریه احتمال و زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون یا R به شدت توصیه می‌شود.

پیش‌نیازهای یادگیری ماشین

برای کسب مهارت در یادگیری ماشین، باید بر چندین مؤلفه کلیدی تسلط داشته باشید. این مؤلفه‌ها زمینه را برای درک و به‌کارگیری مؤثر الگوریتم‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کنند.

۱.ریاضیات و آمار

یادگیری ماشین به شدت بر اصول ریاضی و آماری متکی است. درک مفاهیمی مانند جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، نظریه احتمال و آمار ضروری است. آشنایی با این مفاهیم به درک چارچوب‌های الگوریتمی، تکنیک‌های ارزیابی مدل و روش‌های بهینه سازی پیشرفته کمک می‌کند.

۲. برنامه نویسی و دستکاری داده‌ها

مهارت در زبان‌های برنامه نویسی، به ویژه پایتون یا R، برای پیاده سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و کار با داده‌ها ضروری است. یادگیری نحوه دستکاری، پیش پردازش و تجسم داده‌ها برای درک الگوهای اساسی و آماده سازی مجموعه داده‌ها برای مدل‌های آموزشی بسیار مهم است. در این حین لازم است با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مختلف پایتون برای یادگیری ماشین مانند Pandas, Numpy, Tensorflow, PyTorch و غیره آشنا شوید.

الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین

به دست آوردن درک عمیق از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی ضروری است. بررسی مبانی نظری، مفروضات، نقاط قوت و محدودیت‌های آن‌ها، فراگیران را قادر می‌سازد تا الگوریتم مناسب را برای وظایف خاص انتخاب و اعمال کنند.

پیش پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی

مجموعه داده‌های دنیای واقعی اغلب به پیش پردازش گسترده‌ای نیاز دارند تا مقادیر از دست رفته، نقاط پرت و متغیرهای طبقه‌بندی را مدیریت کنند. مهندسی ویژگی شامل تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌های معنادارتر و پیش‌بینی کننده‌تر است. کسب مهارت در پیش پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل حیاتی است.

ارزیابی و اعتبارسنجی مدل

ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین برای ارزیابی عملکرد و توانایی تعمیم آن‌ها حیاتی است. تکنیک‌های یادگیری مانند اعتبارسنجی متقابل (cross validation)، accuracy، recall، precision و منحنی‌های ROC، یادگیرندگان را به توانایی سنجش اثربخشی مدل و تصمیم‌گیری آگاهانه مجهز می‌کند.

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

یادگیری عمیق انقلابی در زمینه یادگیری ماشین ایجاد کرده است، به ویژه در حوزه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق، معماری شبکه‌های عصبی و فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch دامنه کاربردهای یادگیری ماشین را گسترش می دهد.

مدت زمان یادگیری ماشین لرنینگ

در این بخش به بررسی مدت زمان یادگیری ماشین‌لرنینگ و ارائه یک نقشه راه کلی برای افراد علاقه‌مند می‌پردازیم.

تخمین مدت زمان یادگیری

زمان مورد نیاز برای یادگیری یادگیری ماشین به عوامل مختلفی از جمله دانش قبلی، سرعت یادگیری، زمان مطالعه در دسترس و عمق درک مورد نظر بستگی دارد. در حالی که ارائه یک چارچوب زمانی دقیق چالش برانگیز است، می‌توانیم یک نقشه راه کلی برای فراگیران ترسیم کنیم.

سطح مبتدی (۳ تا ۶ ماه)

در سطح مبتدی، زبان آموزان بر ایجاد دانش پایه در ریاضیات، آمار و برنامه نویسی تمرکز می‌کنند. این مرحله شامل درک مفاهیم کلیدی، مبانی برنامه نویسی و دستکاری داده‌ها با استفاده از پایتون یا R است. مبتدیان می‌توانند دوره‌های مقدماتی یادگیری ماشین، آموزش‌های آنلاین و تمرین‌های عملی را برای کسب تجربه عملی با الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها کشف کنند.

