۹ کاربرد یادگیری ماشین در زندگی روزمره را بشناسید!

یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما در حوزه‌های متنوع کاربرد گسترده‌ای دارد. یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) است که به ماشین‌ها توانایی یادگیری را می‌دهد بدون اینکه به‌طور صریح برنامه‌ریزی شده باشند. علمی که پشت یادگیری ماشین است جالب و کاربردی است به طوریکه امروزه در بسیاری از حوزه‌ها، از یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

ماشین‌ لرنینگ چیست؟‌

یادگیری ماشین یا ماشین‌ لرنینگ زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توانمندسازی سیستم‌های کامپیوتری برای یادگیری و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها، بدون برنامه‌ریزی صریح تمرکز دارد. هدف یادگیری ماشین توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند و درباره داده‌های جدید پیش‌بینی کنند یا تصمیم بگیرند.

چندین تکنیک مختلف در یادگیری ماشین استفاده می‌شود که هر کدام با توجه به نوع داده‌های مورد تجزیه و تحلیل و مشکل مورد نظر دارای نقاط قوت و ضعف خود هستند.

برخی از رایج ترین این تکنیک‌های یادگیری ماشین عبارتند از:

یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): در این نوع یادگیری ماشین، الگوریتم بر روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود، به طوری که هر نقطه داده دارای یک برچسب یا مقدار خروجی مرتبط است. الگوریتم یاد می‌گیرد که ورودی‌ها را به خروجی‌ها نگاشت کند و سپس می‌تواند داده‌های جدید و دیده نشده را پیش‌بینی کند.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): این نوع یادگیری ماشین زمانی استفاده می‌شود که مجموعه داده بدون برچسب باشد، به این معنی که هیچ مقدار خروجی برای هدایت فرآیند یادگیری وجود ندارد. الگوریتم سعی می‌کند الگوها و ساختار را در داده‌ها پیدا کند، مانند خوشه بندی (Clustering) نقاط داده مشابه با هم یا یافتن همبستگی‌های جالب.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): این تکنیک مبتنی بر تعامل عامل و محیط است که در آن الگوریتم با آزمون و خطا یاد می‌گیرد. الگوریتم یاد می‌گیرد که اقداماتی را انجام دهد که پاداش دریافتی از محیط را به حداکثر می‌رساند.

یادگیری عمیق (Deep Learning): یادگیری عمیق زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی برای یادگیری الگوها و روابط پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت کنند و در طیف وسیعی از کاربردها، از جمله بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی، موفق بوده‌اند.

یادگیری انتقالی (Transfer Learning): این تکنیک شامل استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده به عنوان نقطه شروع برای یک تسک جدید است که امکان آموزش سریع‌تر و کارآمدتر در مجموعه داده‌های جدید را فراهم می‌کند.

این‌ها تنها چند نمونه از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلف مورد استفاده در یادگیری ماشین هستند. انتخاب تکنیک به مسئله خاصی که قرار است حل شود، داده‌های موجود و نتایج مورد نظر بستگی دارد. با افزایش در دسترس بودن داده‌ها و منابع محاسباتی، یادگیری ماشین به یک ابزار مهم در بسیاری از زمینه‌های مختلف، از حوزه‌ی پزشکی و مالی گرفته تا حمل و نقل و سرگرمی تبدیل شده است.

تفاوت هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی (AI) به حوزه‌ای از علوم و مهندسی کامپیوتر اشاره دارد که هدف آن ایجاد ماشین‌های هوشمندی است که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند ادراک، استدلال، یادگیری، تصمیم گیری و پردازش زبان طبیعی. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای کار در طیف گسترده‌ای از کاربردها، از جمله رباتیک، پزشکی، مالی، حمل‌ونقل و سرگرمی و غیره طراحی شوند.

یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل الگوریتم‌های آموزشی برای یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام این کار است. الگوریتم‌های ML از تکنیک‌های آماری برای شناسایی الگوها و روابط در داده‌ها استفاده می‌کنند و از آن الگوها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مورد داده‌های جدید استفاده می‌کنند. ماشین‌لرنینگ را می‌توان در مسائل مختلفی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، سیستم‌های توصیه‌گر، تشخیص تقلب و غیره استفاده کرد.

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های هوش مصنوعی و ماشین‌لرنینگ به طیف گسترده‌ای از کاربردها منجر شده است که زمانی تصور می‌شد حوزه انحصاری هوش انسانی است. به عنوان مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی اکنون قادر به تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر و گفتار با دقت بالا هستند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای توسعه توصیه‌های شخصی برای محصولات و خدمات استفاده می‌شوند. کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی و ماشین‌لرنینگ گسترده است و با توسعه تکنیک‌ها و رویکردهای جدید، این حوزه به سرعت در حال پیشرفت است.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دو اصطلاحی هستند که اغلب به جای هم استفاده می‌شوند، اما آن‌ها یکسان نیستند. هوش مصنوعی به حوزه وسیع‌تری از علوم کامپیوتر اشاره دارد که بر ایجاد ماشین‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند ادراک، استدلال و تصمیم‌گیری. از سوی دیگر، یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل الگوریتم‌های آموزشی برای یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی صریح است.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی اصطلاح بزرگ‌تری است که فناوری‌ها و رویکردهای مختلفی را در بر می‌گیرد، در حالی که یادگیری ماشین یک تکنیک خاص است که برای ساختن سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌ها یاد می‌گیرند، الگوها را شناسایی می‌کنند و براساس آن داده‌ها پیش‌بینی می‌کنند، در حالی که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از تکنیک‌های مختلفی فراتر از یادگیری ماشین برای دستیابی به اهداف خود استفاده کنند.

