ماشینلرنینگ، یکی از شاخههای هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتمهایی که بدون دخالت انسان، ایجاد میشوند، میتواند با دریافت دادههای جدید، الگوریتمها را تغییر داده و برای پیشبینی و تحلیل آنها از آن استفاده کنند. در واقع، ماشینلرنینگ علم دنیای روز است و به ما این امکان را میدهد که به کمک دادههای موجود، الگوهایی را کشف کنیم و با استفاده از آنها، پیشبینیهایی درباره رویدادهای آینده انجام دهیم.
آیا میدانید ماشین لرنینگ چیست و از کجا آمدهاست؟ اگر سروسری با دنیای فناوری و فضای دیجیتال داشتهباشید، عنوان ماشین لرنینگ، حداقل یکبار به گوشتان خورده است. اما اگر اولینبار است که این عبارت را میشنوید، این مقاله برای شماست.
خیلی ساده و کوتاه میتوان گفت که، ماشینلرنینگ، یکی از پیشرفتهای فوقالعادهٔ دنیای فناوری است که در دهههای اخیر به شدت مورد توجه قرار گرفتهاست.
ماشینلرنینگ، همان چیزی بود که تحول بزرگی را در بررسی دادهها ایجاد کرد.
در ادامه میخوانیم «ماشین لرنینگ چیست» و چه کاربردی دارد. به فهرست مطالب این مقاله توجه کنید.
فهرست مطالب
ماشینلرنینگ (machine learning) یا یادگیری ماشین چیست؟
اگر بخواهیم یک تعریف دقیق و علمی ارائه دهیم، باید در تعریف ماشینلرنینگ بگوییم که؛ «یادگیری ماشین شاخهای از هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر است که بر استفاده از دادهها و الگوریتمها برای تقلید از روشی که انسانها یاد میگیرند تمرکز دارد و به تدریج دقت آن را بهبود میبخشد.»
اما یک تعریف سادهتر نیز برای شما آوردهایم؛ ماشینلرنینگ، یکی از روشهای هوشمصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد تا دادهها را تحلیل کنند و از آنها یاد بگیرند و بدون نیاز به دخالت انسان، پیشبینیها و تصمیمگیریهایی را انجام دهند. جالب شد، مگرنه؟
در واقع، ماشینلرنینگ یادگیری اتوماتیک برنامههای کامپیوتری است که بر مبنای دادههای موجود، مدلهایی را ایجاد میکند که بتواند پیشبینیهای دقیقی را ارائه دهد و در زمینههای مختلفی مانند تشخیص تصویر، ترجمهٔزبان و تحلیل دادهها استفاده میشود.
به عنوان مثال، با استفاده از ماشینلرنینگ، میتوان پیش بینی دقیقی از بازار سهام، قیمت مسکن و حتی پیش بینی آب و هوا را انجام داد. البته کاربرد ماشینلرنینگ، بسیار وسیعتر است. شاید هر جایی که فکرش را هم نمیکنید، سروکلهٔ ماشینلرنینگ پیدا شود. در ادامه، برخی از رایجترین کاربردهای ماشینلرنینگ را برای شما بیان میکنیم تا بهتر درک کنید که از ماشین لرنینگ چه استفادهایی میتوان کرد.
کاربرد ماشین لرنینگ چیست؟
همانطور که پیشتر نیز به آن اشاره کردیم، با قاطعیت به شما میگوییم که کاربرد ماشینلرنینگ بسیار وسیع است. ماشین لرنینگ تقریبا در هر جایی یافت میشود. اما شاید ملموسترین کاربرد ماشینلرنینگ در دنیای دیجیتالمارکتینگ باشد، که در بخش بعدی به آن میپردازیم.
اما
در ادامه برخی از رایجترین کاربردهای دیجیتالمارکتینگ را برای آشنایی بیشتر شما بیان میکنیم.
۱- کاربرد ماشینلرنینگ در تشخیص تصاویر
۲- کاربرد ماشینلرنینگ در پیشبینی بازارهای مالی و بورس
۳- کاربرد ماشینلرنینگ در تشخیص چهره
۴- کاربرد ماشینلرنینگ در تحلیل دادههای پزشکی
۵-کاربرد ماشینلرنینگ در تحلیل دادههای اجتماعی
۶- کاربرد ماشینلرنینگ در پیشبینی رفتار مشتریان
لطفا توجه کنید که؛
کاربردهای ماشینلرنینگ به این موارد ختم نمیشود!
به طور کلی،
ماشینلرنینگ در بسیاری از صنایع و حوزهها مورد استفاده قرار میگیرد و میتواند به طور قابل توجهی در بهبود فرآیندها و تصمیمگیریهای کسبوکارها کمک کننده باشد.
