طرز کار سیستم یادگیری ماشینی به زبان ساده

بدون تردید اصطلاح یادگیری ماشین به گوشی شما خورده است. اما آیا تا به حال در مورد ماهیت یادگیری ماشینی و چگونگی عملکرد آن فکر کرده‌اید؟ اصلا تا چه اندازه با این مقوله آشنایی دارید؟ یادگیری ماشینی زمینه ساز هوش مصنوعی است و در پیاده سازی هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. اما در وهله نخست باید بدانید ماهیت یادگیری ماشینی با ماهیت هوش مصنوعی تفاوت دارد و یادگیری ماشینی می‌تواند منجر به ایجاد هوش مصنوعی شود. برای درک بهتر تفاوت میان این دو مقوله می‌توانید به مطالعه مقاله « یادگیری ماشینی چیست و چه تفاوتی با هوش مصنوعی دارد؟ » بپردازید.

ماهیت یادگیری ماشینی

اگر بخواهیم به صورت خیلی مختصر و ساده بگوییم، یادگیری ماشینی مجموعه‌ای از شبکه های عصبی را شامل می‌شود که به موجب آن ها یک ماشین یا ربات می‌تواند ورودی ها و خروجی های سیستم را مقایسه کرده و به تدریج برای هر ورودی ضریب اهمیت مشخصی را در نظر گرفته و بدین ترتیب خروجی های بهتری را ارائه کند. یعنی ماهیت یادگیری ماشینی به گونه‌ای است که در آن ربات یا ماشین به مرور زمان، خروجی های بهتر و بهتری را ارائه می‌کند و به نوعی یاد می‌گیرد که چه خروجی بازده بهتری دارد. در یادگیری ماشینی ربات به مرور ساختار داده ها و ورودی های مختلف را درک می کند.

ماهیت یادگیری ماشینی به گونه‌ای است که می‌توان آن را ادغام شده با علوم کامپیوتر دانست؛ با این تفاوت که یادگیری ماشینی هیچ شباهتی با سیستم های ساده محاسبات کامپیوتری ندارد. در سیستم های سنتی محاسبات کامپیوتری الگوریتم های مشخصی تنظیم می‌شوند که کامپیوتر دقیقا از آن ها برای حل مسئله و انجام محاسبات خود استفاده می‌کند، اما در یادگیری ماشینی این قابلیت به ربات داده می‌شود که به مرور با آنالیز وضعیت های مختلف بهتر و بهتر عمل کند و یاد بگیرید که استفاده از چه رویکرد و روش محاسباتی می‌تواند نتیجه بهتری داشته باشد. ربات در این حالت به طور خودکار همیشه بهترین روش را برای انجام محاسبات و بهتر و دقیق تر شدن بازده خود انتخاب می‌کند و برخلاف سیستم های سنتی محاسبات کامپیوتری فقط از یک الگوریتم مشخص پیروی نخواهد کرد. ماهیت یادگیری ماشینی به گونه‌ای است که می‌تواند محاسبات کامپیوتری را برای ایجاد یک مدل برتر از مجموعه‌ داده های خاص تسهیل بخشد، چرا که در یادگیری ماشینی ربات یا ماشین قادر به تصمیم گیری و انتخاب روش های بهتر محاسباتی خواهد بود و در نهایت مدل و نتیجه بهتری را برای سیستم به ارمغان می‌آورد.

آیا یادگیری ماشینی در زندگی فعلی ما نقش دارد؟

شاید از این مسئله مطلع نباشید، اما هم اکنون یادگیری ماشینی (Machine Learning) در خیلی از جنبه های زندگی ما انسان ها پیاده سازی شده و مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ برای مثال اگر گوشی شما از قابلیت تشخیص چهره پشتیبانی می‌کند، این پروسه را با تکیه بر یادگیری ماشینی انجام خواهد داد و زمانی که شما این قابلیت را در گوشی خود فعال می‌کنید و دستگاه در حال اسکن چهره شماست، الگوریتم های یادگیری ماشینی فعال هستند و با داده های دریافتی چهره شما را آنالیز کرده و بهترین و دقیق ترین حالت ممکن برای شناسایی چهره کاربر در شرایط گوناگون را به وجود می‌آورند. به دلیل ماهیت یادگیری ماشینی است که قابلیت تشخیص چهره در گوشی هایی مثل آیفون X اپل می‌توانند چهره کاربر را حتی بعد از بلند شدن ریش تغییر مدل مو، عینک زدن و غیره تشخیص دهند.

در زمینه های دیگری از زندگی فعلی ما هم از یادگیری ماشینی استفاده می شود؛ برای مثال دستیارهای هوشمند و صوتی که برای سیستم عامل ها و گجت های گوناگون ارائه شده‌اند، مبتنی بر یادگیری ماشینی هستند. در تکنولوژی تشخیص کاراکتر نوری (Optical Character Recognition) که به موجب آن امکان تبدیل نوشته های روی عکس به نوشته های تایپی فراهم می شود، نیز به نوعی از یادگیری ماشینی بهره‌ می‌برند. سیستم های پیشنهاد دهنده سرویس برای کاربران، اتومبیل های خودران و خیلی از تجهیزات الکترونیکی دیگر هم با ماهیت یادگیری ماشینی تلفیق شده هستند و از این تکنولوژی برای بهتر شدن خود استفاده می کنند. یادگیری ماشینی همچنان در حال پیشرفت و بهتر شدن است و هم اکنون از روش های مختلفی برای پیاده سازی این سیستم استفاده می‌شود. در ادامه به شکل دقیق تر به متدهای یادگیری ماشینی می پردازیم.

انواع یادگیری ماشینی

ماهیت یادگیری ماشینی به گونه‌ای است که تسک ها یا وظیفه ها در آن به صورت دسته های گسترده طبقه بندی می‌شوند. طبقه بندی این دسته های مبتنی بر نحوه یادگیری و فیدبک های سیستم توسعه یافته خواهد بود. بدین منظور متدهای خاصی برای پیاده سازی یادگیری ماشینی در نظر گرفته می‌شود که تعداد و تنوع آن ها بسیار گسترده بوده و این متدها همچنان د حال پیشرفت و بهبود هستند. اما نوع پرکاربرد یادگیری ماشینی به ترتیب یادگیری نظارتی (Supervised Learning) و یادگیری غیر نظارتی (Unsupervised Learning) هستند. در یادگیری ماشینی نظارتی الگوریتم ها منطبق با ورودی های خاصی که به عنوان مثال برای دستگاه تعریف شده‌اند و خروجی های لیبل گذاری شده توسط انسان تمرین داده می‌شوند. اما در یادگیری ماشینی غیر نظارتی انسان در لیبل گذاری خروجی ها هیچ نقشی نخواهد داشت و به سیستم اجازه داده می‌شود تا وجه های مشترک مابین داده ها و خروجی های مناسب آن ها را پیدا کند.

ماهیت یادگیری ماشینی نظارتی (Supervised Machine Learning)

ماهیت یادگیری ماشینی نظارتی به گونه‌ای است که در آن کامپیوتر یا ربات با مثال هایی از ورودی های مختلف و با خروجی های مناسب آن ها آشنا می‌شود. به بیان دیگر نمونه هایی از ورودی های خاص و خروجی های مناسب برای آن ها در قدم نخست برای دستگاه تعریف می‌شوند. هدف از پیاده سازی این روش یادگیری ماشینی آن است که الگوریتم محاسباتی بتواند ضمن مقایسه خروجی ها ورودی ها به تدریج یاد بگیرید که چه رویکرد و الگوریتمی بهترین نتیجه ممکن را برای یک ورودی خاص ارائه می‌کند و بدین ترتیب سیستم قادر به پیدا کردن ارورها و تنظیم دقیق تر مدل باشد.