یکی از راه‌های فکر کردن به تفاوت بین این دو حوزه این است که هوش مصنوعی هدف است و یادگیری ماشین ابزاری برای رسیدن به آن هدف است. هوش مصنوعی مرتبط با ایجاد ماشین‌هایی است که می‌توانند مانند انسان فکر کنند و استدلال کنند، در حالی که یادگیری ماشین در مورد آموزش ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها و تصمیم‌گیری بر اساس آن یادگیری است.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی یک حوزه گسترده در علوم کامپیوتر است که شامل تکنیک‌ها و رویکردهای مختلف برای ایجاد ماشین‌های هوشمند است، در حالی که یادگیری ماشین زیرمجموعه خاصی از هوش مصنوعی است که شامل الگوریتم‌های آموزشی برای یادگیری از داده‌ها و تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی بر اساس آن یادگیری است.

ریاضیات موردنیاز برای ماشین‌لرنینگ

یادگیری ماشین شامل استفاده از انواع مفاهیم ریاضی و آماری است.

برخی از مفاهیم کلیدی مورد استفاده در یادگیری ماشین عبارتند از:

جبر خطی: جبر خطی برای نمایش و دستکاری داده‌ها در قالب ماتریس و بردار استفاده می‌شود. جبر خطی به طور گسترده در بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین از جمله شبکه‌های عصبی و PCA  (principal component analysis) استفاده می‌شود.

حساب دیفرانسیل و انتگرال: حساب دیفرانسیل و انتگرال در یادگیری ماشین برای مسائل بهینه‌سازی مانند یافتن حداکثر یا حداقل یک تابع استفاده می‌شود. حساب دیفرانسیل و انتگرال همچنین در آموزش شبکه‌های عصبی برای محاسبه گرادیان‌ها استفاده می‌شود که برای به روز رسانی وزن‌های شبکه کاربرد دارند.

نظریه احتمال: نظریه احتمال برای مدل‌سازی عدم قطعیت در داده‌ها و پیش‌بینی بر اساس استنتاج آماری استفاده می‌شود. بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس مدل‌های احتمالی مانند شبکه‌های بیزی و مدل‌های مارکوف هستند.

آمار: از آمار برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها از جمله آزمون فرض و تحلیل رگرسیون استفاده می‌شود. بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک، بر اساس مدل‌های آماری هستند.

بهینه‌سازی: تکنیک‌های بهینه‌سازی برای یافتن مقادیر بهینه پارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. گرادیان نزولی (Gradient Descent) و گرادیان نزولی تصادفی (stochastic gradient descent) تکنیک‌های بهینه‌سازی محبوبی هستند که در آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند.

این‌ها تنها چند نمونه از مفاهیم ریاضی و آماری مورد استفاده در یادگیری ماشین هستند. درک این مفاهیم برای توسعه و پیاده سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین موثر است.

کاربرد یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما چقدر است؟

امروزه هوش مصنوعی (AI) در همه‌جا وجود دارد. همه ما به‌شکلی از آن استفاده می‌کنیم و حتی ممکن است اطلاعی نداشته باشیم که از آن استفاده می‌کنیم. یکی از زیرشاخه‌های محبوب هوش مصنوعی یادگیری ماشین (ML) است که در آن رایانه‌ها، نرم‌افزارها و دستگاه‌ها ازطریق شناخت (Cognition)، بسیار شبیه به مغز انسان عمل می‌کنند.

در اینجا ما ۹ نمونه از کاربردهای یادگیری ماشین را به اشتراک می‌گذاریم که هر روز از آن‌ها استفاده می‌کنیم و شاید اصلاً نمی‌دانیم که با یادگیری ماشین کار می‌کنند.

برای آشنایی با یادگیری ماشین این مطلب را مطالعه کنید:

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست و چگونه کار می‌کند؟

۱. دستیاران شخصی مجازی

سیری (Siri)، الکسا (Alexa) و Google Now برخی از نمونه‌های معروف دستیارهای شخصی مجازی هستند. همان‌طور که از نام‌شان پیداست، زمانی که به‌صورت صوتی از آن‌ها درخواستی کنیم، آن‌ها در یافتن اطلاعات به ما کمک می‌کنند. تنها کاری که ما باید انجام دهیم این است که آن‌ها را فعال کنیم و بعد سؤالاتی از این دست بپرسیم: «برنامه‌ی امروز من چیست؟» یا «پروازهای آلمان به لندن کدام‌اند؟».

برای پاسخ‌گویی به درخواست ما، دستیار شخصی به دنبال اطلاعات می‌گردد، اطلاعات مرتبط با درخواست ما را ارائه می‌کند یا برای دریافت اطلاعات، ما را به دیگر منابع، مانند برنامه‌های کاربردی دیگر، منتقل می‌کند. حتی می‌توانیم از دستیاران مجازی بخواهیم برخی از کارها، مانند تنظیم زنگ ساعت یا یادآوری برای انجام‌دادن یک کار خاص، را برای‌مان انجام دهند.

