یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی یک حوزه مهم و پرطرفدار است که به توانایی سامانه‌های کامپیوتری برای یادگیری بدون نیاز به برنامه نویسی صریح می‌پردازد. در واقع، با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین، سامانه‌ها می‌توانند از تجربیات گذشته خود یاد بگیرند و بر اساس آنها تصمیماتی را در مواجهه با ورودی‌های جدید بگیرند.

یادگیری ماشین به عنوان یکی از روش‌های اصلی هوش مصنوعی، در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. مثلاً در حوزه تشخیص چهره، سامانه‌های یادگیری ماشین قادر به تشخیص و شناسایی چهره‌های افراد در تصاویر مختلف هستند. در عوض، در حوزه خودروهای خودران، سامانه‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های حرکتی و حسگری، خودرو را به سرعت و بدون نیاز به تداخل انسانی به مقصد مورد نظر برسانند.

یادگیری ماشین شامل دو بخش اصلی است: یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت. در یادگیری نظارت شده، مدل‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های متناظر آنها است، آموزش داده می‌شوند. سپس با استفاده از این مدل‌ها، می توان ورودی‌های جدید را به خروجی‌های مورد نظر نقشه برداری کرد. در یادگیری بدون نظارت، مدل‌ها بدون داشتن برچسب‌های خروجی، از تجربیات گذشته خود یاد می‌گیرند و سعی می‌کنند الگوهای مخفی و ساختارهای مشترکی را در داده‌ها شناسایی کنند.

با پیشرفت تکنولوژی و افزایش قدرت محاسباتی، یادگیری ماشین به سرعت در حال توسعه و پیشرفت است. الگوریتم‌های پیچیده‌تری مانند شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی ابداع شده‌اند که توانایی مدل‌ها را در حل مسائل پیچیده‌تر افزایش داده‌اند. همچنین، با تجمیع داده‌های بزرگ و تکنیک‌های پردازش آن‌ها مانند یادگیری تفاوتی و یادگیری تکراری، مدل‌ها به دقت و کارایی بیشتری دست یافته‌اند.

به طور خلاصه، یادگیری ماشین در هوش مصنوعی توانایی سامانه‌های کامپیوتری برای یادگیری بدون نیاز به برنامه نویسی صریح است. این روش به صورت یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت انجام می‌شود و با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های متنوع، سامانه‌ها قادر به تصمیم گیری و پیش‌بینی در مواجهه با ورودی‌های جدید می‌باشند. با پیشرفت تکنولوژی، یادگیری ماشین به سرعت در حال توسعه و بهبود است و در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.