ماشین لرنینگ(ML) به چه معناست و چه کاربردهایی دارد؟

یادگیری ماشین شاخه جدیدی از هوش مصنوعی است که در سال ۱۹۵۰ شروع به کار کرد و می‌تواند موجب یادگیری جدید ماشین‌ها شود. برای این کار از علوم مختلف برای هوشمندسازی ماشین‌ها استفاده می‌کنند. با استفاده از برنامه نویسی و هوش مصنوعی قابلیت‌هایی را به ماشین اضافه می‌کنند که می‌تواند چیزهای جدیدی یاد بگیرد و کارهایش را ارتقا ببخشد.

نمونه‌هایی از به کارگیری ماشین لرنینگ‌ها:

تشخیص خودکار چهره افراد هنگام عکس گرفتن یا باز شدن قفل گوشی با تشخیص چهره

اینستاگرام یا سایر شبکه‌های مجازی با توجه به جستجو و علایق تبلیغات را نشان می‌دهد.

سایت‌های فروشگاهی با توجه به تاریخچه جستجو محصول مورد علاقه را پیشنهاد می‌دهند.

انواع یادگیری ماشین:

یادگیری با نظارت (Supervised Learning):

در یادگیری با نظارت، برای فعالیت ماشین، یک سری داده های از قبل تهیه شده روی آن اجرا می‌شود تا با توجه به راهنما تصمیمات لازم را بگیرد.

بدون نظارت (Unsupervised Learning):

در این حالت ماشین به استفاده از راهنما نیاز ندارد و با کشف روابط بین داده‌ها فعالیت خود را به صورت خودکار انجام می‌دهد.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):

در یادگیری تقویتی، ماشین سعی دارد تا از محیط اطراف خود چیزهای جدیدی یاد بگیرد به این ترتیب عملکرد خود را به طور منظم بهبود می بخشد.

مهارت‌های لازم در متخصص شدن ماشین لرنینگ:

1.یادگیری مفاهیم پایه و الگوریتم‌های ماشین

برای این کار ابتدا باید اصول اولیه و الگوریتم ماشین را به خوبی آموزش ببینید تا ارتباط آنها را با داده‌ها بیابید.

مهمترین الگوریتم‌هایی که باید آموزش ببینید عبارتند از: ریگراسیون خطی، درخت تصمیم،

2.دانش و درک بالای علوم رایانه

 باید ساختمان داده را به خوبی بلد باشید و همچنین الگوریتم‌ها را به درستی طراحی کنید تا هنگام برنامه نویسی این مفاهیم را به نحو احسنت پیاده سازی کنید.

3.یادگیری مباحث مهم و اساسی آمار و احتمال

مفاهیمی همچون نمونه‌گیری، احتمال، توزیع احتمال، متغیرهای تصادفی و رگرسیون خطی را آموزش ببینید.

4.یادگیری زبان برنامه نویسی

برای ماشین لرنینگ باید به زبان های برنامه نویسی R, Pythone, Java تسلط داشته باشید.

5.آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری ماشین

مباحثی که باید آموزش ببینید عبارتند از شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی پیچشی، Open CV