«یادگیری ماشین»

👤 مرحوم عرفان اسدی | کارشناسی ۱۳۹۹

💡 یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که هدف آن بهبود عملکرد سیستم‌ها با افزایش تجربه و داده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به سه دستهٔ اصلی تقسیم می‌شوند: یادگیری نظارت‌شده، که در آن داده‌های برچسب‌دار به مدل آموزش داده می‌شوند تا بتواند ورودی‌های جدید را پیش‌بینی یا دسته‌بندی کند؛ یادگیری نظارت‌نشده، که بدون داده‌های برچسب‌دار به کشف الگوها و ساختارهای پنهان در داده می‌پردازد؛ و یادگیری تقویتی، که در آن عامل از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه، سیاستی برای تصمیم‌گیری بهینه یاد می‌گیرد. مثال‌هایی همچون یادگیری حرف زدن نوزاد یا آموزش الفبا به کودکان، به درک بهتر این رویکردها کمک می‌کنند.

📌 در یادگیری نظارت‌شده، هدف پیدا کردن روابط ورودی و خروجی و کمینه کردن خطا در پیش‌بینی است، مانند پیش‌بینی قیمت خانه‌ها یا دسته‌بندی ایمیل‌ها. در یادگیری نظارت‌نشده، تمرکز بر شناسایی شباهت‌ها و الگوها در داده‌های خام است. در یادگیری تقویتی نیز عامل بر اساس بازخورد محیط، تصمیم‌گیری خود را اصلاح می‌کند. با توجه به پیچیدگی مسائل دنیای واقعی و محدودیت روش‌هایی مانند درخت تصمیم، دانشمندان از ساختار مغز و نورون‌های آن الهام گرفته و شبکه‌های عصبی را برای دسته‌بندی و پردازش داده‌های پیچیده توسعه داده‌اند.

📁 متن «یادگیری ماشین» برگرفته از کانال مرحوم عرفان اسدی را در شمارۀ چهارم نشریۀ بایت از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin