مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. در واقع، یادگیری ماشین به توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی می‌پردازد که به کامپیوترها کمک می‌کند تا الگوها و روندها را از داده‌ها شناسایی کرده و تصمیم‌گیری‌ها را انجام دهند.
انواع یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:
یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
در این نوع یادگیری، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار (که در آن‌ها خروجی‌های درست مشخص است) آموزش می‌بیند. هدف این است که مدل، رابطه بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را یاد بگیرد تا بتواند خروجی‌های جدید را پیش‌بینی کند.
مثال‌ها: طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression).
کاربردها: تشخیص اسپم، تشخیص چهره، پیش‌بینی قیمت خانه.
یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
در این نوع یادگیری، مدل با استفاده از داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بیند و هدف آن کشف الگوها یا ساختارهای پنهان در داده‌ها است.
مثال‌ها: خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction).
کاربردها: خوشه‌بندی مشتریان، کشف تقلب، کاهش نویز.
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
در این نوع یادگیری، مدل با تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه آموزش می‌بیند. هدف این است که مدل با استفاده از این بازخوردها، تصمیم‌گیری‌های بهتری در محیط انجام دهد.
مثال‌ها: بازی‌های کامپیوتری، رباتیک.
کاربردها: یادگیری بازی‌های ویدیویی، مدیریت ترافیک، کنترل روبات.