همچنان که تکنولوژی تکامل می یابد و جمعیت جهان افزایش پیدا می کند، داده های خیلی زیادی در جهان تولید می شوند. جمع آوری، مرتب سازی، و تحلیل این داده ها، کار خیلی زمان بری می گردد. با این حال، با ظهور یادگیری ماشین، همه چیز شروع به تغییر می کند. یادگیری ماشین یک نوع از دانش کامپیوتری است که به کامپیوترها این امکان را می دهد تا یاد بگیرند و خودشان را ارتقاء بدهند.

یادگیری ماشین، چگونه کار می کند؟

در گذشته، کامپیوترها فقط قادر به انجام کارهایی بودند که ما برای آنها برنامه ریزی شان کرده بودیم. اما با یادگیری ماشین، ما می توانیم نرم افزارهایی بنویسیم که با همان شیوه ای که انسانها بر اساس تجربیات گذشته شان مسائل را یاد می گیرند، کامپیوترها هم به همان شیوه قادر به یادگیری باشند. به جای اینکه مدام کد این نرم افزارها را بهبود بدهیم، تا کار آیی آنها افزایش یابد، خود آن نرم افزارها قادر خواهند بود تا با گذشت زمان، کارآیی خودشان را ارتقاء بدهند.

یادگیری ماشین می تواند خیلی پیچیده باشد، اما در اینجا به صورت ساده به این مساله می پردازیم که چگونه یادگیری ماشین کار می کند. فرض کنیم برنامه ای داریم که قرار است با مشاهده تصویر یک سیب و یک موز، آنها را از هم تشخیص بدهد. در ابتدا ما به برنامه یکسری نمونه ها از هر کدام از این تصاویر را ارائه می دهیم، برنامه هم به الگوهای این دو میوه نگاه می کند و آنها با به خاطر می سپارد. در آینده اگر تصاویر دیگری از این میوه ها را به برنامه نشان بدهیم، برنامه بدون نیاز به کمک بیرونی و بر اساس حافظه اش باید تعیین کند که کدام تصویر مربوط به سیب و کدام تصویر مربوط به موز می باشد.

چگونه یادگیری ماشین استفاده می شود؟

چه این مساله را بدانید، و چه ندانید، شما احتمالا تا به حال از یادگیری ماشین استفاده کرده اید و یا از تکنولوژی هایی که از آن استفاده کرده اند با خبرید. در ادامه چند مثال از برنامه ها و دستگاه های عمومی را برای شما آورده ایم :

• گوگل از یادگیری ماشین استفاده می کند تا نمایش نتایج جستجوهای شما را مدام بهتر و بهتر کند.
  
• فیس بوک هم از یادگیری ماشین استفاده می کند تا سلیقه ها و رفتارهای شما را تشخیص بدهد و متناسب با سلیقه شما، محتواهایش را به شما نمایش بدهد.
  
• پیشنهادهای سایت Netflix بر اساس یادگیری ماشین می باشد.
  
• خودرو های بدون راننده، از یادگیری ماشین استفاده می کنند تا محیط و اشیاء پیرامونشان را به خاطر بسپارند و مدام توانایی های رانندگی شان را ارتقاء بدهند.
  
• دستیارهای صوتی دیجیتالی، از یادگیری ماشین استفاده می کنند و به مرور زمان در تشخیص صداهای شما هوشمندتر می گردند.
  

در صنعت پزشکی هم از برنامه های کاربردی متنوعی که مجهز به یادگیری ماشین می باشند استفاده می شود. این برنامه ها شامل برنامه های پیش بینی طول عمر، سازماندهی اطلاعات بیماران، و تشخیص بیماری های خاص می باشند. به وسیله جمع آوری اطلاعاتی همچون اشعه ایکس، پروفایل های ژنتیکی، و تست های خون، کامپیوترها می توانند بیماریهای خاص را سریعتر و با اطمینان تر از پزشکان، تشخیص بدهند.

در دنیای کسب و کارها نیز شروع به ترکیب یادگیری ماشین با روشهای معمولشان کرده اند. بعضی شرکتها هم اکنون از رباتهای پاسخگو که توانایی یادگیری ماشین را دارند، برای وظایف مربوط به ارتباطات با مشتریانشان استفاده می کنند. خیلی کارها در جهان وجود دارد که با یادگیری ماشین، می توانند به کامپیوترها محول شوند و بسیار دقیقتر از انسانها انجام گردند.

آینده یادگیری ماشین

با این همه مزایای یادگیری ماشین که ظاهرا مثبت هم به نظر می رسند، نگرانی های زیادی هم در مورد یادگیری ماشین وجود دارد. یکی از نگرانی ها حذف مشاغل می باشد. یادگیری ماشین پتانسیل این را دارد که در آینده مشاغل زیادی را از بین ببرد، مشاغلی همچون رانندگی، بانکداری، پزشکی و ...

نگرانی دیگر، نفوذ ماشینها به حریم خصوصی شما می باشد. برای مثال، با الگوریتم های یادگیری ماشین، می توان برنامه هایی نوشت که اطلاعات شما را جمع آوری کند و سپس با شناختی که نسبت به شما دارد، خودش را به جای شما جا بزند و به نام شما و با شبیه سازی مکالمات تلفنی و پیامکی شما، با دیگران ارتباط برقرار کند.

اگر چه یادگیری ماشین یک ابزار خیلی قدرتمند است که می تواند خیلی هم مفید باشد، اما به هر حال نمی توان از جنبه های منفی آن نیز صرفنظر کرد و آنها را نادیده گرفت.