ده مثال از کاربردهای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از اختراعات مدرن بشر است که نه تنها به پیشرفت در زمینه صنعت و کسب و کارهای مختلف کمک کرده است، بلکه در زندگی فردی انسان‌ها نیز بسیار تاثیر گذار بوده است. یادگیری ماشین در حقیقت یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است که بر روی آموزش از روی دیتابیس برای ساخت سیستم‌های کامپیوتری هوشمند تمرکز دارد. در حال حاضر از یادگیری ماشین در حوزه‌ها و صنایع مختلفی استفاده شده است. به عنوان مثال از یادگیری ماشین برای تشخیص و درمان بیماری‌ها، پردازش تصویر، پیش‌بینی، دسته بندی، آموزش و پرورش و… استفاده شده است.

سیستم‌های کامپیوتری هوشمندی که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره می‌برند این توانایی را دارند که از تجربیات گذشته و داده‌های تاریخی استفاده کنند. برنامه‌هایی که از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند نتایج را بر اساس تجربیات گذشته ارائه می‌دهند. در این مقاله ما قصد داریم به ده مثال از کاربردهای یادگیری ماشین که در حال حاضر از آن‌ها استفاده می‌شود بپردازیم و ببینیم با این تکنولوژی چه کارهایی را می‌توان انجام داد. در ادامه با ما همراه باشید.

1. شناسایی تصاویر

یکی از کاربردهای رایج یادگیری ماشین شناسایی تصویر است. موقعیت‌های بسیاری برای دسته‌بندی اشیاء در تصاویر دیجیتالی وجود دارد و برای این کار می‌توان از یادگیری ماشین استفاده کرد. برای مثال در تصاویر سیاه و سفید هر پیکسل به عنوان یک واحد اندازه گیری استفاده می‌شود. در تصاویر رنگی نیز هر پیکسل یک واحد اندازه گیری برای شدت سه رنگ قرمز، سبز و آبی استفاده می‌شود.

از یادگیری ماشین نیز می‌توان در شناسایی چهره در پردازش تصویر نیز استفاده کرد. در یک دیتابیس برای هر فرد یک دسته بندی جدا جود دارد و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با توجه به این تصاویر به تشخیص هویت می‌پردازند. از یادگیری ماشین هم چنین در تشخیص دست خط در نوشته های معمولی یا نسخ خطی چاپ شده نیز استفاده می‌شود.

2. شناسایی گفتار

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری ماشین تبدیل گفتار به متن می‌باشد. این مسئله به شناسایی گفتار کامپیوتری با شناسایی گفتار اتوماتیک نیز معروف است. به کمک شناسایی گفتار یک نرم افزار می‌تواند کلمات موجود در یک گفتار را تشخیص دهد و آن را به یک فایل متنی تبدیل کند. واحد اندازه گیری در اینجا می‌تواند زنجیره ای از اعداد باشد که نماد سیگنال‌های گفتار می‌باشند. همچنین می توانیم سیگنال گفتار را با شدت در باندهای مختلف فرکانس زمانی تقسیم کنیم. شناسایی گفتار می‌تواند در برنامه‌هایی کاربرد داشته باشد که رابط تعاملی صوتی دارند و یا قابلیت جستجی صوتی و… دارند.

3. تشخیص بیماری

از یادگیری ماشین می‌توان در تکنیک‌ها و ابزارهایی که برای تشخیص بیماری‌ها کاربرد دارند استفاده کرد. از این تکنولوژی می‌توان برای تجزیه و تحلیل پارامترهای بالینی و ترکیب آن‌ها برای پیش‌بینی آگاهی از پیشرفت بیماری، استخراج اطلاعات پزشکی، تحقیقات برای رسیدن به نتیجه، برنامه ریزی درمانی و نظارت بر بیمار استفاده کرد. این موارد از کاربردهای موفق استفاده از متدهای یادگیری ماشین می‌باشد. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنین می‌تواند به ادغام سیستم‌های کامپیوتری و بخش‌های مراقبت بهداشتی نیز کمک کند.

4. تحلیل آماری

در امور اقتصادی یکی از مسائل مهم بدست آوردن استراتژی‌های کوتاه مدت برای خرید و فروش اوراق بهادار می‌باشد. برای بدست آوردن این استراتژی‌ها کاربر از الگوریتم‌های معاملاتی برای خرید و فروش اوراق بهادار بر اساس عواملی مانند همبستگی های تاریخی و متغیرهای عمومی اقتصادی متمرکز استفاده می‌کند. یادگیری ماشین می‌تواند برای بدست آوردن این الگوریتم‌های استراتژی کوتاه مدت بسیار کاربردی باشد.

5. انجمن‌های یادگیری

منظور از انجمن‌های یادگیری روند توسعه بینش بین محصولات مختلف می‌باشد. یعنی به عنوان مثال اینکه بفهمیم چگونه محصولات غیر مرتبط می‌توانند با یکدیگر مرتبط باشند. یکی از کاربردهای یادگیری ماشین، مطالعه ارتباط بین کالاهایی است که مردم خریداری می‌کنند. اگر شخصی محصولی را خریداری کند ، به او محصولات مشابه نشان داده می‌شود زیرا بین این دو محصول رابطه وجود دارد. زمانی که محصول جدیدی در بازار عرضه می‌شود ، برای افزایش فروش می‌تواند از این طریق با محصولات قدیمی همراه می شود.

6. دسته بندی

منظور از دسته بندی قرار دادن هر فرد، شیء و… در دسته‌های مختلف تحت مطالعه می‌باشد. دسته بندی به تجزیه و تحلیل اندازه گیری‌های یک شی کمک می کند تا دسته ای را که به آن تعلق دارد را شناسایی کنیم. برای ایجاد یک رابطه کارآمد ، تحلیلگران از داده‌ها استفاده می کنند. به عنوان مثال ، قبل از اینکه یک بانک تصمیم به توزیع وام بگیرد، مشتریان دارای توانایی بازپرداخت وام را ارزیابی می‌کند. بانک در حقیقت با در نظر گرفتن عواملی مانند درآمد مشتری ، پس انداز و سابقه مالی و… این کار را انجام می‌دهد. این اطلاعات از تجزیه و تحلیل و دسته بندی داده‌های گذشته در مورد وام بدست می‌آید.

7. پیش بینی

یادگیری ماشین می‌تواند در سیستم‌های پیش‌بینی کاربرد داشته باشد. برای مثال با توجه به چیزی که در بالا برای ارائه وام در بانک گفته شد، برای محاسبه احتمال خطای سیستم نیاز به طبقه بندی داده‌های موجود در گروه‌های مختلف دارد. این مجموعه به کمک قوانین تعیین شده توسط تحلیلگران تعریف می‌شود. پس از طبقه بندی، می‌توان احتمال خطا را باز هم به کمک یادگیری ماشین محاسبه کرد. این محاسبات می‌تواند در همه بخش‌ها برای اهداف متنوع استفاده شود. پیش بینی یکی از بهترین کاربردهای یادگیری ماشین است.

8. استخراج

یکی از کاربردهای بسیار خوب یادگیری ماشین استخراج اطلاعات می‌باشد. در این جا یادگیری ماشین به فرآیند استخراج اطلاعات ساختاری از داده های بدون ساختار کمک می‌کند. به عنوان مثال یادگیری ماشین به استخراج اطلاعات مورد نظر در بین صفحات وب ، مقالات ، وبلاگها ، گزارش های تجاری و ایمیل می‌پردازد. بانک اطلاعاتی یا همان دیتابیس رابطه‌ی خروجی تولید شده را با استخراج اطلاعات حفظ می‌کند. فرآیند استخراج توسط یادگیری ماشین مجموعه ای از اسناد را به عنوان ورودی می گیرد و داده‌های ساختارمند را از آن بیرون می‌کشد.

9. رگرسیون

می‌توان از یادگیری ماشین هم چنین برای رگرسیون نیز استفاده کرد. در رگرسیون می توان از اصل یادگیری ماشین برای بهینه سازی پارامترها استفاده کرد. همچنین می‌توان برای کاهش خطای تقریبی و محاسبه نزدیک‌ترین نتیجه ممکن از یادگیری ماشین استفاده کرد. همچنین می‌توان برای بهینه سازی عملکرد نیز از یادگیری ماشین استفاده کنیم و می توان برای تغییر ورودی‌ها تا رسیدن به نزدیکترین نتیجه ممکن یادگیری ماشین را به کار گرفت.

10. سرویس‌های مالی

یادگیری ماشین ظرفیت‌های زیادی برای به کارگیری در حوزه مالی و بانکی دارد. با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌توان خدمات مالی محبوبی را ارائه داد. یادگیری ماشین می‌تواند به بانک‌ها و موسسات مالی کمک کند تا تصمیمات دقیق‌تری بگیرند، به ارائه خدمات مالی کمک کند تا بسته شدن یک حساب را قبل از وقوع تشخیص دهند، الگوی هزینه مشتریان را پیگیری کنند، تجزیه و تحلیل بازار را انجام دهند، ردیابی الگوهای هزینه را به ماشین‌های هوشمند آموزش دهند و در نهایت الگوریتم‌های یادگیری ماشین می توانند گرایش‌ها و ترندهای پیش رو را به راحتی شناسایی کنند و در زمان واقعی واکنش نشان دهند.

سخن پایانی

به طور خلاصه می توان گفت که یادگیری ماشین پیشرفتی باورنکردنی در هوش مصنوعی ایجاد کرده است. البته یادگیری ماشین می‌تواند پیامدهای ترسناکی نیز داشته باشد، با این حال می‌تواند یکی از راه‌هایی باشد که از طریق آن فناوری بتواند زندگی ما را بهبود ببخشد. پس نباید از پیشرفت و نفوذ آن به زندگی ترسید و باید برای استفاده از آن آماده شد و اطلاعات خود را بالا برد.

برای مطالعه بیشتر در زمینه هوش مصنوعی به بلاگ عامر اندیش مراجعه کنید.