سطح متوسط ​​(۶ تا ۱۲ ماه)

سطح متوسط ​​شامل عمیق تر شدن در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پیش پردازش داده‌ها و تکنیک‌های ارزیابی مدل است. افراد الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را بررسی می‌کنند، در مورد اعتبارسنجی متقابل یاد می‌گیرند و شروع به استفاده از یادگیری ماشین در مجموعه داده‌های دنیای واقعی می‌کنند. این مرحله شامل پروژه‌های عملی برای به کارگیری دانش کسب شده و کسب تجربه عملی است.

سطح پیشرفته (۱۲+ ماه)

سطح پیشرفته بر تسلط بر مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته تمرکز دارد. فراگیران در زمینه‌های تخصصی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی یا یادگیری تقویتی ورود می‌کنند. این مرحله شامل کار بر روی پروژه‌های پیچیده، انجام تحقیقات و به روز ماندن با آخرین پیشرفت‌های این حوزه است.

توجه به این نکته مهم است که بازه‌های زمانی ارائه شده تخمین‌های تقریبی هستند و می‌توانند بر اساس شرایط فردی متفاوت باشند. عواملی مانند دانش قبلی، تعهد به یادگیری، زمان مطالعه و پیچیدگی پروژه‌های انجام شده می‌تواند به طور قابل توجهی بر مدت زمان یادگیری تأثیر بگذارد. تمرین منظم، پروژه‌های عملی و یادگیری مستمر کلید تسریع روند یادگیری هستند.

به طور کلی تسلط بر یادگیری ماشین یک سفر پویا و پربار است که به یک پایه قوی در ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی همراه با درک الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین نیاز دارد. در حالی که زمان دقیق مورد نیاز برای مهارت در یادگیری ماشین متفاوت است، یک نقشه راه کلی می‌تواند به فراگیران کمک کند تا فرآیند یادگیری را طی کنند. با پشتکار و اشتیاق به یادگیری، افراد می‌توانند این سفر یادگیری را آغاز کنند و پتانسیل گسترده یادگیری ماشین را در شکل دادن به فعال کنند.

چرا باید شغلی را در حوزه یادگیری ماشین دنبال کنیم؟

صرف نظر از پیشرفت قابل توجه در یادگیری ماشین (Machine Learning)، این حوزه با کمبود متخصص مواجه است. اگر بتوانید نیازهای سازمان‌های عظیم را با کسب مهارت‌های یادگیری ماشین لازم برآورده کنید، آینده‌ای مطمئن در این نوآوری رو به افزایش خواهید داشت. یادگیری ماشین نوید حل مشکلاتی است که هر روز کسب و کارها با آن مواجه می‌شوند. به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین، با چالش‌های زیادی دست و پنجه نرم می‌کنید و کارهایی را مدیریت می‌کنید که عمیقاً بر نحوه شکوفایی سازمان‌ها و افراد تأثیر می‌گذارند. شغلی که به شما امکان می‌دهد کار کنید و به چالش‌های مختلف رسیدگی کنید. هر روز فرصت های جدیدی برای یادگیری و رشد در این زمینه به دست خواهید آورد.

ماشین‌لرنینگ هنوز در مراحل اولیه خود است و با پیشرفت و پیشروی نوآوری، بینش و مهارت لازم برای دنبال کردن یک حرفه موفق و ساختن آینده برای خود را خواهید داشت. میانگین دستمزد یک مهندس یادگیری ماشین یکی از مهمترین دلایلی است که چرا یادگیری ماشین حرفه‌ای ارزشمند به نظر می رسد. مهارت های یادگیری ماشین به شما کمک می کند تا مسیرهای کاری خود را گسترش دهید. همچنین در صورت کسب مهارت های یادگیری ماشین (یعنی با یک تیر چند نشان زدن) می توانید کار خود را به عنوان دانشمند داده نیز شروع کنید. با به دست آوردن استعداد در این دو حوزه به یک دارایی با ارزش تبدیل شوید و سفری شگفت انگیز پر از چالش، فرصت های بی پایان و دانش را آغاز می‌کنید. اگر شغلی را در زمینه یادگیری ماشین دنبال کنید، نگران بازارکار، میزان حقوق خود و پیدا کردن کار در آینده نخواهید بود.

یادگیری ماشین در پزشکی

استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning)  برای مراقبت‌های بهداشتی (Healthcare) یا همان پزشکی، می‌تواند فرصت‌های زیادی را برای سازمان‌های پزشکی فراهم کند. اول، به متخصصان این حوزه اجازه می‌دهد تا به جای صرف وقت خود برای جستجو یا ورود اطلاعات، بر مراقبت از بیمار تمرکز کنند.

دومین نقش مهم یادگیری ماشین در مراقبت‌های بهداشتی افزایش دقت تشخیص است. به عنوان مثال، یادگیری ماشین در پیش‌بینی مرگ و میر بیماران کووید ۱۹ حدود ۹۲ درصد است.

سوم، استفاده از یادگیری ماشین در پزشکی می‌تواند به ایجاد یک برنامه درمانی دقیق‌تر کمک کند. بسیاری از موارد پزشکی منحصر به فرد هستند و نیاز به یک رویکرد ویژه برای مراقبت موثر و کاهش عوارض جانبی دارند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می توانند جستجوی چنین راه حل‌هایی را ساده کنند.

استفاده از ماشین‌لرنینگ در عملیات مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند بسیار مفید باشد. یادگیری ماشین برای مقابله با مجموعه داده‌های بزرگ ساخته شده است، و فایل‌های بیمار دقیقاً به همین شکل هستند،  حجم زیادی از نقاط داده که نیاز به تجزیه و تحلیل و سازماندهی کامل دارند.

علاوه بر این، در حالی که یک متخصص مراقبت‌های بهداشتی و یک الگوریتم یادگیری ماشین به احتمال زیاد بر اساس مجموعه داده‌های یکسان به نتیجه‌گیری یکسانی می‌رسند، استفاده از یادگیری ماشین نتایج را بسیار سریع‌تر به دست می‌آورد و به شما امکان می‌دهد درمان را زودتر شروع کنید. نکته دیگر برای استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) در مراقبت‌های بهداشتی، حذف دخالت انسان تا حدودی است که احتمال خطای انسانی را کاهش می‌دهد. این موضوع به ویژه به وظایف اتوماسیون فرآیند مربوط می‌شود، زیرا کارهای روزمره خسته کننده دقیقاً‌ زمانی است که انسان‌ها بیشترین اشتباه را در آن انجام می‌دهند.

۱۲ نمونه برتر از کاربردهای یادگیری ماشین در مراقبت‌های بهداشتی (پزشکی)

۱. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی

ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی به تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها برای شناسایی یک بیماری، تصمیم گیری در مورد مرحله بعدی درمان، تعیین هر گونه مشکل بالقوه و به طور کلی بهبود کارایی مراقبت از بیمار کمک می‌کند. CDSS ابزار قدرتمندی است که به پزشک کمک می‌کند کار خود را به نحو احسن و سریع انجام دهد و احتمال تشخیص اشتباه یا تجویز درمان بی‌اثر را کاهش می‌دهد.

این استفاده از یادگیری ماشین در پزشکی (مراقبت های بهداشتی) مدتی است که وجود داشته است، اما در سال‌های اخیر گسترده تر شده است. دلیل آن پذیرش گسترده‌تر سیستم پرونده الکترونیک سلامت (EHR) و دیجیتالی کردن نقاط مختلف داده از جمله تصاویر پزشکی است.

۲. ثبت سوابق هوشمند

اطمینان از اینکه تمام سوابق بیمار به طور منظم به روز می‌شوند، چالش‌برانگیز است، زیرا ورود داده‌ها یک کار یکنواخت و تکراری است. با این حال، برای تصمیم گیری موثر و مراقبت بهتر از بیمار نیز حیاتی است.

یکی از کاربردهای یادگیری ماشین در مراقبت‌های بهداشتی، استفاده از فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) بر روی دست خط پزشکان است که ورود داده‌ها را سریع و بدون خطا می‌کند. سپس این داده‌ها را می‌توان توسط سایر ابزارهای یادگیری ماشین برای بهبود تصمیم گیری و مراقبت از بیمار تجزیه و تحلیل کرد.

۳. یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی

برای یک زمان طولانی، تصاویر پزشکی، مانند اشعه ایکس، آنالوگ بوده‌اند. این امر استفاده از فناوری را برای شناسایی ناهنجاری‌ها، گروه‌بندی موارد و تحقیقات کلی بیماری محدود کرده است. خوشبختانه، دیجیتالی شدن فرآیند به فرصت‌های بیشتری با این نوع تجزیه و تحلیل داده‌ها، از جمله با کمک یادگیری ماشین، منجر شده است.  طبق یک متاآنالیز (meta- analysis) اخیر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار را به خوبی (و در برخی موارد حتی بهتر) متخصصان انسانی انجام می‌دهند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق ۸۷ درصد حساسیت و ۹۲.۵ درصد برخورد اختصاصی (specificity) و  پزشکان ۸۶.۴ درصد حساسیت و ۹۰.۵ درصد برخورد اختصاصی دارند.

یکی از نمونه‌های موفق شناخته شده یادگیری ماشین در مراقبت‌های بهداشتی، پروژه InnerEye مایکروسافت است. تمرکز اولیه آن بر روی تصاویر رادیولوژیکی سه بعدی بود، که در آن  ابزارهای یادگیری ماشین برای تمایز سلول‌های سالم و تومورها ساخته شدند.

۴. شخصی‌سازی داروها 

چیزی که پزشکی را به یک رشته پیچیده و پر از منابع تبدیل می‌کند این است که هر موردی ویژگی‌های خاص خود را دارد. افراد اغلب دارای یک سری بیماری هستند که نیاز به درمان همزمان دارند. بنابراین، تصمیمات پیچیده‌ای باید اتخاذ شود تا یک برنامه درمانی موثر، بررسی تداخلات دارویی و به حداقل رساندن عوارض جانبی احتمالی اتخاذ شود.

چگونه می‌توان از ماشین لرنینگ در مراقبت‌های بهداشتی برای حل این مشکل استفاده کرد؟ خب، IBM با سیستم انکولوژی Watson خود که از تاریخچه بیمار برای تولید گزینه‌های درمانی بالقوه متعدد استفاده می‌کند، متوجه این موضوع شده است.

۵. تعدیل رفتار

پیشگیری در مراقبت‌های بهداشتی به اندازه درمان بیماری مهم است. یکی از مهم‌ترین بخش‌های طب پیشگیری، اصلاح رفتار برای رهایی از عادات ناسالم و ایجاد یک سبک زندگی سالم است.

یکی از مزایای یادگیری ماشین یا همان ماشین‌لرنینگ در پزشکی این است که می‌توان از آن برای اشاره به چیزی که متوجه آن نمی‌شویم استفاده کرد. این دقیقاً همان کاری است که Somatix انجام می‌دهد. این نرم‌افزار مبتنی بر یادگیری ماشین، فعالیت روزانه بیمار را دنبال می‌کند و به عادات و روال ناخودآگاه آن‌ها اشاره می‌کند تا بتواند روی رهایی از آن‌ها تمرکز کنند.

۶. رویکرد پیش‌بینی‌کننده به درمان

وقتی صحبت از بیشتر بیماری‌های خطرناک می‌شود، شناسایی آن‌ها در مراحل اولیه می‌تواند شانس درمان موفقیت آمیز را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. این موضوع همچنین به شناسایی احتمال بدتر شدن وضعیت بیمار قبل از وقوع آن کمک می‌کند.

یکی از موارد اهمیت ماشین لرنینگ در حوزه پزشکی این است که می‌توان از آن برای پیش‌بینی موفقیت آمیز برخی از خطرناک‌ترین بیماری‌ها در بیماران در معرض خطر استفاده کرد. این قضیه شامل شناسایی علائم دیابت (با استفاده از الگوریتم Naïve Bayes)، بیماری‌های کبد و کلیه و سرطان‌شناسی است.

۷. جمع‌آوری داده‌ها

یکی از مهم‌ترین وظایف یک پزشک، جمع آوری درست شرح حال بیمار است. این موضوع اغلب می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا بیمار متخصص نیست و نمی‌داند کدام داده‌ها برای تشخیص بیماری لازم به ذکر هستند.

با استفاده از ماشین لرنینگ در حوزه پزشکی (مراقبت‌های بهداشتی)، متخصصان می‌توانند مرتبط ترین سوالاتی را که باید از بیمار بپرسند بر اساس شاخص‌های مختلف تعیین کنند. این به جمع‌آوری داده‌های مرتبط کمک می‌کند و در عین حال، پیش‌بینی محتمل‌ترین شرایط را به دست می‌آورد.

۸. مراقبت از سالمندان و گروه‌های کم تحرک

ماشین لرنینگ و پزشکی می‌تواند به گروه‌های کم تحرک (از جمله سالمندان و افرادی که از ویلچر استفاده می‌کنند) کمک کند تا با یادآوری هوشمند و کمک به برنامه‌ریزی، زندگی روزمره خود را بهبود بخشند، با شناسایی موانع رایج و تعیین مسیرهای بهینه، آسیب‌های احتمالی را پیش‌بینی کرده و از آن جلوگیری کرده و در اسرع وقت کمک بگیرند.

با وجود این که این راه حل‌ها موثر هستند، به اندازه مورد نیاز گسترده نیستند. با این حال، شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی در حال حاضر اقداماتی را برای در دسترس قرار دادن آن‌ها به طور گسترده انجام می‌دهند. به عنوان مثال، در ژاپن، برنامه ای وجود دارد که ۷۵ درصد مراقبت از سالمندان توسط هوش‌مصنوعی یا همان Artificial Intelligence انجام شود.

۹. جراحی رباتیک

روش‌های جراحی، به دقت زیاد، سازگاری با شرایط در حال تغییر و یک رویکرد ثابت برای یک دوره طولانی نیاز دارند. در حالی که جراحان آموزش دیده همه این ویژگی‌ها را دارند، یکی از فرصت‌های یادگیری ماشین برای مفید واقع شدن در حوزه پزشکی این است که ربات‌ها این وظایف را انجام دهند.

در حال حاضر، جراحی رباتیک می‌تواند به طور موثر به عنوان کمکی برای جراحان انسان مورد استفاده قرار گیرد. یعنی، یادگیری ماشین می‌تواند برای مدل‌سازی و برنامه‌ریزی بهتر جراحی، ارزیابی مهارت‌های جراح، و ساده‌سازی کارهای جراحی مانند بخیه‌زنی استفاده شود.

۱۰. کشف و تولید دارو

بر اساس داده‌های به‌دست‌آمده قبلی در مورد اجزای فعال در داروها و نحوه تأثیر آن‌ها بر ارگانیسم، الگوریتم‌های ماشین‌لرنینگ می‌توانند یک جزء فعال را مدل‌سازی کنند که روی بیماری مشابه دیگری کار ‌کند.

چنین رویکردی می‌تواند برای توسعه داروهای شخصی‌سازی شده برای بیمارانی که دارای مجموعه‌ای منحصر به فرد از بیماری‌ها یا شرایط خاص خاص هستند، استفاده شود. در آینده، این ابزار ماشین لرنینگ می تواند در ترکیب با فناوری نانو برای تحویل بهتر دارو مورد استفاده قرار گیرد.

۱۱. تحقیقات بالینی

تحقیقات و آزمایشات بالینی فرآیندهای پرهزینه و طولانی هستند. دلیل خوبی هم در پشت این موضوع وجود دارد، باید ثابت شود که داروها و روش‌های پزشکی جدید قبل از استفاده گسترده، ایمن هستند. با این حال، مواردی وجود دارد که لازم است راه حل در اسرع وقت انجام و در دسترس قرار گیرد، مانند واکسن های کووید-۱۹ COVID-19)) .

خوشبختانه راهی برای کوتاه‌تر کردن این فرآیند با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد. می‌توان از آن برای تعیین بهترین نمونه برای آزمایش، جمع آوری نقاط داده بیشتر، تجزیه و تحلیل داده‌های جاری از شرکت کنندگان در آزمایش و کاهش خطاهای مبتنی بر داده استفاده کرد.

۱۲. پیش‌بینی شیوع بیماری‌های عفونی

همه‌گیری کووید-۱۹ به ما نشان داد که چقدر برای شیوع بیماری عفونی به این اندازه، آماده نبودیم. گفتنی است کارشناسان این حوزه سال‌هاست که احتمال وقوع چنین اتفاقی را به دولت‌‌ها گوشزد کرده‌اند.

اکنون، ما ابزارهایی مبتنی بر ماشین لرنینگ داریم که می‌توانند به تشخیص زودهنگام علائم همه‌گیری کمک کنند. الگوریتم‌ها، داده‌های ماهواره‌ای، اخبار و گزارش‌های رسانه‌های اجتماعی، حتی منابع ویدئویی را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا پیش‌بینی کنند که آیا این بیماری پتانسیل رشد خارج از کنترل را دارد یا خیر.

ماشین لرنینگ و زندگی روزمره

در این مقاله با یادگیری ماشین (Machine Learning) آشنا شدیم، نحوه‌ی کار آن و انواع مختلفش را بررسی کردیم. همان‌طور که می‌دانیم در حال حاضر مقدار داده‌ی در دسترس دائماً در حال افزایش است و یادگیری ماشین تجزیه‌وتحلیل این حجم عظیم از داده را برای‌مان امکان‌پذیر می‌کند.

ماشین‌ها از این داده‌ها برای یادگیری و بهبود نتایج ارائه‌شده به ما استفاده می‌کنند که این نتایج می‌تواند در ارائه‌ی بینش‌های ارزشمند و هم‌چنین تصمیم‌گیری آگاهانه در حوزه‌ی تجارت بسیار مفید باشد.

خوب است بدانیم که ما از یادگیری ماشین در زندگی روزمره‌ی خود استفاده می‌کنیم، بیش از آنچه فکرش را بکنیم. می‌توان گفت رشد یادگیری ماشین یعنی راحت‌ترشدن زندگی ما. امروزه یادگیری ماشین (Machine Learning) به‌طور مداوم در حال رشد است و به‌همین سبب، کاربردهای آن نیز در حال توسعه هستند و باید اتفاقات هیجان‌انگیزی را در آینده شاهد باشیم.

۹ کاربرد یادگیری ماشین در زندگی روزمره را بشناسید!

یادگیری علم داده با کلاس‌های آنلاین کافه‌تدریس

یکی از بهترین راه‌ها برای یادگیری علم داده و ماشین‌لرنینگ شرکت در کلاس‌های آنلاین است. کلاس‌های آنلاین علم داده و ماشین لرنینگ به شما کمک می‌کند در هر نقطه‌ی جغرافیایی که هستید به بهترین آموزش دسترسی داشته باشید.

کافه‌تدریس کلاس‌های آنلاین مقدماتی و پیشرفته‌ی علم داده برگزار می‌کند. این کلاس‌ها مبتنی بر پروژه‌های واقعی علم داده و یادگیری ماشین است و به‌صورت کاملاً تعاملی برگزار می‌شود.

برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین علم داده و یادگیری ماشین کافه‌تدریس و مشاوره رایگان روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس