یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی است که بر ساختن سیستم های کامپیوتری متمرکز شده است که از داده ها یاد می گیرند. گستردگی تکنیک های ML برنامه های نرم افزاری را قادر می سازد تا عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. در این مقاله می خواهیم به طور کامل در مورد یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مرتبط با آن صحبت کنیم.

 یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

الگوریتم های ML (یادگیری ماشین) برای یافتن روابط و الگو ها در داده ها آموزش داده شده اند. با استفاده از داده های تاریخی به عنوان ورودی، این الگوریتم ها می توانند پیش بینی ها، طبقه بندی اطلاعات، خوشه بندی نقاط داده، کاهش ابعاد و حتی تولید محتوای جدید را انجام دهند. نمونه‌ هایی از دومی که به عنوان هوش مصنوعی مولد شناخته می‌شوند، عبارتند از ChatGPT از OpenAI، Claude Anthropic و GitHub Copilot.

یادگیری ماشینی به طور گسترده در بسیاری از صنایع کاربرد دارد. به عنوان مثال، تجارت الکترونیک، رسانه های اجتماعی و سازمان های خبری از موتور های توصیه برای پیشنهاد محتوا بر اساس رفتار گذشته مشتری استفاده می کنند. در خودرو های خودران، الگوریتم های ML و بینایی کامپیوتری نقش مهمی در ناوبری ایمن جاده ایفا می کنند. در مراقبت های بهداشتی، ML می تواند به تشخیص و پیشنهاد طرح های درمانی کمک کند. سایر موارد رایج استفاده از ML شامل تشخیص تقلب، فیلتر هرزنامه، شناسایی تهدید بدافزار، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده و اتوماسیون فرآیند های تجاری است.

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی مهمترین نقش را دارد

نکته

در حالی که ML ابزاری قدرتمند برای حل مشکلات، بهبود عملیات تجاری و خودکارسازی وظایف است، همچنین پیچیده و نیازمند منابع فراوان است و به تخصص عمیق و داده ها و زیرساخت های قابل توجهی نیاز دارد. انتخاب الگوریتم مناسب برای یک کار مستلزم درک قوی از ریاضیات و آمار است. آموزش الگوریتم های ML اغلب به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا برای تولید نتایج دقیق نیاز دارد. خود نتایج، به ویژه نتایج حاصل از الگوریتم های پیچیده مانند شبکه های عصبی عمیق، می تواند دشوار باشد. و اجرای و تنظیم دقیق مدل‌ های ML می‌تواند پرهزینه باشد.

چه سازمان هایی از یادگیری ماشین استفاده می کنند؟

بیشتر سازمان‌ ها از یادگیری ماشینی استفاده می‌ کنند. درست مانند هوش مصنوعی Gemini چه به‌طور مستقیم یا از طریق محصولات ML. بر اساس گزارش سال 2024 شرکت Rackspace Technology، انتظار می‌ رود هزینه‌ های هوش مصنوعی در سال 2024 در مقایسه با سال 2023 بیش از دو برابر شود و 86 درصد از شرکت‌ های مورد بررسی گزارش کرده‌ اند که شاهد پیشرفت‌ هایی از پذیرش هوش مصنوعی بوده‌اند. شرکت‌ ها گزارش دادند که از این فناوری برای افزایش تجربه مشتری (53%)، نوآوری در طراحی محصول (49%) و پشتیبانی از منابع انسانی (47%)، در میان سایر برنامه‌ها استفاده می‌ کنند.

