دنیای تسخیر شده توسط ربات‌ها، در آینده‌ای نه چندان دور، به شدت به توانایی ما برای استقرار موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی (AI) وابسته است. با این حال، تبدیل ماشین‌ها به دستگاه‌های مبتنی بر یادگیری و تفکر، آنقدر‌ها هم که به نظر می‌رسد آسان نیست. هوش مصنوعی تنها با ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی (ML) قابل دستیابی است؛ یعنی در آنجایی که هوش مصنوعی به ماشین‌ها و ربات‌ها کمک می‌کند تا مانند انسان‌ها فکر کنند.
برای آموزش ماشین لرنینگ در مپصا، ابتدا باید بتوانید با مفهوم کلی آن آشنا شوید. برای همین در ادامه تعریف کامل و خلاصه ای در این رابطه خواهیم داشت و در نهایت به این موضوع می پردازیم که چگونه می توانید آن را یاد بگیرید و وارد این حوزه شغلی شوید.
در پاسخ به این پرسش که ماشین لرنینگ چیست؟ می‌توان گفت: Machine Learning یا یادگیری ماشینی یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا بدون برنامه‌ریزی، از تجربه خود یاد بگیرند و پیشرفت کنند. یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای متمرکز است که می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.
به عبارت دیگر می‌توان گفت یادگیری ماشینی یک حوزه مطالعاتی بزرگ است که با بسیاری از زمینه‌های مرتبط مانند هوش مصنوعی هم‌پوشانی دارد و ایده‌هایی را به ارث می‌برد. هدف اصلی ML این است که به کامپیوتر‌ها اجازه دهد بدون دخالت یا کمک انسان به طور مستقل یاد بگیرند و بر اساس آن اقدامات را تنظیم کنند.
روش‌های مختلفی برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. برای درک مزایا و معایب انواع یادگیری ماشینی، ابتدا باید به نوع داده‌هایی که آنها جذب می‌کنند، نگاه کنیم. در ML، دو نوع داده وجود دارد – داده‌های برچسب‌دار و داده‌های بدون برچسب.
داده‌های برچسب‌گذاری شده هر دو پارامتر ورودی و خروجی را در یک الگوی کاملاً خوانا توسط ماشین دارند، اما برای شروع، به انسانی برای برچسب‌گذاری داده‌ها نیاز است.
داده‌های بدون برچسب، هیچ پارامتر قابل خواندنی توسط ماشین ندارند، بنابرای نیاز به راه‌حل‌های پیچیده‌تری دارند.
همچنین برخی از انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی وجود دارد که در موارد بسیار خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما امروزه از سه روش اصلی استفاده می‌شود:
یادگیری تحت نظارت، یکی از اساسی‌ترین انواع یادگیری ماشین است. در این نوع، الگوریتم ماشین لرنینگ بر روی داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود؛ جهت بهبود عملکرد این روش، داده‌ها باید دقیقاً برچسب‌گذاری شوند، یادگیری تحت نظارت زمانی که در شرایط مناسب استفاده شود، بسیار قدرتمند است.
در یادگیری نظارت شده، الگوریتم ML یک مجموعه داده آموزشی کوچک در اختیار دارد. این مجموعه داده آموزشی بخش کوچکتری از مجموعه داده بزرگتر است و به الگوریتم یک ایده اساسی از مشکل، راه‌حل و نقاط داده‌ای که باید با آنها رسیدگی شود ارائه می‌دهد. مجموعه داده آموزشی نیز از نظر خصوصیات بسیار شبیه به مجموعه داده نهایی است و پارامتر‌های برچسب‌گذاری شده مورد نیاز برای مسأله را، در اختیار الگوریتم قرار می‌دهد.
سپس الگوریتم روابط بین پارامتر‌های داده شده را پیدا می‌کند و اساساً یک رابطه علت و معلولی بین متغیر‌های مجموعه داده ایجاد می‌کند.
در این روش، الگوریتم ماشین لرنینگ داده‌ها را برای شناسایی الگو‌ها مطالعه می‌کند. هیچ کلید پاسخ یا اپراتور انسانی برای ارائه دستورالعمل وجود ندارد، در عوض، ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های موجود، همبستگی‌ها و روابط را تعیین می‌کند. در یک فرآیند یادگیری بدون نظارت، الگوریتم سعی می‌کند آن داده‌ها را به نحوی سازماندهی کند تا ساختار آن را توصیف کند، این ممکن است به معنای گروه‌بندی داده‌ها در خوشه‌ها یا مرتب کردن آنها به گونه‌ای باشد که سازماندهی‌تر به نظر برسد.
همانطور که داده‌های بیشتری را ارزیابی می‌کند، توانایی آن برای تصمیم‌گیری در مورد آن داده‌ها به تدریج بهبود می‌یابد و اصلاح می‌شود.
ماشین لرنینگ بدون نظارت، مزیت کار با داده‌های بدون برچسب را دارد؛ بدان معنا که نیروی انسانی جهت خواندن مجموعه داده‌ها لازم نیست و این الگوریتم اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌های بسیار بزرگتری توسط برنامه اجرا شود.
یادگیری تقویتی مستقیماً از نحوه یادگیری انسان‌ها از داده‌های زندگی، الهام می‌گیرد. یعنی یک الگوریتم یادگیری ماشین با مجموعه‌ای از اقدامات، پارامتر‌ها و مقادیر نهایی ارائه می‌شود، با تعریف قوانین، الگوریتم ماشین لرنینگ سعی می‌کند گزینه‌ها و احتمالات مختلف را بررسی کند، هر نتیجه را نظارت و ارزیابی کند تا مشخص کند کدام یک بهینه است.
یادگیری تقویتی، آزمون و خطا را به ماشین آموزش می‌دهد. از تجربیات گذشته درس می‌گیرد و شروع به تطبیق رویکرد خود در پاسخ به موقعیت می‌کند تا به بهترین نتیجه ممکن دست یابد.
یادگیری تقویتی دارای الگوریتمی است که خود را بهبود می‌بخشد، خروجی‌های مطلوب تشویق یا «تقویت می‌شوند» و خروجی‌های نامطلوب دلسرد یا «مجازات» می‌شوند.
رشته یادگیری ماشین، یکی از بهترین رشته‌های حال حاضر در دنیا محسوب می‌شود، بنابر آخرین گزارشات از سایت‌های بررسی مشاغل، ماشین لرنینگ به دلیل رشد تقاضا و حقوق زیاد جزء بهترین مشاغل است. در حال حاضر می‌توان گفت آینده مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی به نسبت سایر حوزه‌های شغلی بسیار پررونق‌تر است و بیراه نیست اگر بگوییم رشته یادگیری ماشین در رده بهترین مشاغل قرار دارد.
شرکت‌هایی مانند گوگل، کوئورا (Quora) و فیس بوک افراد زیادی را با تخصص یادگیری ماشین استخدام می‌کنند. در دانشگاه‌های برتر دنیا تحقیقات گسترده‌ای در زمینه ماشین لرنینگ وجود دارد و در شرکت‌های برتر هیچ محدودیتی در مورد حقوق افراد متخصص ماشین لرنینگ وجود ندارد.
برای ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی مشاغل متنوعی وجود دارد که در ادامه لیست آنها را آورده ایم:
برای یادگیری ماشین لرنینگ باید مهارت های خود را در جنبه های مختلفی نظیر مباحث آمار و احتمال، علوم کامپیوتر، تئوری یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن، Big Data یا کلان داده، زبان های برنامه نویسی مناسب آن یعنی R و پایتون و … افزایش دهید.
برای یادگیری تک تک این موارد نیاز به یک مسیر آموزشی مشخص و خوب دارید. قطعا بدون دریافت یک آموزش ماشین لرنینگ حرفه ای نمی توانید در این زمینه حرفه ای شوید. مسیر زیر پیشنهاد ما به شما است:
تلگرام لردروید
