یادگیری ماشین چیست و ساز و کار ان چگونه است

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی به شمار می‌آید که با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی و آماری، به ماشین اجازه می‌دهد تا از اطلاعات و داده‌های موجود، الگوهایی را استخراج کند و بتواند در آینده، برای تشخیص و پیش‌بینی رفتار، خودکار عمل کند.
ساختار یادگیری ماشین عمدتاً شامل سه بخش مهم است:
تعریف مسئله: در این قسمت، مسئله و هدفی که ما می‌خواهیم با استفاده از یادگیری ماشین حل کنیم تعریف می‌شود. این هدف ممکن است یافتن الگوهای نهفته در داده‌ها، تشخیص و پیش‌بینی کلاس‌های داده‌ها و یا روشن شدن رفتار بیشتر یک سیستم از دیگر موارد باشد.
مدل‌سازی: در این قسمت، با توجه به مسئله تعریف شده، یک مدل یادگیری ماشین طراحی می‌شود. این مدل ممکن است یک شبکه از ابرپارامتر‌ها و وزن‌های نورونی، یک درخت تصمیم یا یک SVM باشد. این مدل با استفاده از داده‌های تمرین، یاد می‌گیرد تا بتواند در آینده، رفتار سیستم را پیش‌بینی کند.
ارزیابی مدل: در این قسمت، با استفاده از داده‌های تست، صحت و دقت مدل یادگیری ماشین ارزیابی می‌شود. برای این کار، داده‌ها با مدل پاس داده شده و معیارهای آماری مثل دقت و صحت محاسبه می‌شوند. این خطوط آخر پس از تلاش و کشش بسیار، نتایج ممکن است متفاوت و عملکرد مدل در پیش‌بینی رفتار رفتار سیستم، ناقص و بدیهی نباشد.
در کل، یادگیری ماشین یکی از تکنیک‌های پیچیده هوش مصنوعی است که به شیوه‌هایی که یک کودک به یادگیری زبان پدید می‌آورد، الهام می‌گیرد. در استفاده از یادگیری ماشین، شناخت دقیق داده‌های موجود، انتخاب مدل‌های مناسب و ارزیابی دقیق تمامی گام‌های مهم برای دستیابی به الگوهای مورد نظر است. این تکنولوژی برای رفع مسائل در صنعت، پزشکی، مالی، فن‌آوری اطلاعات و بسیاری موارد دیگر به کار می‌رود.

در صورتی که نیاز به مشاوره و انجام پروژه در ارتباط با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با نرم افزار متلب یا پایتون  را دارید می توانید از طریق این فرم یا در قسمت راه های ارتباطی با ما تماس بگیرید.