یادگیری ماشین (machine learning) چیست ؟

در دنیای دیجیتال امروز، اصطلاح “یادگیری ماشین” به کرات شنیده می‌شود و در صنایع مختلف از جمله بهداشت و درمان، امور مالی، سرگرمی و حمل و نقل به کار می‌رود. اما یادگیری ماشین دقیقاً چیست و چرا این‌قدر تحول‌آفرین است؟

یادگیری ماشین چیست؟

در هسته خود، یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که به کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند. برخلاف برنامه‌نویسی سنتی که در آن کامپیوتر دستورات صریحی را دنبال می‌کند، یادگیری ماشین به سیستم‌ها اجازه می‌دهد الگوها و بینش‌هایی را از داده‌ها شناسایی کنند و با گذشت زمان بدون دخالت انسان عملکرد خود را بهبود بخشند.

یادگیری ماشین به فرآیندی اشاره دارد که در آن کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی، داده‌ها را تحلیل و از آن‌ها یاد می‌گیرند. این فرآیند شامل سه مرحله اصلی است: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون. در مرحله آموزش، مدل با استفاده از داده‌های تاریخی آموزش داده می‌شود. در مرحله اعتبارسنجی، عملکرد مدل با استفاده از یک مجموعه داده مجزا ارزیابی می‌شود و در مرحله آزمون، مدل بر روی داده‌های جدید و نادیده گرفته شده ارزیابی می‌شود.

این فرآیند به کامپیوترها امکان می‌دهد که الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و از آن‌ها برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده کنند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین کامپیوترها را قادر می‌سازد تا از تجربه‌های گذشته یاد بگیرند و عملکرد خود را به مرور زمان بهبود بخشند. این قابلیت به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا به صورت خودکار و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، تطابق یافته و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند.

یادگیری ماشین در انواع مختلفی از الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها استفاده می‌شود، از جمله شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان، و روش‌های تجمعی. این الگوریتم‌ها به سیستم‌ها اجازه می‌دهند تا با داده‌های بزرگ و پیچیده کار کرده و از آن‌ها برای حل مسائل مختلف استفاده کنند. علاوه بر این، یادگیری ماشین به طور مداوم در حال تکامل است و محققان به طور مداوم در حال توسعه روش‌ها و الگوریتم‌های جدید هستند تا کارایی و دقت مدل‌ها را بهبود بخشند.

به طور خلاصه، یادگیری ماشین به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا با تحلیل داده‌ها و یادگیری از تجربیات گذشته، تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند و به مرور زمان عملکرد خود را بهبود بخشند. این فناوری نوین با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و داده‌های بزرگ، انقلابی در نحوه انجام کارها و حل مسائل مختلف ایجاد کرده است.

انواع یادگیری ماشین 

۱. یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)

در یادگیری نظارت‌شده، الگوریتم با یک مجموعه داده دارای برچسب آموزش داده می‌شود. به این معنی که هر نمونه آموزشی با یک برچسب خروجی جفت شده است. این نوع یادگیری به مدل کمک می‌کند تا رابطه بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را بیاموزد. برخی از کاربردهای معمول عبارتند از:

• طبقه‌بندی تصویر: شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء در تصاویر، مانند تشخیص چهره.
• تشخیص اسپم: فیلتر کردن ایمیل‌های ناخواسته از ایمیل‌های مفید.
• تشخیص پزشکی: شناسایی بیماری‌ها از تصاویر پزشکی یا سایر داده‌های بالینی.

الگوریتم‌های رایج در یادگیری نظارت‌شده شامل درخت تصمیم (Decision Trees)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) هستند.

۲. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم روی داده‌های بدون برچسب استفاده می‌شود و باید الگوهای پنهان یا ساختارهای درونی را در داده‌های ورودی پیدا کند. این نوع یادگیری بیشتر برای کشف ساختارهای مخفی در داده‌ها استفاده می‌شود. برخی از کاربردهای معمول عبارتند از:

• خوشه‌بندی (Clustering): گروه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مختلف بر اساس شباهت‌ها، مانند خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید.
• کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): کاهش تعداد متغیرهای ورودی برای ساده‌سازی مدل و تجسم بهتر داده‌ها.
• تشخیص ناهنجاری‌ها: شناسایی داده‌های غیرعادی که با الگوهای معمول مطابقت ندارند، مانند تشخیص تقلب در کارت‌های اعتباری.

الگوریتم‌های معروف در یادگیری بدون نظارت شامل الگوریتم k-میانگین (k-means)، تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و شبکه‌های عصبی خودسازمان‌ده (Self-Organizing Maps) هستند.

۳. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی نوعی از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل (Agent) با محیط خود تعامل دارد و با دریافت پاداش یا جریمه برای اقدامات انجام شده یاد می‌گیرد. این نوع یادگیری برای مسائلی که شامل تصمیم‌گیری پیوسته هستند بسیار مناسب است. برخی از کاربردهای معمول عبارتند از:

• رباتیک: آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف پیچیده مانند راه رفتن یا جابجایی اشیاء.
• بازی‌ها: توسعه هوش مصنوعی برای بازی‌های ویدیویی که می‌تواند با بازیکنان انسانی رقابت کند.
• ناوبری: ایجاد سیستم‌های خودکار برای هدایت وسایل نقلیه در محیط‌های پیچیده و ناشناخته.

الگوریتم‌های مشهور در یادگیری تقویتی شامل Q-Learning و سیاست‌های عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning) مانند شبکه‌های عصبی عمیق هستند.

علم پشت یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پردازش حجم زیادی از داده‌ها و شناسایی الگوها طراحی شده‌اند. سپس از این الگوها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. این فرآیند معمولاً شامل مراحل زیر است:

1. جمع‌آوری داده‌ها: گردآوری داده‌های مرتبط از منابع مختلف.

2. پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن و سازماندهی داده‌ها برای تحلیل.

3. انتخاب مدل: انتخاب الگوریتم مناسب برای تحلیل داده‌ها.

4. آموزش: استفاده از یک مجموعه داده برای آموزش مدل به منظور انجام پیش‌بینی‌های دقیق.

5. ارزیابی: ارزیابی عملکرد مدل و انجام تنظیمات لازم.

6. پیاده‌سازی: اجرای مدل در یک سناریوی واقعی.

7. پایش و نگهداری: به‌روزرسانی مداوم مدل با داده‌های جدید برای اطمینان از دقت و مربوط بودن آن.

کاربرد یادگیری ماشین 

۱. بهداشت و درمان

یادگیری ماشین در بهداشت و درمان به بهبود کیفیت خدمات پزشکی و افزایش دقت تشخیص‌ها کمک می‌کند. مثال‌های عملی شامل:

• تشخیص زودهنگام بیماری‌ها: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس و MRI را تحلیل کنند تا علائم اولیه بیماری‌هایی مانند سرطان را شناسایی کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های تشخیص سرطان سینه با تحلیل تصاویر ماموگرافی توانسته‌اند دقت بالایی در تشخیص توده‌های سرطانی داشته باشند که در مراحل اولیه تشخیص آنها بسیار حیاتی است.
• برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده: با تحلیل داده‌های ژنتیکی و سوابق پزشکی بیماران، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده‌ای را پیشنهاد دهند که متناسب با نیازها و وضعیت سلامتی هر بیمار باشد. به عنوان مثال، شرکت‌هایی مانند 23andMe از داده‌های ژنتیکی استفاده می‌کنند تا توصیه‌های پزشکی شخصی‌سازی شده‌ای ارائه دهند.
• کشف دارو: یادگیری ماشین می‌تواند روند کشف داروها را سرعت بخشد. با تحلیل داده‌های بیولوژیکی و شیمیایی، الگوریتم‌ها می‌توانند ترکیبات جدید دارویی را شناسایی کنند که پتانسیل درمان بیماری‌های مختلف را دارند. به عنوان مثال، DeepMind، شرکت وابسته به گوگل، از یادگیری ماشین برای تحلیل پروتئین‌ها و کشف داروهای جدید استفاده می‌کند.

۲. امور مالی

در صنعت مالی، یادگیری ماشین به بهبود امنیت، کارایی و شخصی‌سازی خدمات مالی کمک می‌کند. مثال‌های عملی شامل:

• تشخیص تقلب: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای غیرعادی در تراکنش‌های مالی را شناسایی کرده و فعالیت‌های مشکوک و تقلبی را تشخیص دهند. به عنوان مثال، PayPal از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی و مسدود کردن تراکنش‌های تقلبی استفاده می‌کند.
• تجارت خودکار: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند بر اساس تحلیل داده‌های تاریخی بازار، استراتژی‌های تجاری خودکار ایجاد کنند که به طور مداوم با تغییرات بازار تطبیق می‌یابند. به عنوان مثال، شرکت‌هایی مانند Two Sigma و Renaissance Technologies از یادگیری ماشین برای تجارت الگوریتمی استفاده می‌کنند.
• مشاوره مالی شخصی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به افراد در مدیریت مالی و سرمایه‌گذاری‌هایشان کمک کنند. به عنوان مثال، ربات‌های مشاوره مالی مانند Betterment و Wealthfront از یادگیری ماشین برای ارائه توصیه‌های سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی شده استفاده می‌کنند.

۳. خرده‌فروشی

یادگیری ماشین در خرده‌فروشی به بهبود تجربه مشتری و بهینه‌سازی عملیات کمک می‌کند. مثال‌های عملی شامل:

• توصیه‌های شخصی‌سازی شده: سیستم‌های توصیه‌گر با تحلیل رفتار خرید مشتریان می‌توانند محصولات و خدمات متناسب با علاقه‌مندی‌های آنها را پیشنهاد دهند. به عنوان مثال، آمازون از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیشنهاد محصولات بر اساس سابقه خرید مشتریان استفاده می‌کند.
• مدیریت موجودی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی موجودی کالاها کمک کنند، که منجر به کاهش هزینه‌های نگهداری و افزایش کارایی می‌شود. به عنوان مثال، والمارت از یادگیری ماشین برای مدیریت موجودی و بهینه‌سازی زنجیره تأمین خود استفاده می‌کند.
• چت‌بات‌های خدمات مشتری: چت‌بات‌ها با استفاده از یادگیری ماشین می‌توانند به سوالات مشتریان پاسخ دهند و مشکلات آنها را حل کنند. به عنوان مثال، Sephora از چت‌بات‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای ارائه مشاوره آرایشی و پاسخ به سوالات مشتریان استفاده می‌کند.

۴. حمل و نقل

یادگیری ماشین در حمل و نقل به افزایش ایمنی، کاهش ترافیک و بهینه‌سازی مسیرها کمک می‌کند. مثال‌های عملی شامل:

• خودروهای خودران: خودروهای خودران با استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های حسگرها می‌توانند بدون دخالت انسان وسایل نقلیه را هدایت کنند. به عنوان مثال، خودروهای خودران شرکت تسلا با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به طور خودکار در جاده‌ها حرکت کنند و موانع را شناسایی کنند.
• پیش‌بینی ترافیک: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای ترافیکی را تحلیل کرده و ترافیک آینده را پیش‌بینی کنند، که می‌تواند به کاهش ترافیک و بهبود جریان ترافیک کمک کند. به عنوان مثال، گوگل مپ از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ترافیک و پیشنهاد مسیرهای بهینه استفاده می‌کند.
• بهینه‌سازی مسیر: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند بهترین مسیرها را برای ناوگان حمل و نقل پیدا کنند و زمان سفر را کاهش دهند. به عنوان مثال، شرکت‌هایی مانند UPS از یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی مسیرهای تحویل استفاده می‌کنند.

۵. سرگرمی

یادگیری ماشین در صنعت سرگرمی به بهبود تجربه کاربر و افزایش تعامل کاربران کمک می‌کند. مثال‌های عملی شامل:

• خدمات استریم: سیستم‌های استریم از یادگیری ماشین برای پیشنهاد محتوا بر اساس ترجیحات کاربر استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، نتفلیکس از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیشنهاد فیلم‌ها و سریال‌های جدید بر اساس تاریخچه تماشای کاربران استفاده می‌کند.
• تولید محتوای خلاقانه: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به تولید موسیقی، هنر و داستان‌های جدید کمک کنند. به عنوان مثال، OpenAI با استفاده از یادگیری ماشین یک مدل تولید متن به نام GPT-3 توسعه داده است که می‌تواند داستان‌ها و مقاله‌های خلاقانه ایجاد کند.
• تحلیل داده‌های بینندگان: تحلیل داده‌های بینندگان به شرکت‌های سرگرمی کمک می‌کند تا الگوهای مصرف محتوا را درک کنند و تجربه کاربر را بهبود بخشند. به عنوان مثال، اسپاتیفای از یادگیری ماشین برای تحلیل رفتار شنیداری کاربران و پیشنهاد آهنگ‌های جدید استفاده می‌کند.

چالش‌ها و جهت‌گیری‌های آینده ماشین لرنینگ

در حالی که یادگیری ماشین پتانسیل زیادی دارد، همچنین چالش‌های زیادی را نیز به همراه دارد:

• حریم خصوصی داده‌ها: با توجه به افزایش استفاده از داده‌های شخصی، حفظ حریم خصوصی کاربران و استفاده اخلاقی از داده‌ها بسیار مهم است. شرکت‌ها باید از روش‌های ایمن‌سازی داده‌ها و حفظ حریم خصوصی کاربران استفاده کنند. به عنوان مثال، اجرای قوانین GDPR در اروپا شرکت‌ها را ملزم به حفظ حریم خصوصی کاربران می‌کند.
• تعصب: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند دچار تعصب شوند و نتایج ناعادلانه‌ای ارائه دهند. توسعه الگوریتم‌های منصفانه و بدون تعصب و اطمینان از عدالت در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر یادگیری ماشین بسیار مهم است. به عنوان مثال، الگوریتم‌های تشخیص چهره که به دلیل تعصب نژادی ناعادلانه عمل می‌کنند، می‌توانند مشکلات جدی ایجاد کنند.
• قابلیت تفسیر: مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی عمیق اغلب به سختی قابل تفسیر هستند. توسعه روش‌های تفسیرپذیر و قابل فهم برای انسان‌ها اهمیت دارد. به عنوان مثال، ایجاد تکنیک‌های تفسیرپذیری مانند LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) می‌تواند به فهم بهتر عملکرد مدل‌ها کمک کند.

آینده یادگیری ماشین بسیار امیدوارکننده است. با پیشرفت‌ها در یادگیری عمیق، محاسبات کوانتومی و ادغام هوش مصنوعی در جنبه‌های مختلف زندگی، امکانات بی‌پایان هستند. محققان به طور مداوم در حال کشف تکنیک‌های جدید برای کارآمدتر، شفاف‌تر و قادر به حل مشکلات پیچیده‌تر کردن مدل‌های یادگیری ماشین هستند. به عنوان مثال، توسعه یادگیری ماشین کوانتومی می‌تواند قدرت محاسباتی بیشتری را برای حل مسائل پیچیده فراهم کند.

یادگیری ماشین لرنینگ

شروع یادگیری ماشین لرنینگ نیازمند یک نقشه راه جامع و ساختار یافته است که به شما کمک می‌کند به صورت مرحله‌ای و هدفمند پیش بروید. در ابتدا، باید مفاهیم پایه ریاضیات شامل جبر خطی، آمار و احتمالات را مرور کنید، زیرا این مفاهیم پایه‌ای برای درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. مباحثی مانند ماتریس‌ها، بردارها، توزیع‌های احتمالاتی و آزمون‌های فرضیه را به خوبی یاد بگیرید. سپس، مهارت‌های برنامه‌نویسی به خصوص در زبان Python را تقویت کنید و با کتابخانه‌های پرکاربردی مانند NumPy و Pandas برای مدیریت و تحلیل داده‌ها آشنا شوید. یادگیری اصول برنامه‌نویسی شیء‌گرا و مفاهیم اساسی علم داده نیز در این مرحله مفید خواهد بود.

پس از این مرحله، با استفاده از دوره آموزش ماشین لرنینگ مبانی یادگیری ماشین شامل الگوریتم‌های نظارت‌شده و بدون نظارت مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، و خوشه‌بندی را بیاموزید و با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Scikit-Learn این الگوریتم‌ها را پیاده‌سازی کنید. در این مرحله، مهم است که بتوانید داده‌ها را پیش‌پردازش کنید، مدل‌ها را آموزش دهید و نتایج آنها را ارزیابی کنید. مطالعه الگوریتم‌های پایه‌ای مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری و k-میانگین به شما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از یادگیری ماشین پیدا کنید.

تفاوت یادگیری ماشین با هوش مصنوعی

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دو حوزه نزدیک به هم هستند اما در دامنه و کاربرد با یکدیگر متفاوت‌اند. یادگیری ماشین بر روی توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که به کامپیوترها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی‌هایی بر اساس آنها داشته باشند. این حوزه بر روی تکنیک‌های آماری تمرکز دارد تا سیستم‌ها بتوانند با گذر زمان عملکرد خود را بهبود بخشند بدون آنکه به طور صریح برنامه‌ریزی شوند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین به دنبال راه‌حل‌های مبتنی بر داده و مدل‌های آماری است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی مفهومی گسترده‌تر است که شامل شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌ها است. این مفهوم شامل نه تنها یادگیری ماشین بلکه رویکردهای دیگری مانند سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی و دید کامپیوتری نیز می‌شود. هدف اصلی هوش مصنوعی ایجاد سیستم‌هایی است که توانایی انجام وظایفی را دارند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند استدلال، حل مسائل، درک زبان و تشخیص الگوها. بنابراین، در حالی که یادگیری ماشین یک زیرمجموعه خاص از هوش مصنوعی است که با مدل‌های آماری و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده مشغول است، هوش مصنوعی شامل توانایی‌ها و کاربردهای گسترده‌تری است.

ماشین لرنینگ با پایتون

Python به دلیل سادگی، قابلیت استفاده و کتابخانه‌های گسترده، به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین تبدیل شده است. این زبان با ارائه کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، Keras، Scikit-Learn و PyTorch به برنامه‌نویسان امکان پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را می‌دهد. TensorFlow و PyTorch برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق بسیار مناسب هستند، در حالی که Scikit-Learn ابزارهای قدرتمندی برای یادگیری ماشین کلاسیک مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی ارائه می‌دهد. Keras نیز به عنوان یک رابط کاربری سطح بالا بر روی TensorFlow، امکان ساخت مدل‌های پیچیده را با کدنویسی کمتر فراهم می‌سازد.

یکی از مزایای بزرگ پایتون در یادگیری ماشین، وجود جامعه‌ای فعال و پویا است که به طور مداوم در حال به‌روزرسانی و بهبود ابزارها و کتابخانه‌های موجود است. این جامعه پشتیبانی گسترده‌ای از طریق مستندات، انجمن‌ها و منابع آموزشی آنلاین فراهم می‌کند، که برای مبتدیان و حتی حرفه‌ای‌ها بسیار مفید است. علاوه بر این، Python قابلیت ادغام آسان با سایر زبان‌ها و ابزارها را دارد، که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد پروژه‌های یادگیری ماشین را به طور کارآمد با سایر سیستم‌ها و پلتفرم‌ها ترکیب کنند.

پایتون نه تنها در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین، بلکه در کل فرآیند یادگیری ماشین از جمله پیش‌پردازش داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم نتایج نیز به کار می‌رود. کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy برای مدیریت و تحلیل داده‌ها، و Matplotlib و Seaborn برای تجسم داده‌ها و نتایج مدل‌ها استفاده می‌شوند. این ابزارها به کاربران اجازه می‌دهند تا داده‌های خام را به اطلاعات قابل فهم تبدیل کنند و نتایج مدل‌ها را به صورت گرافیکی و بصری ارائه دهند.

در نهایت، پایتون با ارائه یک محیط کاربرپسند و انعطاف‌پذیر برای یادگیری ماشین، به یکی از ابزارهای اصلی برای تحقیقات علمی، توسعه محصولات هوش مصنوعی و حل مسائل پیچیده در صنایع مختلف تبدیل شده است. این زبان برنامه‌نویسی به کاربران امکان می‌دهد تا به سرعت ایده‌های خود را پیاده‌سازی کرده و مدل‌های کارآمد و دقیقی برای حل مسائل واقعی ایجاد کنند.

الگوریتم های رایج یادگیری ماشین

تعدادی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً استفاده می‌شود. این شامل:

شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی نحوه عملکرد مغز انسان را با تعداد زیادی گره پردازشی مرتبط شبیه سازی می‌کنند. شبکه‌های عصبی در تشخیص الگوها خوب هستند و نقش مهمی در کاربردهایی از جمله ترجمه زبان طبیعی، تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و ایجاد تصویر دارند.

رگرسیون خطی

این الگوریتم برای پیش بینی مقادیر عددی بر اساس رابطه خطی بین مقادیر مختلف استفاده می‌شود. به عنوان مثال، این تکنیک می‌تواند برای پیش بینی قیمت خانه بر اساس داده‌های تاریخی برای منطقه مورد استفاده قرار گیرد.

رگرسیون لجستیک

این الگوریتم یادگیری نظارت شده برای متغیرهای پاسخ طبقه‌ای، مانند پاسخ‌های «بله/خیر» به سؤالات، پیش‌بینی می‌کند. می‌توان از آن برای برنامه‌هایی مانند طبقه بندی هرزنامه و کنترل کیفیت در خط تولید استفاده کرد.

خوشه بندی

با استفاده از یادگیری بدون نظارت، الگوریتم‌های خوشه بندی می‌توانند الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کنند تا بتوان آن‌ها را گروه بندی کرد. رایانه‌ها می‌توانند با شناسایی تفاوت‌های بین اقلام داده‌ای که انسان‌ها نادیده گرفته‌اند، به دانشمندان داده کمک کنند.

درخت تصمیم

درخت تصمیم را می‌توان هم برای پیش بینی مقادیر عددی (رگرسیون) و هم برای طبقه بندی داده‌ها به دسته‌ها استفاده کرد. درختان تصمیم از یک دنباله انشعاب از تصمیمات مرتبط استفاده می‌کنند که می‌تواند با یک نمودار درختی نمایش داده شود. یکی از مزایای درخت تصمیم این است که بر خلاف جعبه سیاه شبکه عصبی، اعتبارسنجی و ممیزی آسان است.

جنگل‌های تصادفی

در یک جنگل تصادفی، الگوریتم یادگیری ماشین با ترکیب نتایج تعدادی درخت تصمیم، یک مقدار یا دسته را پیش‌بینی می‌کند.

نتیجه‌گیری

یادگیری ماشین نه تنها یک پیشرفت فناوری است، بلکه یک انقلاب است که در حال تغییر نحوه تعامل ما با جهان است. با استفاده از قدرت داده‌ها، یادگیری ماشین به ما امکان می‌دهد تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیریم، مشکلات پیچیده را حل کنیم و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای ایجاد کنیم که پیشرفت را هدایت می‌کنند. همان‌طور که ما به پیشرفت در مرزهای ممکن ادامه می‌دهیم، یک چیز واضح است: آینده هوشمند است و یادگیری ماشین در رأس آن قرار دارد. به عنوان مثال، توسعه خودروهای خودران، خدمات مالی هوشمند و سیستم‌های بهداشتی پیشرفته تنها نمونه‌ای از امکانات بی‌پایان یادگیری ماشین هستند که زندگی ما را بهبود می‌بخشند.