درک آخرین پیشرفت های صورت گرفته در حوزۀ هوش مصنوعی (AI) می تواند گیج کننده باشد؛ اما اگر اساس و مبنای آن را به خوبی بشناسید، خواهید دانست که این پیشرفت ها به دو حوزۀ یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep learning) تقسیم می شوند. این دو مفهوم، تفاوت هایی با یکدیگر دارند؛ اما پیش از شناخت این تفاوت ها، باید بدانید که یادگیری عمیق، یادگیری ماشین است! در واقع، یادگیری عمیق، به نوعی همان فرم تکامل یافتۀ یادگیری ماشین به شمار می رود و از شبکۀ عصبی و قابل برنامه ریزی استفاده می کند تا بتواند قابلیت تصمیم گیری را در ماشین ها ایجاد کند. در این مطلب، به شرح تفاوت های میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق خواهیم پرداخت.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین از زیرمجموعه های هوش مصنوعی به شمار می رود. در حوزۀ یادگیری ماشین، الگوریتم هایی وجود دارند که می توانند بدون دخالت انسان عمل کنند و نتیجۀ کارها را بهبود ببخشند. این الگوریتم ها خودشان را با داده های ساختاریافته تغذیه می کنند. یادگیری ماشین از داده ها برای یافتن نتایج دقیق استفاده می کند.

یادگیری عمیق چیست؟

و اما یادگیری عمیق چیست؟ در واقع، یادگیری عمیق از شاخه های یادگیری ماشین به شمار می رود. الگوریتم های یادگیری عمیق نیز درست مثل الگوریتم های یادگیری ماشین شکل می گیرند و همان عملکرد را نیز دارند. هر کدام از این الگوریتم ها در سطوح متفاوتی قرار می گیرند و بالطبع، هر کدام تفسیر متفاوتی را از داده هایی که منتقل می کنند ارائه می دهند. این شبکه از الگوریتم را «شبکه های عصبی مصنوعی» می نامند؛ به عبارت ساده تر، این شبکۀ عصبی، ارتباطات عصبی موجود در مغز انسان را شبیه سازی کرده است.

برای شرکت در دوره یادگیری ماشین اینجا را کلیک کنید

تفاوت میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

همان طور که گفتیم، یادگیری عمیق از زیرمجموعه های یادگیری ماشین به شمار می رود؛ در واقع، یادگیری عمیق از لحاظ فنی، همان یادگیری ماشین است و عملکرد مشابهی نیز دارد، پس چرا عنوان متفاوتی دارند؟ در واقع، قابلیت های این دو یادگیری متفاوت از یکدیگر است. در ادامه، به بررسی تفاوت های میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می پردازیم.

• تفاوت اصلی میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، در نحوۀ ارائۀ داده ها در سیستم است. الگوریتم های یادگیری ماشین، تقریباً همیشه به داده های ساختاریافته نیاز دارند؛ اما شبکه های یادگیری عمیق، متکی بر لایه های شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) هستند؛ به طور خلاصه، یادگیری ماشین از داده های ساختاریافته استفاده می کند؛ اما یادگیری عمیق، از شبکه های عصبی بهره می گیرد.
• طراحی الگوریتم های یادگیری ماشین، به گونه ای است که از طریق درک داده های برچسب دار، «یاد می گیرد» عمل کند، سپس از این داده ها برای ایجاد نتایج جدید با مجموعه داده های بیشتر استفاده می کند؛ اما وقتی نتیجه صحیح نیست، باید به آن ها بیاموزیم.
• شبکه های یادگیری عمیق نیازی به مداخلۀ انسان ندارند، چرا که لایه های چند سطحی موجود در شبکه های عصبی، داده ها را در سطوح مختلف قرار می دهند؛ در نهایت، این شبکه از اشتباهات خودش درس می گیرد؛ اما اگر داده ها بی کیفیت باشند، نتایج اشتباهی نیز حاصل خواهد شد. در واقع، داده حرف اول را می زند. کیفیت داده، تعیین کنندۀ کیفیت نتیجه است.
• الگوریتم های یادگیری ماشین، گزینۀ مناسبی برای حل مسائل پیچیده با داده های حجیم نیست.
• در سیستم یادگیری عمیق، حجم بسیار عظیمی از داده ها پردازش می شوند و محاسبات ریاضی پیچیده ای نیز در آن صورت می گیرد؛ به همین دلیل، سیستم یادگیری عمیق در مقایسه با سیستم یادگیری ماشین، به سخت افزار قدرتمندتری نیاز دارد. واحد پردازش گرافیکی (GPU) از سخت افزارهای مورد استفاده برای سیستم یادگیری عمیق به شمار می رود.
• همان طور که می دانید، سیستم یادگیری عمیق به مجموعه ای عظیم از داده ها نیاز دارد و به دلیل اینکه پارامترها و فرمول های پیچیدۀ زیادی وجود دارد، آموزش سیستم یادگیری عمیق بسیار زمان بر است. زمان مورد نیاز یادگیری ماشین از چند ثانیه تا چند ساعت طول می کشد؛ اما یادگیری عمیق از چند ساعت تا چند هفته طول می کشد.

آیندۀ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

آیندۀ یادگیری عمیق و یادگیری ماشین بسیار درخشان خواهد بود. این دو تکنولوژی می توانند زندگی بشر را به طرق مختلف، دگرگون کنند. امروز، استفاده از این دو تکنولوژی فقط محدود به ساخت و تولید نمی شود، بلکه وارد زندگی روزمرۀ ما نیز شده است و بعد از این نیز، تحولات بیشتری را در زندگی بشر ایجاد خواهد کرد؛  به عنوان مثال، یادگیری عمیق، صنعت سلامت را متحول خواهد کرد؛ در واقع، یادگیری عمیق به پزشک ها کمک می کند که بیماری سرطان را زودتر شناسایی و حتی پیش بینی کنند؛ در نتیجه، این تکنولوژی می تواند زندگی انسان ها را نجات دهد؛ همچنین یادگیری عمیق، در حوزۀ مالی می تواند به اشخاص کمک کند تا بتوانند سرمایه گذاری های بهتری انجام دهند

نکات مهم

• یادگیری عمیق، فرم تکامل یافتۀ یادگیری ماشین به شمار می رود.
• یادگیری ماشین از داده های ساختاریافته استفاده می کند، اما یادگیری عمیق از شبکه های عصبی بهره می گیرد.
• شبکه های یادگیری عمیق هیچ نیازی به مداخلۀ انسان ندارند.
• سیستم یادگیری عمیق به سخت افزارهای قدرتمندی نیاز دارد.
• واحد پردازش گرافیکی (GPU) از سخت افزارهای مورد استفاده در سیستم یادگیری عمیق به شمار می رود.

• برنامه نویسی
• یادگیری ماشین
• کامپیوتر
• فرصت شغلی
• بازار کار
• مهارت برتر
• مهندسی نرم افزار

 

10  شغل و مهارت برتر در حوزۀ برنامه نویسی و کامپیوتر

اگر می خواهید وارد حوزۀ برنامه نویسی و کامپیوتر شوید، بهتر است پیش از هر چیزی، فرصت های شغلی مربوط به این حوزه را بشناسید تا بتوانید با توجه به سلایق و مهارت هایتان، وارد بازار کار شوید.  فرصت شغلی در این حوزه بسیار زیاد است و پیشرفت صنعت و تکنولوژی نیز باعث افزایش این فرصت ها شده است. اگر تلاش کنید و به فکر تقویت دانش و مهارت هایتان باشید، می توانید در این حوزه ماندگار شوید. برخی معتقدند که بازار کار برنامه نویسی و کامپیوتر، اشباع شده، اما این طور نیست و همواره فرصت شغلی برای برنامه نویسی و کامپیوتر وجود دارد. در این مطلب، 10 شغل و مهارت برتر در حوزۀ برنامه نویسی و کامپیوتر را برایتان خواهیم گفت تا با شناخت و آگاهی بیشتری وارد بازار کار شوید.

• مهندس نرم افزار

مهندسان نرم افزار می توانند اپلیکیشن های تمام عیار و بی نقصی را توسعه دهند. این مهندسان در کدگذاری بسیار توانمند هستند و می توانند به راحتی با الگوریتم ها، ساختارها و طرح ها کار کنند. دستمزد مهندسان نرم افزار بسیار بالا است.

برنامه نویسانی که در حوزۀ مالی فعالیت می کنند، سیستم هایی را توسعه می دهند که بازارهای مالی را اداره می کند. به عنوان مهندس نرم افزار می توانید با شرکت هایی که از زبان های برنامه نویسی قدیمی تر، مانند COBOL، استفاده می کنند نیز همکاری کنید. از آنجا که این زبان ها دیگر پرکاربرد نیستند و تعداد متخصصان آشنا با آن ها نیز کم است، می توانید دستمزد هنگفتی را برای کار با آن دریافت کنید.

البته این ها فقط چند نمونه از فرصت های شغلی برای مهندسان نرم افزار هستند. شما در مقام مهندس نرم افزار، ده ها گزینۀ شغلی دیگر نیز پیش رو خواهید داشت. زبان هایی مانند C، C#، Python، Java، Ruby و C++ ، در مشاغل مربوط به مهندسی نرم افزار بسیار پرکاربردند.

• مهندس ابر

برنامه نویسی ابر به توسعه و حفظ کدهای مورد استفاده برای معماری ابر مربوط می شود. مهندسان ابر می توانند به طراحی شالوده یا سیستم های اشکال زدایی در ریموت سرورها (Remote Server) بپردازند. با متداول شدن سرورهای ابری، اهمیت این حوزه نیز بیشتر خواهد شد. مهندسی ابر حوزۀ پیچیده ای است و معمولاً متخصصان آن نیز دستمزد مناسبی دریافت می کنند. اگر می خواهید در این حوزه موفق شوید، سعی کنید در زمینه هایی مانند توسعۀ DevOpS، API و پایگاده داده ها تجربه کسب کنید.

• توسعه دهندۀ پایگاه داده

هر نرم افزار مربوط به داده از پایگاه داده ها برای ذخیزۀ اطلاعات استفاده می کند. طراحی پایگاه دادۀ هوشمند برای بهینه سازی عملکرد ضروری است و دسترسی به برنامه را نیز آسان می کند.

اگر می خواهید در زمینۀ پایگاه داده ها تخصص کسب کنید، می توانید به سراغ دو نوع پایگاه داده بروید. پایگاه های داده رابطه ای (Relational databases)، مانند SQL و MySQL، و پایگاه های داده غیر رابطه ای (Non-relational databases)، مانند  Mongo و NoSQL .

• مهندسی یادگیری ماشین

آیا در مورد CAPTCHAS کنجکاوید؟ دوست دارید بدانید آمازون (Amazon) از کجا می داند محصولات مورد علاقۀ شما کدام است؟ برنامه نویسی موجود در پس این خدمات هوشمند، همان «یادگیری ماشین» است. مهندسان یادگیری ماشین، کدهایی را می نویسند که باعث می شود کامپیوترها بتوانند براساس داده ها، پیش بینی هایی را انجام دهند.

مهندسان یادگیری ماشین، داده ها و برنامه ها را مدیریت می کنند. کمپانی هایی مانند آمازون و اپل (Apple)، از یادگیری ماشین برای خلق تکنولوژی های پیشرفته استفاده می کنند. اگر می خواهید به عنوان مهندس یادگیری ماشین فعالیت کنید؛ علاوه بر تحصیلات مربوط به این حوزه، باید مهارت بالایی نیز در این حوزه کسب کنید.

• مهندس یادگیری عمیق

یادگیری عمیق از پیشرفته ترین شکل های یادگیری ماشین به شمار می رود. در این حوزه، تکنولوژی هایی مانند نرم افزار تشخیص چهره (facial recognition software)، اتومبیل های بدون راننده و برنامه های بازشناسی گفتار، مانند Siri، شکل می گیرند. در این حوزه، از حجم قابل توجهی از داده ها برای ایجاد شبکه های خنثی استفاده می کنند که به کامپیوترها قدرت تصمیم گیری می دهد.

لازم به ذکر است که این شکل از هوش مصنوعی، پیشرفته تر از یادگیری ماشین است؛ به همین دلیل،  می توانید انتظار دستمزد بالاتری داشته باشید.

• دانشمند داده

دانشمندان داده، حجم بالایی از داده ها را مدیریت می کنند و براساس این داده ها تصمیم می گیرند. دانشمندان داده در برنامه نویسی بسیار ماهرند و با دانش آمار نیز آشنایی کامل دارند. یادتان باشد که ریاضی نقش قابل توجهی در این حوزه دارد؛ از این رو، علاقه به ریاضی از لازمه های این رشته به شمار می رود. دانشمندان داده از زبان هایی مانند R، Python و SAS استفاده می کنند.

• توسعه دهندۀ موبایل

حتما شما هم از تلفن های همراه هوشمند استفاده می کنید. شاید هم چند تلفن همراه هوشمند داشته باشید. فرقی نمی کند از دستگاه های اندروید (Android) استفاده کنید یا محصولات اپل (Apple)، در هر صورت، از اپلیکیشن ها، بازی ها و سیستم های عاملی استفاده می کنید که باید برنامه نویسی شوند. توسعه دهندگان موبایل، مسئول تامین این نیاز هستند و اتفاقاً بازار کارشان نیز بسیار گرم است!

اگر می خواهید توسعه دهندۀ موبایل شوید، مسیرهای زیادی پیش رو دارید: می توانید برای اندروید یا iOS کدنویسی کنید و به طراحی اپلیکیشن، بازی یا کد برای سیستم های عامل بپردازید.

• توسعه دهندۀ فرانت اند (Front End Developer)

توسعه دهندگان فرانت اند بودند که وب اپلیکیشن ها را به وجود آوردند. این کدنویسان، ظاهر اپلیکیشن وب را طراحی و اجرا کردند. توسعه دهندگان فرانت اند، متخصص HTML، CSS و JavaScript هستند. اگر از ساختن اپلیکیشن های تحت وب لذت می برید، می توانید از این نوع برنامه نویسی نیز نهایت لذت را ببرید؛ به علاوه، بازار کار برنامه نویسان این حوزه بسیار خوب است.

اگر می خواهید در این حوزه فعالیت کنید، باید با چارچوب هایی مانند ReactJS ، و سیستم های مدیریت محتوا (CMS)، مانند وردپرس (WordPress)، به راحتی کار کنید.

• توسعه دهندۀ بک اند

توسعه دهندگان بک اند باید با منطق و داده های وب اپلیکیشن ها آشنایی داشته باشند. توسعه دهندگان بک اند به این موارد می پردازند: "چگونگی تعامل میان سرورها و وب اپلیکیشن ها و چگونگی بارگذاری اطلاعات از طریق اپلیکیشن ها. "

چارچوب ها و زبان های رایج در این حوزه عبارت اند از: PHH (Laravel)، Python (Django)، JavaScript (Node.js) و Ruby (Ruby on Rails).

• توسعه دهندۀ تجربۀ کاربری (UX)

کار کردن با برخی از اپلیکیشن ها، خسته تان می کند و اگر گزینۀ دیگری داشته باشید، هرگز دوباره به سراغ آن ها نخواهید رفت. توسعه دهندگان تجربۀ کاربری، مسئول حل چنین مشکلاتی هستند. این برنامه نویسان، کارآمدی اپلیکیشن را تضمین می کنند. اگر می خواهید در این حوزه فعالیت کنید، باید خلاق بوده و تفکر انتقادی نیز داشته باشید؛ در واقع، کار شما صرفاً کدنویسی اپلیکیشن ها نیست، بلکه باید بدانید کاربران چگونه با اپلیکیشن تعامل خواهند داشت.

توسعه دهندگان تجربۀ کاربری باید با HTML، CSS و JavaScript آشنایی کامل داشته باشند، درست مانند توسعه دهندگان فرانت اند.

سخن آخر

این 10 شغل برتر در حوزۀ برنامه نویسی و کامپیوتر، بازار کار مناسبی دارند و اگر تلاش کنید، می توانید در این حوزه ها بسیار موفق شوید و همۀ استعدادها و توانایی هایتان را شکوفا سازید. اگر هر کدام از این حوزه ها توجه تان را جلب کرده است، در موردش بیشتر مطالعه کنید تا بتوانید انتخاب درستی را انجام دهید؛ همچنین یادتان باشد که علاقۀ شخصی می تواند محرکی باشید و شما را تبدیل به متخصص هر کدام از این حوزه ها کند.

• بالگرد نبوغ
• زندگی در مریخ
• آب در مریخ
• ناسا

بالگرد نبوغ (Ingenuity)، برای بار سوم به پرواز درآمد و سفرش را به مریخ آغاز کرد و این بار، سریع تر از قبل! این رباط کوچک، همۀ آموزه هایی را که در زمین فرا گرفته بود، به طور کامل اجرا کرد، درست مانند دو سفر قبلی اش. بالگرد نبوغ در تاریخ بیست و پنجم آوریل 2021، توانست رکوردهای قبلی اش را در سرعت و مسافت بشکند. این بالگرد در ساعت 12:33 بعد از ظهر، به وقت محلی مریخ، به پرواز درآمد، پنج متر از زمین فاصله گرفت و پس از آن، به ارتفاع 50 متری رسید، یعنی بیشتر از نصف طول زمین فوتبال؛ همچنین، سرعت این بالگرد به 2 متر در ثانیه رسید (یعنی 4.5 مایل در ساعت). پس از مدتی، داده هایی از مارس به دست تیم نبوغ رسید. این داده ها علاوه بر آنکه می توانند در پروازهای بعدی نبوغ موثر باشند، می توانند در سفرهای آیندۀ فضانوردان به مریخ نیز راهگشا باشند؛ اما این همۀ آنچه باید در مورد نبوغ بدانید نیست. در این مطلب، از بالگرد نبوغ، ویژگی هایش و دلیل پیدایش آن برایتان خواهیم گفت.

هدف از طراحی بالگرد نبوغ چه بود؟

1 بالگردی در سیارۀ مریخ

می می آنگ (MiMi Aung)، مدیر پروژۀ نبوغ، در کنفرانسی خیری، سومین پرواز نبوغ به مریخ را پروازی زیبا خواند و گفت که هرگز از تماشای این پرواز خسته نخواهد شد و می تواند بارها و بارها، به تماشای آن بنشیند.  اما هدف از طراحی بالگرد نبوغ و انجام این پرواز زیبا چه بود؟ در واقع، این بالگرد را طراحی کردند تا بتوانند از طریق آن، به تحقیق در مورد تکنولوژی های لازم برای پرواز بر فراز دیگر سیاره ها تحقیق کنند.

علاوه بر این، این بالگرد وظیفۀ شناسایی این سیاره را نیز بر عهده دارد؛ در واقع، این بالگرد می تواند مسیر فضانوردان آینده را به سوی سیارۀ مریخ هموار کند و چراغ راه آنان باشد. بالگرد نبوغ، میلیون ها مایل آن طرف تر، به بررسی امکان انجام پرواز در مریخ پرداخت.

بالگرد نبوغ چگونه کار می کند؟

و اما می رسیم به بررسی مشخصات بالگرد نبوغ! پرواز در سیارۀ مریخ، در مقایسه با پرواز بر فراز زمین، بسیار دشوارتر است. این سیارۀ سرخ،  گرانش مختص به خودش را دارد؛ در واقع، گرانش مریخ، یک سوم گرانش زمین است؛ اما میزان غلظت آن به اندازۀ یک درصد غلظت اتمسفر زمین است. در طول روز، میزان انرژی خورشیدی که به این سیاره می رسد به اندازۀ نیمی از انرژی ای است که زمین دریافت می کند. شب ها نیز دمای هوا تا 130 درجۀ فارنهایت کاهش پیدا می کند؛ در واقع در این دما، هر گونه وسیلۀ الکترونیکی محافظت نشده یخ خواهد زد. این ها فقط بخشی از ویژگی های این سیارۀ سرخ رنگ است؛ در نتیجه، تجهیزاتی که به مریخ فرستاده می شود باید مطابق با چنین شرایطی باشد. در ادامه، از ویژگی های ظاهری و همچنین، مشخصات بالگرد نبوغ برایتان خواهیم گفت.

نبوغ بالگردی بدون سرنشین به شمار می رود. همان طور که گفتیم، به دلایل شرایط محیطی، وسایل و تجهیزات موجود در این سیاره، باید محافظت شوند. بالگرد نبوغ نیز از این قاعده مستثنی نیست. اندازۀ بالگرد نبوغ باید متناسب با امکانات فراهم شده در مریخ باشد. این بالگرد،کوچک است و وزن آن برابر با یک کیلو و هشتصد گرم است.

بعد از سایز کوچک، مسئلۀ وزن مطرح می شود. بالگردی که بخواهد در مریخ پرواز کند باید سبک باشد. بالگرد نبوغ نیز بسیار سبک است.

همان طور که گفتیم، دمای هوای مریخ در شب بسیار پایین است و امکان یخ زدن وسایل وجود دارد؛ درنتیجه، بالگردی که بخواهد در آنجا دوام بیاورد و از سرما و یخ زدگی در امان بماند، باید انرژی کافی برای روشن نگه داشتن گرم کننده (heater) داخلی اش را به همراه داشته باشد.

بالگرد نبوغ مجهز به دوربین رنگی و همچنین، دوربین سیاه و سفید است. تصاویر گرفته شده با استفاده از این دوربین ها می توانند دیدگاه های کارگشایی را در اختیار دانشمندان قرار دهند تا بتوانند ماموریت های فضایی آینده را بهبود بخشند. دوربین هدایت گر سیاه و سفید نیز از مسیر پایین را زیر نظر دارد. بالگرد نبوغ مجهز به کامپیوتر پروازی است. این کامپیوتر پروازی از منابع مشابه با دوربین ها استفاده می کند. هر چه فاصلۀ بالگرد تا زمین بیشتر باشد، تصاویر بیشتری گرفته می شود. اگر این بالگرد با سرعت بسیار بالا حرکت کند، الگوریتم پرواز نمی تواند ویژگی های سطح را ردیابی کند. در واقع، این عکس ها جهت بررسی سیستم راهنمای بالگرد نیز بودند. عکس ها مسیر طی شده را در خود ثبت می کردند.

سرعت چرخش موتور بالگرد نبوغ ، سی و هفت دور بر دقیقه و قیمت آن، هشتاد و پنج میلیون دلار است.

جالب است بدانید که همۀ تجهیزات این بالگرد، پیش از ارسال به مریخ، چندین بار بررسی و آزمایش شده اند. این آزمایش های دقیق و تخصصی در آزماشگاه NASA’s Jet Propulsion Laboratory، واقع در جنوب کالیفرنیا، صورت گرفته اند.

سخن آخر

در تاریخ دور و دراز ناسا و از میان پروژه های مختلف آن، نبوغ جدیدترین پروژه ای است که توانست به هدف جست و جو و اکتشاف در فضا تحقق ببخشد. یکی از اعضای تیم نبوغ می گوید که ما دقیقاً نمی دانیم نبوغ ما را به کجا خواهد برد، اما از روی نتایج به دست آمده می توانیم بگوییم که نبوغ برای پرواز در آسمان، حداقل آسمان مریخ، هیچ محدودیتی ندارد.  تا به امروز، پروژۀ بالگرد نبوغ همواره به اهدافش تحقق بخشیده است و از بسیاری از اهداف تعیین شده اش نیز فراتر رفته است. با گذر زمان، بلندپروازی ها بیشتر می شوند و پروازها پیچیده تر. تیم نبوغ، به دنبال پروازهای سریع تر و به مکان هایی دوردست تر هستند.

• یادگیری ماشین
• کامپیوتر
• تکنولوژی
• هوش مصنوعی
• فناوری اطلاعات
• تحلیل داده
• صنایع
• کسب و کار
• نرم افزار

آیندۀ یادگیری ماشین (Machin Learning) کوچک اما روشن!

یادگیری ماشین (Machine Learning) از آن قسم تکنولوژی های شگفت انگیز به شمار می رود و توانسته است امکان دسترسی کامپیوترها به دیدگاه های انسان را فراهم کند، پیش بینی های شگفت انگیز انجام دهد و تغییرات شگرفی را در حوزۀ کسب و کار پدید بیاورد.  این تکنولوژی از داغ ترین موضوعات مورد بحث روز به شمار می رود که روز به روز، پرکاربردتر و پرطرفدارتر نیز می شود. یادگیری ماشین، قابلیت شگفت انگیزی در محاسبه و تحلیل داده ها دارد؛ به همین دلیل، در صنایع و کسب و کارهای مختلف از آن بهره می گیرند تا بتوانند پیچیده ترین کارها را به بهترین و کارآمدترین شکل ممکن پیش ببرند. هنوز نمی توان آیندۀ یادگیری ماشین را به طور دقیق پیش بینی کرد؛ اما کسی چه می داند، شاید روزی، یادگیری ماشین بتواند اقامت در مریخ یا سفر در زمان را برایمان میسر کند. در این مطلب، به شرح یادگیری ماشین، کاربردها و آیندۀ درخشانش خواهیم پرداخت.

یادگیری ماشین چیست؟

در قدم اول، باید بدانیم یادگیری ماشین چیست. یادگیری ماشین از کاربردهای هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به شمار می رود که به سیستم ها اجازه می دهد یاد بگیرند و پیشرفت کنند، بدون اینکه حتی برای چنین قابلیت هایی برنامه ریزی شده باشند. یادگیری ماشین به نرم افزارهایی که برای پیش بینی تعبیه نشده اند اجازه می دهد نتایج را با دقت بالایی پیش بینی کنند.

و اما یادگیری ماشین چگونه از پس انجام این کار بر می آید؟ در واقع، الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های مربوط به گذشته برای پیش بینی آینده استفاده می کند. الگوریتم های یادگیری ماشین از آمار برای یافتن الگوهای موجود در انبوه داده ها استفاده می کند.

و اما منظور ما از داده چیست؟ تعداد، واژگان، تصاویر، کلیک ها و هر چیز دیگری که به ذهنتان می رسد، داده به شمار می رود. اجازه دهید خلاصه برایتان بگوییم: هرآنچه به صورت دیجیتالی ذخیره شود، می تواند به عنوان داده برای الگوریتم یادگیری ماشین مورد استفاده قرار بگیرد.

انواع یادگیری ماشین

در یادگیری ماشین، صحبت از این است که یک الگوریتم چگونه یاد می گیرد که پیش بینی های دقیق تری را انجام دهد. در حال حاضر، چهار رویکرد در یادگیری ماشین وجود دارد و دانشمند داده، با توجه به هدف مورد نظر، یکی از این الگوریتم ها را انتخاب می کند:

• یادگیری با نظارت (supervised learning)
• یادگیری بدون ناظر unsupervised learning))
• یادگیری نیمه نظارتی (semi-supervised learning)
• یادگیری تقویتی (reinforcement learning)

کاربرد یادگیری ماشین

یادگیری ماشین، شکل جهان را تغییر داده است. امروز، دیگر نیازی نیست به کامپیوترها یاد دهیم چگونه وظایف پیچیده، مانند شناسایی تصویر یا ترجمۀ متن را انجام دهند، بلکه از یادگیری ماشین استفاده می کنیم تا نحوۀ انجام این کارها را به آن ها یاد دهد. یادگیری ماشین معجزه نیست، بلکه یک ابزار است؛ اما ابزاری بسیار مهم!

یادگیری ماشین توانسته کارآیی بسیاری از خدماتی را که امروزه از آن ها استفاده می کنیم، بهبود ببخشد؛ به عنوان مثال:

• سیستم های پیشنهاد دهنده: Netflix، Youtube و Spotify
• موتورهای جست و جو: Google و Baidu
• رسانه های اجتماعی: Facebook و Twitter
• دستیار صوتی: Siri و Alexa

در همۀ این مثال ها، هر پلتفرم تا جایی که می تواند، داده جمع آوری می کند و براساس آن ها، نتایج دلخواه کاربران را به آن ها نشان می دهد؛ به عنوان مثال، هر ژانر فیلمی را که می بینید و هر کلیکی که می کنید، می تواند یک داده برای الگوریتم یادگیری ماشین باشد. یادگیری ماشین می تواند حجم وسیعی از داده ها را ارزیابی و محاسبه، و معیارهای متعدد را گردآوری کند تا از این طریق، الگوریتم های هوشمند بیشتری را ایجاد سازد و بتواند از پس انجام پیچیده ترین وظایف نیز بربیاید.

همان طور که مشاهده کردید، روند کار یادگیری ماشین، بسیار ساده است؛ الگو را پیدا می کند و آن را به کار می بندد؛ اما همین روند ساده، جهان را هدایت می کند و پیش می برد. امروز، بزرگ ترین فروشندگان، مانند آمازون (Amazon)، گوگل (Google) و مایکروسافت (Microsoft) نیز از پلتفرم یادگیری ماشین بهره می گیرند.

آیندۀ یادگیری ماشین

و اما می رسیم به یادگیری ماشین و آیندۀ درخشان آن! دهه ها از پیدایش الگوریتم های یادگیری ماشین می گذرد؛ اما پیدایش هوش مصنوعی سبب شد یادگیری ماشین نیز به پیشرفت ها و محبوبیت های تازه ای دست پیدا کند. در ادامه، از آیندۀ یادگیری ماشین در حوزه های مختلف خواهیم گفت:

• یادگیری ماشین حوزۀ آموزش را بهبود خواهد بخشید. معلم ها با کمک یادگیری ماشین، می توانند بفهند آیا دانش آموزان توانسته اند مطالب ارائه شده را بیاموزند یا خیر، همچنین، یادگیری ماشین سرعت تدریس را با سرعت یادگیری دانش آموزان تنظیم می کند و بدین ترتیب، باعث می شود هیچ دانش آموزی مشکلی در یادگیری دروس نداشته باشد.
• یادگیری ماشین تحول شگرفی در بازاریابی دیجیتال ایجاد خواهد کرد، چرا که می تواند نیازهای مشتریان را بشناسد و روی آن ها متمرکز شود.
• یادگیری ماشین، موتورهای جست و جو را نیز بهبود می بخشد و باعث می شود کابران در هر جست و جو، تجربۀ بهتری داشته باشند و بتوانند دقیقاً به محتوای مورد نظرشان دست پیدا کنند.
• یادگیری ماشین، کار متخصصان فناوری اطلاعات را به مراتب آسان تر خواهد کرد؛ در واقع، این تکنولوژی باعث می شود که متخصصان فناوری اطلاعات، زمان کمتری را صرف برنامه نویسی و به روزرسانی اپلیکیشن ها کنند و بیشتر به یادگیری و مطالعه و گسترش این حوزه بپردازند.
• یادگیری ماشین می تواند در حوزۀ مهندسی نرم افزار نیز کاربردهای فراوانی داشته باشد.
• محاسبات کوانتومی، نقش قابل توجهی در آیندۀ یادگیری ماشین خواهد داشت. وقتی یادگیری ماشین و محاسبات کوانتومی در کنار یکدیگر قرار می گیرند، می توانند دشوارترین و پیچیده ترین مسائل را نیز حل کنند. این هم­نشینی می تواند حوزه های پزشکی و سلامت را نیز تحت تاثیر قرار دهد و بر زندگی میلیون ها انسان تاثیر مثبت بگذارد.

نظرات خود را در این خصوص با ما در میان بگذارید...