برای مثال در یک سیستم مبتنی بر یادگیری ماشینی نظارتی می‌توان عکس های کوسه (نمونه داده ورودی اول) را با لیبل Fish تعریف کرده و عکس های دریا (نمونه داده ورودی دوم) را با لیبل Water تعریف کرد. با تمرین دادن سیستم بر اساس این دو مثال یا داده های ارائه شده، کامپیوتر مبتنی بر یادگیری ماشینی نظارتی قادر خواهد بود تا در آینده سایر عکس های کوسه با شکل و شمایل های متفاوت را هم تشخیص دهد و آن ها را در لیبل Fish دسته بندی کند. بنابراین به تدریج این سیستم یادگیری ماشینی نظارتی می‌تواند تصویر هر کوسه‌ای را تشخیص داده و آن را در لیبل Fish دسته بندی کند. یکی از معمول ترین روش های استفاده از یادگیری ماشینی نظارتی بدین صورت است که داده های تاریخچه‌ای برای سیستم به عنوان ورودی تعریف شوند و بدین صورت سیستم تمرین داده شده و یاد بگیرد که رویداد آینده را با توجه به ورودی های جدید پیش بینی کند. اطلاعات یا داده های تاریخچه ای که به عنوان ورودی برای سیستم معرفی می‌شوند می‌توانند مربوط به حوزه‌ای باشند.

بنابراین به طور کامل با مفهوم و ماهیت یادگیری ماشینی نظارتی آشنا شدید. در این سیستم برای کامپیوتر چندین نمونه شامل داده های ورودی و خروجی مرتبط با آن ها تعریف می‌شود و سپس کامپیوتر با توجه به این داده ها یاد می‌گیرد که چطور عمل کرده و هر داده را به چه خروجی متصل کند. برای مثال زمانی که در آیفون X شما چهره خود را اسکن می‌کنید تا دستگاه جزئیات چهره شما را بشناسد، ورودی های متعددی به عنوان مثال اولیه برای آیفون ارسال می‌شوند و دستگاه خروجی تمام آن ها را برابر با "دستور قفل گشایی از صفحه نمایش گوشی" در نظر می‌گیرد. بدین ترتیب آیفون با تکیه بر یادگیری ماشینی نظارتی به طور کامل با چهره شما آشنا می‌شود و می‌تواند هر بار و تحت هر شرایط دیگر مثل عینک زدن، تغییر مدل مو، آرایش کردن و غیره باز هم چهره شما را شناسایی کرده و دستور قفل گشایی از نمایشگر را صادر کند.

ماهیت یادگیری ماشینی غیر نظارتی (Unsupervised Machine Learning)

اما ماهیت یادگیری ماشینی غیر نظارتی چگونه است؟ در یادگیری ماشینی غیر نظارتی برخلاف حالت قبل داده ها توسط انسان لیبل گذاری نمی‌شوند! بنابراین کامپیوتر باید به دنبال وجه های اشتراک مابین ورودی ها بگردد و بدین ترتیب بتوان داده های مشابه را پیدا کند. از آنجایی که دادها های لیبل گذاری نشده می‌توانند بسیار زیاد باشند، روش های یادگیری ماشین غیر نظارتی بسیار ارزشمند محسوب می‌شوند. اما هدف از یادگیری ماشینی غیر نظارتی می‌تواند چه باشد؟

یادگیری ماشینی غیر نظارتی می‌تواند با اهداف مختلفی پیاده سازی شود. برای مثال از این سیستم می‌توان برای کشف الگو های پنهان در یک مجموعه از داده های گوناگون استفاده کرد . همچنین یادگیری ماشینی غیر نظارتی می‌تواند با هدف یادگیری و تشخیص ویژگی ها هم پیاده سازی شود که در این حالت کامپیوتر می‌تواند به طور خودکار علائمی که برای طبقه بندی داده های ورودی لازم دارد را بیاید و بدین ترتیب داده ها را به صورت خودکار و بدون نیاز به لیبل گذاری توسط انسان طبقه‌بندی کند. از یادگیری ماشینی غیر نظارتی به طور معمول در داده های تراکنشی و معاملاتی استفاده می‌شود. برای مثال ممکن است شما مجموعه عظیمی از مشتریان و خریدهای آن ها را در قالب داده یا اطلاعات اولیه در اختیار داشته باشید و حالا بخواهید ارتباط خاصی مابین پروفایل مشتریان و اجناسی که خریداری می‌کنند کشف کنید! در این حالت یادگیری ماشینی غیر نظارتی می‌تواند برای پیدا کردن ویژگی های خاص و مشابه مابین مشتریان شما و نوع اجناسی که خریداری می‌کنند نقش مهمی داشته باشد.

