یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، عملکرد خود را بهبود بخشند. این فرآیند معمولاً شامل آموزش الگوریتم‌ها بر روی داده‌های بزرگ است تا مدل‌هایی ایجاد شود که قادر به پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس ورودی‌های جدید باشند.
یادگیری ماشین به طور عمده به دو دسته تقسیم می‌شود: یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning). در یادگیری نظارت‌شده، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌خورده آموزش می‌بیند، در حالی که در یادگیری بدون نظارت، سیستم سعی می‌کند ساختار یا الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کند بدون اینکه اطلاعات برچسب‌خورده در اختیار داشته باشد.
تاریخچه یادگیری ماشین به اوایل دهه ۱۹۵۰ میلادی باز می‌گردد، زمانی که هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک رشته تحقیقاتی جدید شروع به شکل‌گیری کرد. در سال ۱۹۵۶، جان مک‌کارتی و دیگر دانشمندان هوش مصنوعی مانند آلن نیوئل و هربرت سایمون، در کنفرانس Dartmouth از واژه “هوش مصنوعی” استفاده کردند و به بررسی چگونگی ساخت ماشین‌هایی پرداختند که قادر به انجام کارهایی باشند که به طور معمول نیاز به هوش انسانی و هوش فرهنگی دارند. در این دوران، یادگیری ماشین بیشتر بر روی الگوریتم‌های ساده و اولیه برای شبیه‌سازی تفکر انسان تمرکز داشت.
در دهه‌های بعد، پیشرفت‌های عمده‌ای در الگوریتم‌ها و تئوری‌های یادگیری ماشین حاصل شد. در دهه ۱۹۶۰، محققان مانند آرتور ساموئل به توسعه الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و یادگیری تقویتی پرداختند. یکی از اولین دستاوردها در این دوران، طراحی برنامه‌ای بود که می‌توانست بازی چکرس را یاد بگیرد و بازی کند. در دهه ۱۹۸۰، با ظهور شبکه‌های عصبی مصنوعی، یادگیری ماشین وارد مرحله جدیدی شد. شبکه‌های عصبی به دلیل قدرت بالای خود در پردازش داده‌ها و کشف الگوهای پیچیده، توجه بسیاری از محققان را جلب کردند.
در دهه‌های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، یادگیری ماشین بیشتر در حوزه‌های کاربردی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص دست‌خط و شناسایی تصاویر مورد استفاده قرار گرفت. در این دوران، الگوریتم‌هایی چون ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM) و درخت‌های تصمیم به محبوبیت رسیدند. اما در دهه ۲۰۱۰، با پیشرفت در محاسبات و در دسترس بودن داده‌های بزرگ (Big Data)، یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان شاخه‌ای از یادگیری ماشین ظهور کرد. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، به ویژه در زمینه‌هایی چون بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و خودروهای خودران، تحولی بزرگ در این حوزه ایجاد کرد. امروزه یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع از جمله سلامت، مالی، حمل‌ونقل و سرگرمی کاربردهای گسترده‌ای دارد.
یادگیری ماشین (ML) در بسیاری از زمینه‌ها و صنایع کاربرد دارد و توانسته است تحولی بزرگ در نحوه انجام بسیاری از فرآیندها ایجاد کند. برخی از مهم‌ترین کاربردهای آن عبارتند از:
-پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها: یادگیری ماشین در پیش‌بینی روندهای آینده در حوزه‌هایی مانند بازارهای مالی، وضعیت اقتصادی، پیش‌بینی فروش، و تجزیه و تحلیل داده‌های کسب‌وکار کاربرد دارد. مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند برای پیش‌بینی قیمت سهام، تقاضای مشتری، و بسیاری از مسائل دیگر استفاده شوند.
-تشخیص تصویر و بینایی کامپیوتری: یکی از پرکاربردترین حوزه‌ها، تشخیص و تجزیه‌وتحلیل تصاویر است. یادگیری ماشین به کمک الگوریتم‌های شبکه عصبی عمیق، می‌تواند تصاویر پزشکی را تحلیل کرده و بیماری‌ها را شناسایی کند، همچنین در تشخیص چهره، تشخیص اشیاء و خودروی خودران نیز کاربرد دارد.
-پردازش زبان طبیعی (NLP): ML به پردازش و تحلیل زبان انسانی کمک می‌کند. کاربردهایی مانند ترجمه ماشینی، تشخیص احساسات، جستجوی اطلاعات، و چت‌بات‌ها که قادر به درک و پاسخ‌دهی به درخواست‌های کاربران هستند، از جمله کاربردهای مهم این حوزه‌اند.
-سیستم‌های توصیه‌گر: در بسیاری از سرویس‌ها مانند نتفلیکس، آمازون و اسپاتیفای، یادگیری ماشین برای پیشنهاد محتوا به کاربران بر اساس تاریخچه رفتار آنها استفاده می‌شود. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های کاربران، محتوای مرتبط و جذاب را پیشنهاد می‌دهند.
-پزشکی و تشخیص بیماری‌ها:ML در پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها و بهبود درمان‌ها به کار می‌رود. الگوریتم‌ها می‌توانند با تجزیه‌وتحلیل داده‌های پزشکی و تصاویر رادیولوژی، به شناسایی بیماری‌هایی مانند سرطان، بیماری‌های قلبی و دیابت کمک کنند.
-امنیت سایبری: ML در شناسایی تهدیدات امنیتی و حملات سایبری کاربرد دارد. سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قادر به شناسایی الگوهای حملات جدید و شناسایی فعالیت‌های مشکوک در شبکه‌ها هستند.
-خودروهای خودران: یکی از مهم‌ترین کاربردهای ML، توسعه خودروهای خودران است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، خودروهای خودران می‌توانند به شناسایی موانع، خودروهای دیگر، علائم راهنمایی و رانندگی و شرایط محیطی پرداخته و مسیرهای بهینه را انتخاب کنند.
-تحلیل احساسات و رفتار مشتریان: کسب‌وکارها از ML برای تحلیل نظرات مشتریان و پیش‌بینی رفتار آنها استفاده می‌کنند. این تحلیل‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا محصولات و خدمات خود را مطابق با نیازها و خواسته‌های مشتریان بهبود دهند.
-رباتیک و اتوماسیون: در رباتیک به ربات‌ها این امکان را می‌دهد که محیط خود را درک کنند، تصمیمات هوشمندانه بگیرند و وظایف مختلف را به صورت خودکار انجام دهند.
این‌ها تنها بخشی از کاربردهای وسیع این مفهوم هستند که به‌طور مستمر در حال گسترش و پیشرفت در صنایع مختلف می‌باشند. این حوزه در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد، از جمله تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی روندهای بازار، سیستم‌های توصیه‌گر و خودروهای خودران. الگوریتم‌های مختلفی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، و ماشین‌های بردار پشتیبانی برای حل مسائل مختلف استفاده می‌شوند. در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در یادگیری عمیق (Deep Learning) حاصل شده است که نوعی از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی پیچیده استفاده می‌کند و در مسائل پیچیده‌تر مانند شناسایی گفتار یا بینایی کامپیوتری بسیار موفق بوده است. یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته به صورت مداوم در حال بهبود است و به کارایی سیستم‌ها در بسیاری از صنایع و کاربردها افزوده است.
هوش مصنوعی (AI) به سیستم‌ها و فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که قادر به انجام کارهایی هستند که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند، مانند تشخیص الگوها، پردازش زبان طبیعی، تصمیم‌گیری، و حل مسئله. یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها بیاموزند و بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی‌ها و تصمیمات بهتری اتخاذ کنند.
یادگیری ماشین به‌طور کلی به سه دسته تقسیم می‌شود:
۱. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): در این روش، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند و از آن برای پیش‌بینی خروجی‌های جدید استفاده می‌شود. مثال: پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی‌های مختلف.
۲. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): در این روش، مدل بر اساس داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بیند و سعی می‌کند الگوها یا ساختارهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کند. مثال: خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آنها.
۳. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این روش، مدل با دریافت بازخورد از محیط، تصمیمات خود را به‌صورت تدریجی بهینه می‌کند. این روش معمولاً در مسائل پیچیده مانند بازی‌ها یا روباتیک استفاده می‌شود.
یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع کاربرد دارد، از جمله در پزشکی، خودران‌ها، پردازش زبان طبیعی، تشخیص تقلب و سیستم‌های توصیه‌گر.
