پنج ویژگی کلیدی یادگیری ماشین

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

یادگیری ماشینی مبتنی بر این ایده است که سیستم ها می توانند بدون برنامه ریزی صریح انجام وظایف را یاد بگیرند.

یادگیری ماشینی کاربردهای گسترده ای در صنایع مالی، مراقبت های بهداشتی، بازاریابی و حمل و نقل دارد. برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل و پردازش مقادیر زیادی از داده ها، ایجاد پیش بینی و خودکارسازی فرآیندهای تصمیم گیری استفاده می شود.

در این مقاله، پنج ویژگی کلیدی یادگیری ماشین را بررسی خواهیم کرد که آن را به ابزاری قدرتمند برای حل طیف وسیعی از مشکلات، از تشخیص تصویر و گفتار گرفته تا سیستم‌های توصیه و پردازش زبان طبیعی تبدیل می‌کند.

یادگیری ماشین چیست

یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند. هدف از یادگیری ماشینی ساختن سیستم هایی با توانایی بهبود مستمر عملکرد خود در وظایف خاص بر اساس تجربه به دست آمده از داده های در دسترس عموم است. این با داشتن الگوریتم آموزش گسترده بر روی مجموعه داده های عظیم به دست می آید. این به الگوریتم ها اجازه می دهد تا الگوها و اتصالات را در داده ها پیدا کنند.

• یادگیری نظارت شده: این شامل آموزش مدلی بر روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده است که خروجی صحیح را برای هر ورودی ارائه می‌کند. الگوریتم‌ها می‌توانند از این اطلاعات برای یادگیری رابطه بین ورودی‌ها و خروجی‌ها و پیش‌بینی داده‌های جدید و نادیده استفاده کنند.
• یادگیری بدون نظارت: این شامل آموزش مدلی بر روی مجموعه داده های بدون برچسب است که خروجی درستی ارائه نمی دهد. این الگوریتم باید به تنهایی ساختارهایی را در داده‌ها پیدا کند و معمولاً برای خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری استفاده می‌شود.
• یادگیری تقویتی: این شامل آموزش عوامل برای تصمیم گیری در محیط هایی است که در آن بازخورد از طریق پاداش یا تنبیه دریافت می کنند. این الگوریتم از این بازخورد برای یادگیری بهترین استراتژی برای به حداکثر رساندن پاداش ها در طول زمان استفاده می کند.

مربوط: ریشه های DeFi: هوش مصنوعی، داده های بزرگ، رایانش ابری، فناوری دفتر کل توزیع شده

پنج ویژگی کلیدی یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی به یکی از مهم ترین پیشرفت های فناوری در سال های اخیر تبدیل شده است که تأثیر عمیقی بر طیف گسترده ای از صنایع و کاربردها داشته است. ویژگی های اصلی آن عبارتند از:

• مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده: داده‌ها توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ایجاد مدل‌هایی استفاده می‌شوند که رویدادهای آینده را پیش‌بینی می‌کنند. از این مدل ها می توان برای تعیین ریسک نکول وام، احتمال خرید مصرف کننده و موارد دیگر استفاده کرد.
• اتوماسیون: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی فرآیند یافتن الگوها در داده‌ها را خودکار می‌کنند، مشارکت انسان را کاهش می‌دهند و امکان تجزیه و تحلیل دقیق‌تر و مؤثرتر را فراهم می‌کنند.
• مقیاس‌پذیری: تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای پردازش کلان داده مناسب هستند، زیرا برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها ساخته شده‌اند. در نتیجه، کسب و کارها می توانند بر اساس اطلاعات به دست آمده از چنین داده هایی تصمیم بگیرند.
• تعمیم: الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند الگوهای گسترده ای را در داده ها کشف کنند که می توانند برای تجزیه و تحلیل داده های تازه و ناشناخته استفاده شوند. داده های مورد استفاده برای آموزش مدل ممکن است فوراً برای کار مورد نظر قابل استفاده نباشد، اما می تواند به پیش بینی رویدادهای آینده کمک کند.
• انطباق پذیری: الگوریتم های یادگیری ماشینی برای یادگیری و تطبیق مداوم با در دسترس قرار گرفتن داده های جدید ساخته شده اند. نتیجه عملکرد بهتر در طول زمان است و با در دسترس قرار گرفتن داده های بیشتر دقیق تر و کارآمدتر است.

ادغام یادگیری ماشین و فناوری بلاک چین

ادغام یادگیری ماشین و فناوری بلاک چین نویدهای زیادی برای آینده دارد. با استفاده از یک پلتفرم غیرمتمرکز و ایمن مانند بلاک چین، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای ارزیابی داده‌ها و تولید پیش‌بینی بر اساس آن استفاده شوند.

یکی از زمینه هایی که این ادغام ممکن است مفید باشد، بخش بانکی است. ماهیت غیرمتمرکز فناوری بلاک چین و توانایی آن در جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به داده‌های حساس به الگوریتم‌های یادگیری ماشینی کمک می‌کند تا تقلب و پولشویی را به‌طور مؤثرتری شناسایی کنند.

مربوط: امکانات بلاک چین: چگونه هوش مصنوعی می تواند دفتر کل توزیع شده را تغییر دهد

یادگیری ماشین و فناوری بلاک چین نیز تفاوت بزرگی در مدیریت زنجیره تامین ایجاد خواهد کرد. در حالی که فناوری بلاک چین می تواند برای ارائه باز بودن و پاسخگویی به زنجیره های تامین استفاده شود، الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند برای بهینه سازی عملیات زنجیره تامین و پیش بینی تقاضا مورد استفاده قرار گیرند.

فناوری بلاک چین امکان اشتراک‌گذاری امن و خصوصی سوابق پزشکی را فراهم می‌کند و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای پیش‌بینی شیوع بیماری و بهبود نتایج بیماران مورد استفاده قرار داد.

آینده یادگیری ماشینی

انتظار می رود آینده یادگیری ماشین با پیشرفت های مستمر در الگوریتم ها، قدرت محاسباتی و در دسترس بودن داده ها مشخص شود. همانطور که یادگیری ماشین به طور گسترده‌تر پذیرفته می‌شود و در صنایع مختلف ادغام می‌شود، این پتانسیل را دارد که از طرق مختلف جامعه را به طور قابل توجهی تحت تأثیر قرار دهد.

روندها و پیشرفت های کلیدی در آینده یادگیری ماشینی عبارتند از:

• اتوماسیون بهبودیافته: با پیشرفت الگوریتم‌های یادگیری ماشین، طیف وسیع‌تری از مشاغل را می‌توان خودکار کرد که نیاز به نیروی انسانی کمتر و افزایش بهره‌وری دارند.
• تجربه شخصی‌تر: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی توانایی ارزیابی و استفاده از حجم وسیعی از داده‌ها را برای ارائه تجربیات بسیار شخصی‌شده، از جمله پیشنهادات و تبلیغات شخصی‌شده، دارند.
• تصمیم‌گیری پیشرفته: از آنجایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانایی خود را برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌های پیچیده بهبود می‌بخشند، بسیاری از کسب‌وکارها از تصمیم‌گیری دقیق‌تر و کارآمدتر سود خواهند برد.
• پیشرفت اخلاقی در هوش مصنوعی: با رایج‌تر شدن یادگیری ماشینی، اطمینان حاصل کنید که توسعه و استفاده از آن به صورت اخلاقی و مسئولانه، با تمرکز بر حفاظت از حریم خصوصی و حذف سوگیری در تصمیم‌گیری، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
• همکاری بین رشته ای: یادگیری ماشینی به طور فزاینده ای در همکاری با سایر زمینه ها مانند علوم اعصاب و زیست شناسی برای هدایت اکتشافات و پیشرفت های جدید در این زمینه ها استفاده می شود.

به طور کلی، آینده یادگیری ماشینی بسیار امیدوارکننده به نظر می رسد و انتظار می رود که در سال های آینده صنایع مختلف از مالی گرفته تا مراقبت های بهداشتی را متحول کند.

نویسنده: Alice Ivey