اطلاعاتی در مورد انواع مختلف الگوریتم‌ های ML، چالش‌ ها و بهترین شیوه‌ های مرتبط با توسعه و استقرار مدل‌ های ML، و آنچه در آینده برای یادگیری ماشین خواهد داشت، خواهید یافت. در سراسر راهنما، پیوند هایی به مقالات مرتبط وجود دارد که این موضوعات را با عمق بیشتری پوشش می دهد.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

ML از زمان آغازش در اواسط قرن بیستم، زمانی که پیشگامان هوش مصنوعی مانند والتر پیتس، وارن مک کالوخ، آلن تورینگ و جان فون نویمان زمینه محاسباتی این حوزه را ایجاد کردند، نقش مهمی فزاینده در جامعه بشری ایفا کرده است. آموزش ماشین‌ ها برای یادگیری از داده‌ ها و بهبود در طول زمان، سازمان‌ ها را قادر می‌ سازد تا وظایف معمول را خودکار کنند – که در تئوری، انسان‌ ها را آزاد می‌ کند تا کار های خلاقانه‌تر و استراتژیک‌تری را دنبال کنند.

یادگیری ماشینی کاربرد های عملی گسترده و متنوعی دارد. در امور مالی، الگوریتم‌ های ML به بانک‌ ها کمک می‌ کنند تا با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ ها در زمان واقعی، با سرعت و دقتی که انسان‌ ها نمی‌ توانند با آن مقایسه کنند، تراکنش‌ های جعلی را شناسایی کنند. در مراقبت‌ های بهداشتی، ML به پزشکان در تشخیص بیماری‌ ها بر اساس تصاویر پزشکی کمک می‌ کند و برنامه‌ های درمانی را با مدل‌ های پیش‌بینی‌کننده نتایج بیمار اطلاع‌رسانی می‌ کند. و در خرده فروشی، بسیاری از شرکت ها از ML برای شخصی سازی تجربیات خرید، پیش بینی نیاز های موجودی و بهینه سازی زنجیره تامین استفاده می کنند.

ML همچنین وظایف دستی را انجام می دهد که فراتر از توانایی انسان برای اجرای در مقیاس هستند – برای مثال، پردازش مقادیر عظیمی از داده های تولید شده روزانه توسط دستگاه های دیجیتال. این توانایی برای استخراج الگو ها و بینش ها از مجموعه داده های گسترده، به یک تمایز رقابتی در زمینه هایی مانند بانکداری و اکتشافات علمی تبدیل شده است. بسیاری از شرکت‌ های پیشرو امروزی، از جمله متا، گوگل و اوبر، ML را در عملیات خود ادغام می‌ کنند تا تصمیم‌گیری را آگاه کنند و کارایی را بهبود بخشند.

نکته

یادگیری ماشینی برای درک حجم روزافزون داده های تولید شده توسط جوامع مدرن ضروری است. فراوانی داده‌ هایی که انسان ایجاد می‌ کند نیز می‌ تواند برای آموزش بیشتر و تنظیم دقیق مدل‌ های ML مورد استفاده قرار گیرد و پیشرفت‌ های ML را تسریع کند. این حلقه یادگیری مداوم زیربنای پیشرفته‌ترین سیستم‌ های هوش مصنوعی امروزی است، با پیامد های عمیق.

از نظر فلسفی، چشم‌انداز ماشین‌ هایی که حجم وسیعی از داده‌ ها را پردازش می‌ کنند، درک انسان از هوش ما و نقش ما در تفسیر و عمل بر روی اطلاعات پیچیده را به چالش می‌ کشد. در عمل، ملاحظات اخلاقی مهمی را در مورد تصمیمات اتخاذ شده توسط مدل های پیشرفته ML مطرح می کند.

شفافیت و توضیح پذیری در آموزش ML

و تصمیم‌گیری و همچنین تأثیرات این مدل‌ ها بر اشتغال و ساختار های اجتماعی، زمینه‌ هایی برای نظارت و بحث مستمر هستند.

انواع مختلف یادگیری ماشینی چیست؟

ML کلاسیک اغلب بر اساس نحوه یادگیری الگوریتم در پیش‌بینی دقیق‌تر طبقه‌بندی می‌ شود. چهار نوع اصلی ML عبارتند از:

یادگیری تحت نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری نیمه نظارتی
یادگیری تقویتی

انتخاب الگوریتم به ماهیت داده ها بستگی دارد. بسیاری از الگوریتم ها و تکنیک ها به یک نوع ML محدود نمی شوند. بسته به مشکل و مجموعه داده‌ ها، می‌ توان آن‌ ها را با انواع مختلفی تطبیق داد. به عنوان مثال، الگوریتم‌ های یادگیری عمیق مانند شبکه‌ های عصبی کانولوشنال و تکراری در وظایف یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی، بر اساس مشکل خاص و در دسترس بودن داده، استفاده می‌ شوند.

یادگیری ماشین در مقابل شبکه های عصبی یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرشاخه ای از ML است که بر مدل هایی با سطوح چندگانه شبکه های عصبی، معروف به شبکه های عصبی عمیق تمرکز دارد. این مدل ها می توانند به طور خودکار ویژگی های سلسله مراتبی را از داده ها یاد بگیرند و استخراج کنند و آنها را برای کار هایی مانند تشخیص تصویر و گفتار موثر کند.

یادگیری ماشین تحت نظارت چگونه کار می کند؟

یادگیری نظارت شده الگوریتم‌ ها را با داده‌ های آموزشی برچسب‌گذاری شده تامین می‌ کند و تعریف می‌ کند که الگوریتم باید کدام متغیر ها را برای همبستگی ارزیابی کند. هر دو ورودی و خروجی الگوریتم مشخص شده است. در ابتدا، اکثر الگوریتم‌ های ML از یادگیری نظارت شده استفاده می‌کردند، اما رویکرد های بدون نظارت در حال محبوبیت هستند.

الگوریتم های یادگیری نظارت شده برای کار های متعددی از جمله موارد زیر استفاده می شود:

طبقه بندی باینری این داده ها را به دو دسته تقسیم می کند.
طبقه بندی چند طبقه این از بین بیش از دو دسته انتخاب می کند.
مدلسازی گروه. این پیش‌بینی‌ های چند مدل ML را برای تولید پیش‌بینی دقیق‌تر ترکیب می‌ کند.
مدل سازی رگرسیون این مقادیر پیوسته را بر اساس روابط درون داده ها پیش بینی می کند.

نمودار پنج نوع رگرسیون در یادگیری ماشین را توضیح می دهد: خطی، لجستیک، چند جمله ای، سری زمانی و بردار پشتیبان.
هر الگوریتم رگرسیون مورد استفاده ایده آل متفاوتی دارد. برای مثال، رگرسیون خطی در پیش‌بینی خروجی‌ های پیوسته برتری دارد، در حالی که رگرسیون سری زمانی برای پیش‌بینی مقادیر آینده بهترین است.

یادگیری ماشین جزئی از AI است

یادگیری ماشین بدون نظارت چگونه کار می کند؟

یادگیری بدون نظارت به داده های برچسب دار نیاز ندارد. در عوض، این الگوریتم‌ ها داده‌ های بدون برچسب را برای شناسایی الگو ها و گروه‌بندی نقاط داده در زیرمجموعه‌ ها با استفاده از تکنیک‌ هایی مانند نزول گرادیان، تجزیه و تحلیل می‌ کنند. اکثر انواع یادگیری عمیق، از جمله شبکه های عصبی، الگوریتم های بدون نظارت هستند.

یادگیری بدون نظارت برای کار های مختلف موثر است، از جمله موارد زیر:

تقسیم مجموعه داده ها به گروه ها بر اساس شباهت با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی.
شناسایی نقاط داده غیرعادی در یک مجموعه داده با استفاده از الگوریتم های تشخیص ناهنجاری.
کشف مجموعه‌ هایی از آیتم‌ ها در یک مجموعه داده که غالباً با هم با استفاده از قانون کاوی ارتباطی رخ می‌دهند.
کاهش تعداد متغیر ها در یک مجموعه داده با استفاده از تکنیک های کاهش ابعاد.

یادگیری نیمه نظارتی چگونه کار می کند؟

یادگیری نیمه نظارتی الگوریتمی را تنها با مقدار کمی از داده های آموزشی برچسب گذاری شده ارائه می کند. از این داده‌ ها، الگوریتم ابعاد مجموعه داده‌ ها را می‌ آموزد، سپس می‌ تواند آن‌ ها را روی داده‌ های جدید و بدون برچسب اعمال کند. با این حال، توجه داشته باشید که ارائه داده‌ های آموزشی بسیار کم می‌ تواند منجر به برازش بیش از حد شود، که در آن مدل به‌جای یادگیری واقعی الگو های اساسی، داده‌ های آموزشی را به سادگی حفظ می‌کند.

اگرچه الگوریتم‌ ها معمولاً وقتی روی مجموعه داده‌ های برچسب‌دار آموزش می‌ دهند بهتر عمل می‌ کنند، برچسب‌گذاری می‌ تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد. یادگیری نیمه نظارتی عناصر یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت را ترکیب می کند و تعادلی بین عملکرد برتر اولی و کارایی دومی ایجاد می کند.

یادگیری نیمه نظارتی می تواند در زمینه های زیر از جمله موارد زیر مورد استفاده قرار گیرد:

ترجمه ماشینی الگوریتم ها می توانند ترجمه زبان را بر اساس کمتر از یک فرهنگ لغت کامل از کلمات یاد بگیرند.
کشف تقلب الگوریتم ها می توانند یاد بگیرند که موارد تقلب را تنها با چند مثال مثبت شناسایی کنند.
داده های برچسب گذاری الگوریتم های آموزش داده شده بر روی مجموعه داده های کوچک می توانند یاد بگیرند که به طور خودکار برچسب های داده را به مجموعه های بزرگتر اعمال کنند.

یادگیری تقویتی چگونه کار می کند؟

یادگیری تقویتی شامل برنامه ریزی یک الگوریتم با یک هدف مشخص و مجموعه ای از قوانین برای دستیابی به آن هدف است. الگوریتم به دنبال پاداش های مثبت برای انجام اقداماتی است که آن را به هدف خود نزدیک می کند و از مجازات برای انجام اقداماتی که آن را از هدف دورتر می کند، اجتناب می کند.

یادگیری تقویتی اغلب برای کار هایی مانند موارد زیر استفاده می شود:

کمک به ربات ها برای یادگیری انجام وظایف در دنیای فیزیکی.
آموزش بازی های ویدئویی به ربات ها
کمک به شرکت ها برای برنامه ریزی تخصیص منابع.

نحوه انتخاب و ساخت مدل یادگیری ماشینی مناسب

توسعه مدل ML مناسب برای حل یک مشکل نیاز به تلاش، آزمایش و خلاقیت دارد. اگرچه این فرآیند می تواند پیچیده باشد، می توان آن را در یک برنامه هفت مرحله ای برای ساخت یک مدل ML خلاصه کرد. درست مانند ساخت پاورپوینت با هوش مصنوعی و یا تغییر صدا با هوش مصنوعی .

1. درک مشکل کسب و کار و تعریف معیار های موفقیت

دانش گروه از مشکل تجاری و اهداف پروژه را به یک تعریف مناسب مشکل ML تبدیل کنید. در نظر بگیرید که چرا پروژه به یادگیری ماشینی، بهترین نوع الگوریتم برای مشکل، هرگونه الزام برای شفافیت و کاهش تعصب، و ورودی ها و خروجی های مورد انتظار نیاز دارد.

2. درک و شناسایی نیازهای داده

تعیین کنید چه داده هایی برای ساخت مدل لازم است و آمادگی آن را برای جذب مدل ارزیابی کنید. در نظر بگیرید که چه مقدار داده مورد نیاز است، چگونه به مجموعه های آزمایشی و آموزشی تقسیم می شود و آیا می توان از یک مدل ML از پیش آموزش دیده استفاده کرد.

3. داده ها را برای آموزش مدل جمع آوری و آماده کنید

داده ها را پاک کنید و برچسب بزنید، از جمله جایگزینی داده های نادرست یا گم شده، کاهش نویز و رفع ابهام. این مرحله همچنین می تواند شامل تقویت و افزایش داده ها و ناشناس سازی داده های شخصی، بسته به مجموعه داده ها باشد. در نهایت، داده ها را به مجموعه های آموزشی، آزمایشی و اعتبار سنجی تقسیم کنید.

4. ویژگی های مدل را مشخص کنید و آن را آموزش دهید

با انتخاب الگوریتم ها و تکنیک های مناسب، از جمله تنظیم فراپارامتر ها، شروع کنید. در مرحله بعد، مدل را آموزش داده و اعتبار سنجی کنید، سپس آن را در صورت نیاز با تنظیم هایپرپارامتر ها و وزن ها بهینه کنید. بسته به مشکل تجاری، الگوریتم‌ ها ممکن است شامل قابلیت‌ های درک زبان طبیعی، مانند شبکه‌های عصبی مکرر یا ترانسفورماتور ها برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) یا تقویت الگوریتم‌ ها برای بهینه‌سازی مدل‌ های درخت تصمیم باشند.

5. ارزیابی عملکرد مدل و ایجاد معیار ها

محاسبات ماتریس سردرگمی را انجام دهید، معیار های KPI و ML کسب و کار را تعیین کنید، کیفیت مدل را اندازه بگیرید و تعیین کنید که آیا مدل با اهداف تجاری مطابقت دارد یا خیر.

6. استقرار مدل و نظارت بر عملکرد آن در تولید

این بخش از فرآیند، که به عنوان عملیاتی کردن مدل شناخته می شود، معمولاً توسط دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین به طور مشترک انجام می شود. به طور مداوم عملکرد مدل را اندازه گیری کنید، معیار هایی را برای تکرار مدل های آینده ایجاد کنید و برای بهبود عملکرد کلی تکرار کنید. محیط های استقرار می توانند در فضای ابری، لبه یا در محل باشند.

7. به طور مداوم مدل را در تولید اصلاح و تنظیم کنید

حتی پس از تولید مدل ML و نظارت مستمر، کار همچنان ادامه دارد. تغییرات در نیاز های کسب و کار، قابلیت‌ های فناوری و داده‌ های دنیای واقعی می‌ تواند خواسته‌ ها و الزامات جدیدی را ایجاد کند.

آموزش و بهینه سازی مدل های ML

بیاموزید که چگونه الگوریتم‌ ها و تکنیک‌ های زیر در آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ های یادگیری ماشین استفاده می‌ شوند:

منظم سازی.
پس انتشار.
انتقال یادگیری
یادگیری ماشینی خصمانه

برنامه های کاربردی یادگیری ماشین برای شرکت ها

یادگیری ماشین به یک نرم افزار تجاری تبدیل شده است. در زیر چند نمونه از نحوه استفاده برنامه های تجاری مختلف از ML آورده شده است:

هوش تجاری BI و نرم‌افزار تحلیل پیش‌بینی‌کننده از الگوریتم‌ های ML، از جمله رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک، برای شناسایی نقاط داده، الگو ها و ناهنجاری‌ های مهم در مجموعه‌ های داده بزرگ استفاده می‌ کنند. این بینش ها به کسب و کار ها کمک می کند تا تصمیمات مبتنی بر داده، پیش بینی روند ها و بهینه سازی عملکرد را بگیرند. پیشرفت‌ ها در هوش مصنوعی تولیدی همچنین امکان ایجاد گزارش‌ های دقیق و داشبورد هایی را فراهم کرده است که داده‌ های پیچیده را در قالب‌ های به راحتی قابل درک خلاصه می‌ کنند.

یادگیری ماشین عمیق را با Deep learning اشتباه نگیرید

مدیریت ارتباط با مشتری

کاربرد های کلیدی ML در CRM شامل تجزیه و تحلیل داده‌ های مشتری برای تقسیم‌بندی مشتریان، پیش‌بینی رفتار هایی مانند انحراف، ارائه توصیه‌ های شخصی، تنظیم قیمت، بهینه‌ سازی کمپین‌ های ایمیل، ارائه پشتیبانی از چت‌بات و کشف تقلب است. هوش مصنوعی مولد همچنین می‌ تواند محتوای بازاریابی مناسب ایجاد کند، پاسخ‌ ها را در خدمات مشتری خودکار کند و بینش‌ هایی را بر اساس بازخورد مشتری ایجاد کند.

امنیت و رعایت

ماشین‌ های بردار پشتیبان می‌ توانند با یافتن بهترین خط یا مرز برای تقسیم داده‌ ها به گروه‌ های مختلف، انحرافات در رفتار را از یک خط پایه معمولی، که برای شناسایی تهدیدات سایبری بالقوه حیاتی است، تشخیص دهند. شبکه‌ های متخاصم مولد می‌ توانند نمونه‌ های متخاصم بدافزار ایجاد کنند و به تیم‌ های امنیتی کمک می‌ کنند مدل‌ های ML را آموزش دهند که در تمایز بین نرم‌افزار های بدخیم و بدخیم بهتر عمل کنند.

سیستم های اطلاعات منابع انسانی مدل‌ های ML استخدام را با فیلتر کردن برنامه‌ ها و شناسایی بهترین نامزد ها برای یک موقعیت ساده می‌ کنند. آنها همچنین می توانند گردش کار کارکنان را پیش بینی کنند، مسیر های توسعه حرفه ای را پیشنهاد کنند و زمان بندی مصاحبه را خودکار کنند. هوش مصنوعی مولد می تواند به ایجاد شرح شغل و تولید مواد آموزشی شخصی کمک کند.

پردازش زبان طبیعی برنامه های NLP شامل تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه زبان و خلاصه سازی متن و غیره است. پیشرفت در هوش مصنوعی مولد، مانند OpenAI’s GPT-4 و Google’s Gemini، این قابلیت ها را به طور قابل توجهی افزایش داده است. مدل‌ های NLP مولد می‌ توانند متنی شبیه انسان تولید کنند، دستیار های مجازی را بهبود بخشند و برنامه‌ های پیچیده‌تر مبتنی بر زبان، از جمله ایجاد محتوا و خلاصه‌سازی اسناد را فعال کنند.

نمونه های یادگیری ماشین بر اساس صنعت

پذیرش سازمانی از تکنیک های ML در سراسر صنایع، فرآیندهای کسب و کار را متحول می کند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

خدمات مالی

Capital One از ML برای تقویت تشخیص تقلب، ارائه تجربیات شخصی مشتری و بهبود برنامه ریزی تجاری استفاده می کند. این شرکت از متدولوژی MLOps برای استقرار برنامه های کاربردی ML در مقیاس استفاده می کند.

داروسازی

سازندگان دارو از ML برای کشف دارو، آزمایشات بالینی و تولید دارو استفاده می کنند. به عنوان مثال، الی لیلی مدل‌ های هوش مصنوعی و ML را برای یافتن بهترین سایت‌ ها برای آزمایش‌ های بالینی و افزایش تنوع شرکت‌کنندگان ساخته است. به گفته این شرکت، مدل‌ ها به‌شدت زمان‌بندی کارآزمایی‌ های بالینی را کاهش داده‌ اند.

بیمه

برنامه معروف Snapshot Progressive Corp. از الگوریتم های ML برای تجزیه و تحلیل داده های رانندگی استفاده می کند و نرخ های پایین تری را به رانندگان ایمن ارائه می دهد. سایر کاربرد های مفید ML در بیمه شامل پذیره نویسی و رسیدگی به خسارت است.

خرده فروشی

والمارت My Assistant را به کار گرفته است، ابزار هوش مصنوعی مولد برای کمک به حدود 50000 کارمند پردیس خود در تولید محتوا، خلاصه کردن اسناد بزرگ و عمل به عنوان یک “شریک خلاق” کلی. این شرکت همچنین از این ابزار برای درخواست بازخورد کارکنان در مورد موارد استفاده استفاده می کند.

مزایا و معایب یادگیری ماشینی چیست؟

هنگامی که ML به طور مؤثر مستقر شود، با شناسایی روند ها و پیش‌بینی نتایج با دقت بالاتری نسبت به آمار های معمولی یا هوش انسانی، مزیت رقابتی را برای کسب‌وکار ها فراهم می‌ کند. ML می تواند به چندین روش برای کسب و کار ها مفید باشد:
نموداری که مزایای کسب و کار یادگیری ماشین، مانند بهبود برنامه ریزی، افزایش کارایی و کشف تقلب را فهرست می کند.

تجزیه و تحلیل داده های تاریخی برای حفظ مشتریان
راه اندازی سیستم های توصیه کننده برای افزایش درآمد.
بهبود برنامه ریزی و پیش بینی.
ارزیابی الگو های کشف تقلب
افزایش بهره وری و کاهش هزینه ها.

اما یادگیری ماشینی تعدادی چالش تجاری را نیز به همراه دارد. اول از همه، ممکن است گران باشد. ML به نرم‌افزار، سخت‌افزار و زیرساخت‌ های مدیریت داده پرهزینه نیاز دارد و پروژه‌ های ML معمولاً توسط دانشمندان و مهندسان داده هدایت می‌ شوند که حقوق بالایی دارند.

نکته

موضوع مهم دیگر سوگیری ML است. الگوریتم های آموزش داده شده بر روی مجموعه داده هایی که جمعیت های خاصی را حذف می کنند یا حاوی خطا هستند، می توانند به مدل های نادرست منجر شوند. این مدل ها می توانند شکست بخورند و در بدترین حالت، نتایج تبعیض آمیزی ایجاد کنند. استقرار فرآیند های اصلی سازمانی بر اساس مدل‌ های مغرضانه می‌ تواند باعث آسیب قانونی و اعتبار کسب‌وکار ها شود.

اهمیت یادگیری ماشینی قابل تفسیر توسط انسان

توضیح عملکرد داخلی یک مدل خاص ML می تواند چالش برانگیز باشد، به خصوص زمانی که مدل پیچیده باشد. با تکامل یادگیری ماشینی، اهمیت مدل‌ های شفاف و قابل توضیح به ویژه در صنایعی مانند بانکداری و بیمه، با بار های سنگین انطباق، افزایش می‌ یابد.

توسعه مدل‌ های ML که نتایج آنها برای انسان قابل درک و توضیح باشد، به دلیل پیشرفت سریع و پذیرش تکنیک‌ های پیچیده ML، مانند هوش مصنوعی مولد، به یک اولویت تبدیل شده است. محققان آزمایشگاه‌ های هوش مصنوعی مانند آنتروپیک در درک نحوه عملکرد مدل‌ های هوش مصنوعی مولد، با استفاده از تکنیک‌ های تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری، پیشرفت کرده‌ اند.

هوش مصنوعی قابل تفسیر در مقایسه با قابل توضیح

تفسیرپذیری بر درک عمیق عملکرد های درونی یک مدل یادگیری ماشین تمرکز دارد، در حالی که توضیح پذیری شامل توصیف تصمیم گیری مدل به روشی قابل درک است. تکنیک‌ های یادگیری ماشین قابل تفسیر معمولاً توسط دانشمندان داده و سایر متخصصان ML استفاده می‌ شود، جایی که توضیح‌پذیری اغلب برای کمک به افراد غیرمتخصص در درک مدل‌ های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌ گیرد.

یک مدل جعبه سیاه به اصطلاح ممکن است هنوز قابل توضیح باشد حتی اگر برای مثال قابل تفسیر نباشد. محققان می‌ توانند ورودی‌ های مختلف را آزمایش کنند و تغییرات بعدی در خروجی‌ ها را با استفاده از روش‌ هایی مانند توضیحات افزودنی Shapley (SHAP) مشاهده کنند تا ببینند کدام عوامل بیشتر بر خروجی تأثیر می‌ گذارند. به این ترتیب، محققان می‌ توانند به تصویر واضحی از نحوه تصمیم‌گیری مدل (قابل توضیح) برسند، حتی اگر مکانیک شبکه عصبی پیچیده داخل (قابلیت تفسیر) را به طور کامل درک نکنند.