یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟
یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ یک زیرشاخه مهم از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها و کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، الگوها و قوانین را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها را انجام دهند.
ماشین‌هایی که با الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش دیده‌اند، قادرند از داده‌های ورودی استخراج کنند و الگوهایی را که در داده‌ها وجود دارد، تشخیص دهند، بدون اینکه نیاز به برنامه‌نویسی دقیق برای هر کار خاص باشد.
یادگیری ماشین در حال حاضر در بسیاری از زمینه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از پردازش زبان طبیعی تا تصویر برداری، بازی‌های ویدیویی، پیش‌بینی بازار، و همچنین در حوزه‌های پزشکی و صنعتی.
به عنوان مثال، در پردازش زبان طبیعی، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند از داده‌های متنی یاد بگیرند و الگوها و ساختارهای زبانی را درک کنند، از جمله تشخیص احساسات در نظرات مشتریان، تشخیص موضوعات متن، یا ترجمه خودکار متن بین زبان‌ها.
در تصویربرداری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند اشیاء را در تصاویر تشخیص داده و دسته‌بندی کنند، از جمله تشخیص چهره‌ها، تشخیص خودروها در تصاویر، یا تشخیص بیماری‌ها در تصاویر پزشکی.
در حوزه بازی‌های ویدیویی، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل بازیکنان و رفتار آنها در بازی، راهکارهای بهتر و موثرتری را ارائه کنند، یا حتی بازی‌هایی با سطح دشواری پویا بسازند که بازیکن را در حالت بیشینه تمرینی نگه دارد.
در حوزه‌های صنعتی و پزشکی، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند از داده‌های حسگرها و تجهیزات جمع‌آوری شده استفاده کنند تا مشکلات پیش بینی شده را تشخیص دهند، از جمله پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات در کارخانه‌ها یا تشخیص بیماری‌های پیشرفته در بیماران.
با توجه به رشد سریع تکنولوژی و حجم بزرگ داده‌های موجود، انتظار می‌رود که استفاده از ماشین لرنینگ در زمینه‌های مختلف، از جمله آنچه ذکر شد و بسیاری دیگر، به صورت گسترده‌تری ادامه یابد و نقش مهمی در پیشرفت و تحولات جامعه و صنایع ایفا کند.
انواع یادگیری ماشین
یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ به چندین دسته بندی تقسیم می‌شوند، از جمله:
یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
در این نوع، مدل با داده‌های ورودی و خروجی متناظر آموزش می‌بیند. هدف این است که مدل بتواند یک نگاشت میان ورودی و خروجی را یاد بگیرد، به طوری که با ورودی جدید، بتواند خروجی مربوطه را پیش‌بینی کند.
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
در این حالت، مدل بدون دادن خروجی مورد نظر، تلاش می‌کند الگوها و ساختارهای موجود در داده‌های ورودی را کشف کند. این الگوریتم‌ها معمولاً برای خوشه‌بندی، کاوش داده و … استفاده می‌شوند.
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
در این روش، مدل با انجام اعمال در یک محیط و دریافت پاداش یا مجازات بر اساس اعمال خود، یاد می‌گیرد که چه اقداماتی موجب بهبود عملکرد و تقویت نتیجه می‌شوند.
تاریخچه یادگیری ماشین از ابتدا تا امروز
تاریخچه یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای با پیشرفت تکنولوژی و علوم رایانه مرتبط است. در زیر یک بررسی خلاصه از تاریخچه این حوزه آورده شده است:
دهه ۱۹۵۰
- شروع تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
- مطالعات اولیه در زمینه شناسایی الگو و پردازش زبان طبیعی.
دهه ۱۹۶۰
- ارائه مفهوم شبکه‌های عصبی مصنوعی.
- توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر پایه ریاضیات و آمار.
دهه ۱۹۷۰
- ظهور الگوریتم‌های یادگیری ماشین بیزی و درخت تصمیم.
- پیشرفت‌هایی در زمینه یادگیری ماشین برای حل مسائل تصویری و پردازش سیگنال.
دهه ۱۹۸۰
- توسعه مفاهیم و الگوریتم‌های جدید یادگیری ماشین، از جمله شبکه‌های عصبی عمیق.
- استفاده از یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف از جمله پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری، و تشخیص الگو.
دهه ۱۹۹۰
- پیشرفت‌های بزرگ در شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری عمیق.
- استفاده گسترده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در صنایع و خدمات مختلف.
از دهه ۲۰۰۰ به بعد
- انفجار استفاده از یادگیری ماشین در همه‌جای زندگی روزمره و صنایع مختلف.
- توسعه روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین از جمله شبکه‌های عصبی عمیق، یادگیری تقویتی، و یادگیری بدون نظارت.
از دهه ۲۰۱۰ به بعد
- رشد فوق‌العاده در حجم داده‌های موجود و توانایی‌های پردازشی کامپیوترها.