چه دادههایی با ماشینلرنینگ تحلیل میشود؟
ماشینلرنینگ قادر است برای تحلیل و پردازش انواع مختلف دادهها استفاده شود. این دادهها میتوانند شامل موارد زیر باشند:
۱- تصاویر و ویدئوها
ماشینلرنینگ قادر است تصاویر و ویدئوها را تحلیل کرده و الگوهای موجود در آنها را شناسایی کند.
۲- متن
ماشین لرنینگ میتواند متون را تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی را از آنها استخراج کند.
۳- صدا
ماشینلرنینگ قادر است صداها را تحلیل کرده و الگوهای موجود در آنها را بررسی و کشف کند.
۴- دادههای حسی
ماشینلرنینگ میتواند دادههای حسی مانند دما، فشار و رطوبت را تحلیل کرده و الگوهای موجود در آنها را ارائه کند.
۵- دادههای مالی
ماشینلرنینگ میتواند دادههای مالی را تحلیل کرده و پیشبینیهایی درباره رفتار بازار و سودآوری شرکتها ارائه دهد.
به طور کلی، ماشینلرنینگ فرآیندی است که، قادر است، برای تحلیل و پردازش هر نوع دادهای که به صورت دیجیتالی قابل دسترسی است، استفاده شود.
چرا باید از ماشینلرنینگ استفاده کنیم؟
همانطور که گفتیم، کاربرد ماشینلرنینگ گسترده است. از آنجایی که امروزه با حجم زیادی از دادهها مواجه هستیم، تحلیل درست و موثر این دادهها به ما کمک میکند که در اهداف خود سریعتر و دقیق تر پیشبرویم.
اما
این دادهها چه تاثیری دارند و چرا باید آنها را تحلیل کنیم؟
در دنیای امروز، انجام هر کاری بدون داشتن اطلاعات اولیه، مانند راه رفتن در تاریکی است. اهمیت اطلاعات و تحلیل آن، امروزه کاملا غیرقابل انکار است.
داده های بیشتر، سوالات بیشتر، پاسخ های بهتر
بنابراین، دادهها مهم هستند و تحلیل آنها مهمتر!
اینجاست که ماشینلرنینگ به کمک شما میآید. الگوریتمهای یادگیریماشین، الگوهای طبیعی را در دادهها پیدا میکنند که که توجه به آنها به شما کمک میکند تا تصمیمهای بهتری گرفته و پیشبینیهای صحیحتری را در تصمیمات خود درنظربگیرید.
چه زمانی باید از یادگیری ماشینی استفاده کرد؟
زمانی که برای بررسی یک موضوع یا مشکلی، دادههای زیادی را جمعآوری کردهاید اما فرمول یا معادلهٔ موثری برای بررسی آنها وجود ندارد.
بنابراین؛
این همان لحظهایی است که ماشین لرنینگ مانند یک قهرمان وارد میشود و با تحلیل دادهها و بررسی آنها شما را در پیدا کردن نتیجهٔ درست یاری میکند.
برای مثال، سایتهای رسانهای برای ارائه تجربهٔ کاربری بهتر، از این دادهها برای ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده مانند آهنگ یا فیلم مناسب به کاربران، استفاده میکنند.
حتی صاحبان مشاغل تولیدی و خدماتی نیز از جمعآوری و تحلیل دادهها، برای بهدستآوردن بینشی در مورد رفتار خرید مشتریان خود استفاده میکنند تا کمپینهای تبلیغاتی و فروش خود را بهتر مدیریت کنند.
کاربرد ماشینلرنینگ در دیجیتالمارکتینگ چیست؟
در دنیای کسبوکار، ماشینلرنینگ، یک ابزار قدرتمند است. ماشین لرنینگ در دیجیتال مارکتینگ میتواند بهعنوان یک ابزار کاربردی، برای بهبود تجربهٔکاربری و بهینهسازی راندمان بازاریابی استفاده شود.
به عنوان مثال،
برای بهبود تجربهٔکاربری، یک الگوریتم یادگیریماشین میتواند محصولات مرتبط با مشتریان را از روی سابقهٔ خریدشان پیشنهاد بدهد. همچنین، با استفاده از ماشینلرنینگ در تحلیل دادههای بازاریابی، میتوان بهترین راهکارهای بازاریابی را برای رسیدن به اهداف مشخص، بهکار گرفت.
به کمک ماشین لرنینگ میتوان به راحتی پتانسیل مشتریان جدید را بررسی کرد و به شناخت نیازهای واقعی آنها پرداخت و با توجه به آنها، استراتژیهای تبلیغاتی موثرتری را برای جذب مشتریان جدید در نظر گرفت.
در نتیجه؛
این تکنولوژی میتواند به شرکت ها در جذب مشتریان جدید و افزایش فروش محصولات و خدمات کمک کند.
چه چیزی از این بهتر برای کسبوکار شما؟
چگونه میتوان از ماشین لرنینگ برای پیشبینی رفتار مشتریان استفاده کرد؟
اگر میخواهید رفتار مشتریان خود را بررسی کنید و با توجه به آنها، کمپینهای خود را برنامهٔ ریزی کنید، استفاده از ماشین لرنینگ مهمترین کار شما خواهد بود.
برای پیشبینی رفتار مشتریان با استفاده از ماشینلرنینگ، لطفاً به موارد زیر توجه کنید؛
۱. جمعآوری دادهها
باید دادههای مربوط به مشتریان را جمعآوری کرده و آنها را در یک پایگاه دادهٔ مناسب ذخیره کنید.
۲. پیشپردازش دادهها
باید دادهها را توسط یک متخصص، پیشپردازش کنید و آنها را برای استفاده در فرآیند ماشینلرنینگ آماده کنید.
۳. انتخاب الگوریتم
باید الگوریتم مناسبی را برای پیشبینی رفتار مشتریان انتخاب کنید تا بهترین نتیجه را بگیرید.
۴. آموزش مدل
باید مدل ماشینلرنینگ را با استفاده از دادههای جمعآوری شده آموزش داد.
۵. ارزیابی مدل
باید مدل آموزش داده شده را ارزیابی کرد و اطمینان حاصل کرد که به خوبی عمل میکند.
۶. استفاده از مدل
بعد از آموزش مدل، میتوان از آن برای پیشبینی رفتار مشتریان استفاده کرد و بر اساس آن تصمیمهای موردنظر را گرفت.
به طور کلی، با استفاده از ماشینلرنینگ میتوان به راحتی رفتار مشتریان را پیشبینی کرد و بر اساس آن تصمیمهای کسبوکاری مهمی را گرفت
چگونه به یک متخصص ماشین لرنینگ تبدیل شویم؟
تبدیل شدن به یک متخصص ماشینلرنینگ یک مسیر طولانی است. اما نگران نباشید. شروع هر کاری کمی دشوار است اما با تمرین و یادگیری پیوسته میتوانید به یک متخصص ماشین لرنینگ تبدیل شوید.
برای تبدیل شدن به یک متخصص ماشینلرنینگ، میتوانید مراحل زیر را دنبال کنید:
۱- مفاهیم پایهٔ آماری و الگوریتمهای مرتبط را یاد بگیرید. بهکارگیری روشهای آماری، یکی از مهمترین مهارتهای متخصص ماشینلرنینگ است.
۲- یادگیری زبان برنامهنویسی Python را شروع کنید.
پایتون یک زبان پرکاربرد است؛ بهویژه در تخصص یادگیری ماشین!
۳-با کتابخانههای ماشین لرنینگ مانند Scikit-Learn و TensorFlow آشنا شوید.
۴- دورههای آموزشی آنلاین را پیگیری کنید و از منابع آنلاین مانند Coursera و Udemy استفاده کنید.
۵- کارآموزی کنید.
با مشارکت در پروژههای ماشینلرنینگ و کار با دادههای واقعی، تجربه کسب کنید.
فراموش نکنید که برای تبدیل شدن به یک متخصص ماشینلرنینگ باید استمرار زیادی داشته باشید.
توجه داشته باشید که، در این راه، از شبکههای اجتماعی و جامعهٔ متخصصان ماشینلرنینگ استفاده کنید و با دیگر متخصصان در ارتباط باشید.
پرسشهای متداول
۱- تفاوت بین یادگیریماشین و یادگیریعمیق چیست؟
یادگیری عمیق، یک شکل تخصصی از یادگیری ماشینی است. گردش کار یادگیری ماشین با استخراج دستی ویژگیهای مرتبط از تصاویر، شروع میشود. سپس، از ویژگیها برای ایجاد مدلی استفاده میشود که اشیاء موجود در تصویر را دسته بندی میکند.
۲- ماشینلرنینگ چه کاربردی در کسبوکارها دارد؟
با استفاده از ماشین لرنینگ، شرکتها میتوانند فرآیندهای خود را بهبود داده و کارایی بیشتری داشته باشند و با تحلیل دادههای خود، پیشبینیهای بهتری از روند بازار و رفتار مشتریان خود ارائه دهند.
با استفاده از ماشینلرنینگ، شرکتها میتوانند تصمیمگیریهای بهتر و دقیق تری انجام دهند. درواقع، استفاده از ماشینلرنینگ به شرکتها کمک میکند تا در کنار رقبای خود، عملکرد بهتری داشته باشند.
۳- مراحل یادگیری ماشینلرنینگ چیست؟
مطالعهٔ مفاهیم پایه در الگوریتمها، شرکت در دورههای آموزشی مثل پایتون، تمرین پروژههای موجود در کتابها، گذراندن دورههای کارآموزی در مجموعههای معتبر.