machine learning
machine learning (به فارسی یادگیری ماشین یا فراگیری ماشین ) دسته ای از الگوریتم های به هم پیوسته و پیچیده است که باعث می شود نرم افزار به مرور زمان در محاسبه پاسخ ها ، دقیق و دقیق تر شود. بدون اینکه برنامه نویسی نرم افزار تغییری کند.
امروز در طراحی سایت پرنا در خصوص machine learning صحبت می کنیم. مقاله را تا انتها بخوانید و درصورتی که سوالی دارید با ما در تماس باشید.
فرضیه اصلی یادگیری ماشین ، ساخت الگوریتم هایی است که بتواند داده ها را دریافت کند و نتیجه آن داده را پیش بینی کند ، در حالی که در همین حین در حال تولید پاسخ است و ورودی های داده پشت هم وارد می شوند.
پروسه هایی که در فراگیری ماشین ماشین در جریان اند ، تا حد زیادی شبیهData mining هستند.
هر دوی آنها نیاز دارند تا به کاوش در میان داده ها بپردازند و رفتار های نرم افزار و سخت افزار را مطابق داده ها تنظیم کنند.
بسیاری از مردم ، به نوعی machine learning را مشاهده کرده اند . برای مثال وقتی شما به فروشگاه اینترنتی می روید و در قسمت کتاب ها به جست وجو می پردازید ، دفعه بعد که وارد سایت مورد نظر بشوید با پیشنهاد های لحظه ای یا ویژه کتاب رو به رو خواهید شد.
این اتفاق به این دلیل می افتد که ، machine learning سعی دارد تا حد ممکن سایت را برای هر شخص منحصر به فرد کند. المان هایی که شما در یک طراحی سایت مشاهده می کنید با شخص دیگری که در همان سایت است متفاوت است.
برخی دیگر از استفاده های فراگیری ماشین در حوزه وب : تشخیص ربات ها ، اسپمر ها ، امنیت شبکه ، ساخت feed های جدید و ...
machine learning چگونه کار می کند ؟
الگوریتم های یادگیری ماشین به دو دسته نظارت شده و بدون نظارت طبقه بندی می شوند.الگوریتم های دسته نظارت شده نیازمند یک متخصص داده در طراحی سایت یا غیره است که با هوش ماشین هم آشنایی داشته باشد تا داده و نتیجه مورد انتظار را تولید و دریافت کند. در طول تمرین متخصص داده با ماشین ، وی مشخص می کند که چه داده ها ، متغیر ها ، المان ها و ... باید در اختیار ماشین قرار بگیرند. همچنین با انجام تست ها مختلف سعی در بهبود هوش مصنوعی ماشین دارد تا دایره دیتای ورودی را بیشتر کند.
الگوریتم های بدون نظارت نیازی به تمرین دادن و همچنین محدود کردن داده های ورودی ندارند. به جای آن ، این گونه ماشین ها یک روش تکراری به اسم deep learning را بار ها و بارها انجام می دهند تا سرانجام به نتیجه برسند. الگوریتم های بدون نظارت برای کارهای سخت تر و پیچیده تری نسبت به دسته نظارت شده مورد استفاده قرار می گیرند.
مثال هایی از machine learning
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امروزه به طور مکرر در نرم افزار ها مورد استفاده قرار می گیرد. یکی از معروف ترین مثال های ما در این زمینه ، feed های فیسبوک است. اگر شما پست های چند نفر از دوستانتان را بیشتر لایک کنید، پس از مدتی فیسبوک بیشتر پست های همان دوستان را به شما نشان خواهد داد.
در پشت صحنه هوش مصنوعی طراحی سایت حرفه ای فیسبوک ، آنالیز ایستا و آنالیز پیشبینی شونده وجود دارند که با استفاده از آن ها الگوی رفتاری شما در اختیار فیسبوک قرار می گیرد و فراگیری ماشین فیسبوک ،برای راضی نگاه داشتن الگوی شما سعی می کند.
حال اگر پست های دوستان خود را پس مدتی لایک نکنید ، این الگو مجددا تغییر خواهد کرد.
یکی دیگر از مهمترین کاربرد های فراگیری ماشین ، استفاده از این تکنولوژی در ماشین های بدون سرنشین است. هوش ماشین در تمامی لحظه ها در حال شناسایی عناصر محیط و انجام عمل های متقابل برای سالم نگه داشتن ماشین است.
آینده machine learning
با توجه به این یادگیری ماشین دهه ها است که وجود دارد. با در هم تنیده شدن با هوش مصنوعی ، این روزها با قدرت بیشتری بر سر زبان ها افتاده است.
فراگیری ماشین این روز ها در نرم افزار ها و وسایل قدرتمند ترین شرکت ها در حوزه تکنولوژی مانند آمازون ، گوگل ، مایکروسافت و ... استفاده میشود . همه ی این شرکت در همین حال که ما در حال نوشتن این مقاله هستیم در حال مطالعه و تحقیق برای بهبود machine learning خود هستند.
با افزایش اهمیت فراگیری ماشین و کارآمد تر شدن هوش مصنوعی در وسایل روزمره ما ، جنگ بر سر موضوع machine learning تشدید خواهد شد.
طراحی سایت پرنا