- پیشرفت‌های بزرگ در الگوریتم‌های یادگیری عمیق و استفاده گسترده از آنها در بسیاری از برنامه‌ها و سیستم‌ها.
- ارتقاء مدل‌های یادگیری تقویتی و استفاده بیشتر از آن در رباتیک و بازی‌های ویدیویی.
- توسعه روش‌های یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوها و اطلاعات مفهومی از داده‌های بزرگ.
- ظهور تکنولوژی‌های جدید مانند یادگیری تقویتی ژنرالیزه شده و یادگیری تقویتی ژنرالیزه شده.
با توجه به تاریخچه یادگیری ماشین دریافتید که یادگیری ماشین پدیده نو ظهور نیست. در ابتدا ظهور این پدیده یادگیری ماشین، الگوریتم‌های آن رویکردهای برنامه‌نویسی خطی داشتند. به این صورت که برنامه نویسان با استفاده از برنامه‌های خطی که بر اساس منطق آن ها دستورات If-Then-Else بودن ساخته می‌شدند، و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به وجود می آوردند. این ساختار در زمینه‌هایی مانند توسعه سیستم‌های خبره بسیار مثمر ثمر واقع شدند.
در ادامه زمانی که به ساخت ماشین‌های متفکر پویا افتادند این شیوه ها پاسخگو نبودند. در این زمان مهندسان شروع به ساخت ساختارهای به نام «شبکه‌های عصبی» کردند که الهام گرفته از مغز انسان بودند و در واقع نوعی شبیه سازی از مغز انسان هستند.
الگوریتم های شبکه عصبی به جای برنامه های خطی با نود های عصبی کار می کنند. یک شبکه عصبی از طریق مجموعه ای از نودها کار می کند که می توانند از طریق سیستمی از وزن ها و مقادیر مرتبط، ورودی‌ای را بپذیرند و بر اساس آن، خروجی‌ای را ارائه دهند. ورود به دنیای شبکه عصبی افق‌های جدیدی را برای حوزه یادگیری ماشین، از جمله مفهوم یادگیری عمیق (Deep Learning) باز کرد. در ادامه مقاله با مفهوم یادگیری عمیق و کاربرد های آن بیشتر آشنا می شویم
یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟
یادگیری عمیق ، یک زیرشاخه مهم از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی برای یادگیری نمایش‌های بازنمایی اطلاعات پیچیده استفاده می‌کند. این روش‌ها از مدل‌های محاسباتی با ساختارهای لایه‌ای که بر اساس ساز و کار سیستم عصبی انسانی الهام گرفته شده‌اند، استفاده می‌کنند. یادگیری عمیق معمولاً با استفاده از داده‌های بزرگ و متنوع، مانند تصاویر، متون، صدا، و داده‌های ساختار یافته، انجام می‌شود.
شبکه‌های عصبی ، به عنوان یکی از روش‌های اصلی یادگیری عمیق، از لایه‌های متعددی از نورون‌ها (یا واحدهای پردازش) که به صورت سلسله‌مراتبی مرتب شده‌اند، تشکیل شده‌اند. اطلاعات ویژگی‌های نمونه‌های آموزشی به این شبکه‌ها تغذیه می‌شود و شبکه به طور خودکار ویژگی‌های بازنمایی عمیق از داده‌ها را استخراج می‌کند.
استفاده از یادگیری عمیق در مسائلی مانند تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و بسیاری دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به نتایج بسیار قابل توجهی انجامیده است.
رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟
هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Deep Learning) همگی به طور مرتبط با یکدیگر هستند و در واقع یک پیشرفت تاریخی و مفهومی را با یکدیگر دارند. این سه مفهوم به شکل زیر مرتبط با یکدیگر هستند:
هوش مصنوعی (AI):
هوش مصنوعی به دنبال ساخت و توسعه سیستم‌های کامپیوتری است که به نحوی هوش انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند یا ویژگی‌هایی از هوش انسانی را به صورت مصنوعی دارند.
- AI به دنبال تولید کردن سیستم‌هایی است که قادر به تفکر، تصمیم‌گیری، حل مسائل، و درک محیط خود هستند.
یادگیری ماشین (Machine Learning):
یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها و کامپیوترها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و الگوها و قوانین را بدون برنامه‌نویسی صریح شناسایی کنند.
در یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها و مدل‌ها با استفاده از داده‌های ورودی، با یادگیری از الگوها و تعمیم آنها، قادر به پیش‌بینی خروجی‌ها و انجام تصمیم‌گیری‌های مورد نیاز هستند.
یادگیری عمیق (Deep Learning):
یادگیری عمیق یک شاخه از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری نمایندگان پیچیده‌تر و ساختارهای عمیق استفاده می‌کند.
این روش به کمک الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌های زیاد، توانایی استخراج و تشخیص الگوهای پیچیده و ارتباطات عمیق در داده‌ها را فراهم می‌کند.
بنابراین، یادگیری عمیق یکی از روش‌های یادگیری ماشین است که از طریق شبکه‌های عصبی عمیق، اقدام به استخراج و تشخیص الگوهای پیچیده از داده‌ها می‌کند، و این تماماً در چارچوب هوش مصنوعی اتفاق می‌افتد، که هدف آن شبیه‌سازی و ایجاد قابلیت‌های هوش مصنوعی مشابه به انسان است.
کاربرد های یادگیری عمیق
یادگیری عمیق به عنوان یکی از پرکاربردترین و پرقدرت‌ترین فناوری‌های هوش مصنوعی، در بسیاری از زمینه‌ها و صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. در زیر به برخی از کاربردهای مهم یادگیری عمیق اشاره می‌شود:
۱. بینایی ماشین (Computer Vision)
- تشخیص اشیاء و شیبه‌ها در تصاویر و فیلم‌ها.
- تشخیص و تمیزکاری خودکار تصاویر پزشکی مانند رادیولوژی و تصاویر MRI و CT.
- تشخیص چهره، تشخیص عملکرد افراد و تحلیل احساسات از تصاویر صورت.
۲. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)
- تشخیص اشیاء و شیبه‌ها در تصاویر و فیلم‌ها.
- تشخیص و تمیزکاری خودکار تصاویر پزشکی مانند رادیولوژی و تصاویر MRI و CT.
- تشخیص چهره، تشخیص عملکرد افراد و تحلیل احساسات از تصاویر صورت.
۳. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
- تبدیل گفتار به متن و برعکس.
- تشخیص اعلامیه‌ها و دستورات گفتاری در سیستم‌های رایانه‌ای.
۴. رانندگی بدون سرنشین (Autonomous Driving)
- استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای تشخیص و شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی، خودروهای اطراف، و محیط رانندگی.
۵. مالی (Finance)
- پیش‌بینی بازارهای مالی و تحلیل روند قیمت‌ها.
- تشخیص سرقت اطلاعات شخصی و برچسب‌گذاری تراکنش‌های مشکوک.
۶. بازی‌های ویدیویی (Video Games)
- استفاده از یادگیری عمیق برای تصمیم‌گیری آنچه که در بازی بعدی باید اتفاق بیفتد، بهبود هوش مصنوعی شخصیت‌های بازی و تجربه کاربری.
۷. تحقیقات علمی و مهندسی
- استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های پیچیده و پراهمیت در حوزه‌های علمی مختلف از جمله فیزیک، شیمی، بیولوژی و مهندسی.
- پیش‌بینی و شناسایی الگوهای جدید در داده‌های علمی بزرگ و پیچیده.
۸. مدیریت منابع طبیعی
- استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های مربوط به محیط زیست، مانند تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های جوش زمین، به منظور پیش‌بینی و مدیریت منابع طبیعی.
۹. بهبود خدمات مشتریان
- استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های مشتریان و پیشنهاد محصولات و خدمات بهتر و متناسب با نیازهای آنها.
- سیستم‌های پیشنهاد دهنده محتوا و توصیه‌گرها بر مبنای پیش‌بینی و عملکرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق.
۱۰. تحلیل داده‌های اجتماعی و فرهنگی
- استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل الگوهای اجتماعی و فرهنگی در شبکه‌های اجتماعی و اینترنت.
- پیش‌بینی روند‌ها و رفتارهای اجتماعی بر مبنای داده‌های اینترنتی و شبکه‌های اجتماعی.
۱۱. موسیقی و هنر
- استفاده از یادگیری عمیق برای تولید موسیقی، تصاویر هنری و سایر ایجادات هنری خلاقانه.
- سیستم‌های هوشمند تولید موسیقی و هنر بر اساس الگوهای آموزش داده شده.
۱۲. پزشکی و بهداشت (Healthcare)
- تشخیص بیماری‌ها و اختلالات از تصاویر پزشکی مانند اسکن‌های CT و MRI.
- پیش‌بینی بیماری‌ها و پیشگیری از آنها با استفاده از داده‌های بیماری و شاخص‌های سلامتی.
این تنها چند نمونه از کاربردهای یادگیری عمیق هستند. این تکنیک‌ها به دلیل قابلیت‌های خودکار و تعمیم‌پذیری بالا، در بسیاری از صنایع و حوزه‌های مختلف به بهبود کارایی و ایجاد نوآوری کمک کرده‌اند.
همچنین، استفاده‌های یادگیری عمیق به دلیل قابلیت تعمیم بالا و قدرت پیش‌بینی، همچنان در حال گسترش و توسعه است و انتظار می‌رود که در آینده نیز به موارد جدیدی از جمله مسائل اجتماعی، حقوق بشر، و بهبود سطح زندگی انسان‌ها کمک کند. در ادامه می خواهیم به بررسی کاربرد یاگیری ماشین در علم پزشکی بپردازیم.