به عنوان مثال ممکن است با استفاده از یادگیری ماشینی غیر نظراتی بتوانید مشخص کنید که بانوان در یک رده سنی خاص به خرید محصول خاصی که عرضه می‌کنید گرایش پیدا کرده‌اند. طبیعی است که در این شرایط شما می‌توانید رویکرد تبلیغاتی خود را به سمتی سوق دهید که متناسب با نیازهای کاربرانتان باشد. بنابراین در یادگیری ماشینی غیر نظراتی به سیستم اجازه داده می‌شود تا به طور خودکار به کند و کاو بپردازد وجه اشتراک های مابین داده های مختلف را بیاید. پس در این روش به سیستم در ازای هر داده یک لیبل تعلق نمی‌گیرد و به نوعی پاسخی برای داده های ورودی تعیین نخواهد شد. ماهیت یادگیری ماشینی غیر نظارتی به گونه‌ای است که پتانسیل بسیار بالایی دارد و می‌تواند در زمینه های مختلف کاربرد بی‌نظیری داشته باشد. از این سیستم حتی به صورت گسترده برای تشخیص ناهنجاری ها در جامعه و جلوگیری از ترویج تخلفاتی همچون بکارگیری کارت های اعتباری جعلی و غیره هم استفاده می‌شود.

بنابراین با ماهیت یادگیری ماشینی غیر نظراتی هم آشنا شدید. یادگیری ماشینی نظارتی و غیر نظراتی اصلی ترین روش های پیاده سازی این تکنولوژی محسوب می‌شوند. با درک تفاوت های مابین آن دو خیلی بهتر می‌توانید متوجه شوید که در یک سیستم به چه صورت از یادگیری ماشینی استفاده به عمل آمده است. اما بیایید بیشتر وارد جزئیات و ماهیت یادگیری ماشینی شویم و ببینیم که برای پیاده سازی این سیستم می‌توان از چه الگوریتم هایی استفاده کرد.

برای پیاده سازی یادگیری ماشینی از چه الگوریتم هایی استفاده می‌شود؟

اما شاید این سوال در ذهنتان ایجاد شود که برای پیاده سازی یک سیستم مبتنی بر یادگیری ماشینی باید از چه الگوریتم هایی استفاده کرد؟ به بیان دیگر اصلا چگونه و با استفاده از چه الگوریتم هایی می‌توانید یادگیری ماشینی را به وجود آوریم؟ برای پیاده سازی یادگیری ماشینی باید از شبکه های عصبی استفاده شود. شبکه های عصبی در واقع به وجود آورنده یادگیری ماشینی هستند. وقتی شبکه های عصبی با دستورالعمل های مشخص برای سیستم تعریف شده و کنار هم قرار گیرند، رد و بدل اطلاعات و ایجاد مسیرهای مختلف انتقال داده را میسر می‌کنند و بدن ترتیب پیاده سازی یادگیری ماشینی را امکانپذیر خواهند کرد. اما سوال اینجاست که برای پیاده سازی یادگیری ماشینی می‌توان از چه الگوریتم هایی استفاده کرد؟

الگوریتم های متعددی وجود دارند که می‌تواند در پیاده سازی یادگیری ماشینی از آن ها استفاده به عمل آورد، اما برخی از این الگوریتم ها در مقایسه با موارد دیگر پرکاربردتر هستند. در ادامه این مطلب می‌خواهیم چند مورد از پرکاربردترین الگوریتم های یادگیری ماشینی را به شما معرفی کنیم. درک این الگوریتم ها و نحوه عملکردشان برای کسانی که با دو پدیده همبستگی (Correlation) و رگرسیون (Regression) آشنایی دارند ساده تر خواهد بود. همبستگی واحدی برای اندازه گیری وابستگی یا رابطه مابین دو متغیری است که وابسته یا مستقل بودن آن ها مشخص نشده باشد. رگرسیون هم در پایه‌ای‌ترین حالت برای بررسی ارتباط یک متغیر وابسته و یک متغیر مستقل مورد استفاده قرار می‌گیرد. حال که با مفهوم مختصر همبستگی و رگرسیون آشنا شدید، بهتر می‌توانید نحوه عملکرد الگوریتم هایی که در یادگیری ماشینی از آن ها استفاده به عمل می‌آید آشنا شوید.

الگوریتم K-Nearest Neighbor

الگوریتم K-Nearest Neighbor یک الگویی شناسایی مدل اختصاصی است که برای طبقه بندی و همچنین رگرسیون از آن استفاده به عمل می‌آید. در اغلب موارد الگوریتم K-Nearest Neighbor را به اختصار K-NN می‌نامند و شاید بتوان در فارسی آن را "الگوریتم نزدیک ترین همسایه ها" نامگذاری کرد. حرف K در نام این الگوریتم نشان دهنده عدد صحیح مثبت است که معمولا یک عدد کوچک خواهد بود. در هر دو حالت طبقه بندی یا رگرسیون ورود شامل نزدیک ترین نمونه های آزمایشی K در یک فضا می‌شود. در ادامه بر روی الگوریتم K-NN برای طبقه بندی تمرکز می‌کنیم.

در این رویکرد خروجی عضوی از یک طبقه خواهد بود. فرض کنید در یک حالت عدد صحیح مثبت فرمول یا همان K برابر با 1 باشد (K=1). در این حالت خروجی به طبقه‌ یا رده نزدیک ترین همسایه واحد اختصاصی می‌یابد. برای شرح بهتر ماجرا به مثالی که ارائه می‌کنیم توجه کنید. در شکل زیر دو آبجکت تعریف شده است. آبجکت اول الماس های چهار گوشی و آبی رنگ هستند و آبجکت دوم ستاره های نارنجی رنگ خواهند بود. این دو به دو طبقه یا دسته مختلف تعلق دارند که به ترتیب دسته ستاره ها و دسته الماس ها نامگذاری شده‌اند.

زمانی که یک آبجکت جدید به فضا اضافه شود (قلب وسط تصویر)، انتظار می‌رود که ماشین آن را در یکی از دسته های تعریف شده (دسته ستاره ها یا دسته الماس ها) طبقه بندی کند. در این شرایط اگر عدد صحیح مثبت فرمول یا همان K برابر با 3 در نظر گرفته شود (K=3)، الگوریتم 3 مورد از نزدیک ترین همسایگان قلب سبز رنگ را انتخاب خواهد کرد و از آن ها برای مشخص کردن اینکه قلب سبز رنگ باید در دسته الماس ها قرار گیرد یا در دسته ستاره ها استفاده به عمل می‌آورد.

همانطور که در عکس زیر مشاهده می‌کنید، در مثال ما 2 ستاره و 1 الماس به عنوان نزدیک ترین همسایه های قلب سبز رنگ انتخاب شده‌اند. به همین دلیل الگوریتم قلب سبز رنگ را در طبقه ستاره های دسته بندی می‌کند. حال اگر عدد صحیح مثبت فرمول یا همان K برابر با 5 در نظر گرفته می‌شد، الگوریتم از 5 نزدیک ترین همسایه ورودی جدید برای طبقه بندی آن استفاده می‌کرد.

بنابراین به طور مختصر با عملکرد الگوریتم K-Nearest Neighbor آشنا شدید. جالب است بدانید که الگوریتم K-NN در مقایسه با سایر الگوریتم های یادگیری ماشینی دیگر بسیار تنبل محسوب می‌شود و همواره از آن به عنوان الگوریتم یادگیری ماشینی سست یاد می‌شود. همانطور که در مثال مشخص شده در این روش به صورت عادی تعمیم فراتر از داده های آموزشی که برای سیستم تعریف شده رخ نمی‌دهد.

الگوریتم Decision Tree Learning

یکی دیگر از الگوریتم های پرکاربرد در یادگیری ماشینی الگوریتم Decision Tree Learning است که به طور معمول برای ارائه تصمیمات از آن استفاده می‌شود. عموما مدل هایی که مبتنی بر این الگوریتم هستند برای پیش بینی به کار برده می‌شوند. در این نوع مدل ها مشاهدات اولیه مرتبط با داده های ورودی ترسیم می‌شوند و با تکیه بر آن ها در مورد ارزش اطلاعات خاص مورد نظر و خروجی آن نتیجه گیری یا بهتر بگوییم پیش بینی انجام خواهد شد. بنابراین هدف اصلی در پیاده سازی الگوریتم Decision Tree Learning این است که مدلی به وجود آید که ارزش یک هدف را بر اساس متغیرهای ورودی پیش بینی کند. عبارت Decision Tree Learning را می‌توان معادل "یادگیری برای تصمیم گرفتن به صورت درختی" در نظر گرفت. اما چرا این روش را شبیه به درخت در نظر می‌گیرند؟ در این روش مشخصات ویژگی های داده ها که از طریق نظارت و مشاهده تعیین می‌شوند به عنوان شاخه های سیستم در نظر گرفته خواهند شد و نتیجه نهایی تعیین شده توسط مدل هم به عنوان برگ درخت در نظر گرفته می‌شود. بنابراین تمام داده ها، ویژگی های کسب شده و نتیجه ها می‌توانند شبیه یک درخت به هم متصل باشند.

الگوریتم Decision Tree Learning به خوبی می‌تواند ماهیت یادگیری ماشینی را نمایان سازد. در این الگوریتم داده های منبع بر اساس نسبت ارزشی که برای آن ها تعیین شده به زیر شاخه های مختلفی تقسیم می‌شوند و همین روند در زیر شاخه های بعدی هم حفظ خواهد شد و ادامه پیدا می‌کند، بنابراین شاهد ایجاد یک مدل درختی خواهیم بود. زمانی که زیر شاخه واقع در یک گره، ارزشی معادل با ارزش هدف داشته باشد، روند بازگشت به پایان خواهد رسید. برای مثال به مدل زیر توجه کنید که در آن حالات مختلف برای رفتن یا نرفتن به ماهیگیری در سیستم تعریف شده‌اند. بنابراین سیستم باید مشخص کند که یک فرد در شرایط خاص بهتر است به ماهیگیر برود یا خیر! شرایطی که در این مدل برای در نظر گرفتن توسط سیستم تعیین شده‌اند شامل وضعیت آب و هوا و فشار می‌شود.

این سیستم به طور هوشمندانه با توجه به ورودی هایی که از وضعیت جوی و فشار دریافت می‌کند قادر به ارائه نتیجه یا تصمیم گیری مبنی بر اینکه رفتن به ماهیگیری کار درستی است یا خیر را ارائه خواهد کرد. در نظر داشته باشید که مدل فوق فقط یک مدل بسیار ساده مبتنی بر الگوریتم Decision Tree Learning است و به عنوان نمونه در این قسمت شرح داده شده تا شما بهتر بتوانید درکی از الگوریتم مذکور و نحوه عملکرد آن داشته باشید. هیچ محدودیتی برای تعداد شرایط یا متغیرهایی که می‌توانند توسط یک الگوریتم Decision Tree Learning مورد بررسی قرار گیرند وجود ندارد، بنابراین در حالت های پیچیده و گسترده تر یادگیری ماشینی مبنی بر الگوریتم Decision Tree Learning می‌توان مدل هایی را ایجاد کرد که قادر به تصمیم گیری های بسیار پیچیده و حساس باشند که مبتنی بر چندین هزار عوامل متعدد هستند.

الگوریتم Deep Learning

یکی از جالب ترین الگوریتم هایی که به طور دقیق ماهیت یادگیری ماشینی را به تصویر کشیده در این سیستم مورد استفاده قرار می‌گیرد، الگوریتم Deep Learning است. در این الگوریتم سعی می‌شود تا دقیقا نحوه عملکرد مغز انسان برای پردازش محرک های صوتی و بصری در سیستم شبیه سازی شود. در معماری یک مدل مبتنی بر الگوریتم Deep Learning یا "یادگیری عمقی" از شبکه های عصبی بیولوژیکی الهام گیری می‌شود. در این نوع مدل ها از لایه های متعدد شبکه عصبی مصنوعی و سخت افزارهای گوناگون نظیر پردازنده گرافیکی استفاده به عمل می‌آید.

در الگوریتم Deep Learning مجموعه گسترده‌ای از لایه های پردازشی غیر خطی به منظور استخراج یا تغییر ویژگی های داده های سیستم استفاده می‌شود. خروجی یک لایه به عنوان ورودی لایه بعدی مورد استفاده قرار می‌گیرد و این روند به همین صورت دنبال خواهد شد. در سیستم های مبتنی بر این الگوریتم می‌توان از روش های مختلفی همچون داده های نظارتی، داده های غیر نظارتی، تحلیل الگویی یا ادغام داده ها در هر یک از لایه های شبکه عصبی سیستم استفاده به عمل آورد. در بین تمام الگوریتم های یادگیری ماشینی، تاکنون پیشرفت الگوریتم Deep Learning قابل‌ملاحظه‌تر بوده و این الگوریتم حتی توانسته در برخی زمینه ها بر مغز انسان هم غلبه کند و در انجام برخی کارها بهتر از انسان باشد.

به همین دلیل الگوریتم Deep Learning یکی از اصلی ترین سیستم هایی است که در هوش مصنوعی از آن استفاده می‌شود. با کنار هم چیدن مجموعه های عظیمی از الگوریتم های مبتنی بر Deep Learning یا یادگیری عمقی می‌تواند به هوش مصنوعی دست پیدا کرد که از همه نظر بهتر از انسان عمل کند. سیستم هایی که قابلیت تشخیص گفتار و دید کامپیوتری دارند به طور ویژه از یادگیری ماشینی مبتنی بر Deep Learning بهره می‌برند و به همین دلیل است که طی چند وقت اخیر به شدت پیشرفته‌تر شده‌اند. بنابراین الگوریتم Deep Learning یکی از جالب ترین الگوریتم هایی است که ماهیت یادگیری ماشینی و پتانسیل بالای آن را به تصویر می‌کشد.

در یادگیری ماشینی از چه زبان های برنامه نویسی استفاده می‌شود؟

در پیاده سازی برای یادگیری ماشینی از زبان های برنامه نویسی مختلفی استفاده می‌شود اما از دسامبر سال 2016 تا به امروز رایج ترین زبان برنامه نویسی که برای یادگیری ماشینی از آن استفاده شده، زبان برنامه نویسی پایتون (Pyton) بوده است. بعد از این زبان برنامه نویسی زبان های جاوا (Java)، آر (R) و سی پلاس پلاس (C++) جایگاه های بعدی را به خود اختصاص داده‌اند. در ادامه بیشتر و دقیق تر در مورد زبان های برنامه نویسی مذکور صحبت خواهیم کرد.

• پایتون (Pyton) : افزایش مخاطبین این زبان برنامه نویسی مطمئنا به افرایش کاربرد آن در یادگیری ماشینی ارتباط دارد. با استفاده از پایتون می‌توان ماهیت یادگیری ماشینی را به شیوه های مختلف به تصویر کشید. هم اکنون چارچوب های یادگیری ماشینی مثل TensorFlow، PyTorch و Keras برای زبان برنامه نویسی پایتون ارائه شده‌اند و این مسئله سبب گشته تا افراد زیادی به دنبال استفاده از این چارچوب ها باشند. پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی که دارای ترکیب خوانا بوده و قابلیت استفاده به عنوان یک زبان اسکریپتی را دارد، یکی از بهترین گزینه های پیش رو برای افراد علاقمند به فعالیت در حوزه یادگیری ماشینی خواهد بود. بسیاری از کتابخانه های یادگیری ماشینی scikit-learn مبتنی بر پکیج های پایتون نظیر NumPy، SciPy و Matplotlib هستند.
• جاوا (Java) : از این زبان برنامه نویسی بیشتر برای برنامه نویسی سازمانی استفاده می‌شود. توسعه دهندگان برنامه های کاربردی دسکتاپ و همچنین افرادی که در سطوح سازمانی بر روی یادگیری ماشینی فعالیت دارند هم به وفور از زبان برنامه نویسی جاوا استفاده می‌کنند. این زبان برای افرادی که می‌خواهند به تازگی وارد دنیای یادگیری ماشینی شوند چندان انتخاب خوبی نخواهد بود، اما اگر پیش زمینه‌ای از این زبان داشته باشید بدون تردید استفاده از آن هم برایتان ساده تر می‌شود. در زمینه های کاربردی مرتبط با یادگیری ماشینی، جاوا بیشتر برای امنیت شبکه ها، مقابله با حملات سایبری و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• آر (R) : زبان برنامه نویسی R یک زبان برنامه نویسی متن باز یا اصطلاحا اوپن سورس (Open Source) است که در درجه اول برای محاسبات آماری مورد استفاده قرار می‌گیرد. محبوبیت این زبان برنامه نویسی طی چند سال اخیر افزایش یافته و خیلی از دانشگاه ها رو به سمت آموزش این زبان به دانشجویان خود گرایش یافته‌اند. زبان برنامه نویسی R معمولا در محیط های تولید و صنعتی مورد استفاده قرار نمی‌گیرد، اما ظاهرا تقاضا برای بکارگیری این زبان در حوزه مذکور رو به افزایش است. برخی از پکیج های مشهور مبتنی بر زبان برنامه نویسی R که برای یادگیری ماشینی ارائه شده‌اند شامل مواردی همچون caret، randomForest و e1071 می‌شوند.
• سی پلاس پلاس (C++) : زبان برنامه نویسی C++ یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی بدر حوزه یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در بازی ها و ربات ها محسوب می‌شود. اغلب توسعه دهندگان سخت افزارهای محاسباتی و مهندسان الکترونیک به دلیل مهارت و سطح کنترلی که روی این زبان دارند به شدت علاقمند بکارگیری آن هستند. برخی از کتابخانه های مبتنی بر زبان C++ که می‌توانید از آن برای یادگیری ماشینی استفاده کنید شامل مواردی همچون mlpack، Dlib و Shark می‌شوند.

بنابراین چهار زبان برنامه نویسی نام برده شده از بهترین گزینه هایی هستند که می‌توانید از آن ها برای ورود به حوزه یادگیری ماشینی استفاده کنید.

نتیجه‌گیری

یادگیری ماشینی می‌تواند زمینه ساز و ایجاد کننده هوش مصنوعی باشد. تمام ربات هایی که توسط دانشمندان ساخته شده و قابلیت تعامل با انسان ها را دارند مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی هستند. در بطن هر یک از این ربات ها از میلیون ها رشته عصبی و سیستم های یادگیری ماشینی مختلف استفاده می‌شود تا هوش مصنوعی ربات به بهترین شکل ممکن ایجاد گردد و ربات بتواند به طور هوشمندانه با محیط ارتباط برقرار کند.