علمی، پژوهشی و فناوری

چگونه یادگیری ماشین جهان را تغییر می‌دهد؟

فناوری که زندگی روزمره ما را دگرگون می‌کند!

یادگیری ماشین، شاخه‌ای جذاب از هوش مصنوعی، به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. این فناوری نوین، کاربردهای گسترده‌ای در زندگی روزمره ما دارد و هر روز شاهد پیشرفت‌های چشمگیری در این حوزه هستیم

به گزارش پایگاه خبری علم و فناوری:یادگیری ماشین، شاخه‌ای جذاب از هوش مصنوعی، به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. این فناوری نوین، کاربردهای گسترده‌ای در زندگی روزمره ما دارد و هر روز شاهد پیشرفت‌های چشمگیری در این حوزه هستیم.

یادگیری ماشین به دو دسته اصلی یادگیری نظارت‌شده و یادگیری بدون نظارت تقسیم می‌شود.

در یادگیری نظارت‌شده، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، به مدل ورودی‌ها و خروجی‌های متناظر داده می‌شود تا رابطه بین آن‌ها را تشخیص دهد. پس از آموزش، مدل می‌تواند برای داده‌های جدید پیش‌بینی انجام دهد.

مراحل یادگیری نظارت‌شده:

- جمع‌آوری داده: داده‌های برچسب‌دار جمع‌آوری می‌شوند.
- آموزش مدل: مدل با استفاده از این داده‌ها آموزش می‌بیند تا الگوها را تشخیص دهد.
- ارزیابی مدل: مدل روی داده‌های تست بررسی می‌شود تا عملکرد آن ارزیابی شود.
- پیش‌بینی: مدل آموزش‌دیده برای داده‌های جدید پیش‌بینی انجام می‌دهد.

انواع یادگیری نظارت‌شده:

- طبقه‌بندی: در این روش، خروجی مدل یک کلاس یا دسته‌بندی است. برای مثال، تشخیص اینکه یک ایمیل اسپم است یا خیر.
- رگرسیون: در این روش، خروجی مدل یک مقدار عددی است. برای مثال، پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس متراژ و محل قرارگیری.

الگوریتم‌های معروف یادگیری نظارت‌شده:

- درخت تصمیم (Decision Tree)
- ماشین بردار پشتیبان (SVM)
- نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
- شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
- رگرسیون خطی (Linear Regression)
- رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
- رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)

در یادگیری بدون نظارت، مدل سعی می‌کند الگوها یا ساختارهای پنهان در داده‌ها را بدون برچسب‌های از پیش تعیین‌شده کشف کند. این روش بیشتر برای کشف دانش از داده‌ها استفاده می‌شود.

مراحل یادگیری بدون نظارت:

- جمع‌آوری داده: داده‌های بدون برچسب جمع‌آوری می‌شوند.
- کشف الگوها: مدل سعی می‌کند الگوها یا ساختارهای پنهان در داده‌ها را پیدا کند.
- ارزیابی مدل: مدل بررسی می‌شود تا عملکرد آن ارزیابی شود.
- استفاده از الگوها: از الگوهای کشف‌شده برای تحلیل داده‌ها یا تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین، با کاربردهای گسترده‌ای که در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، مالی، و خودروسازی دارد، به یکی از مهم‌ترین فناوری‌های عصر حاضر تبدیل شده است.

 

https://stnews.ir/short/4A56o
اخبار مرتبط
تبادل نظر
نام:
ایمیل: ایمیل خود را با فرمت مناسب وارد کنید
نظر: