یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین (Machine learning) شاخهای از هوش مصنوعی است که تمرکز آن به ساختن سیستمهای کامپیوتری است که از دادهها یاد میگیرند. گستردگی تکنیک های یادگیری ماشین، اپلیکیشن های نرم افزاری را قادر می سازد تا عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند.
الگوریتم های یادگیری ماشین برای یافتن روابط و الگوها در داده ها، آموزش داده شده اند. این الگوریتم ها می توانند با استفاده از داده های قبلی به عنوان ورودی اقدام به اموری نظیر پیش بینی، طبقه بندی اطلاعات، خوشه بندی داده ها، کاهش ابعاد و حتی تولید محتوای جدید کنند. ChatGPT محصول شرکت OpenAI و Claude and GitHub Copilot محصول شرکت Anthropic نمونههایی از یادگیری ماشین هستند که گاه از آن به عنوان هوش مصنوعی مولد نیز یاد میشود.
یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع به صورت گسترده ای قابل اجرا است. به عنوان مثال، تجارت الکترونیک، رسانه های اجتماعی و سازمان های خبری از موتورهای توصیه استفاده می کنند تا بر اساس رفتار گذشته مشتری، برای او محتوای جدید پیشنهاد دهند.
در اتومبیل های خودران، الگوریتم های یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری (computer vision) نقش مهمی درمسیر یابی ایمن ایفا می کنند. در بخش پزشکی، یادگیری ماشین می تواند در تشخیص و پیشنهاد برنامه های درمانی کمک کند. سایر موارد رایج استفاده از یادگیری ماشین عبارت هستند از تشخیص کلاهبرداری، فیلترینگ اِسپم، شناسایی تهدید بدافزار، تعمیر و نگهداری پیشگیرانه و اتوماسیون فرآیندهای تجاری است.
یادگیری ماشین ابزاری قدرتمند برای حل مشکلات، بهبود عملیات کسب و کار و خودکار سازی وظایف است، ولی در عین حال پیچیده و نیازمند منابع فراوانی است و همچنین به تخصص عمیق و داده ها و زیرساخت های قابل توجهی نیاز دارد. برای انتخاب الگوریتم مناسب، باید درک قوی از ریاضیات و آمار را بکار بست. طراحی الگوریتم های یادگیری ماشین اغلب به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا نیاز دارد تا نتایج دقیقی تولید شود.
نتایج به نوبه خود، به ویژه آن دسته که از الگوریتم های پیچیده ای مانند شبکه های عمیق عصبی حاصل شده اند، می توانند دشوار باشد. از طرفی اجرا و تنظیم دقیق مدلهای یادگیری ماشین میتواند هزینه های زیادی را ایجاد کنند.
در حال حاضر بیشتر سازمانها در حال استفاده از یادگیری ماشین چه بهطور مستقیم و چه از طریق محصولات تولید شده با یادگیری ماشین هستند. بر اساس گزارش شرکت Rackspace Technology که در سال 2024 منتشر شد، انتظار میرود هزینههای هوش مصنوعی در سال جاری در مقایسه با سال 2023 بیش از دو برابر شود.
86 درصد از شرکتهای بررسی شده اعلام کردهاند که بکارگیری هوش مصنوعی برایشان سودمند بوده است. گزارش ها حاکی از این هستند که شرکت ها از این تکنولوژی برای افزایش تجربه مشتری (53%)، نوآوری در طراحی محصول (49%)، پشتیبانی از منابع انسانی (47%)، و چندین استفاده دیگر بهره برده اند.
اهمیت یادگیری ماشین
از زمان پیدایش آن در اواسط قرن بیستم، یادگیری ماشین نقش فزاینده مهمی در جامعه بشری ایفا کرده است. آموزش ماشینها برای یادگیری از دادهها و بهبود در طول زمان، سازمانها را قادر ساخته تا با خودکار سازی وظایف روتین، زمان فراغتی برای انسانها فراهم کنند تا کارهای خلاقانهتر و استراتژیکتری را انجام دهند.
یادگیری ماشین کاربردهای عملی گسترده و متنوعی دارد. در امور مالی، الگوریتمهای یادگیری ماشین به بانکها کمک میکنند تا با آنالیز آنی حجم عظیمی از دادهها، که از نظر سرعت و دقت غیر قابل مقایسه با انسانهاست، تراکنشهای جعلی را شناسایی کنند.
در حوزه درمان، یادگیری ماشین به پزشکان در تشخیص بیماریها بر اساس تصاویر پزشکی کمک میکند و برنامههای درمانی را به همراه مدلهای پیشبینیکننده نتایج بیماری اطلاعرسانی میکند. در حوزه خرده فروشی، بسیاری از شرکت ها از یادگیری ماشین استفاده می کنند تا تجربیات خرید افراد را تجسم کنند، اقلام مورد نیاز را توسط یادگیری ماشین پیش بینی کنند و زنجیره تامین را بهبود ببخشند.
یادگیری ماشین همچنین کارهای دستی که فراتر از توانایی انسان است را انجام می دهد؛ برای مثال، پردازش مقادیر عظیمی از داده هایی که روزانه توسط دستگاه های دیجیتال تولید می شود. توانایی استخراج الگوها و ایجاد بینش از مجموعه داده های گسترده، به یک تمایز رقابتی در زمینه هایی مانند بانکداری و اکتشافات علمی بدل شده است. بسیاری از شرکتهای پیشرو امروزی، از جمله متا، گوگل و اوبر، با ادغام یادگیری ماشین در عملیات خود تصمیمگیری ها را آگاه تر کرده اند و کارایی را بهبود بخشیده اند.
درک حجم روزافزون داده های تولید شده در جوامع مدرن، یادگیری ماشین را به یک ضرورت تبدیل است. از دادههای فراوانی که انسان ها ایجاد میکنند نیز میتوان برای آموزش بیشتر، تنظیم دقیق مدلهای یادگیری ماشین و تسریع در پیشرفتهای مرتبط با یادگیری ماشین استفاده کرد. این حلقه یادگیری مداوم، پیشرفتهترین سیستمهای هوش مصنوعی امروزی را با تاثیرات عمیق پشتیبانی می کند.
چشمانداز ماشینهایی که حجم وسیعی از دادهها را پردازش میکنند، درک انسان از هوش خود و نقشش در تفسیر و عمل بر اساس اطلاعات پیچیده را به چالش کشیده است و ملاحظات اخلاقی مهمی را در مورد تصمیمات اتخاذ شده توسط مدل های پیشرفته یادگیری ماشین برانگیخته است.
شفافیت و توضیح پذیری در آموزش یادگیری ماشین و تصمیم سازی در این باره، همچنین تأثیرات این مدل ها در اشتغال و ساختارهای اجتماعی، زمینه هایی برای نظارت و بحث مداوم در این حوزه هستند.
انواع مختلف یادگیری ماشین
طبقهبندی یادگیری ماشین کلاسیک اغلب بر اساس نحوه یادگیری الگوریتم در پیشبینی دقیقتر بود. چهار نوع اصلی یادگیری ماشین عبارتند از:
- یادگیری تحت نظارت
- یادگیری بدون نظارت
- یادگیری نیمه نظارتی
- یادگیری تقویتی
انتخاب نوع الگوریتم به ماهیت داده بستگی دارد. بسیاری از الگوریتم ها و تکنیک ها به یک نوع یادگیری ماشین محدود نمی شوند؛ بسته به موضوع و مجموعه دادهها، میتوانند با انواع مختلفی از یادگیری ماشین تطبیق داده شوند.
به عنوان مثال، الگوریتمهای یادگیری عمیق (deep learning) مانند شبکههای عصبی پیچشی (کانولوشنال) و تکراری (براساس مشکل خاص و در دسترس بودن داده)، در وظایف یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی مورد استفاده قرار می گیرند.
مقایسه یادگیری ماشین و شبکه های عصبی یادگیری عمیق
یادگیری عمیق زیرشاخه ای از یادگیری ماشین است که بر مدل هایی با سطوح چندگانه شبکه های عصبی، معروف به شبکه های عصبی عمیق تمرکز دارد. این مدل ها می توانند به طور اتوماتیک ویژگی های سلسله مراتبی را از داده ها یاد گرفته و استخراج کنند تا آنها را برای اموری نظیر تشخیص تصویر و گفتار استفاده کنند.
یادگیری تحت نظارت چگونه کار می کند؟
یادگیری تحت نظارت الگوریتمهایی با برچسب دادههای آموزشی تامین میکند و همچنین وظیفه تعریف اینکه کدام متغیرها برای همبستگی باید توسط الگوریتم ارزیابی شوند، نیز بر عهده این نوع یادگیری است. هم ورودی و هم خروجی الگوریتم معین است. در ابتدا، اکثر الگوریتمهای یادگیری ماشین از یادگیری تحت نظارت استفاده میکردند، اما رفته رفته رویکردهای بدون نظارت محبوبیت یافتند.
الگوریتم های یادگیری تحت نظارت برای وظایف متعددی از جمله موارد زیر استفاده می شود:
- طبقه بندی باینری: این الگوریتم داده ها را به دو دسته تقسیم می کند.
- طبقه بندی چندگانه: در این الگوریتم انتخاب از بین بیش از دو دسته است.
- یادگیری ماشین مدلسازی گروهی: الگوریتم مدلسازی گروهی پیشبینیهای چند مدل یادگیری ماشین را برای ایجاد یک پیشبینی دقیقتر ترکیب میکند.
- مدلسازی رگرسیون: این الگوریتم مقادیر پیوسته را بر اساس روابط درون داده ها پیش بینی می کند.
الگوریتم رگرسیون دارای پنج نوع متفاوت است و استفاده ایده آل آنها متفاوت است. برای مثال، رگرسیون خطی در پیشبینی خروجیهای پیوسته برتری دارد، در حالی که برتری رگرسیون سری در پیشبینی مقادیر آینده است. انواع الگوریتم های رگرسیون: خطی، لجستیکی، چند جمله ای، سری زمانی، بردار پشتیبانی.
یادگیری بدون نظارت چگونه کار می کند؟
یادگیری بدون نظارت نیازمند داده های برچسب دار نیست؛ در عوض، این الگوریتمها دادههای بدون برچسب را برای شناسایی الگوها و گروهبندی نقاط داده به زیرمجموعهها، آنالیز میکنند. انواع یادگیری عمیق (deep learning)، از جمله شبکه های عصبی از این نوع الگوریتم هستند.
یادگیری بدون نظارت برای امور مختلف مورد استفاده است، از جمله:
- تقسیم مجموعه داده ها به گروه ها بر اساس شباهت با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی.
- شناسایی نقاط داده غیرعادی در یک مجموعه از داده با استفاده از الگوریتم های تشخیص ناهنجاری.
- کشف مجموعه ای از آیتم ها در یک مجموعه داده که اغلب با هم اتفاق می افتد با استفاده از استخراج قواعد وابستگی.
- کاهش تعداد متغیرها در یک مجموعه داده با استفاده از تکنیک های کاهش ابعاد.
یادگیری نیمه نظارتی چگونه کار می کند؟
یادگیری نیمه نظارتی تنها با مقدار کمی از داده های آموزشی برچسب گذاری شده، الگوریتمی ارائه می کند. با استفاده از این دادهها، الگوریتم ابعاد مجموعه دادهها را میآموزد، سپس میتواند آنها را روی دادههای جدید و بدون برچسب اعمال کند.
با این حال، توجه داشته باشید که ارائه دادههای آموزشی بسیار کم میتواند منجر به بیش برازش (overfitting) شود؛ در مدل بیش برازش بهجای یادگیری واقعی الگوهای اساسی، دادههای آموزشی فقط حفظ می شوند.
اگرچه عملکرد الگوریتمها معمولاً وقتی روی مجموعه دادههای برچسبدار آموزش میدهند بهتر است، با این حال برچسبگذاری زمانبر و پرهزینه است. یادگیری نیمه نظارتی، عناصر یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت را ترکیب می کند و تعادلی بین عملکرد برتر اولی و کارایی دومی ایجاد می کند.
از یادگیری نیمه نظارتی در زمینه های زیر می توان استفاده کرد:
- ترجمه ماشینی. الگوریتم ها می توانند ترجمه یک زبان را بر اساس کمتر از یک لغتنامه کامل یاد بگیرند.
- کشف کلاهبرداری. الگوریتم ها می توانند شناسایی موارد تقلب را تنها با استفاده از چند مثال مثبت یاد بگیرند.
- برچسب گذاری داده ها. الگوریتم هایی که با استفاده از مجموعه کوچکی از داده ها آموزش داده شده اند، می توانند اعمال خودکار برچسب های داده به مجموعه های بزرگتر را یاد بگیرند.
یادگیری تقویتی چگونه کار می کند؟
یادگیری تقویتی یعنی با یک هدف مشخص یک الگوریتم برنامه ریزی شود و مجموعه ای از قوانین برای دستیابی به آن هدف تدوین شوند. این الگوریتم با انجام اقداماتی که آن را به هدف خود نزدیک می کند، به دنبال دریافت پاداش های مثبت است و از مجازات شدن بخاطر انجام اقداماتی که آن را از هدفش دورتر می کند، اجتناب می کند.
یادگیری تقویتی اغلب برای کارهایی از جمله موارد زیر استفاده می شود:
- کمک به ربات ها در یادگیری انجام وظایف در دنیای فیزیکی
- آموزش بازی های ویدیویی به ربات ها
- کمک به شرکت ها برای برنامه ریزی تخصیص منابع
نحوه انتخاب و ساخت مدل یادگیری ماشین مناسب
توسعه مدل یادگیری ماشین مناسب برای حل یک مشکل نیازمند استقامت، آزمایش و خلاقیت است. اگرچه این فرآیند می تواند پیچیده باشد، ولی می توان آن را بصورت یک برنامه هفت مرحله ای برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین خلاصه کرد.
- درک مشکل کسب و کار و تعریف معیارهای موفقیت: اطلاعات گروه از مشکل شرکت و اهداف پروژه باید تبدیل به یک تعریف مناسب از مشکل یادگیری ماشین شود؛ همچنین مواردی زیر باید در نظر گرفته شوند: اینکه چرا پروژه به یادگیری ماشین نیازمند است، بهترین نوع الگوریتم برای مشکل چیست، الزامات شفافیت و کاهش تعصب چه مواردی هستند و در نهایت ورودی ها و خروجی های مورد انتظار چه هستند.
- درک و شناسایی نیازهای داده: باید تعیین شود چه داده هایی برای ساخت مدل لازم است و آمادگی آن برای جذب مدل ارزیابی شود. باید در نظر گرفت که چه مقدار داده مورد نیاز است، چگونه داده به مجموعه های آزمایشی و آموزشی تقسیم خواهد شد و آیا می توان از یک مدل یادگیری ماشین از پیش آموزش دیده استفاده کرد.
- جمع آوری و آماده سازی داده برای آموزش مدل: داده ها باید پاک شده و برچسب گذاری شوند، این کار یادگیری ماشین شامل جایگزینی داده های نادرست یا از دست رفته، کاهش نویز و رفع ابهام می شود. این مرحله همچنین بسته به مجموعه داده ها می تواند شامل تقویت و افزایش داده ها و ناشناس سازی داده های شخصی نیز باشد. در نهایت، داده ها باید به مجموعه های آموزشی، آزمایشی و اعتبار سنجی تقسیم شوند.
- تعیین ویژگی های مدل و آموزش آن: باید با انتخاب الگوریتم ها و تکنیک های مناسب، از جمله تنظیم فرا پارامترها، شروع کرد. در مرحله بعد، به مدل آموزش داده و اعتبارسنجی شود و سپس در صورت نیاز با تنظیم فرا پارامترها و وزن ها بهینه سازی انجام گیرد.
بسته به مشکل شرکت، الگوریتمها ممکن است شامل قابلیتهای درک زبان طبیعی، مانند شبکههای عصبی تکراری یا انتقال دهنده های وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) و یا الگوریتمهای تقویتی برای بهینهسازی مدلهای درخت تصمیم گیری باشند.
- ارزیابی عملکرد مدل و ایجاد معیارها. باید محاسبات ماتریس در هم ریختگی انجام شود، معیارهای KPI و یادگیری ماشین کسب و کار تعیین شود، کیفیت مدل اندازه گیری شود و معین شود که آیا مدل با اهداف شرکت مطابقت دارد یا خیر.
- استقرار مدل و نظارت بر عملکرد آن در تولید. این بخش از فرآیند، که به عنوان عملیاتی سازی مدل شناخته می شود، معمولاً به طور مشترک توسط دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین انجام می شود. در این بخش عملکرد مدل باید به طور مداوم اندازه گیری شود، معیارهایی برای تکرار مدل های آینده ایجاد شود و در نهایت برای بهبود عملکرد کلی، این موارد تکرار شوند. محیط های استقرار می تواند فضای ابری، لبه یا در محل باشد.
- اصلاح و تنظیم مداوم مدل در تولید. حتی پس از تولید مدل یادگیری ماشین و نظارت مستمر، کار هنوز ادامه دارد. تغییرات در نیازهای کسب و کار، قابلیتهای تکنولوژی و دادههای دنیای واقعی میتوانند خواستهها و الزامات جدیدی را ایجاد کند.
اپلیکیشن های یادگیری ماشین برای شرکت ها
یادگیری ماشین به یک نرم افزار ضروری برای کسب و کارها تبدیل شده است. در زیر چند نمونه از نحوه استفاده اپلیکیشن های تجاری مختلف از یادگیری ماشین آورده شده است:
- هوش تجاری: هوش تجاری( Business intelligence) یا BI و نرمافزار تحلیلی پیشبینیکننده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک استفاده می کنند تا نقاط داده، الگوها و ناهنجاریهای مهم را در مجموعههای داده بزرگ شناسایی کنند. این بینش به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیمات مبتنی-بر-داده اتخاذ کنند، روندها را پیش بینی کرده و عملکرد را بهینه سازی کنند.
پیشرفت در هوش مصنوعی مولد (generative AI) همچنین امکان ایجاد گزارش های دقیق و داشبوردهایی را فراهم آورده است که داده های پیچیده را در قالب هایی که به راحتی قابل درک هستند خلاصه می کند.
- مدیریت ارتباط با مشتری: کاربردهای کلیدی یادگیری ماشین در CRM (مدیریت ارتباط با مشتری) شامل آنالیز دادههای مشتری برای تقسیمبندی مشتریان، پیشبینی رفتارهایی مانند انحراف، ارائه توصیههای شخصی، تنظیم قیمت، بهینهسازی کمپینهای ایمیل، ارائه پشتیبانی از چتبات و کشف تقلب می شود.
هوش مصنوعی مولد همچنین میتواند محتوای بازاریابی هوشمند ایجاد کند، پاسخ دهی را در خدمات مشتری خودکار کند و بینشی بر اساس بازخورد مشتری ایجاد کند.
- امنیت و انطباق: ماشینهای بردار پشتیبان میتوانند با یافتن بهترین خط یا مرز برای تقسیم دادهها به گروههای مختلف، انحرافات در رفتار نسبت به یک خط مبنای معمولی را تشخیص دهند؛ تشخیص انحراف برای شناسایی تهدیدات سایبری بالقوه حیاتی است. شبکههای متخاصم مولد میتوانند نمونههای بدافزار متخاصم ایجاد کنند تا در آموزش مدلهای یادگیری ماشین به تیمهای امنیتی کمک کنند.
- سیستم های اطلاعات منابع انسانی: مدلهای یادگیری ماشین استخدام را با فیلتر کردن اپلیکیشن ها و شناسایی بهترین نامزدها برای یک موقعیت ساده میکنند. آنها همچنین می توانند گردش کار کارکنان را پیش بینی کنند، مسیرهای توسعه حرفه ای را پیشنهاد کنند و زمان بندی مصاحبه را خودکار کنند. هوش مصنوعی مولد می تواند در ایجاد شرح وظایف شغلی و تولید مواد آموزشی شخصی کمک کند.
- مدیریت زنجیره تامین: یادگیری ماشین می تواند سطوح موجودی را بهینه کند، لجستیک را ساده کند، انتخاب تامین کننده را بهبود بخشد و به صورت فعالانه ای به اختلالات زنجیره تامین رسیدگی کند. آنالیز پیشبینیکننده میتواند تقاضا را با دقت بیشتری پیشبینی کند و شبیهسازهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند سناریوهای مختلفی را برای بهبود انعطافپذیری مدلسازی کنند.
- پردازش زبان طبیعی: اپلیکیشن های (Natural language processing یا پردازش زبان طبیعی) NLP شامل آنالیز احساسات، ترجمه زبان و خلاصه سازی متن و غیره می شود. پیشرفت های هوش مصنوعی مولد، مانند GPT-4 محصول شرکت OpenAIیادگیری ماشین و Gemini محصول شرکت Google، این قابلیت ها را به طور قابل توجهی افزایش داده است.
مدلهای NLP مولد میتوانند متونی شبیه متون انسانی تولید کنند، دستیارهای مجازی را بهبود بخشند و اپلیکیشن های پیچیدهتر مبتنی بر زبان، از جمله ایجاد محتوا و خلاصهسازی اسناد را فعال کنند.
نمونه های یادگیری ماشین در صنعت
اقتباس سازمانی تکنیک های یادگیری ماشین در سراسر صنایع، در حال متحول سازی فرآیندهای کسب و کار هستند. چند نمونه را بررسی می کنیم:
- خدمات مالی: شرکت Capital One ازیادگیری ماشین برای تقویت تشخیص کلاهبرداری، ارائه تجربیات شخصی مشتری و بهبود برنامه ریزی تجاری استفاده می کند. این شرکت از متدولوژی یادگیری ماشین Ops برای استقرار اپلیکیشن های یادگیری ماشین در مقیاس مورد نیاز بهره می برد.
- داروسازی: سازندگان دارو از یادگیری ماشین برای کشف دارو، آزمایشات بالینی و تولید دارو استفاده می کنند. به عنوان مثال، شرکت داروسازی اِلی لیلی مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای یافتن بهترین سایتها برای آزمایشهای بالینی و افزایش تنوع شرکتکنندگان ایجاد کرده است. به گفته این شرکت، مدلها توانسته اند جدول زمانی آزمایشهای بالینی را به شدت کاهش دهند.
- بیمه: برنامه معروف شرکت بیمه ای پراگرسیو بنام Snapshot از الگوریتم های یادگیری ماشین برای آنالیز داده های رانندگی استفاده می کند و نرخ های بیمه پایین تری را به رانندگان ایمن ارائه می دهد. دیگر کاربرد مفید یادگیری ماشین در صنعت بیمه شامل رسیدگی به خسارت است.
- خرده فروشی: شرکت والمارت از ابزار هوش مصنوعی مولد My Assistant برای کمک به حدود 50000 کارمند پردیس خود در تولید محتوا، خلاصه کردن اسناد بزرگ و همچنین درخواست بازخورد کارکنان استفاده می کند.
مزایا و معایب یادگیری ماشین چیست؟
اگر یادگیری ماشین به طور مؤثری به کار گرفته شود، ارائه کننده مزیتی رقابتی برای مشاغل خواهد بود؛ چراکه روندها را شناسایی می کند و نتایج را با دقت بالاتری نسبت به آمارهای متعارف یا هوش انسانی پیش بینی می کند. یادگیری ماشین به چندین روش می تواند برای مشاغل مفید باشد:
- آنالیز داده های قبلی برای حفظ مشتریان
- راه اندازی سیستم های توصیه کننده برای افزایش درآمد
- بهبود برنامه ریزی و پیش بینی
- ارزیابی الگوهای کشف کلاهبرداری
- افزایش کارایی و کاهش هزینه ها
اما یادگیری ماشین برخی چالش های تجاری را نیز به همراه دارد. مهمترین مسئله احتمالا قیمت بالای یادگیری ماشین باشد. یادگیری ماشین نیازمند نرمافزارها، سختافزارها و زیرساختهای مدیریتی داده پرهزینه ای است و پروژههای یادگیری ماشین معمولاً توسط دانشمندان و مهندسانی پیش برده می شوند که حقوق های بالایی دریافت می کنند.
موضوع مهم دیگر جهت گیری های یادگیری ماشین است. الگوریتم های آموزش داده شده بر روی مجموعه داده هایی که جمعیت های خاصی را نادیده می گیرند یا حاوی خطاهایی هستند، می توانند به طراحی مدل های نادرست منجر شوند.
مدل ها گاه با شکست مواجه می شوند و گاها در بدترین حالت، نتایج تبعیض آمیزی تولید می کنند. اگر فرآیندهای اصلی سازمانی بر اساس مدلهای مغرضانه مستقر شوند، این موضوع منجر به آسیب قانونی و اعتباری برای کسبوکارها خواهد شد.
اهمیت یادگیری ماشین قابل تفسیر توسط انسان
توضیح عملکرد داخلی یک مدل خاص یادگیری ماشین می تواند چالش برانگیز باشد، به خصوص زمانی که مدل پیچیده باشد. با تکامل یادگیری ماشین، اهمیت مدلهای شفاف و قابل توضیح به ویژه در صنایعی مانند بانکداری و صنعت بیمه نیز افزایش مییابد.
به دلیل پیشرفت های سریع و اقتباس تکنیکهای پیچیده یادگیری ماشین مانند هوش مصنوعی مولد، توسعه مدلهای یادگیری ماشین با نتایج قابل درک و توضیح برای انسان به یک اولویت تبدیل شده است. محققان آزمایشگاههای هوش مصنوعی مانند آنتروپیک با استفاده از تکنیکهای تفسیرپذیری و توضیح پذیری، به پیشرفت هایی در زمینه درک نحوه عملکرد مدلهای هوش مصنوعی مولد دست یافته اند.
هوش مصنوعی قابل تفسیر و هوش مصنوعی قابل توضیح
تمرکز تفسیرپذیری به درک عمیق عملکردهای درونی یک مدل یادگیری ماشین است، در حالی که توضیح پذیری شامل توصیف تصمیم گیری مدل به روشی قابل درک است. معمولاً سر و کار دانشمندان حوزه داده و سایر متخصصان یادگیری ماشین با تکنیکهای یادگیری ماشین تفسیر پذیر است، در حالیکه از توضیح پذیری اغلب برای درک مدلهای یادگیری ماشین برای کمک به افراد غیرمتخصص استفاده می شود. برای مثال یک مدل به اصطلاح جعبه سیاه حتی اگر قابل تفسیر نباشد، احتمالا قابل توضیح خواهد بود.
محققان میتوانند ورودیهای مختلف را آزمایش کنند و تغییرات در خروجیها را با استفاده از روشهایی مانند SHAP (مخفف توضیحات افزودنی Shapley) مشاهده کنند تا بدانند تاثیر کدام عوامل بر خروجی بیشتر است. به این ترتیب، محققان میتوانند به تصویر واضحی از نحوه تصمیمگیری مدل (توضیح پذیری) برسند، حتی اگر مکانیک شبکه عصبی پیچیده داخل (تفسیر پذیری) را به طور کامل درک نکنند.
هدف تکنیکهای یادگیری ماشین قابل تفسیر شفاف سازی فرآیند تصمیمگیری مدل است. حال چند نمونه بیان می شود:
- درخت های تصمیم گیری که نمایشی بصری از مسیرهای تصمیم گیری را ارائه می دهند.
- رگرسیون خطی که پیشبینیهای مبتنی بر مجموع وزنی ویژگیهای ورودی را توضیح میدهد.
- شبکه های Bayesian که وابستگی بین متغیرها را به روشی ساختار یافته و قابل تفسیر نشان می دهند.
از تکنیکهای هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) زمانی استفاده میشوند که قصد داشته باشیم خروجی مدلهای پیچیدهتر یادگیری ماشین را برای ناظران انسانی قابل درکتر کنیم. مثالها این مورد عبارت اند از:
- LIME که رفتار مدل را به صورت محلی با مدلهای سادهتر برای توضیح پیشبینیهای فردی شبیه سازی میکند.
- مقادیر SHAP، که وظیفه اختصاص امتیاز های اهمیت به ویژگی ها را دارد تا روشن کند که چگونه در تصمیمگیری مدل نقش دارند.
الزامات شفافیت می تواند در انتخاب یک مدل یادگیری ماشین دخیل باشد
در برخی از صنایع، دانشمندان داده باید از مدلهای ساده یادگیری ماشین استفاده کنند، چرا که برای کسبوکارها توضیح نحوه تصمیم گیری اهمیت دارد. نیاز به شفافیت اغلب منجر به برقراری نوعی تعادل بین سادگی و دقت می شود. اگرچه مدلهای پیچیده میتوانند پیشبینیهای بسیار دقیقی تولید کنند، ولی توضیح خروجیهای آنها برای یک فرد عادی (یا حتی یک متخصص) میتواند دشوار باشد.
مدلهای سادهتر و قابل تفسیرتر اغلب در صنایعی که دارای مقررات سفت و سختی هستند ترجیح داده میشوند؛ چرا که در این صنایع تصمیمها باید قابل توجیه و حسابرسی باشند. پیشرفتها در تفسیر پذیری و تکنیکهای هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)، استقرار مدلهای پیچیده را با حفظ شفافیت لازم برای انطباق و اعتماد، به طور فزایندهای امکانپذیر میسازد.
تیمهای یادگیری ماشین، نقشها و گردش کار
آغاز ساخت یک تیم یادگیری ماشین با تعریف اهداف و محدوده پروژه است. سوالات اساسی مطرح در این باره: تیم یادگیری ماشین چه مشکلات تجاری را باید حل کند؟ اهداف تیم چیست؟ برای ارزیابی عملکرد چه معیارهایی استفاده خواهد شد؟
پاسخ به این سوالات بخش اساسی در برنامه ریزی برای یک پروژه یادگیری ماشین است و به سازمان کمک خواهد کرد تا تمرکز پروژه (به عنوان مثال، تحقیق، توسعه محصول، آنالیز داده) و انواع تخصص های یادگیری ماشین مورد نیاز (به عنوان مثال، بینایی کامپیوتر، NLP، مدل سازی پیش بینی) را درک کند.
در مرحله بعد، بر اساس این ملاحظات و محدودیت های بودجه، سازمان ها باید تصمیم بگیرند که چه نقش های شغلی برای تیم یادگیری ماشین مورد نیاز است. بودجه پروژه نه تنها باید شامل هزینه های استاندارد منابع انسانی (مانند حقوق، مزایا و جذب نیروی کار جدید) باشد، بلکه ابزارهای یادگیری ماشین، زیرساخت ها و آموزش را نیز باید در بر بگیرد.
در حالی که ترکیب خاص یک تیم یادگیری ماشین متفاوت خواهد بود، اکثر تیمهای یادگیری ماشین سازمانی ترکیبی از متخصصان فنی و تجاری را شامل خواهد شد و هر کدام در حوزهای از تخصص به پروژه کمک خواهند کرد.
دانشمندان حوزه داده بر استخراج بینش از دادهها تمرکز میکنند، در حالی که مهندسان یادگیری ماشین مدلهای یادگیری ماشین را تهیه و مستقر می کنند، اما این دو نقش در مهارتها، پیشزمینه و مسئولیتهای شغلی همپوشانی هایی را دارند. هر دو گروه با پایتون شامل کتابخانه ها نظیر پانداها آشنا هستند، دارای دانش آماری، یادگیری ماشین و علوم کامپیوتری هستند و مهارتهای ارتباطی و همکاری را کسب کرده اند.
نقش های تیم یادگیری ماشین
یک تیم یادگیری ماشین معمولاً شامل برخی از نقشهای غیر یادگیری ماشین نیز است؛ مانند متخصصان دامنه که به تفسیر دادهها و اطمینان از ارتباط آنها با حوزه پروژه کمک میکنند؛ مدیران پروژه که بر چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین نظارت دارند؛ مدیران محصول که مسئول برنامهریزی توسعه اپلیکیشن ها و نرمافزارهای یادگیری ماشین هستند و مهندسان نرم افزاری که این اپلیکیشن ها را می سازند.
علاوه بر این موارد، چندین نقش دیگر نیز برای یک تیم یادگیری ماشین ضروری هستند:
- دانشمندان حوزه داده: دانشمندان این حوزه آزمایشهایی را طراحی میکنند و مدلهایی را برای پیشبینی نتایج و شناسایی الگوها ایجاد می کنند. آنها مجموعه دادهها را جمعآوری و آنالیز میکنند، دادهها را مرتب و پیش پردازش میکنند، معماریهای مدل را طراحی کرده و نتایج مدل را تفسیر میکنند و نهایتا رهبران کسبوکار و ذینفعان را در جریان امور قرار می دهند.
دانشمندان داده نیازمند تخصص در آمار، برنامه نویسی کامپیوتر و یادگیری ماشین هستند؛ از جمله زبان های محبوب یادگیری ماشین Python و یادگیری ماشین R و چارچوب هایی مانند یادگیری ماشین PyTorch و TensorFlowهستند.
- مهندس داده: مهندسان داده مسئول زیرساخت های پشتیبانی از پروژه های یادگیری ماشین هستند تا اطمینان حاصل شود که داده ها به روشی قابل دسترس جمع آوری، پردازش و ذخیره می شوند. آنها خطوط لوله داده را طراحی، ساخت و نگهداری می کنند.
سیستم های پردازش داده در مقیاس بزرگ مدیریت می کنند و فرایندهای یکپارچه سازی داده را ایجاد و بهینه می سازند. آنها نیازمند تخصص در مدیریت پایگاه داده، انبارداری داده ها، برنامه نویسی زبان هایی مانند SQL یادگیری ماشین و Scala و تکنولوژی های داده های کلان مانند Hadoop یادگیری ماشین و Apache Spark هستند.
- مهندس یادگیری ماشین: مهندسان یادگیری ماشین که به عنوان مهندسان یادگیری ماشین Ops نیز شناخته می شوند، با استفاده از خطوط لوله یادگیری ماشین که توسط مهندسان داده نگهداری می شوند، مدل های توسعه یافته توسط دانشمندان داده را به محیط های تولید انتقال می دهند.
آنها الگوریتم ها را برای اجرا بهینه می کنند؛ مدل های یادگیری ماشین را مستقر و نظارت می کنند؛ زیرساخت یادگیری ماشین را حفظ و مقیاس می کنند و چرخه عمر یادگیری ماشین را از طریق شیوه هایی مانند CI/CD و نسخه سازی داده ها خودکار می کنند. علاوه بر دانش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، مهندسان این حوزه معمولاً نیازمند تخصص در مهندسی نرم افزار، معماری داده و محاسبات ابری هستند.
مراحل ایجاد گردش کار یادگیری ماشین
زمانیکه که تیم یادگیری ماشین تشکیل شد، اجرا آرام و بی نقص اهمیت پیدا می کند. باید اطمینان حاصل شود که اعضای تیم به راحتی بتوانند دانش و منابع را به اشتراک بگذارند تا گردش کار مستمر باشد و بهترین شیوه ها اتخاذ شوند. به عنوان مثال، ابزارهای همکاری، کنترل نسخه و مدیریت پروژه، مانند Git و Jira باید پیاده سازی شوند.
مستندسازی شفاف و کامل برای اشکال زدایی، انتقال دانش و قابلیت نگهداری از اهمیت بالایی برخوردار است. در پروژههای یادگیری ماشین، این بخش شامل مستندسازی مجموعههای داده، اجرای مدل و کد با توضیحات مفصل منابع داده، مراحل پیشپردازش، معماریهای مدل، فرا پارامترها و نتایج آزمایش می شود.
یک روش متداول برای مدیریت پروژههای یادگیری ماشین، یادگیری ماشین Ops (عملیات یادگیری ماشین/ machine learning operations) است. یادگیری ماشین Ops مجموعهای از شیوهها برای استقرار، نظارت و نگهداری مدلهای یادگیری ماشین در تولید است.
از DevOps الهام گرفته شده است، اما تفاوت های ظریفی را که یادگیری ماشین را از مهندسی نرم افزار متمایز می کند را توضیح می دهد. همانطور که DevOps همکاری بین توسعه دهندگان نرم افزار و عملیات IT را بهبود میبخشد، یادگیری ماشین Ops نیز دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین را با تیم های توسعه و عملیات مرتبط می سازد.
سازمانها با اقتباس یادگیری ماشین Os ثبات، تکرارپذیری و همکاری در گردشهای کاری یادگیری ماشین را بهبود می بخشند. این شامل ردیابی آزمایشها، مدیریت نسخههای مدل و نگهداری گزارشهای دقیق دادهها و تغییرات مدل است. نگهداری سوابق نسخههای مدل، منابع داده و تنظیمات پارامتر تضمین میکند که تیمهای پروژه یادگیری ماشین به راحتی بتوانند تغییرات را ردیابی کنند و متوجه نحوه تأثیر متغیرهای مختلف بر عملکرد مدل شوند.
به طور مشابه، گردش کار استاندارد و اتوماسیون وظایف تکراری، زمان و انرژی مورد نیاز برای انتقال مدلها از توسعه به تولید را کاهش میدهد و این شامل خودکارسازی آموزش، آزمایش و استقرار مدل می شود. پس از استقرار، با نظارت مستمر و ثبت گزارش اطمینان حاصل خواهد شد که مدل ها همیشه با آخرین داده ها به روز میشوند و به صورت بهینه ای عمل خواهند کرد. انتظار می رود ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی تا سال 2030 به حدود 2 تریلیون دلار برسد و نیاز به متخصصان ماهر هوش مصنوعی در حال افزایش باشد.
ابزارها و پلتفرم های یادگیری ماشین
توسعه یادگیری ماشین به طیف وسیعی از پلتفرم ها، چارچوب های نرم افزاری، کتابخانه های کد و زبان های برنامه نویسی متکی است. در این قسمت از مقاله یک مروری کلی از دسته های مختلف خواهیم داشت و برخی از ابزارهای برتر هر دسته را بررسی خواهیم کرد.
پلتفرم ها
پلتفرم های یادگیری ماشین محیط های یکپارچه ای هستند که ابزارها و زیرساخت هایی را برای پشتیبانی از چرخه عمر مدل یادگیری ماشین فراهم می کنند. عملکردهای کلیدی شامل این موارد هستند: مدیریت داده، توسعه مدل، آموزش، اعتبار سنجی و استقرار و همچنین نظارت و مدیریت پس از استقرار.
بسیاری از پلتفرمها همچنین دارای ویژگیهایی برای بهبود همکاری، انطباق و امنیت، و اجزای یادگیری ماشین خودکار (Auto یادگیری ماشین) هستند که وظایفی نظیر انتخاب مدل و پارامترسازی را خودکار میکنند.
هر کدام از 3 ارائهدهنده اصلی ابر (Google Vertex AI، Amazon SageMaker و Microsoft Azure ML) یک پلتفرم یادگیری ماشین ارائه میدهند که برای ادغام با اکوسیستم ابری خود طراحی شده اند. این محیط های یکپارچه، ابزارهایی را برای توسعه مدل، آموزش و استقرار، قابلیت های یادگیری ماشین خودکار و یادگیری ماشین Ops و پشتیبانی از چارچوب های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch ارائه می دهند.
اغلب انتخاب به پلتفرمی ختم می شود که با محیط IT موجود یک سازمان ادغام شود. علاوه بر پیشنهادات ارائه دهندگان ابر، چندین جایگزین شخص ثالث و متن باز نیز وجود دارد. موارد زیر برخی دیگر از پلتفرم های محبوب یادگیری ماشین هستند: IBM Watson Studio، Databricks، Snowflake، DataRobot.
چارچوب ها و کتابخانه ها
چارچوبها و کتابخانههای یادگیری ماشین بلوکهای ساختمانی را برای توسعه مدل فراهم میکنند: مجموعهای از کارکردها و الگوریتمهایی که مهندسان یادگیری ماشین میتوانند از آن ها برای طراحی، آموزش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین سریع تر و کارآمدتر استفاده کنند.
در دنیای واقعی، اصطلاحات چارچوب و کتابخانه اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند. اما به بیان دقیق تر، یک چارچوب عبارت است از یک محیط جامع با ابزارها و منابع سطح بالا برای ساخت و مدیریت اپلیکیشن های یادگیری ماشین؛ در حالی که یک کتابخانه مجموعه ای از کدهای قابل استفاده مجدد برای وظایف خاص یادگیری ماشین است. از رایج ترین چارچوب ها و کتابخانه های یادگیری ماشین می توان این موارد را نام برد: TensorFlow، PyTorch، Keras، Scikit-learn، OpenCV و NLTK.
زبان های برنامه نویسی
تقریباً همه زبان های برنامه نویسی را می توان برای یادگیری ماشین استفاده کرد. اما در عمل، اکثر برنامه نویسان زبانی را برای پروژه یادگیری ماشین انتخاب می کنند که ملاحظاتی نظیر در دسترس بودن کتابخانه های کد متمرکز برای یادگیری ماشین، پشتیبانی و تطبیق پذیری را دارا باشند.
بیشتر اوقات پایتون، پرکاربردترین زبان در یادگیری ماشین است؛ این زبان ساده و خوانا است در نتیجه برای تازه کاران کدنویسی یا توسعه دهندگان آشنا با دیگر زبان های کدنویسی مناسب خواهد بود. پایتون همچنین دارای طیف گسترده ای از علوم داده و کتابخانه ها و چارچوب های یادگیری ماشین، از جمله TensorFlow، PyTorch، Keras، scikit-learn، پانداها و NumPy است. سایر زبان های مورد استفاده در یادگیری ماشین این موارد هستند: R، Julia، C++، Scala و Java.
آینده یادگیری ماشین
با تحقیقات گسترده ای که از جانب شرکتها، دانشگاهها و دولتها در سراسر جهان انجام می شود، یادگیری ماشین به سرعت در حال تکامل است. پیشرفتهای حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مکرر در حال وقوع است، و در نتیجه می توان گفت که شیوههای پذیرفتهشده تقریباً به محض ایجاد منسوخ می شوند. یکی از قطعیتها در مورد آینده یادگیری ماشین، ادامه یافتن نقش اصلی آن در قرن بیست و یکم است که نحوه انجام امور و زندگی ما را تحت تاثیر قرار خواهد داد.
چندین روند در حال ظهور، آینده یادگیری ماشین را شکل می دهند: NLP، بینش کامپیوتری (Computer vision)، تکنولوژی سازمانی (Enterprise technology)، یادگیری ماشین قابل تفسیر و هوش مصنوعی قابل توضیح (Interpretable ML و XAI).
در این میان، شرکتها با چالشهایی مواجه هستند که توسط تکنولوژی های پیشرفته و به سرعت در حال تکامل قبلی ارائه شده بود. این چالشها شامل اصلاح زیرساختهای قدیمی برای تطبیق با سیستمهای یادگیری ماشین، کاهش تعصبات و پیامدهای مخرب دیگر، و بهینهسازی استفاده از یادگیری ماشین برای تولید سود و در عین حال به حداقل رساندن هزینهها است.
همچنین ملاحظات اخلاقی، حفظ حریم خصوصی داده ها و انطباق با مقررات مسائلی حیاتی هستند که سازمان ها باید با ادغام تکنولوژی های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در عملیات خود به آنها رسیدگی کنند.
سخن آخر
در این مقاله ابتدا تعریفی جامع از یادگیری ماشین (Machine Learning) ارائه شد؛ شاخهای از هوش مصنوعی که تمرکز آن به ساختن سیستمهای کامپیوتری است که از دادهها یاد میگیرند. در ادامه با بررسی مزایا و معایب آن، به معرفی انواع یادگیری ماشین با نمونه های مربوطه میپردازیم و در نهایت نقش انکار ناشدنی یادگیری ماشین در دنیای تکنولوژی آینده بحث شد.
سوالات متداول
یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟
یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخهای از هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر است که بر استفاده از دادهها و الگوریتمها تمرکز میکند تا هوش مصنوعی را قادر سازد تا روش یادگیری انسان را تقلید کند و به تدریج دقت آن را بهبود بخشد.
4 اصل یادگیری ماشین چیست؟
اصول یادگیری ماشین از این قرار هستند: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی، یادگیری تقویتی.
تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟
هوش مصنوعی ایده ماشینی است که بتواند هوش انسان را تقلید کند، در حالی که هدف یادگیری ماشین آموختن نحوه انجام یک کار خاص به ماشین و ارائه نتایج دقیق با شناسایی الگوها است.
آیا ChatGPT هوش مصنوعی است یا یادگیری ماشین؟
ChatGPT شکلی از هوش مصنوعی مولد (generative AI) است؛ ابزاری که به کاربران اجازه می دهد تا با وارد کردن یک پیام، تصویر، متن یا ویدیویی شبیه به انسان دریافت کند که در اصل توسط هوش مصنوعی تولید شده است. ChatGPT مشابه سرویسهای چت خودکار موجود در وبسایتهای خدمات مشتری است، زیرا افراد میتوانند سؤالات خود را از آن بپرسند و یا برای پاسخهای ChatGPT توضیح بخواهند.
Leave A Comment