در علم یادگیری ماشین (Machine Learning)، به موضوع طراحی ماشین‌هایی پرداخته می‌شود که بتوانند با استفاده از داده‌های ارائه‌شده و تجربیات خود بیاموزند. در این علم، تلاش می‌شود تا با بهره‌گیری از الگوریتم‌ها، ماشینی ساخته شود که بدون نیاز به برنامه‌ریزی دقیق و دیکته کردن تمامی اقدامات، قادر به یادگیری و عملکرد صحیح باشد. به‌جای برنامه‌نویسی جزئیات، داده‌ها به یک الگوریتم عمومی داده می‌شوند و این الگوریتم براساس داده‌های دریافتی، منطق خود را شکل می‌دهد.

روش‌های یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به سه روش اصلی تقسیم می‌شود:

1. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): در این روش، الگوریتم با استفاده از مجموعه داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند. به این معنا که هر ورودی با خروجی صحیح مرتبط است و الگوریتم سعی می‌کند تا روابط بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را بیاموزد تا بتواند پیش‌بینی‌های دقیقی بر اساس داده‌های جدید انجام دهد.

2. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning): در این روش، الگوریتم با مجموعه داده‌های بدون برچسب کار می‌کند. هدف این است که ساختارهای پنهان در داده‌ها کشف شوند، مانند خوشه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مختلف یا کاهش ابعاد داده‌ها.

3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این روش، الگوریتم با محیط تعامل می‌کند و از طریق سیستم پاداش و مجازات می‌آموزد. هدف، یادگیری سیاستی است که بیشترین پاداش ممکن را به‌دست آورد. این روش برای مسائل پیچیده‌ای مانند بازی‌های کامپیوتری و کنترل ربات‌ها به کار می‌رود.

الگوریتم دسته‌بندی

یکی از الگوریتم‌های معروف در یادگیری ماشین، الگوریتم دسته‌بندی است. این الگوریتم می‌تواند داده‌ها را در گروه‌های مختلف قرار دهد. به عنوان مثال، الگوریتم دسته‌بندی که برای بازشناسی الفبای دست‌خط استفاده می‌شود، می‌تواند برای دسته‌بندی ایمیل‌ها به هرزنامه و غیر هرزنامه نیز به کار رود.

تعریف تام میشل (Tom M. Mitchell) از یادگیری ماشین

تام میشل تعریف دقیقی از یادگیری ماشین ارائه داده است: «(یک برنامه یادگیرنده) برنامه رایانه‌ای است که به آن گفته شده تا از تجربه E مطابق با برخی وظایف T، و کارایی عملکرد P برای وظیفه T که توسط P سنجیده می‌شود، یاد بگیرد که تجربه E را بهبود ببخشد.»

مثال بازی دوز (چکرز)

• E: تجربه بازی کردن بازی دوز به دفعات زیاد است.
• T: وظیفه انجام بازی دوز است.
• P: احتمال آنکه برنامه بتواند بازی بعدی را ببرد است.

مثال‌هایی از یادگیری ماشین

چند مثال از مسائل طبقه‌بندی در یادگیری ماشین عبارتند از:

• تشخیص چهره: شناسایی چهره در یک تصویر (یا تشخیص اینکه آیا چهره‌ای وجود دارد یا خیر).
• فیلتر کردن ایمیل‌ها: دسته‌بندی ایمیل‌ها به دو دسته هرزنامه و غیر هرزنامه.
• تشخیص پزشکی: تشخیص اینکه آیا بیمار مبتلا به یک بیماری خاص است یا خیر.
• پیش‌بینی آب و هوا: پیش‌بینی اینکه آیا مثلاً فردا باران خواهد بارید یا خیر.

این مثال‌ها نشان‌دهنده کاربردهای گسترده یادگیری ماشین در حل مسائل مختلف و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری است.