یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های پرهیجانِ هوش مصنوعی است که چند سالی است بسیار مورد توجه افراد مختلف قرار گرفته است. یادگیری ماشین قدرت داده را به روش‌های جدید نشان می‌دهد، مانند آنچه شما در فید شبکه‌های اجتماعی مانند فیسبوک و اینستاگرام به عنوان محتوای پیشنهادی مشاهده می‌کنید. این فناوری شگفت‌انگیز با کمک توسعه برنامه‌های رایانه‌ای که می‌توانند به طور خودکار به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از طریق پیش‌بینی‌ها کار خود را انجام دهkد، به سیستم‌های رایانه‌ای در خواندن اطلاعات و بهبود عملکرد کمک می‌کند.
همان‌طور که داده‌های بیشتری را وارد ماشین می‌کنید، این کار به رایانه در خواندن اطلاعات بیشتر کمک می‌کند و در پی آن، نتیجه به دست آمده از اطلاعات بهتر خواهد شد. وقتی از الکسا می‌خواهید که آهنگ‌های مورد علاقه‌تان را در آمازون اکو پخش کند، این ابزار سراغ لیست آهنگ‌هایی می‌رود که شما بارها آنها را پخش کرده‌اید. حتی این امکان برای شما فراهم است که با گفتن یک سری جملات مانند رد کردن آهنگ، تنظیم میزان صدا و بسیاری از دستورات دیگر، تجربه شنیداری خود را بهبود بخشید و به آن چیزی برسید که دلخواه‌تان است. یادگیری ماشین و پیشرفت سریع هوش مصنوعی تمام این کارها را ممکن کرده است. اما واقعا یادگیری ماشین چیست؟ بیایید در این مقاله به این موضوع بپردازیم و درباره این مسیر شغلی صحبت کنیم.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین (machine learning) یکی از حوزه‌های اصلی هوش مصنوعی (AI) است. برنامه‌های کاربردی که بر پایه تجربه کاربر هستند (یا به عبارت دقیق‌تر، داده‌ها) بدون هیچ برنامه نویسی‌ای و درست مانند انسان‌ها ار تجربیات یاد می‌گیرند. هنگامی که این برنامه‌ها در معرض داده‌های جدید قرار می‌گیرند، به‌خودی‌خود چیزهای جدیدی یاد می‌گیرند، رشد می‌کنند، تغییر می‌کنند و توسعه می‌یابند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین شامل رایانه‌هایی می‌شود که به دنبال اطلاعات جدید می‌روند، بدون اینکه این کار به آنها دیکته شود و برای آن برنامه نویسی شود. آنها این کار را با استفاده از الگوریتم‌هایی انجام می‌دهند که داده‌ها را در یک فرآیند تکراری می‌خوانند.
شاید فکر کنید که مفهوم یادگیری ماشین، مفهومی جدید و نوظهور است، اما باید عنوان کنیم که این موضوع برای مدت طولانی است که وجود دارد (با نگاهی به ماشین انیگما در جنگ جهانی دوم می‌توان به حضور یادگیری ماشین در آن سال‌ها پی برد). اما با این حال، ایده خودکارسازی استفاده از محاسبات پیچیده ریاضی برای داده‌های بزرگ تنها چندین سال است که به‌وجود آمده و در حال حاضر نیز، سرعت رشد و استفاده از آن بسیار زیاد شده است.
به‌صورت کلی، می‌توان گفت که یادگیری ماشین توانایی انطباق با داده‌های جدید و از طریق تکرار را دارد. اپلیکیشن‌ها از محاسبات و تراکنش‌های قبلی، اطلاعاتی به‌دست می‌آورند و برای تولید نتایج مطمئن و آگاهانه از یک الگو استفاده می‌کنند.
اکنون که متوجه شدیم یادگیری ماشین چیست، باید بفهمیم که یادگیری ماشین چه کاری انجام می‌دهد و چرا انتخاب این حیطه برای مسیر شغلی می‌تواند خوب باشد.
ویژگی‌های یادگیری ماشین
- یادگیری ماشین از داده‌ها برای شناسایی الگوهای مختلف در یک مجموعه داده استفاده می‌کند.
- یادگیری ماشین می‌تواند داده‌های گذشته را بخواند و به طور خودکار بهبود یابد.
- یادگیری ماشین یک فناوری داده محور است.
- یادگیری ماشین بسیار شبیه به داده کاوی است، زیرا با حجم عظیمی از داده سروکار دارد.
یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند؟
بدون شک یادگیری ماشین یکی از هیجان‌انگیزترین زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین کارِ خواندن داده‌ها را با ورودی‌های خاص به ماشین تکمیل می‌کند. اگر به این حوزه علاقه دارید، باید به این درک برسید که کارکرد یادگیری ماشین چیست و چگونه می‌توان از آن در آینده استفاده کرد.
دو نوع تکنیک در یادگیری ماشین استفاده می‌شود: یادگیری تحت‌نظارت که مدلی را بر روی داده‌های ورودی و خروجیِ شناخته‌شده آموزش می‌دهد تا بتواند خروجی‌های آینده را پیش‌بینی کند و یادگیری بدون نظارت که الگوهای پنهان یا ساختارهای درونی را در داده‌های ورودی پیدا می‌کند.
یادگیری تحت‌نظارت
یادگیری ماشین تحت‌نظارت مدلی را ایجاد می‌کند که در صورت عدم قطعیت، بر اساس شواهد، پیش‌بینی را انجام می‌دهد. یک الگوریتم یادگیری تحت‌نظارت، مجموعه‌ای شناخته‌شده از داده‌های ورودی و پاسخ‌های شناخته‌شده به داده‌ها (خروجی) را می‌گیرد و مدلی را برای ایجاد پیش‌بینی‌های معقول برای پاسخ به داده‌های جدید به‌وجود می‌آورد. اگر داده‌هایی شناخته‌شده برای پیش‌بینی خروجی‌ها دارید، از یادگیری تحت‌نظارت استفاده کنید.
یادگیری تحت‌نظارت از تکنیک‌های طبقه‌بندی‌شده و رگرسیون برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند.
تکنیک‌های طبقه‌بندی، پاسخ‌های مجزا را پیش‌بینی می‌کنند. برای مثال، اینکه آیا یک ایمیل واقعی است یا هرزنامه، یا اینکه آیا یک تومور، سرطانی یا خوش‌خیم است. تکنیک‌های طبقه‌بندی، داده‌های ورودی را به دسته‌هایی طبقه‌بندی می‌کنند. استفاده‌های متداول از تکنیک‌های طبقه‌بندی شامل تصویربرداری پزشکی، تشخیص گفتار و امتیازدهی می‌شود.
اگر داده‌های شما را می‌توان برچسب‌گذاری، دسته‌بندی یا به گروه‌ها یا کلاس‌های خاصی تفکیک کرد، از تکنیک‌های طبقه‌بندی استفاده کنید. به عنوان مثال، برنامه‌های کاربردی برای تشخیص دست نوشته از تکنیک‌های طبقه‌بندی برای تشخیص حروف و اعداد استفاده می‌کنند. در تشخیص چهره رایانه‌ای، از تکنیک‌های تشخیص الگوی بدون نظارت برای تشخیص اشیا و تقسیم‌بندی تصویر استفاده می‌شود.
تکنیک‌های رگرسیون پاسخ‌های پیوسته را مانند کمیت‌های فیزیکی از قبیل وضعیت شارژ باتری، بار الکتریکی در شبکه یا قیمت دارایی‌های مالی، را پیش‌بینی می‌کنند. کاربردهای معمولی تکنیک‌های رگرسیون نیز شامل سنجش مجازی، پیش‌بینی بار الکتریکی و معاملات الگوریتمی می‌شود.
اگر با داده‌های محدودی کار می‌کنید یا ماهیت پاسخ شما یک عدد واقعی است، مانند دما یا زمان تا خرابی یک قطعه از تجهیزات، از تکنیک‌های رگرسیون استفاده کنید.
یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت الگوهای پنهان یا ساختارهای درونی را در داده‌ها پیدا می‌کند. از یادگیری بدون نظارت برای استنتاج داده از مجموعه داده‌های متشکل از داده‌های ورودیِ بدون پاسخ، استفاده می‌شود.
کلاسترینگ (خوشه بندی) رایج‌ترین تکنیک در یادگیری بدون نظارت است. از کلاسترینگ برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی برای یافتن الگوها یا گروه‌بندی‌های پنهان در داده‌ها استفاده می‌شود. اپلیکیشن‌های کاربردی برای تجزیه‌وتحلیل خوشه‌ای شامل تجزیه و تحلیل توالی ژن، تحقیقات بازار و تشخیص اشیا می‌شود.
به عنوان مثال، اگر یک شرکت تلفن همراه بخواهد مکان‌هایی را که در آن دکل‌های تلفن همراه می‌سازد بهینه کند، می‌تواند از یادگیری ماشین برای تخمین تعداد گروه‌های افراد متکی بر برج‌های خود استفاده کند. هر تلفن در یک زمان مشخص تنها می‌تواند از طریق یک برج ارتباط برقرار کند، بنابراین تیم‌ها از تکنیک کلاسترینگ (خوشه بندی) برای طراحی بهترین مکان برای دکل‌های سلولی برای بهینه‌سازی دریافت سیگنال برای گروه‌ها یا خوشه‌های مشتریان خود استفاده می‌کنند.
تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق یک شکل تخصصی از یادگیری ماشین است. جریان کارِ یادگیری ماشین با استخراج دستی ویژگی‌های مرتبط از تصاویر شروع می‌شود. سپس از ویژگی‌ها برای ایجاد مدلی استفاده می‌شود که اشیاءِ موجود در تصویر را دسته‌بندی می‌کند. با جریان کارِ یادگیری عمیق، ویژگی‌های مرتبط به طور خودکار از تصاویر استخراج می‌شوند. علاوه بر این، یادگیری عمیق شبکه داده‌های خام و وظایفی مانند طبقه‌بندی داده را انجام می‌دهد و یاد می‌گیرد که چگونه این کار را به طور خودکار انجام دهد.
در یادگیری ماشین، شما به‌صورت دستی ویژگی‌ها و روش مرتب کردن آنها را انتخاب می‌کنید. با یادگیری عمیق، مراحل استخراج ویژگی‌ها و مدل‌سازی به‌صورت خودکار انجام می‌شود.
بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین چیست؟
اگر به دنبال زبان برنامه نویسی محبوب هستید، باید بدانید که پایتون به لطف کتابخانه‌های موجود و همچنین پشتیبانی گسترده، در این حوزه بسیار مورد توجه کاربران قرار گرفته است. پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و داده‌کاوی ایده‌آل است و از بسیاری از الگوریتم‌ها (برای طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و رگرسیون) و مدل‌های یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند.
چرا یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
با افزایش داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین به یک تکنیک کلیدی برای حل مشکلات در زمینه‌های مختلف تبدیل شده است. این زمینه‌ها عبارت‌اند از:
- خودرو
- هوافضا
- دفاعی
- فلزات، مواد و معدن
- تجزیه و تحلیل
- تولید
- تجهیزات پزشکی
- پردازش سیگنال
اما به‌صورت کلی، اهمیت استفاده از یادگیری ماشین شامل موارد زیر می‌شود:
- افزایش سریع در تولید داده‌ها
- حل مسائل پیچیده که برای انسان دشوار است
- تصمیم‌گیری در بخش‌های مختلف از جمله مالی
- یافتن الگوهای پنهان و استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها
داده‌های بیشتر، سوالات بیشتر، پاسخ‌های بهتر
الگوریتم‌های یادگیری ماشین الگوهای طبیعی را در داده‌ها پیدا می‌کنند و به شما کمک می‌کنند تصمیم‌ها و پیش‌بینی‌های بهتری داشته باشید. روزانه از این الگوریتم‌ها، برای تصمیم‌گیری‌های مهم در تشخیص پزشکی، معاملات سهام، پیش‌بینی بار انرژی و موارد دیگر استفاده می‌شوند. برای مثال، اپلیکیشن‌های پخش موزیک، از این الگوریتم‌ها برای پیشنهادِ بهترین گزینه‌ها متناسب با سلیقه شما استفاده می‌کنند. خرده‌فروشان از آن برای به دست آوردن بینشی در مورد رفتار مشتریان خود در خرید استفاده می‌کنند.
چه زمانی باید از یادگیری ماشین استفاده کرد؟
استفاده از یادگیری ماشین را باید برای زمانی در نظر گرفت که یک کار یا مشکل پیچیده‌ای دارید که شامل مقدار زیادی داده و متغیرهای زیادی است، اما فرمول یا معادله برای آن ندارید. کاربردهای دیگر یادگیری ماشین شامل موارد زیر می‌شود:
- مدیریت ارتباط با مشتری. نرم‌افزار CRM می‌تواند از مدل‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل ایمیل استفاده کند و اعضای تیم فروش را ترغیب کند که ابتدا به مهم‌ترین پیام‌ها پاسخ دهند. سیستم‌های پیشرفته‌تر، حتی می‌توانند بهترین و اثرگذارترین پاسخ‌ها به ایمیل را پیشنهاد دهند.
- هوش تجاری. استفاده‌کنندگان از هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده، از یادگیری ماشین در نرم افزار خود برای شناسایی داده‌های مهم، الگوها در یک مجموعه داده و ناهنجاری‌ها استفاده می‌کنند.
- سیستم‌های اطلاعاتی منابع انسانی. سیستم‌های اطلاعاتی منابع انسانی، می‌توانند از مدل‌های یادگیری ماشین برای فیلتر کردن هر آگهی استخدامی و شناسایی بهترین نامزدها برای یک موقعیت شغلی استفاده کنند.
- ماشین‌های خودران. الگوریتم‌های یادگیری ماشین حتی می‌توانند این امکان را برای یک خودروی نیمه‌خودران فراهم کنند که یک شی کمترقابل‌مشاهده را تشخیص دهد و به راننده هشدار دهد.
- دستیاران مجازی. دستیارهای مجازی معمولا مدل‌های یادگیری ماشین تحت‌نظارت و بدون نظارت را برای تفسیر گفتار و پاسخگویی ترکیب می‌کنند.
مزایا و معایب یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین مواردِ استفاده‌ی بسیار دارد که از پیش‌بینی رفتار مشتری تا ساخت سیستم عامل برای خودروهای خودران را شامل می‌شود.
وقتی صحبت از مزایای یادگیری ماشین می‌شود، می‌توان به این موضوع اشاره کرد که یادگیری ماشین به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان خود را در سطح عمیق‌تری درک کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های بسیاری را از نحوه رفتار مشتریان در طول زمان به‌دست آورند و این به تیم‌ها کمک می‌کند تا ابتکار عمل را در توسعه محصول و بازاریابی مطابق با تقاضای مشتری، در دست بگیرند.
برخی از شرکت‌ها از یادگیری ماشین به عنوان محرک اصلی در مدل‌های تجاری خود استفاده می‌کنند. برای مثال، اوبر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای برقراری ارتباط میان رانندگان با مسافران استفاده می‌کند. گوگل از یادگیری ماشین برای نمایش تبلیغات در موتورهای جستجو استفاده می‌کند.
اما یادگیری ماشین با معایبی نیز همراه است. اول از همه، می‌تواند فرایندی گران باشد. پروژه‌های یادگیری ماشین معمولا توسط دانشمندان داده هدایت می‌شوند که حقوق بالایی دارند. این پروژه‌ها همچنین به زیرساخت نرم افزاری نیاز دارند که این نیز می‌تواند هزینه‌بر باشد.
همچنین، مشکلاتی در سوگیری یادگیری ماشین وجود دارد. الگوریتم‌هایی که بر روی مجموعه داده‌هایی خاصی بنا می‌شوند معمولا حاوی خطا هستند، که در نهایت می‌توانند به مدل‌های نادرست تبدیل شوند که در بهترین حالت، شکست می‌خورند و در بدترین حالت، تبعیض‌آمیز می‌شوند. هنگامی که یک شرکت فرآیندهای اصلی کسب‌وکار را بر اساس مدل‌های مغرضانه قرار می‌دهد، ممکن است با آسیب‌های قانونی و اعتباری مواجه شود.
حقوق و دستمزد متخصص ماشین لرنینگ
همان‌طور که عنوان کردیم، پروژه‌های یادگیری ماشین معمولا توسط دانشمندان داده هدایت می‌شوند. این افراد حقوق و دستمزد متفاوتی با توجه به برخی فاکتورها دارند. ارقام زیر از از گزارش بازار کار ایران تلنت، مرجع حقوق و دستمزد، به دست آمده است که آن را در اختیار شما قرار خواهیم داد.
میانگین خالص حقوق کارشناس داده در سال ۱۴۰۳ طبق گزارش بازار کار ایران تلنت ۲۱ میلیون تومان است که از ۱۱ میلیون تومان (کمترین) تا ۳۴ میلیون تومان (بالاترین) متغیر است.
درآمد کارشناس یادگیری ماشین با سابقه کار
مطمئنا هر چه سابقه کاری در مشاغل بالاتر برود، میزان حقوق نیز افزایش پیدا می‌کند. این مورد را درباره کارشناس داده بررسی می‌کنیم:
سابقه کاری زیر سه سال
بیشترین: ۳۴ میلیون تومان
میانگین: ۲۱ میلیون تومان
کمترین: ۱۱ میلیون تومان
سابقه کاری سه تا هفت سال
بیشترین: ۷۸ میلیون تومان
میانگین: ۳۶ میلیون تومان
کمترین: ۱۸ میلیون تومان
سابقه کاری هفت تا پانزده سال
بیشترین: ۱۲۰ میلیون تومان
میانگین: ۵۳ میلیون تومان
کمترین: ۲۷ میلیون تومان
آینده یادگیری ماشین
در حالی که سال‌ها است شرکت‌ها و افراد از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، اما طی سال‌های اخیر و پس از پیشرفت هوش مصنوعی، این حوزه با اقبال و توجه بیشتری روبه‌رو شده است. به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، باعث تقویت پیشرفته‌ترین برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در دنیای امروز شده‌اند.
با افزایش اهمیت یادگیری ماشین برای فعالیت‌های تجاری و کاربردی‌تر شدن هوش مصنوعی در سازمان‌ها، تقاضا برای ورود به این حیطه و یادگیری شغل های محبوب برای یادگیری ماشین بیشتر شده است.
تحقیقات مداوم در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی، بر توسعه برنامه‌های کاربردی و عمومی‌تر تمرکز دارد. امروزه، مدل‌های هوش مصنوعی به آموزش گسترده نیاز دارند تا الگوریتمی تولید کنند که برای انجام یک کار بهینه شده باشد. اما برخی از محققان در حال بررسی راه‌هایی برای انعطاف‌پذیرتر کردن مدل‌ها هستند و به دنبال تکنیک‌هایی هستند که به ماشین این اجازه را می‌دهد تا از داده‌های برای کارهای مختلف در آینده استفاده کند.
پیش‌نیازهای یادگیری ماشین
با توجه به اینکه آینده برنامه نویسی به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گره خورده است، بسیاری به دنبال این هستند که حتما این حرفه را یاد بگیرند. برای کسانی که علاقه‌مند به یادگیری یادگیری ماشین هستند و دوست دارند در این حوزه موفق شوند، الزاماتی وجود دارد که باید رعایت کنند. این الزامات عبارت‌اند از:
- آشنایی اولیه با زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون، R، جاوا، جاوا اسکریپت و …
- دانش متوسط از آمار و احتمالات
- دانش مقدماتی جبر خطی؛ در مدل رگرسیون خطی، یک خط از میان تمام نقاط داده رسم می‌شود و از آن خط برای محاسبه مقادیر جدید استفاده می‌شود
- درک حساب دیفرانسیل و انتگرال
- دانش نحوه و ساختار داده‌های خام به فرمت دلخواه برای کاهش زمان صرف‌شده برای تصمیم‌گیری
این پیش‌نیازها، شانس شما را برای موفقیت در فرایند استخدام ماشین لرنینگ افزایش می‌دهند.
چگونه به یک مهندس یادگیری ماشین تبدیل شویم؟
مراحلی خاصی وجود دارد که با طی کردن آنها می‌توانید به یک مهندس یادگیری ماشین تبدیل شوید. به طور کلی، این نقش مسئول طراحی برنامه‌ها و سیستم‌های یادگیری ماشین است که شامل ارزیابی و سازماندهی داده‌ها، انجام آزمایش‌ها و به‌طور کلی نظارت و بهینه‌سازی فرآیند یادگیری برای کمک به توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین با عملکرد قوی می‌شود.
به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین، باید الگوریتم‌هایی برای پایگاه داده‌های مختلف طراحی کنید، بنابراین داشتن تجربه کاری در توسعه نرم‌افزار یکی از مهم‌ترین عوامل در قوی کردن رزومه شما به‌شمار می‌آید. اساسا، ترکیبی از ریاضیات، آمار و توسعه وب، به شما تمام آنچه برای موفقیت در این حرفه نیاز دارید را خواهد داد. هنگامی که این مفاهیم را درک کردید، برای ارسال رزومه برای مشاغل مهندسی یادگیری ماشین آماده خواهید بود.
اگر این موارد را برای گنجاندن در رزومه خود ندارید، هنوز هم فرصت یادگیری و کار در این حوزه را از دست نداده‌اید. ابتدا باید از یادگیری اصول اولیه یادگیری ماشین و ابزارهای مورد نیاز برای پیاده‌سازی، استفاده و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین شروع کنید. بسیاری از افراد برای یادگیری سریع و کار به عنوان مهندس یادگیری ماشین، یک دوره آموزشی بوت کمپ علم داده یا یادگیری ماشین را می‌گذرانند. مراحل زیر، تمام آن کارهایی است که شما باید در مسیر تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین طی کنید:
- آموزش کدنویسی با پایتون
- ثبت‌نام در دوره‌های یادگیری ماشین
- کار روی پروژه‌ی شخصی یا کمک یادگیری ماشین
- یادگیری روش‌های اصولی جمع‌آوری داده
- حضور در انجمن‌های یادگیری ماشین و شرکت در برنامه‌های آنها
- اقدام برای کارآموزی
برای به دست آوردن شغل به عنوان مهندس یادگیری ماشین، باید یاد بگیرید که چگونه داده‌ها را جمع‌آوری کنید، چگونه الگوریتم‌های مختلف داده‌ها را پردازش می‌کنند، چگونه نتایج را ارزیابی کنید و چگونه از این فناوری در سازمان‌ها استفاده کنید. این عناصر با گذشت زمان، گذراندن دوره‌ها و تجربه کاری به دست می‌آیند.
داشتن پیشینه در مبانی علوم کامپیوتر، برنامه نویسی کامپیوتر، مهندسی نرم افزار، رباتیک و یا یادگیری عمیق به شما کمک می‌کند تا شغل دلخواه‌تان را به‌دست آورید.
اگر در حوزه یادگیری ماشین فعال هستید و حس می‌کنید که در این مقاله موضوعی را از قلم انداختیم، خوشحال می‌شویم که آنها را در بخش نظرات با ما در میان بگذارید.
