ایجاد اپلیکیشنهای هوشمند با قابلیت یادگیری و تطبیق با رفتار کاربران
هدف یادگیری ماشین این است که به رایانهها (یعنی ماشینها) یاد دهد از تجربه بیاموزند. این کار از طریق استفاده از الگوریتمها انجام میشود که از روشهای محاسباتی برای "یادگیری" مستقیم اطلاعات از مجموعه دادهها استفاده میکنند. با افزایش دادههای در دسترس، الگوریتمها دقت و عملکرد خود را بهبود میبخشند.
یادگیری ماشین برای چه مواردی استفاده میشود؟
یادگیری ماشین پشت طیف گستردهای از ابزارهایی است که بسیاری از ما هر روز از آن استفاده میکنیم. در کانالهای رسانههای اجتماعی، تعاملات خدمات مشتری و تجزیه و تحلیل دادهها وجود دارد - و موارد استفاده برای یادگیری ماشین همچنان در حال افزایش است. در زیر برخی از رایجترین کاربردهای یادگیری ماشین آورده شده است.
تشخیص تصویر:
تشخیص تصویر یکی از رایجترین کاربردهای یادگیری ماشین است. اگر تا به حال عکسی را در فیسبوک پست کردهاید و برنامه از شما خواسته است که دوست خود را تگ کنید، احتمالاً آن را دیدهاید - اگر یادگیری ماشین به درستی کار کند، آن دوست پیشنهادی همان کسی خواهد بود که در عکس است. تشخیص تصویر نمونهای از یک الگوریتم بینایی کامپیوتری است که یک تصویر را به جنبههای مختلفی تقسیم میکند که به عنوان نقاط مرجع استفاده میشوند. ویژگیهای تصاویر سپس با ویژگیهای نمونههای موجود مطابقت داده میشوند تا یک پیشنهاد تولید شود (به عنوان مثال، پیشنهاد تگ کردن کسی در یک عکس).
تولید و تحلیل متن:
نوع دیگری از الگوریتم یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی از تجزیه و تحلیل عمیق متن استفاده میکند و بینشهایی را برای ایجاد یک خروجی استخراج میکند. آنها برای ایجاد چتباتها و همچنین مجموعهای از خدمات مبتنی بر متن مانند برنامههای تصحیح متن مانند Grammarly استفاده میشوند که خطاهای تایپی و ناهنجاریها را بر اساس قوانین اساسی دستور زبان مشخص میکنند.
تشخیص گفتار:
اگر تا به حال از دستیار مجازی مانند Siri یا Alexa استفاده کردهاید، از یادگیری ماشین تشخیص گفتار بهرهمند شدهاید. این برنامهها از پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل یک ورودی (به عنوان مثال، صدای شما در مورد آب و هوا) و انجام پرس و جوی داده شده برای ارائه یک خروجی مناسب استفاده میکنند. این خدمات با گذشت زمان بهبود مییابند، زیرا میتوانند از ورودیها و بازخوردهای کاربر بیاموزند. مثال دیگر تشخیص گفتار، خودکارسازی گفتار به متن است که اغلب برای زیرنویس ویدیو یا صدا یا ارسال یک پیام متنی سریع استفاده میشود.
تجزیه و تحلیل داده:
تجزیه و تحلیل داده فرآیند جمعآوری دادهها از مجموعه دادهها، تجزیه و تحلیل آن برای استخراج بینشهای مرتبط و تجسم آن به صورت منطقی و جامع است. توانایی اعمال یادگیری ماشین بخش مهمی از نقش دانشمند داده است. در واقع، برخی از تحلیلگران داده، مانند مهندسان یادگیری ماشین، حتی در زمینه یادگیری ماشین تخصص دارند. با این حال، از دانشمندان داده اغلب انتظار میرود که مهارتهای کلی یادگیری ماشین را داشته باشند تا بتوانند مدلهایی بسازند و آموزش دهند که بتوانند به آنها در انجام پیشبینیهای قابل اعتماد در آینده کمک کنند.
توصیههای الگوریتمی:
همانطور که قبلا ذکر شد، از یادگیری ماشین معمولاً در هر خدماتی که محتوایی را به کاربران توصیه میکند (به عنوان مثال، فیدهای رسانههای اجتماعی، پلتفرمهای ویدیویی، پلتفرمهای خبری) استفاده میشود. این سرویسها محتوایی را که قبلاً مصرف کردهاید - چه نوع ویدیویی را دوست دارید، چه نوع داستان خبری را دوست دارید بخوانید - تجزیه و تحلیل میکنند و بدون نیاز به جستجوی دستی برای آنها، محتوای بیشتری را توصیه میکنند.
موارد استفاده ی یادگیری ماشین
از یادگیری ماشین در صنایع مختلفی استفاده میشود - نه تنها در شرکتهای سنگین فناوری که ممکن است هنگام فکر کردن به کسی که یک مجموعه داده عظیم را دستکاری میکند، تصور کنید. در اینجا، ما در مورد موارد استفاده یادگیری ماشین بر اساس صنعت بحث خواهیم کرد و برخی از روشهای مختلف استفاده از این ابزار امروز توسط افراد و شرکتهای مختلف را ارائه خواهیم داد.
کاربردهای یادگیری ماشین در امور مالی
در بخش خدمات مالی، تحلیلگران از یادگیری ماشین برای خودکارسازی فعالیتهای تجاری، تشخیص تقلب و ارائه خدمات مشاوره مالی به مشتریان خود استفاده میکنند. تجارت الگوریتمی مستلزم آن است که معاملهگران مدلهای ریاضی بسازند که بتوانند فیدهای خبری و روندهای تجاری را برای پیشبینی افزایش یا کاهش قیمت اوراق بهادار نظارت کنند. شرکتهای مالی همچنین از یادگیری ماشین برای تشخیص فعالیتهای تقلبی با مقایسه تراکنشها با سایر نقاط داده موجود (به عنوان مثال، میدانند که آیا آن خرید 500 دلاری آمازون چیزی است که شما احتمالاً انجام میدهید یا اینکه کاملاً خارج از شخصیت شماست و بنابراین کمی مشکوک است) استفاده میکنند. در مدیریت پرتفوی، مشاوران رباتیک ساخته شده از طریق یادگیری ماشین، مشاوره مالی خودکار را بر اساس اهداف، گریز از ریسک و سایر عوامل به سرمایهگذاران ارائه میکنند. در سراسر مشاغل فینتک، یادگیری ماشین یک حوزه ارزشمند تخصص است.
کاربردهای یادگیری ماشین در کسب و کار
یادگیری ماشین طیف گستردهای از روشها را برای افزایش اثربخشی، کارایی و پیشنهادات کسبوکار به مشاغل ارائه میدهد. برای مثال، چتباتها به مشاغل اجازه میدهند تا خدمات مشتری سریعتر و انعطافپذیرتری را بدون استخدام مرکز تماس یا وادار کردن مشتریان به انتظار در صف برای نماینده بعدی ارائه دهند. در داخل، مشاغل همچنین از یادگیری ماشین برای کمک به پشتیبانی تصمیمگیری استفاده میکنند و به تیمها اجازه میدهند تا بر اساس الگوریتمها تصمیمگیری در مورد مدیریت منابع یا شناسایی روندها و مشکلات را سریعتر انجام دهند. یادگیری ماشین همچنین به مشاغل کمک میکند تا با استفاده از دادهها برای درک چگونگی و دلیل از دست دادن مشتریان، با ترک مشتری مقابله کنند.
کاربردهای یادگیری ماشین در مراقبتهای بهداشتی
هنگامی که یادگیری ماشین برای مراقبتهای بهداشتی اعمال میشود، میتواند به بیمارستانها و کارکنان آنها کمک کند تا فرآیندهای اداری را کارآمدتر و سادهتر کنند، درمانهای پزشکی را شخصیسازی کنند و بیماریهای عفونی را بهتر درک و ردیابی کنند. برای مثال، فناوری مانند PathAI از یادگیری ماشین برای کمک به آسیبشناسان در تشخیص دقیقتر و سریعتر استفاده میکند و همچنین بیماران را با درمانها یا درمانهای جدیدی که ممکن است برای آنها مفید باشد، مرتبط میکند.
کاربردهای یادگیری ماشین در خردهفروشی
همانطور که قبلاً ذکر شد، یادگیری ماشین میتواند در درک و کاهش ترک مشتری (یعنی نرخ از دست دادن مشتریان یک شرکت در هر سال) بسیار مفید باشد، که یک نقطه تمرکز بزرگ برای بسیاری از شرکتهای خردهفروشی است. طبق گفته Salesforce، 83 درصد از متخصصان فناوری اطلاعات دریافتند که شرکتهایی که از هوش مصنوعی استفاده میکنند، تعامل مشتری بیشتری دارند. یادگیری ماشین همچنین به خرده فروشان کمک می کند تا مقدار تقریباً بی نهایت داده مصرف کننده را که برای آنها در دسترس است اما تقریباً غیرقابل درک با تجزیه و تحلیل انسانی ساده است، سنتز کنند.
کاربردهای یادگیری ماشین در آموزش
یادگیری ماشین میتواند به موسسات آموزشی در هر دو کار مبتنی بر فرآیند و ابتکارات متمرکز بر دانشآموز کمک کند. مدلهای آماری میتوانند به درک پیشرفت و نیازهای دانشآموزان کمک کنند، در حالی که الگوریتمهای برنامهریزی میتوانند به ایجاد برنامههای درسی کارآمدتر و سادهتر برای موسسات در هر اندازه کمک کنند.
چگونه میتوانم یک مدل یادگیری ماشین ایجاد کنم؟
برای ایجاد یک مدل یادگیری ماشین، ابتدا مشکل را تعریف کنید، دادههای لازم را جمعآوری کنید، معیارهای موفقیت خود را انتخاب کنید و نحوه ارزیابی دادههای حاصل را تعریف کنید. سپس، دادههای ورودی را طبقهبندی کنید، یک مدل معیار ایجاد کنید و مدلهای بهبود یافتهای ایجاد کنید. در نهایت، پارامترهای خود را تنظیم کنید.
درباره کارن تکنولوژی:
کارن تکنولوژی با بیش از یک دهه تجربه در زمینه ارائه راهکارهای فناوری، همواره در صف مقدم نوآوری و پیشرفت تکنولوژیک قرار داشته است. تیم متخصص ما، متشکل از کارشناسان خبره در زمینههای مختلف IT، هوش مصنوعی، اینترنت اشیا، و دیگر فناوریهای پیشرفته، آماده ارائه خدمات منحصر به فرد و متناسب با نیازهای خاص شرکت ها و سازمان های بزرگ و صنایع است.
درباره ما بیشتر بدانید
