TGViewer
سماموس: نوشته‌های یوسف مهرداد بی‌بالان سماموس: نوشته‌های یوسف مهرداد بی‌بالان @bibalan_com · 297 subscribers
Post #267 174
یادگیری ماشین برای همه (۲)

۲) سه مؤلفه یادگیری ماشین
اگر از مطالب نادرست و احمقانه‌ درباره‌ی هوش مصنوعی بگذریم باید گفت که تنها هدف یادگیری ماشین، پیش‌بینی نتایج بر اساس داده‌های ورودی است. تمام وظایف (tasks) یادگیری ماشین را می‌توان به همین شکل (پیش‌بینی بر مبنای داده‌ها) بیان کرد و اگر مساله‌ای را نتوان به این صورت بیان نمود احتمالا آن مساله ارتباطی به یادگیری ماشین ندارد.
هر چه تنوع نمونه‌ها (samples) بیشتر باشد، پیدا کردن الگوهای مرتبط و پیش‌بینی نتیجه آسان‌تر است. برای یادگیری ماشین به سه مولفه (component) نیاز داریم: داده‌ها (Data)، ویژگی‌ها (Features) و الگوریتم (Algorithm)

داده‌ها (Data)
آیا می‌خواهید هرزنامه‌ها (Spam) را از بین ایمیل‌ها شناسایی کنید؟ پس باید تعدادی هرزنامه به عنوان نمونه‌ (sample) جمع‌آوری کنید. آیا می‌خواهید قیمت سهام را پیش‌بینی کنید؟‌ پس باید تاریخچه قیمت سهام را پیدا کنید. آیا می خواهید سلیقه و پسند کاربر را کشف کنید؟ پس باید فعالیت‌های وی را در فیسبوک جمع‌آوری و سپس تجزیه و تحلیل کنید (اوه! نه مارک زاکربرگ، جمع‌آوری اطلاعات کاربران را متوقف کن! بسه دیگه!) . هر چه داده‌ها ناهمگون و دارای تنوع بیشتری باشند نتیجه‌ بهتری به دست خواهد بود. وقتی صحبت از نیاز به داده‌ها می‌شود به خاطر داشته باشید که گاهی حتی ده‌ها هزار داده و نمونه، کم‌ترین تعداد مورد نیاز در یک مساله‌ی یادگیری ماشین است.

دو روش اصلی برای آماده‌سازی داده‌ها وجود دارد: روش دستی (manual) و روش خودکار(automatic) .
در روش دستی،‌ داده‌ها خطای بسیار کم‌تری دارند اما جمع‌آوری آنها به زمان بیشتری نیاز دارد و همین امر باعث می‌شود این روش به صورت کلی پرهزینه‌تر باشد. روش خودکار نسبت به روش دستی ارزان‌تر است. شما هر داده‌ای را که پیدا می‌کنید جمع آوری می‌کنید به این امید که این داده‌ها برای حل مساله‌ی شما کافی‌اند.
برخی از شرکت‌های عقل کل‌ [کسی که تلاش می‌کند به شکل آزاردهنده‌ای باهوش‌تر از دیگران به نظر برسد؛ مترجم] مانند گوگل به صورت رایگان از مشتریان خود برای برچسب زدن (label) و آماده‌ساز داده‌ها استفاده می‌کنند. حتما به خاطر دارید که ری‌کپچای شرکت گوگل ( ReCaptcha) شما را مجبور می‌کند تا “در تصاویر زیر علائم راهنمایی را انتخاب کنید”؟ [ری‌کپچا اطمینان حاصل می‌کند که کاربر استفاده‌کننده از کامپیوتر یک انسان است نه یک ربات؛ مترجم]. این دقیقا کاری هست که آنها می‌کنند و شما را به عنوان نیروی کار رایگان به خدمت می‌گیرند! چقدر عالی! به جای کارمندان این شرکت‌ها منِ کاربر شروع می‌کنم به یاد دادن تعداد بیشتر و بیشتری از علایم راهنمایی به ری‌کپچا. اوف …!
جمع آوری مجموعه‌ای با کیفیت از داده‌ها کار بسیار دشواری است. به یاد داشته باشید که به مجموعه‌ی داده‌ها، دیتاست (dataset) گفته می‌شود. اهمیت داده‌ها به حدی است که شرکت‌ها، شاید حاضر شوند الگوریتم‌های خود را در اختیار عموم قرار دهند اما به ندرت حاضر به انتشار دیتاست‌های خود می‌شوند.

مترجم: خانم سپیده مشایخی

گزیده:
درست مانند صد سال پیش که برق تقریباً همه چیز را متحول کرد، امروز هم واقعاً برایم دشوار است صنعتی را پیدا کنم که باور داشته باشم هوش مصنوعی آن را طی چند سال آینده متحول نخواهد کرد. اندرو اینگ

https://www.bibalan.com/?p=3955
https://t.me/bibalan_com
Telegram سماموس: نوشته‌های یوسف مهرداد بی‌بالان این کانال برای اطلاع‌رسانی نوشته‌های وبلاگ سماموس (bibalan.com) ایجاد شده است. مطالب پس از انتشار در وبلاگ، در این کانال نیز منتشر خواهد شد. امیدوارم که مطالب آن برای شما مفید باشد و خوشحال خواهم شد تا نظرات و بازخوردهای شما عزیزان را دریافت کنم.
  • 👍 2
  • ❤ 1
More from @bibalan_com
  1. Sep 30, 2026هزینه‌ی RAG رو کی پرداخت می‌کنید؟ هر دستیار هوش مصنوعی که از بر اسناد و مدارک به پرسش‌های…
  2. Sep 9, 2026روح من، جا مانده در باران! https://t.me/bibalan_com
  3. Sep 5, 2026کی دست‌‌یار کیه؟ به ابزارهایی مانند Claude Code, Cursor, GitHub Copilot می‌گویم دستیار. ول…
  4. Aug 8, 2026وقتی هوش مصنوعی، حافظه‌ی شما را می‌دزدد بگذارید یک آزمایش کوتاه انجام بدیم! آیا می‌تونید ی…
  5. Jul 25, 2026فرایند تک‌ نفره (Process of One) در سال ۱۹۹۵، واتس هامفری (Watts Humphrey)-معروف به پدر کی…
  6. Jul 19, 2026دست‌یار هوش مصنوعی شما خسته نشده، پر شده اگر هر روز برای برنامه‌نویسی از هوش مصنوعی استفاد…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →