هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چه تفاوتی دارند + معرفی منابع آموزشی

برخلاف تصور خیلی از افراد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دو مبحث کاملاً مرتبط با هم هستند چرا که یادگیری ماشین در زیر مجموعه AI است. یادگیری ماشین با استفاده از هوش مصنوعی سبب شده سیستم­ها این امکان را داشته که بدون برنامه ریزی قبلی، سبب توسعه روند یادگیری خود شوند. از طرفی با نگاهی بر تاریخچه هوش مصنوعی می­توان دریافت که هوش مصنوعی زودتر از یادگیری ماشین گسترش یافته است. در این مطلب به طور کامل با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا خواهیم شد:

هوش مصنوعی چیست؟

خیلی از افراد به محض شنیدن عنوان هوش مصنوعی، ربات­های پیشرفته فیلم و سریال­های تخیلی را به یاد می­آورند. ربات­هایی که صرفاً از دستورات افراد فرمانبری می­کنند. اما واقعیت هوش مصنوعی چیز دیگری است. هوش مصنوعی در واقع دارای قابلیت طرز تفکر انسانی است. البته این تفکر هنوز با توان فکری انسانی تفاوت­های بسیاری دارد. هوش مصنوعی یکی از زیرشاخه­های علوم کامپیوتری است. هدف این علم شبیه سازی هوش انسانی در ماشین­هاست. لذا ماشین­هایی با توانایی یادگیری و حل مسائل، دارای تفکر انسانی و نیز عملکردی منطقی، از هوش مصنوعی برخوردار هست.

هوش مصنوعی به عنوان یک رشته دانشگاهی از سال 1956 شناخته شده است. البته در زمان صرفاً هدف از به کارگیری هوش مصنوعی انجام وظایفی انسانی توسط کامپیوترها بود. هوش مصنوعی در واقع از همان ابتدا به خروجی یک کامپیوتر اشاره داشت. به نوعی کامپیوتر با انجام دادن یک کار هوشمندانه در حال نمایش هوشی است که از نوع مصنوعی می­باشد. هوش مصنوعی دارای تکنیک­های بسیاری است که یکی از آن­ها یادگیری ماشین است که از دهه 80 مورد توجه و استفاده ویژه­ای قرار گرفته است. در صورتی که تمایل دارید مباحث مربوط به هوش مصنوعی را به شکل کامل و جامع در قالب فیلم های آموزشی بیاموزید پیشنهاد ما دریافت مجموعه آموزش هوش مصنوعی فرادرس است؛ برای دریافت این مجموعه آموزشی می‌توانید به لینک زیر مراجعه کنید:

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین در واقع شرایط یادگیری از طریق الگوریتم­های آموزش با حجم زیاد داده را برای ماشین­ها فراهم می­کند. این شاخه از هوش مصنوعی در واقع برای عملیات پیش بینی کردن بسیار کاربردی است. برای مثال می­توان به چنین الگوریتمی چندین عکس از یک شی نشان داد تا در تصاویری جدید قادر به پیدا کردن همان شی باشد.

تاثیر استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در واقع زیرشاخه­ای از علم هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین هوش مصنوعی باعث شده سیستم­ها به صورت خودکار قادر به یادگیری و نیز ارتقا خود باشند. جالب این جاست که سیستم­ها این امکان را به دست آورده تا بدون هر نوع برنامه نویسی مجزایی قادر به پیشرفت باشند. یادگیری ماشین هوش مصنوعی دارای عملکردی چون مغز انسان است و در قدم بعدی از طریق تجربه در مشاهده و یادگیری قادر به ارتقا می­باشد.   افراد با بهره­مندی از قدرت و کارایی یادگیری ماشین هوش مصنوعی می­توانند به امکانات ویژه­ای دست پیدا کنند. تا جایی که بتوان بدون دخالت نیروی انسانی، به طور خودکار شرایط بروزرسانی ماشین­ها را فراهم نمود. ماشین­ها همچنین توانسته تفکر منطقی داشته و همچنین تصمیم گیری نموده و وارد عمل شوند.

بررسی الگوریتم­ های یادگیری ماشین

تا به این جا متوجه شدیم که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دو چیز از هم جدا نیستند. بلکه یادگیری ماشین یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است. برای یادگیری ماشین الگوریتم­ها و روش­های مختلفی وجود دارد. در ادامه چند مورد از مهم­ترین الگوریتم­های یادگیری ماشین را با هم بررسی خواهیم نمود:

الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده

در این روش، با استفاده از آموخته­های گذشته و نیز داده­های جدید سیستم قادر به پیش بینی هر چه بهتر آینده است. این الگوریتم از طریق بررسی و آنالیز داده­های آموزشی کار خود را آغاز نموده و در نهایت با تولید یک عملکرد استنباطی و پیش­ بینی­های لازم حرکتی رو به جلو خواهد داشت.  این سیستم امکان تعیین هدف برای داده­های دریافتی را دارد. همچنین این الگوریتم قادر به مقایسه خروجی خود با مدل خروجی از قبل پیش بینی شده و نیز تشخیص معایب آن است. این اتفاق سبب شده الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده، هر بار نسبت به سری قبل دارای عملکرد قوی­تری باشد.

الگوریتم یادگیری ماشین نظارت نشده

در زمان طبقه بندی نبودن اطلاعات و نیز عدم برخورداری آ­ن­ها از برچسب گذاری مشخص، الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده به کار برده می­شود. این سیستم فاقد توان تعیین خروجی مناسب است و صرفاً قادر به کاوش داده­هاست. همچنین این سیستم این امکان را داشته تا به استخراج و استنتاج ساختارهای پنهان در داده­های برچسب نخورده بپردازد.

الگوریتم یادگیری ماشین نیمه نظارتی

این سیستم­ها قادر به استفاده از داده برچسب زده شده و نیز برچسب زده نشده هستند. این الگوریتم سبب شده که ماشین­ها دقت یادگیری بیشتری پیدا نموده و بهبود پیدا کنند.

الگوریتم یادگیری ماشین تقویت کننده

این الگوریتم از طریق اقدامات با محیط خود در تعامل است و به این شکل قادر به کشف خطاها و پاداش­هاست. از مهم­ترین ویژگی­های این الگوریتم می­توان تقویت آزمایش، جستجوی خطاها و پاداش­های تاخیری اشاره نمود. با استفاده از این الگوریتم، سیستم این فرصت را پیدا نموده تا به طور خودکار، برای داشتن عملکردی حداکثری، رفتار ایده آل خود را به کار گرفته و مشخص کند.

کاربرد هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در زمینه­های بسیاری کاربرد داشته و هنوز هم روز به روز، به کاربردها و موارد استفاده از آن افزوده می­شود. در ادامه چند مورد از کاربردهای هوش مصنوعی آورده شده است:

1. می­توان افراد یا اشیا را در تصویر به طور خودکار تحلیل و تشخیص داد؛
2. یادگیری ماشین حتی در امور ساده زندگی روزمره نیز قابل استفاده است؛
3. با هوش مصنوعی امکان برآورد رفت و آمد وجود خواهد داشت؛
4. ایمیل هوشمند یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی است؛
5. هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی شخصی قابل استفاده است؛
6. در شبکه­های اجتماعی از هوش مصنوعی استفاده می­شود؛
7. در تشخیص پزشکی و مراقبت­های بهداشتی قابل استفاده می­باشد؛
8. هوش مصنوعی برای در اختیار داشتن دستیاران هوشمند شخصی نیز کاربرد دارد؛
9. تحلیل احساس در متن نیز از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی است؛
10. در گردشگری نیز می­توان به آنالیز داده­ها پرداخت.

موارد استفاده از یادگیری ماشین

در بخش بالا با برخی از کاربردهای هوش مصنوعی آشنا شدیم. اما کاربرد و موارد استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تنها به چند مورد بالا محدود نمی­شود. با شناخت هر چه بهتر موارد استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بهتر می­توان به اهمیت یادگیری و استفاده از یادگیری ماشین پی برد. در ادامه چند مورد از استفاده­های یادگیری ماشین را با هم بررسی خواهیم نمود.

استفاده از یادگیری ماشین در شناسایی تصویر

شناسایی تصاویر را می­توان یکی از کاربردهای یادگیری ماشین دانست. برای دسته بندی اشیا در تصاویر دیجیتالی موقعیت­های متعددی وجود دارد و شما این امکان را داشته تا برای این کار از یادگیری ماشین استفاده کنید. به عنوان نمونه هر پیکسل در تصاویر سیاه و سفید به عنوان یک واحد اندازه گیری قابل استفاده است. در تصاویر رنگی نیز هر پیکسل واحدی اندازه گیری برای شدت سه رنگ سبز، آبی و قرمز است. در پردازش تصویر نیز می­توان از یادگیری ماشین برای شناسایی چهره بهره برد. در یک دیتابیس برای هر فرد دسته بندی جداگانه­ای وجود دارد و الگوریتم­های یادگیری ماشین بسته به این تصاویر قادر به تشخیص هویت خواهند بود. علاوه بر آن با یادگیری ماشین امکان تشخیص دست خط در نوشته­های معمولی یا نسخ خطی چاپ شده نیز وجود دارد.

استفاده از یادگیری ماشین در شناسایی گفتار

از دیگر موارد استفاده از یادگیری ماشین می­توان به شناسایی گفتار و به نوعی تبدیل گفتار به متن اشاره نمود. به این فرآیند شناسایی گفتار کامپیوتری یا شناسایی گفتار اتوماتیک نیز گفته می­شود. از طریق شناسایی گفتار، یک نرم­افزار قادر به تشخیص کلمات درون یک گفتار خواهد بود و به این شکل توانسته آن­ها را به فایلی متنی تبدیل کند. در این جا واحد اندازه گیری می­تواند زنجیره­ای از اعداد و نمادی برای سیگنال­های گفتار باشد. همچنین امکان تقسیم سیگنال گفتار با شدت در باندهای مختلف فرکانس زمانی وجود دارد. از شناسایی گفتار در مواردی چون برنامه­هایی با رابط تعاملی صوتی یا قابلیت جستجوی صوتی استفاده می­شود.

استفاده از یادگیری ماشین در تشخیص بیماری

جالب است اگر بدانید برای تشخیص بیماری­ها نیز می­توان از یادگیری ماشین بهره برد. در واقع یادگیری ماشین در تکنیک­ها و ابزارهای تشخیص بیماری­ها قابل استفاده است. این تکنولوژی در مواردی چون تجزیه و تحلیل پارامترهای بالینی و ترکیب آن­ها برای پیش بینی آگاهی از پیشرفت بیماری، تحقیقات برای رسیدن به نتیجه، استخراج اطلاعات پزشکی، نظارت بر بیمار و برنامه­ریزی درمانی کاربرد دارد. با استفاده از الگوریتم­های یادگیری ماشین می­توان سیستم­های کامپیوتری و بخش­های مراقبت بهداشتی را نیز ادغام نمود.

استفاده از یادگیری ماشین در تحلیل آماری

استراتژی­های کوتاه مدت برای خرید و فروش اوراق بهادار جزو مسائل مهم در امور اقتصادی محسوب می­شوند. برای دستیابی به این استراتژی­ها می­توان از الگوریتم­های معاملاتی به منظور خرید و فروش اوراق بهادار طبق عواملی چون همبستگی­های تاریخی و متغیرهای عمومی اقتصادی بهره برد. با یادگیری ماشین به راحتی می­توان به الگوریتم­های استراتژی کوتاه مدت دست پیدا نمود.

استفاده از یادگیری ماشین در انجمن­ های یادگیری

انجمن­های یادگیری در واقع روند توسعه بینش بین محصولات مختلف هستند. برای نمونه می­توان نحوه ارتباط محصولات غیرمرتبط با یکدیگر را تشخیص داد. مطالعه ارتباط بین کالاهای خریداری شده توسط مردم از کاربردهای مهم یادگیری ماشین است. برای مثال در صورت خرید محصولی توسط یک مشتری، محصولات مشابه نیز به او نشان داده خواهد شد چرا که بین این دو ارتباط وجود دارد. با عرضه محصولی جدید در بازار، برای آن که فروش با افزایش بیشتری همراه باشد با محصولات قدیمی همراه خواهد شد.

استفاده از یادگیری ماشین در دسته بندی

دسته بندی به معنای قراردهی هر فرد، شی، و.. در دسته­های مختلف تحت مطالعه است. دسته بندی سبب تجزیه و تحلیل اندازه­گیری­های یک شی شده تا به راحتی بتوان دسته مربوط به آن را شناسایی نمود. جهت ایجاد رابطه­ای کارآمد، داد­ها به کمک تحلیلگران خواهند آمد. برای نمونه پیش از تصمیم گیری یک به بانک به توزیع وام، ابتدا مشتریانی که دارای توانایی بازپرداخت وام هستند شناسایی خواهند شد. این کار در واقع با بررسی عواملی چون درآمد مشتری، سابقه مالی، پس انداز و... صورت می­گیرد. برای کسب این اطلاعات، داده­های گذشته وام، دسته بندی، تجزیه و تحلیل خواهند شد.

استفاده  از یادگیری ماشین در پیش بینی

یادگیری ماشین در سیستم­های پیش بینی نیز مورداستفاده قرار می­گیرد. برای نمونه با توجه به مثالی که برای ارائه وام در بانک مطرح شد به منظور محاسبه احتمال خطای سیستم می­توان داده­های موجود در گروه­های مختلف را طبقه بندی نمود. تعریف این مجموعه با استفاده از قوانین تعیین شده توسط تحلیلگران انجام خواهد شد. بعد از طبقه بندی نیز به کمک یادگیری ماشین امکان محاسبه احتمال خطا وجود دارد. این محاسبات در تمامی بخش­ها برای اهداف متنوع قابل استفاده است. لذا پیش بینی را نیز می­توان از کاربردهای اصلی یادگیری ماشین دانست.

استفاده از یادگیری ماشین در استخراج

استخراج اطلاعات نیز با استفاده از یادگیری ماشین قابل استفاده است. با یادگیری ماشین می­توان راحتتر اطلاعات ساختاری را از داده­های بدون ساختار استخراج نمود. برای نمونه به کمک یادگیری ماشین می­توان اطلاعات موردنظر را در بین صفحات وب، مقالات، گزارش­های تجاری، وبلاگ­ها و ایمیل را استخراج نمود. بانک اطلاعاتی باعث شده خروجی تولید شده در ارتباط با استخراج اطلاعات باشد. پروسه استخراج توسط یادگیری ماشین، مجموعه­ای از اسناد را تحت عنوان ورودی در نظر گرفته و از آن­ها داده­های ساختارمند را استخراج خواهد نمود.

استفاده از یادگیری ماشین در رگرسیون

برای رگرسیون نیز یادگیری ماشین قابل استفاده است. در رگرسیون به منظور بهینه­سازی پارامترها از اصل یادگیری ماشین بهره گرفته می­شود. یادگیری ماشین همچنین جهت کاهش خطای تقریبی و محاسبه نزدیک­ترین نتیجه ممکن قابل استفاده است. برای بهینه­ سازی عملکرد نیز از یادگیری ماشین استفاده می­شود و جهت تغییر ورودی­ها تا رسیدن به نزدیک­ترین نتیجه ممکن کاربرد دارد.

استفاده از یادگیری ماشین در سرویس­ های مالی

در زمینه مالی و بانکی یادگیری ماشین دارای ظرفیت­های متعددی است. به کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خدمات مالی متعددی را ارائه نمود. با استفاده از یادگیری ماشین، بانک­ها و موسسات مالی قادر به تصمیم­گیری دقیق­تری هستند. همچنین خدمات مالی امکان تشخیص بسته شدن یک حساب را پیش از وقوع خواهند داشت. از دیگر کارهایی که در این زمینه به کمک یادگیری ماشین فراهم است می­توان به پیگیری الگو هزینه مشتریان، تجزیه و تحلیل بازار، آموزش ردیابی الگوهای هزینه به ماشین­های هوشمند، شناسایی گرایش­ها و ترندهای پیش رو و نیز واکنش در زمان واقعی اشاره نمود.

کلام آخر در مورد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

در این مطلب سعی شد اطلاعات کاملی در خصوص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اختیار شما عزیزان قرار داده شود. امیدواریم از این مطلب نهایت استفاده را برده باشید. همانطور که احتمالا میدانید یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین زبان برنامه نویسی پایتون است؛ با توجه به این موضوع مایلم مجموعه آموزش برنامه نویسی پایتون فرادرس را به شما معرفی کنم تا بتوانید با دریافت این مجموعه آموزشی ارزشمند زبان برنامه نویسی پایتون را به عنوان پیش زمینه یادگیری و استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بیاموزید. برای دریافت این مجموعه آموزشی می‌توانید به لینک زیر مراجعه کنید: