مفهوم یادگیری ماشین را توضیح دهید
یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل توسعه الگوریتم‌هایی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آن پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. برخلاف روش‌های برنامه‌نویسی سنتی که در آن برنامه‌نویس به صراحت instruction‌هایی را برای اجرای کامپیوتر مشخص می‌کند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین از نمونه‌ها و تجربه به شکل داده یاد می‌گیرند و بر اساس آن یادگیری تصمیم می‌گیرند.

داده‌های مورد استفاده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند به اشکال مختلفی باشد، مانند داده‌های عددی ساختاریافته یا داده‌های بدون ساختار مانند متن، تصویر یا صدا. سپس الگوریتم‌ها از تکنیک‌های آماری برای شناسایی الگوها یا همبستگی‌ها در داده‌ها استفاده می‌کنند و از این الگوها برای پیش‌بینی یا اطلاع‌رسانی تصمیمات استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین ابزاری قدرتمند برای حل مسائل در حوزه‌های مختلف، از پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر گرفته تا مدل‌سازی پیش‌بینی در امور مالی و بازاریابی است. دسته‌های مختلفی از یادگیری ماشین وجود دارد که شامل یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه‌نظارتی و یادگیری تقویتی است که هر کدام رویکرد متفاوتی برای آموزش مدل‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها دارند.