یادگیری ماشین بخش مهمی از کار این دستیاران شخصی است؛ زیرا این دستیاران مجازی اطلاعات را براساس تعاملات قبلی ما با آن‌ها جمع‌آوری و فیلتر می‌کنند. بعدها از این داده‌ها برای ارائه‌ی نتایج متناسب با علایق ما استفاده می‌شود.

۲. حمل‌ونقل

پیش‌بینی ترافیک: همه‌ی ما از خدمات حمل‌ونقل GPS استفاده کرده‌ایم. درحالی‌که ما این کار را انجام می‌دهیم، مکان‌ها و سرعت‌های فعلی ما در یک سرور مرکزی برای مدیریت ترافیک ذخیره می‌شوند؛ سپس از این داده‌ها برای ساختن نقشه‌ی ترافیک فعلی استفاده می‌شود. اگرچه این امر به جلوگیری از ترافیک کمک می‌کند، مسئله‌ی اصلی این است که تعداد اتومبیل‌های مجهز به GPS کم است. کاربرد یادگیری ماشین در چنین سناریوهایی است و با استفاده از تجربه‌هایی که در روزهای قبل بوده است به پیش‌بینی مناطقی کمک می‌کند که ترافیک در آن‌ها وجود دارد.

شبکه‌های حمل‌ونقل آنلاین: هنگام رزرو یک ماشین در اسنپ (Snapp) برنامه قیمت سفر ما را تخمین می‌زند که این قیمت در ساعات مختلف روز ممکن است متفاوت باشد؛ اما اسنپ چطور این کار را می‌کند؟

پاسخ یادگیری ماشین است. با استفاده از یادگیری ماشین میزان درخواست ماشین در زمان‌های مختلف تخمین زده می‌شود و به‌همین شکل سفرها قیمت‌گذاری می‌شوند. درواقع باید گفت در کل فرایند برنامه‌های حمل‌ونقل آنلاین یادگیری ماشین نقش اصلی را ایفا می‌کند و این فقط نمونه‌ای از آن است.

۳. نظارت ویدئوها

تصور کنید یک نفر باید به‌تنهایی چندین دوربین فیلم‌برداری را رصد کند! مطمئناً انجام‌دادن این کار دشوار و خسته‌کننده است؛ به‌همین دلیل است که ایده‌ی آموزش ماشین‌ها برای انجام‌دادن این کار منطقی به نظر می‌رسد.

امروزه سیستم نظارت فیلم‌ها (video surveillance system) از هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند که کشف جرایم را قبل از وقوع آن‌ها امکان‌پذیر می‌کند. این سیستم‌ها رفتارهای غیرمعمول افراد مانند بی‌حرکت ایستادن به‌مدت طولانی، تلوتلوخوردن یا چرت‌زدن روی نیمکت‌ها و غیره را ردیابی می‌کنند.

بنابراین این سیستم‌ها می‌توانند در صورت مشاهده‌ی این رفتارها به ناظران انسانی هشدار دهند که درنهایت با این کار می‌توانند به جلوگیری از اتفاقات ناگوار کمک کنند. چیزی که لازم است بدانیم این است که در پشت پرده‌ی همه‌ی این سیستم‌ها یادگیری ماشین حضور دارد.

۴. خدمات شبکه‌های اجتماعی

از شخصی‌سازی صفحه‌ی اصلی (News Feed) شبکه‌های اجتماعی ما گرفته تا هدف‌گیری بهتر تبلیغات، رسانه‌های اجتماعی از یادگیری ماشین برای منافع خود و کاربران خود استفاده می‌کنند. در اینجا به دو نمونه از امکانات شبکه‌های اجتماعی اشاره خواهیم کرد که همه‌ی ما از آن‌ها استفاده می‌کنیم، اما ممکن است ندانیم این امکانات خارق‌العاده چیزی جز کاربردهای یادگیری ماشین نیستند.

افرادی که ممکن است آن‌ها را بشناسید: یادگیری ماشین روی یک مفهوم ساده کار می‌کند و آن درک ازطریق تجربیات است. فیس‌بوک (Facebook)‌ به‌طور مداوم به دوستانی که با آنان ارتباط برقرار می‌کنیم، پروفایل‌هایی که اغلب به آن‌ها مراجعه می‌کنیم، علاقه‌های ما، محل کار یا مطالبی که با کسی به اشتراک می‌گذاریم توجه می‌کند؛ سپس براساس یادگیری مداوم، فهرستی از کاربران فیس‌بوک به ما پیشنهاد می‌کند که می‌توانیم با آنان دوست شویم.

تشخیص چهره: وقتی عکسی از خودمان را با یکی از دوستان‌مان بارگذاری می‌کنیم، فیس‌بوک فوراً آن دوست را تشخیص می‌دهد. فیس‌بوک حالات چهره و ویژگی‌های چهره‌ی آن شخص را بررسی می‌کند و سپس آن‌ها را با افراد موجود در فهرست دوستان‌مان مطابقت می‌دهد.

۵. فیلتر ایمیل‌های اسپم و بدافزارها

دیگر کاربرد یادگیری ماشین در زندگی ما فیلتر ایمیل‌های اسپم و بدافزارهاست. چندین روش فیلترکردن ایمیل‌های اسپم (Spam) وجود دارد که کاربران از آن‌ها استفاده می‌کنند. وقتی فیلترینگ اسپم مبتنی بر قانون (Rule-based spam filtering) استفاده می‌شود، اسپمرها (Spammers)‌ راه‌های جدیدی را برای ارسال ایمیل‌های اسپم به کار می‌برند که سیستم آن‌ها را شناسایی نمی‌کند. برای اطمینان از اینکه این سیستم‌های فیلتر اسپم به‌طور مداوم به‌روز می‌شوند، از یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

علاوه‌براین،‌ روزانه بیش از ۳۲۵۰۰۰ بدافزار شناسایی می‌شود که هر قطعه کد آن‌ها ۹۸-۹۰ درصد مشابه نسخه‌های قبلی است. سیستم‌های امنیتی که براساس یادگیری ماشین طراحی می‌شوند الگوهای این کدها را تشخیص می‌دهند. از این طریق آن‌ها می‌توانند بدافزار جدید را با تغییرات ۱۰-۲ درصد به‌راحتی تشخیص دهند و دربرابر آن‌ها از سیستم محافظت کنند.

۶. پشتیبانی آنلاین مشتری

امروزه تعداد زیادی از وب‌سایت‌ها برای کاربران امکان گفت‌وگو با پشتیبان مشتری را فراهم کرده‌اند، اما به‌این شکل نیست که در همه‌ی این وب‌سایت‌ها شخصی برای پاسخ به سؤالات ما حاضر باشد. در بیشتر موارد ما با یک چت‌بات (Chatbot) صحبت می‌کنیم. این ربات‌ها اطلاعات را از وب‌سایت استخراج و به مشتریان ارائه می‌کنند. در همین حال این چت‌بات‌ها روزبه‌روز در حال پیشرفت هستند تا سؤالات کاربران را بهتر درک کنند و پاسخ‌های بهتری به آنان بدهند. این امر نیز ازطریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین امکان‌پذیر است.

۷. پالایش نتایج موتورهای جست‌وجو

گوگل (Google) و دیگر موتورهای جست‌وجو از یادگیری ماشین برای بهبود نتایج جست‌وجوی ما استفاده می‌کنند. هر بار که جست‌وجو انجام می‌دهیم، الگوریتم‌های موجود، بر نتایج جست‌وجوها نظارت می‌کنند. اگر نتایج اولیه را باز کنیم و مدت طولانی در آن صفحه‌ی وب بمانیم، موتور جست‌وجو تصور می‌کند که نتایج برتر نمایش‌داده‌شده مطابق با درخواست ماست؛ به‌همین ترتیب، اگر به صفحه‌ی دوم یا سوم نتایج جست‌وجو برسیم، اما هیچ‌یک از نتایج را باز نکنیم، موتور جست‌وجو تخمین می‌زند که نتایج ارائه‌شده مطابق با نیاز ما نبوده است. به‌این شکل الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش می‌بینند که نتایج را هر بار بهبود دهند.

۸. توصیه‌ی محصولات

حتماً برای‌تان پیش آمده است که چند روز قبل یک محصول به‌صورت آنلاین خریداری کرده‌ باشید و بعد ایمیل‌هایی دریافت کنید که محصولات مشابه را به ما پیشنهاد کنند؛ یا مثلاً ممکن است متوجه شده باشید که وب‌سایتی که از آن خرید می‌کنید، محصولاتی را به ما پیشنهاد می‌کند که به‌نوعی با سلیقه‌تان مطابقت دارد. مطمئناً این موضوع تجربه‌ی خرید مشتری را بهبود می‌بخشد، اما آیا می‌دانید این کار هم ازطریق یادگیری ماشین انجام می‌شود؟ این پیشنهادها براساس خریدهای قبلی ما و محصولاتی انجام می‌شود که به سبد خریدمان اضافه کرده‌ایم.

۹. شناسایی کلاه‌برداری آنلاین

یادگیری ماشین در حال اثبات توانایی‌ها بالقوه‌ی خود در امن‌کردن فضای مجازی است که ردیابی کلاه‌برداری‌های مالی یکی از این نمونه‌هاست؛ برای مثال، پی‌پل (PayPal) از یادگیری ماشین برای مقابله با پول‌شویی استفاده می‌کند. این شرکت از مجموعه‌ای از ابزارها استفاده می‌کند که به آن‌ها کمک می‌کند میلیون‌ها معامله‌ی انجام‌شده را مقایسه کنند و میان معاملات قانونی یا نامشروع میان خریداران و فروشندگان تمایز قائل شوند.

برای آشنایی بیشتر با کاربردهای یادگیری ماشین این مطلب را مطالعه کنید:

کاربردهای برتر یادگیری ماشین در ۲۰۲۲ چیست؟

حال بیایید با برخی از کاربردهای ماشین لرنینگ در حوزه‌های مختلف آشنا شویم:‌

کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی

یادگیری ماشین این پتانسیل را دارد که بسیاری از جنبه‌های حوزه ی پزشکی، از تشخیص و درمان گرفته تا نظارت بر بیمار و پزشکی شخصی‌سازی شده را تغییر دهد. با افزایش دسترسی به سوابق الکترونیکی سلامت و سایر منابع داده‌های سلامت، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی‌هایی که می‌تواند به بهبود نتایج  درمان بیمار و کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی کمک کند، تجزیه و تحلیل کند.

در این بخش قصد داریم به معرفی برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه‌ی پزشکی بپردازیم:

تصویربرداری پزشکی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی تی اسکن و MRI را برای شناسایی الگوها و تشخیص ناهنجاری‌ها تجزیه و تحلیل کنند. این کار می‌تواند به رادیولوژیست‌ها و سایر متخصصان مراقبت‌های بهداشتی کمک کند تا تشخیص‌های دقیق‌تری داشته باشند و برنامه‌های درمانی مؤثرتری را ایجاد کنند.

تشخیص و درمان: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای توسعه مدل‌های پیش‌بینی استفاده کرد که می‌تواند به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی کمک کند تا بیمارانی را که در معرض خطر ابتلا به شرایط خاص هستند یا ممکن است لازم باشد از درمان‌های خاص بهره‌مند شوند، شناسایی کنند. این کار می‌تواند به بهبود نتایج درمان بیمار و کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی کمک کند.

پزشکی شخصی‌سازی شده: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای توسعه برنامه‌های درمانی شخصی‌شده بر اساس داده‌های فردی بیمار، از جمله ژنتیک، تاریخچه پزشکی و عوامل سبک زندگی استفاده کرد. این موضوع نیز در نهایت می‌تواند به بهبود نتایج درمان و کاهش هزینه‌های مراقبت های بهداشتی کمک کند.

نظارت بر بیمار: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار، از جمله علائم حیاتی، سطوح فعالیت و پایبندی به دارو، برای شناسایی روندها و الگوهایی که ممکن است نشان‌دهنده تغییر در وضعیت سلامتی باشد، استفاده کرد. این کار می‌تواند به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی کمک کند تا مداخلات به موقع انجام دهند و از به وجود آمدن عوارض بعدی جلوگیری کنند.

این‌ها تنها چند مورد از کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه ی سلامت است. به طور کلی، امروزه این تکنولوژی نقش بسیار مهمی را در پزشکی ایفا می‌کند. یادگیری ماشین این پتانسیل را دارد که با توانمند ساختن متخصصان مراقبت‌های بهداشتی برای تشخیص دقیق‌تر، توسعه برنامه‌های درمانی موثرتر و ارائه مراقبت‌های شخصی‌‌سازی شده‌تر، حوزه‌ی مراقبت‌های بهداشتی را متحول کند. در حالی که هنوز برای این کار چالش‌های زیادی وجود دارد، از جمله حفظ حریم خصوصی داده‌ها و نگرانی‌های امنیتی، مزایای بالقوه یادگیری ماشین در حوزه‌ی مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی قابل توجه است و به ایجاد نوآوری در این حوزه ادامه خواهد داد.

کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی

امروزه یادگیری ماشین به ابزاری ضروری برای بازاریابان تبدیل شده است و آن‌ها را قادر می سازد تا مقادیر زیادی از داده‌ها را برای تصمیم گیری بهتر و بهبود استراتژی‌های بازاریابی خود تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند.

در اینجا قصد داریم به برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه‌ی بازاریابی اشاره کنیم:‌

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی روندها و رفتارهای آینده مشتریان استفاده کرد. به طور مثال پیش بینی ریزش مشتری، شناسایی مشتریان با ارزش بالا و پیش بینی فروش.

شخصی‌سازی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای ارائه توصیه‌ها و تجربیات شخصی‌سازی شده استفاده کرد. این کار می‌تواند شامل توصیه‌ی محصولات جدید، ایمیل‌ها و پیام‌های شخصی‌شده و حتی قیمت‌گذاری شخصی‌شده باشد.

هدف‌گذاری تبلیغات: همچنین از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای بهینه‌سازی هدف گذاری تبلیغات و بهبود عملکرد تبلیغات استفاده کرد. به عنوان نمونه:‌ شناسایی موثرترین معیارهای هدف‌گیری، بهینه‌سازی خلاقیت‌های تبلیغاتی و پیش‌بینی پاسخ مشتری به تبلیغات مختلف.

تقسیم‌بندی مشتری: با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های مختلف ماشین‌لرنینگ می‌توان به شناسایی بخش‌های مختلف مشتری بر اساس رفتار و ترجیحات آن‌ها پرداخت. این کار می‌تواند به بازاریابان کمک کند تا پیام‌ها و پیشنهادات خود را برای گروه‌های مختلف مشتریان تنظیم کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات: همچنین با آنالیز داده‌های در دسترس در رسانه‌های اجتماعی با استفاده از یادگیری ماشین می‌توان به نظارت بر احساسات مشتری و شناسایی روندها و مسائل پرداخت. در این حالت، بازاریابان این امکان را دارند تا فرصت‌های تعامل با مشتری را شناسایی کرده و به بازخورد مشتری پاسخ دهند.

کاربرد یادگیری ماشین در اینترنت اشیا

اینترنت اشیا (IoT) شبکه‌ای از دستگاه‌های به هم پیوسته است که می‌توانند با یکدیگر و با سایر سیستم‌ها از طریق اینترنت ارتباط برقرار کنند. با پذیرش روزافزون دستگاه‌های اینترنت اشیا در خانه‌ها، مشاغل و صنایع، یادگیری ماشین به ابزاری مهم برای تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم عظیمی از داده‌های تولید شده توسط این دستگاه‌ها تبدیل شده است.

در این بخش برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در اینترنت اشیا معرفی شده:

پیش‌بینی‌ نگهداری: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء برای پیش‌بینی زمانی که تجهیزات به تعمیر و نگهداری نیاز دارند، استفاده کرد. این کار می‌تواند به جلوگیری از خرابی تجهیزات و کاهش زمان خرابی کمک کند.

مدیریت انرژی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا برای بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش هزینه‌ها استفاده کرد. این موضوع می‌تواند شامل بهینه سازی سیستم‌های HVAC، روشنایی و سایر دستگاه‌های مصرف کننده انرژی باشد.

خانه‌های هوشمند: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا در خانه‌ها برای ارائه توصیه‌های شخصی و خودکارسازی وظایف استفاده کرد. این کار می‌تواند شامل تنظیم روشنایی و دما بر اساس ترجیحات کاربر، و کنترل لوازم خانگی و سیستم‌های امنیتی باشد.

شهرهای هوشمند: الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنین می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا در شهرها برای بهبود جریان ترافیک، کاهش مصرف انرژی و بهبود ایمنی عمومی استفاده شوند. این کار می‌تواند شامل تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک و تنظیم علائم ترافیکی، بهینه سازی مسیرهای جمع آوری زباله و شناسایی و پاسخ به شرایط اضطراری باشد.

اتوماسیون صنعتی: همچنین از یادگیری ماشین می‌توان برای آنالیز داده‌های این حس‌گر‌ها در کارخانه‌ها به منظور بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و کاهش هزینه‌ها استفاده کرد. این موضوع شامل پیش‌بینی خرابی تجهیزات، بهینه سازی زنجیره تامین و خودکارسازی فرآیندهای کنترل کیفیت است.

به طور کلی، امروزه یادگیری ماشین به ابزاری ضروری برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های اینترنت اشیا تبدیل شده است. با افزایش پذیرش دستگاه‌های اینترنت اشیا در خانه‌ها، مشاغل و صنایع، کاربردهای بالقوه یادگیری ماشین در اینترنت اشیا گسترده و متنوع‌تر خواهد شد.

کاربرد یادگیری ماشین در اینترنت

یادگیری ماشین با طیف گسترده ای از کاربردها در زمینه‌هایی مانند جستجو، سیستم‌های توصیه‌گر و کشف تقلب به بخشی جدایی ناپذیر از اینترنت تبدیل شده است. همان‌طور که داده‌های بیشتری به صورت آنلاین تولید می‌شود، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر به تجزیه و تحلیل و تفسیر این داده‌ها برای ارائه بینش ارزشمند و بهبود تجربیات کاربر هستند.

در این بخش به معرفی برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در اینترنت می‌پردازیم:

جستجو: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بهبود دقت و ارتباط نتایج جستجو با درخواست کاربر با استفاده از تجزیه و تحلیل پرسش‌های کاربر و تاریخچه جستجو استفاده می‌شوند. این کار به ارائه نتایج مرتبط‌تر کمک می‌کند، که تجربه کاربر را بهبود می‌بخشد و تعامل را افزایش می‌دهد.

سیستم‌های توصیه‌گر: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات کاربر، مانند تاریخچه مرور و تاریخچه خرید، برای ارائه توصیه‌های شخصی استفاده می‌شود. این کار باعث بهبود تجربه کاربر می‌شود و می تواند منجر به افزایش فروش و وفاداری مشتری شود.

تشخیص تقلب: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل رفتار کاربر و شناسایی فعالیت‌های متقلبانه مانند کلاهبرداری از کارت اعتباری و هک حساب استفاده می‌شوند. این موضوع به محافظت از کاربران و جلوگیری از ضررهای مالی کمک می‌کند.

پردازش زبان طبیعی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل و تفسیر زبان طبیعی، مانند متن و گفتار، برای بهبود ارتباطات و فعال کردن برنامه‌های کاربردی جدید مانند ربات‌های گفتگو (چت‌بات‌ها) و دستیاران مجازی استفاده می‌شوند.

تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تصاویر و ویدئوها برای شناسایی اشیا، چهره‌ها و سایر الگوها استفاده می‌شوند. این کار برنامه کاربردی مانند جستجوی تصویر و تشخیص چهره را ممکن می‌کند.

در نتیجه، یادگیری ماشین ابزار قدرتمندی برای بهبود تجربه کاربر و فعال کردن برنامه‌های کاربردی جدید در اینترنت است. همان‌طور که داده‌های بیشتری به صورت آنلاین تولید می‌شود، الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنان نقش مهمی در تجزیه و تحلیل و تفسیر این داده‌ها برای ارائه بینش‌های ارزشمند و بهبود تجربیات کاربر دارند. در حالی که هنوز چالش‌های زیادی مانند حفظ حریم خصوصی داده‌ها و نگرانی‌های امنیتی در این زمینه وجود دارد، مزایای بالقوه یادگیری ماشین در اینترنت قابل توجه است.

کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی عمران

یادگیری ماشین یک حوزه‌ی به سرعت در حال رشد در مهندسی عمران است که کاربردهای متعددی در طراحی، ساخت و نگهداری سازه‌ها دارد.

در این‌جا برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در مهندسی عمران را باهم بررسی می‌کنیم:

نظارت بر سلامت سازه: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها برای شناسایی آسیب‌های ساختاری در زیرساخت‌های عمرانی مانند پل‌ها و ساختمان‌ها استفاده شوند. این کار می‌تواند به شناسایی خطرات احتمالی ایمنی و جلوگیری از خرابی‌های فاجعه آمیز کمک کند.

تحلیل روسازی: یکی دیگر از مواردی که در رشته‌ی عمران می‌توان از الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک گرفت، تحلیل روسازی یا pavement analysis است که با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای روسازی برای پیش‌بینی وضعیت آن و تعیین نیازهای تعمیر و نگهداری استفاده کرد.که می‌تواند به کاهش هزینه‌های نگهداری و بهبود ایمنی جاده کمک کند.

مهندسی ژئوتکنیک: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌ها از نمونه‌های خاک و سنگ به منظور پیش بینی خواص خاک و تعیین طرح‌های بهینه پی استفاده کرد تا منجر به کاهش هزینه‌های ساخت و ساز و بهبود ایمنی و پایداری سازه‌ها شود.

بهینه‌سازی انرژی: الگوریتم های یادگیری ماشین را همچنین می‌توان برای بهینه‌سازی مصرف انرژی ساختمان‌ها و سایر زیرساخت‌های عمرانی استفاده کرد که شامل پیش‌بینی الگوهای مصرف انرژی و بهینه سازی سیستم های HVAC برای کاهش مصرف انرژی است.

ارزیابی ریسک: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان داده‌های رویدادهای تاریخی و جاری را به منظور پیش‌بینی احتمال وقوع و تأثیر رویدادهای آینده، مانند بلایای طبیعی و خرابی‌های زیرساخت، تجزیه و تحلیل کرد تا به بهبود آمادگی و واکنش اضطراری کمک کند.

یادگیری ماشین ابزار قدرتمندی برای مهندسان عمران است که آن‌ها را قادر می سازد تا طرح‌ها را بهینه کنند، عملکرد را بهبود بخشند و هزینه‌ها را کاهش دهند. با افزایش دسترسی به داده‌ها و پیشرفت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کاربردهای بالقوه یادگیری ماشین در مهندسی عمران روز به روز بیشتر می‌شود.

کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی مکانیک

یادگیری ماشین مهندسان مکانیک را قادر می سازد تا طرح‌ها را بهینه کرده و عملکرد را از طریق تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها بهبود بخشند. در این‌جا برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در مهندسی مکانیک آورده شده است:

نگهداری پیش‌بینی‌کننده: از یادگیری ماشین می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای تجهیزات مکانیکی به منظور پیش‌بینی زمان مورد نیاز تعمیر و نگهداری آن‌ها استفاده کرد تا از خرابی تجهیزات و کاهش زمان خرابی جلوگیری کند.

بهینه‌سازی طراحی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های شبیه سازی‌ها و آزمایش‌ها به منظور بهینه‌سازی طرح‌های مکانیکی برای بهبود عملکرد و کارایی استفاده کرد.

کنترل کیفیت: یکی دیگر از کاربردهای یادگیری ماشین در مهندسی مکانیک تجزیه و تحلیل داده‌های آزمایش‌های کنترل کیفیت برای شناسایی عیوب و شناسایی حوزه‌هایی که امکان بهبود وجود دارد، است. این کار می‌تواند شامل تجزیه و تحلیل تصاویر و داده‌های روش‌های آزمایش غیر مخرب مانند اشعه ایکس و اولتراسوند (ultrasound) باشد.

اتوماسیون رباتیک: برای بهبود عملکرد سیستم‌های رباتیک مورد استفاده در تولید و سایر بخش‌‌ها می توان از یادگیری ماشین استفاده کرد که شامل بهینه سازی سیستم های کنترل، بهبود قابلیت‌های سنجش و طرح‌ریزی حرکت (Motion Planning) است.

تحلیل ساختاری: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را همچنین می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها برای تشخیص آسیب‌های ساختاری در سیستم‌های مکانیکی مانند پل‌ها و ساختمان‌ها استفاده کرد که به شناسایی خطرات احتمالی ایمنی و جلوگیری از خرابی‌های فاجعه‌آمیز کمک می‌کند.

کاربرد یادگیری ماشین در شبکه‌های اجتماعی

یادگیری ماشین به بخشی جدایی ناپذیر از پلتفرم های رسانه های اجتماعی تبدیل شده است و آن ها را قادر می سازد تا حجم وسیعی از داده‌های کاربر را برای بهبود تجربه و تعامل کاربر، تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند.

در این‌ بخش برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در رسانه های اجتماعی را معرفی می‌کنیم:

شخصی‌سازی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های کاربر به منظور ارائه محتوا و توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده استفاده کرد که می‌تواند شامل فیدهای خبری شخصی، توصیه‌های محصول و تبلیغات هدفمند باشد.

تجزیه و تحلیل احساسات: الگوریتم های یادگیری ماشین همچنین می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی برای نظارت بر احساسات کاربران و شناسایی روندها و مسائل استفاده شوند. این کار به پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی برای شناسایی فرصت‌های تعامل و پاسخ به بازخورد کاربران کمک می‌کند.

تعدیل محتوا: از یادگیری ماشین می‌توان برای شناسایی و حذف خودکار محتوای نامناسب یا مضر، مانند کامنت‌های دارای توهین، قلدری و اخبار جعلی استفاده کرد که می‌تواند به ایجاد محیطی امن‌تر و خوشایندتر در رسانه‌های اجتماعی کمک کند.

تشخیص هرزنامه: یکی دیگر از کاربردهای الگوریتم های یادگیری ماشین شناسایی و حذف محتوای هرزنامه (Spam) مانند حساب‌های جعلی، فعالیت ربات‌ها و نظرات هرزنامه استفاده کرد. این کار می‌تواند به بهبود کیفیت تعاملات کاربر و کاهش مشکلات مربوط به هرزنامه کمک کند.

تعامل کاربر: یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل رفتار و تعامل کاربر برای شناسایی فرصت‌ها برای بهبود تجربه کاربر استفاده کرد. این کار شامل شناسایی محتوا و ویژگی‌های محبوب، پیش‌بینی تنظیمات برگزیده کاربر و توصیه ویژگی های جدید می‌باشد.

یادگیری ماشین به ابزاری ضروری برای پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی تبدیل شده است، و آن‌ها را قادر می‌سازد تا مقادیر زیادی از داده‌های کاربر را برای بهبود تجربه و تعامل کاربر تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند.

کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی برق

یادگیری ماشین کاربردهای متعددی در مهندسی برق دارد، از بهینه سازی سیستم‌های قدرت (Power Systems)  گرفته تا بهبود بهره وری انرژی.

در این‌جا برخی از کاربردهای کلیدی یادگیری ماشین در مهندسی برق آورده شده است:

بهینه‌سازی سیستم قدرت: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای بهینه‌سازی سیستم‌های تولید و توزیع برق، پیش‌بینی تقاضا و شناسایی مناطق برای بهبود استفاده کرد. این کار می‌تواند شامل پیش‌بینی تقاضای بار، بهینه‌سازی تولید برق و شناسایی مناطق برای بهبود زیرساخت‌ها باشد.

تشخیص عیب: از یادگیری ماشین همچنین می‌توان برای شناسایی عیوب در سیستم‌های الکتریکی، شناسایی مشکلات احتمالی قبل از ایجاد خرابی استفاده کرد. به طور مثال پیش بینی خرابی ترانسفورماتورها، موتورها و سایر تجهیزات الکتریکی باشد.

بهره‌وری انرژی: تجزیه و تحلیل داده‌های مصرف انرژی و شناسایی زمینه‌هایی برای بهبود بهره وری انرژی  از دیگر کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه مهندسی برق است. این کار می تواند شامل بهینه سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های تجاری، کاهش مصرف انرژی در فرآیندهای صنعتی و شناسایی مناطق توسعه انرژی‌های تجدیدپذیر باشد.

کیفیت توان: یکی از کاربردهای یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل داده‌های کیفیت توان و شناسایی راه‌های بهبود آن است . به طور مثال تشخیص افت و خیز ولتاژ، اعوجاج هارمونیک (harmonic distortion) و سایر مسائلی که می‌تواند بر عملکرد تجهیزات الکتریکی تأثیر بگذارد.

پیش‌بینی بار: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای پیش‌بینی تقاضای بار و شناسایی مناطق بالقوه برای بهبود در تولید و توزیع برق مورد استفاده قرار داد که شامل پیش بینی تقاضا برای وسایل نقلیه الکتریکی، شناسایی مناطق بالقوه برای ارتقاء شبکه و بهبود مدیریت انرژی در ساختمان های بزرگ است.

خلاصه‌ی مطالب درباره‌ی کاربرد یادگیری ماشین

کاربردهای یادگیری ماشین فقط به موارد اشاره‌ شده خلاصه نمی‌شود. به‌جز مثال‌هایی که در این مقاله به اشتراک گذاشته شده، یادگیری ماشین توانایی‌های خود را در بسیاری از حوزه‌های دیگر اثبات کرده است. می‌توان گفت یادگیری ماشین در همه‌ی ابعاد زندگی ما حضور دارد و به‌ نحوی زندگی ما را راحت‌تر کرده است. در آینده خیلی بیشتر از کاربردهای شگفت‌انگیز این تکنولوژی خواهیم شنید.

یادگیری علم داده و یادگیری ماشین در کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

اگر شما هم دوست دارید به دنیای دیتا ساینس و ماشین لرنینگ وارد شوید، پیشنهاد ما شرکت در کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس است.

کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به‌صورت کاملاً کارگاهی و پروژه‌محور و براساس کار روی پروژه‌های واقعی علم داده برگزار می‌شود و دو دوره‌ی مقدماتی و پیشرفته را دربرمی‌گیرد.

برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری علم داده روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس