یادگیری ماشینی چه کاربردی دارد؟
یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی در بسیاری زمینه‌ها از جمله مهندسی، کسب و کار، زبان‌شناسی و پزشکی کاربرد دارد. یادگیری ماشینی در بسیاری جنبه‌های زندگی روزمره وارد شده است. برای نمونه، موتورهای جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، چرا که نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی برای یک صفحه وب را درک کرده‌است. همینطور فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل که تصاویر افراد را شناسایی می‌کند نوعی از یادگیری ماشینی است. فیلتر هرزنامه‌ها (یا اسپم) در ایمیل از هم از کاربردهای یادگیری ماشینی است. یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی کمک فراوانی به صرفه جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود سرعت عمل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشینی، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می‌شود که در حفاری‌های بعدی استخراج پربازده و بهینه‌تری داشته باشیم. یادگیری ماشینی
هدف یادگیری ماشینی این است که رایانه‌ها و سامانه‌ها بتوانند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.
کاربردهای هوش مصنوعی
برخی از کاربردهای هوش مصنوعی به سمت تجزیه و تحلیل محتوای رسانه‌های سمعی و بصری مانند فیلم، برنامه‌های تلویزیونی، فیلم‌های تبلیغاتی یا محتوای تولید شده توسط کاربر هدایت می‌کنند. این راه حل‌ها اغلب شامل چشم‌انداز کامپیوتری هستند که یک زمینهٔ عظیمی از کاربرد هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین برخط
کاربردهای دیگر: یادگیری برخط همچنین می‌تواند برای سایر انواع وظایف یادگیری ماشین مانند یادگیری برای سیستم‌های توصیه گر، یادگیری به رتبه‌بندی یا یادگیری تقویتی استفاده شود. برای مثال، فیلتر کردن مشارکتی با یادگیری برخط می‌تواند رای بهبود وظایف فیلتراسیون مشترک به صورت پیوسته از جریان مداوم اطلاعات از کاربران استفاده شود. یادگیری احتمالا تقریبا صحیح
یک نوآوری مهم چارچوب PAC وارد کردن مفاهیم محاسباتی نظریه پیچیدگی در یادگیری ماشین است. به ویژه، انتظار می‌رود که یادگیرنده توابع بهینه (زمان و فضای مورد نیاز محدود به یک چند جملهای (زمان و فضای چند جمله‌ای) از اندازه نمونه هستند) و یادگیرنده خود را باید یک روند بهینه را پیاده‌سازی نماید. یادگیری عمیق
یادگیری عمیق، رده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که از چندین لایه برای استخراج ویژگی‌های سطح بالا از ورودی خام استفاده می‌کنند. به بیانی دیگر، رده‌ای از تکنیک‌های یادگیری ماشین که از چندین لایه‌ی پردازش اطلاعات و به‌ویژه اطلاعات غیرخطی بهره می‌برد تا عملیات تبدیل یا استخراج ویژگی نظارت‌شده یا نظارت‌نشده را عموماً با هدف تحلیل یا بازشناخت الگو، کلاس‌بندی، خوشه‌بندی انجام دهد. کاربردهای هوش مصنوعی
در مورد آینده هوش مصنوعی در آموزش، بر اساس آنچه که بوسیله روزنامه نیویوک تایمز به عنوان «بیداری بزرگ هوش مصنوعی» چاپ شده‌است، احتمالات جدید زیادی وجود دارد. یکی از این احتمالات که توسط روزنامه فوربز ذکر شده‌است، شامل تهیهٔ برنامه‌های یادگیری تطبیقی است که احساسات و اولویت‌های یادگیری دانش آموز را ارزیابی می‌کند و به آنها واکنش نشان می‌دهد. پیشرفت دیگر شامل ارائه داده‌های عملکرد و روش‌های غنی سازی به صورت فردی است. در برنامه درسی، هوش مصنوعی می‌تواند به تعیین اینکه آیا در متون و دستورالعمل‌های پیش فرض وجود دارد یا خیر، کمک کند. برای معلمان، هوش مصنوعی به زودی می‌تواند اطلاعات را در رابطه با اثربخشی مداخلات آموزشی مختلف از یک پایگاه اطلاعاتی بالقوه جهانی ارسال کند. به‌طور کلی، هوش مصنوعی توانایی تأثیرگذاری بر آموزش را با در نظر گرفتن داده‌های منطقه ای، ایالتی، ملی و جهانی در نظر بگیرد، زیرا هدف از آن ایجاد تعادل در یادگیری برای همه افراد است. اگر چه هوش مصنوعی می‌تواند دارایی‌های زیادی را در یک کلاس درس فراهم کند، بسیاری از متخصصان هنوز نمی‌پذیرند که می‌توانند جایگزین معلم شوند. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
شبکه‌ی عصبی مصنوعی می‌تواند مسائل متفاوت طبقه‌بندی و شناسایی الگو را مدیریت کند. چند لایه‌ی پنهان که نمایانگر اتصالات عصبی به صورت ریاضی هستند معمولاً در این فرایند استفاده می‌شوند. با اینکه این روش می‌تواند بسیاری از مشکلات را حل نماید اما ساختار لایه‌ای آن می‌تواند بسیار وقت‌گیر باشد و علاوه بر آن فهمیدن فرایند طبقه‌بندی و یا اینکه چرا یک شبکه عصبی مصنوعی کار نمی‌کند تقریباً غیرممکن است. در صورت داشتن ورودی‌ پر اختلال می‌تواند آن را تحمل کند. یک مثال برای شبکه عصبی می‌تواند نقشه‌های خودسازمان‌دهنده باشد. محاسبات تقریبی
برای انجام محاسبات تقریبی می‌توان از چندین استراتژی استفاده کرد.محاسبات تقریبی در حوزه‌های مختلفی که برنامه‌های کاربردی در برابر خطا مقاوم هستند، مانند پردازش چند رسانه‌ای ، یادگیری ماشین، پردازش سیگنال، محاسبات علمی استفاده شده‌است؛ بنابراین، محاسبات تقریبی عمدتاً توسط برنامه‌هایی هدایت می‌شود که با ادراک/شناخت انسان مرتبط هستند و دارای انعطاف‌پذیری ذاتی خطا هستند. بسیاری از این کاربردها مبتنی بر محاسبات آماری یا احتمالاتی هستند، مانند تقریب‌های مختلفی که می‌توان برای برآورده شدن بهتر اهداف مورد نظر انجام داد. یکی از کاربردهای قابل توجه در یادگیری ماشین این است که Google از این رویکرد در واحد پردازشی تنسور خود (TPU، یک ASIC سفارشی) استفاده می‌کند. یادگیری ماشینی
امروزه با توجه به گستردگی زبان‌های برنامه نویسی، علاقه‌مندان به این بخش از هوش مصنوعی از زبان‌های مختلفی استفاده می‌کنند. پر استفاده‌ترین این زبان‌ها عبارتند از: یادگیری ماشین اتوماتیک
فرایند روشی برای کاهش بعد است که با بعضی از توابع تناظرانجام می‌شود و اطلاعات و ویژگی‌های غیر تکراری را بر اساس معیارهای مشخصی استخراج می‌کند. کرنل استخراج ویژگی‌ها تابع تناظری است که می‌تواند باروشی مانند پیاده‌سازی شود. به تازگی از شبکه های عصبی پیشخور هم برای این کار استفاده می‌شود. یادگیری ماشین برخط
مبحثِ یادگیری (چه یادگیری‌ماشین و چه داده‌کاوی) را از ابعاد گوناگون می‌توان نگاه کرد. یکی از این ابعاد می‌تواند تفاوت بین یادگیریِ دسته‌ای یا همان Batch Learning و در مقابلِ آن، یادگیریِ برخط یا همان Online Learning باشد. در واقع دانستن تفاوت این دو معماری می‌تواند به حل مسائل مختلف این حوزه کمک کند. یادگیری ماشین برخط
در یادگیری ماشین داده‌های ورودی باید ثابت و مشخص باشند (از قبل جمع‌آوری شده) تا بتواند مدل مورد نظر را بر روی این مجموعه داده‌ها آموزش بدهد که این روش یادگیری در بسیاری از کاربردها در برابر داده‌هایی که در لحظه گرفته می‌شوند، قابلیت آموزش مدل در لحظه را ندارد و باید تا انتهای زمانی که داده‌ها گرفته می‌شوند صبر کند و داده‌ها جمع شوند و در ادامه مدل را آموزش دهد که این از لحاظ زمانی به صرفه نیست. حال برای حل این مشکل (عدم توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای) ایده یادگیری ماشین بر خط ارائه شده‌است که توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای را دارد. یادگیری تقویتی عمیق
همچنین یادگیری تقویت عمیق در بسیاری از حوزه‌های فراتر از بازی‌ها اعمال شده‌است. در رباتیک از این رده استفاده شده‌است تا ربات‌ها بتوانند کارهای ساده خانگی را انجام دهند و مکعب روبیک را با دست ربات حل کنند. Deep RL همچنین برنامه‌های پایداری را پیدا کرده‌است که برای کاهش مصرف انرژی در مراکز داده استفاده می‌شود. Deep RL برای رانندگی خودمختار یک زمینه فعال تحقیقاتی در دانشگاه و صنعت است. یادگیری ماشین اتوماتیک
از اولین سیستم‌هایی که برای اتوماتیک سازی این بخش استفاده می‌شده‌است، AutoAugmentاست. الگوریتم‌های تطبیقی
در زمینه یادگیری ماشین و بهینه‌سازی بسیاری از الگوریتم‌ها تطبیقی می‌باشند. در واقع پارامترهای الگوریتم به‌طور خودکار براساس آمارهایی که برای بهینه‌سازی الگوریتم تا به اینجای کار به دست آمده تنظیم می‌گردد. چند مثال برای کاربرد الگوریتم‌های تطبیقی در یادگیری‌ماشین چهارگوشه تطبیقی و آدابوست می‌باشد. وکا (یادگیری ماشینی)
وکا نام یک نرم‌افزار آزاد است که شامل مجموعه‌ای از الگوریتمهای یادگیری ماشینی و داده‌کاوی می‌شود. این ابزار در دانشگاه وایکاتو در کشور نیوزلند توسعه داده شده است. وکا در تحلیل داده‌های عظیم کاربرد دارد. برنامه‌نویسی استقرایی
در موارد دیگر برنامه‌نویسی استقرایی به عنوان یک حوزه عمومی تر دیده می‌شود که در آن هر برنامه‌نویسی … یا … می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. حتی ممکن است در نمونه‌ها درجه ای از خطا داشته باشد. به‌طور کلی یادگیری ماشین، خاص تر از استخراج ساختار یا هوش مصنوعی نمادین است. یک ویژگی متمایز تعداد مثال‌ها یا مشخصات جزئی مورد نیاز است. به‌طور معمول، تکنیک‌های برنامه‌نویسی استقرایی می‌توانند تنها از چند مثال یاد بگیرند. ترجمه ماشینی تعاملی
ترجمه تعاملی ماشین هنگام ترجمه متون در حوزه‌ای است که در آن مجاز به خروج ترجمه حاوی اشتباهات نیستیم، از این رو نیاز به یک کاربر انسانی برای اصلاح ترجمه‌های ارائه شده توسط سیستم است. در چنین مواردی، ترجمه ماشینی تعاملی برای کاربران سود بالقوه‌ای را داراست. با این وجود، هیچ نرم‌افزاری نیست که به‌طور تجاری پیاده‌سازی ترجمه ماشینی تعاملی را انجام دهد و کار در این زمینه در حد تحقیقات دانشگاهی است. رایانش موازی
مسائل اقتصادی جامعه: پردازش موازی برای مدل‌سازی اقتصاد یک جهان یا ملت استفاده می‌شود. سیستم برنامه‌ها که شامل دستگاه‌های محاسبه خوشه ای هستند، برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی در راستای بهینه‌سازی در چنین مدل‌های اقتصادی استفاده می‌شود.هوش مصنوعی و اتوماسیون: هوش مصنوعی یا هوش ماشینی (به انگلیسی: Artificial Intelligence)هوشی که یک ماشین در شرایط مختلف از خود نشان می‌دهد، گفته می‌شود. که در این سیستم‌ها تا حد زیادی از پردازش موازی استفاده می‌شود. به عنوان مثال در ۴ عمل ۱)پردازش تصویر ۲)پردازش زبان‌های طبیعی ۳) تشخیص الگوها ۴)سیستم‌های خبره ف پردازش موازی کاربرد دارد. نرم‌افزار پزشکی: پردازش موازی در پردازش تصویر پزشکی استفاده می‌شود. به عنوان مثال برای اسکن بدن انسان و اسکن مغز انسان، در بازسازی MRI برای تشخیص مهره‌ها استفاده می‌شود. یادگیری ماشین اتوماتیک
مطالعات عمیق و فراوان در حوزهٔ یادگیری ماشین به وجود آورندهٔ نیاز دائمی به در دسترس بودن داده‌های مختلف شده‌است. به همین دلیل تعداد زیادی دیتاست قابل دسترسی برای همگان به وجود آمده‌اند. در مراحل اولیه توسعه یادگیری ماشین، دیتاست اعداد دست‌نویس MNIST توسعه داده شد و پس از آن دیتاست‌های بزرگ CIFAR-10 و CIFAR-100 و ImageNet نیز توسعه داده شدند. دیتاست‌های مختلفی با جستجوی عبارت مورد نظر در Kaggle و Google Dataset Search و Elsevier Data نیز قابل دسترسی استولی معمولاً به دست آوردن دیتاست برای موارد خاص مانند اطلاعات خصوصی افراد، توسط روش‌های ذکر شده، ساده نیست. برای حل این مشکل دو راه حل پیشنهاد می‌شود: نظریه یادگیری محاسباتی
نظریه یادگیری محاسباتی(به : Computational Learning Theory) شاخه‌ای از ریاضیات و علوم رایانه است که به ارزیابی کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌پردازد. این نظریه عموماً به تحلیل الگوریتم‌های یادگیری با نظارت می‌پردازد و سعی می‌کند کران‌هایی برای کارایی یک الگوریتم در داده دیده‌نشده با استفاده از اطلاعات کارایی آن الگوریتم در داده در دسترس و پیچیدگی الگوریتم بیابد. بعد وی‌سی و یادگیری صحیح احتمالی تخمینی مثال‌هایی از نظریه یادگیری محاسباتی هستند که به ترتیب به اختراع الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبانی و بوستینگ انجامیدند. این نظریه به تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌های یادگیری نیز می‌پردازد. همچنین این تئوری به دنبال جواب سوالاتی مانند "تحت چه شرایطی یادگیری موفق، ممکن یا ناممکن است؟" ویا "تحت چه شرایطی یک الگوریتم یادگیری خاص موفقیت یادگیری را تضمین می‌کند؟" می‌باشد. دو چهارچوب برای بررسی یادگیری الگوریتم‌های یادگیری در نظر گرفته می‌شود. چهارچوب اول، چهارچوب تقریباً درست یا PAC که در بالا اشاره ‌‌شد، می‌باشد. در این چهارچوب کلاس فرضیه‌هایی را که می‌توان یا نمی‌توان با تعداد چندجمله‌ایی از نمونه‌های آموزشی یادگرفت را بررسی می‌کند و معیاری طبیعی برای پیچیدگی فضای فرضیه‌ای که تعداد نمونه‌های آموزشی برای یادگیری استقرایی را محدود می‌کند، تعریف می‌کنیم. در چهارچوب کران خطا تعداد خطاهای آموزشی ای را که یادگیر قبل از تعیین فرضیه درست انجام می‌دهد را بررسی می‌کنیم. در مطالعه یادگیری ماشین، این سؤال طبیعی است که بپرسیم : اگر چه جواب جامع همه این سوالات هنوز معلوم نیست، اما این قسمت از هوش محاسباتی برای پاسخ به این سوالات به وجود آمده‌است. برای مثال مسئله یادگیری استقرایی تابع هدفی نامعلوم از نمونه‌های آموزشی این تابع هدف و فضای فرضیه معلوم را در نظر بگیرید. در این مثال پاسخ به سوالاتی مثل تعداد نمونه‌های لازم برای یادگیری موفق و تعداد اشتباهات قبل از یادگیری کامل مطرح می‌شود. برای تعیین مرزهای این کمیت‌ها به ویژگی‌های مسئله‌ یادگیری از جمله موارد زیر بستگی دارد :‌ در اکثر موارد ما بر روی الگوریتم یادگیری خاصی تمرکز نمی‌کنیم و ترجیح می‌دهیم بیشتر بر روی کلاس‌های الگوریتم‌های یادگیری با خواص یکسان (فضای فرضیه‌ای مشابه، نحوه نمایش نمونه‌های آموزشی مشابه و ...) بحث کنیم. در اکثر موارد سوالات بالا مطرح هستند. توجه کنید روش‌های گوناگونی برای تعریف "موفق" وجود دارد. ممکن است یادگیری فرضیه‌ای را موفق بدانیم که خروجی آن دقیقا مشابه هدف باشد، همچنین ممکن است یادگیری‌ای را موفق بدانیم که فرضیه اش در اکثر موارد مشابه هدف باشد.  در این بخش، حالت خاصی را برای مسائل یادگیری در نظر می‌گیریم، این حال مدل یادگیری تقریباً درست (PAC) نامیده می‌شود. برای سادگی کار، یادگیری مفاهیم منطقی از داده‌های آموزشی بدون خطا را در نظر بگیرید. با این وجود بسیاری از نتایج حاصل را می‌توان به حالت کلی یادگیری توابع حقیقی مقادیر تابع هدف تعمیم داد. همچنین بسیاری دیگر از نتایج را می‌توان به یادگیری از انواع خاصی از داده‌های خطادار تعمیم داد. فرض کنید formula_1 مجموعه‌ای از تمامی نمونه‌های ممکن بر روی تابع هدف مفروض باشد. برای مثال، مجموعه تمامی افراد با ویژگی‌های سن (پیر و جوان) و قد (بلند و کوتاه) باشد. formula_2 مجموعه مفاهیم هدفی است که ممکن است، یادگیر برای یادگیری آن‌ها برای یادگیری آنها، به کار برده باشد. هر مفهوم هدف formula_3 در مجموعه formula_2 متناسب با زیر مجموعه‌ای از formula_1 است. به‌طور مشابه formula_3 متناسب با تابع formula_7 می‌باشد. برای مثال، یک تابع هدف formula_3 در formula_2، ممکن است مفهوم "افراد اسکی باز" باشد. اگر formula_10 نمونه مثبتی از formula_3 باشد، داریم :  formula_12 یادگیری تقویتی
تحقیقات جاری شامل: پیشرفت‌های اتفاق افتاده در زمینهٔ یادگیری تقویتی در اینجا و همچنین اینجا جمع‌آوری می‌شوند. بر روی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی نظیر یادگیری تفاوت زمانی هم به عنوان یک مدل برای یادگیری بر پایهٔ دوپامین در مغز تحقیقاتی در حال انجام است. در این مدل راه‌های دوپامینی() از توده سیاه به عقده‌های قاعده‌ای به عنوان خطای پیش‌بینی عمل می‌کنند. یادگیری تقویتی همچنین به عنوان بخشی از مدل مهارت‌آموزی انسان مورد استفاده قرار گرفته‌است. به خصوص در رابطه با تعامل بین یادگیری ضمنی و صریح در اکتساب مهارت‌ها. (اولین انتشار در این رابطه به سال ۱۹۹۵–۱۹۹۶ بازمی‌گردد و در ادامه تحقیقات بسیاری هم در این رابطه انجام شد). برای اطلاعات بیشتر راجع به جزئیات این تحقیقات می‌توانید به اینجا مراجعه کنید.در یادگیری تقویتی معکوس، هیچ تابع پاداشی وجود ندارد. در عوض، ماشین با مشاهدهٔ یک رفتار که معمولاً به رفتار بهینه نزدیک است سعی می‌کند آن را تقلید کند. اگر ماشینی که از روش یادگیری معکوس استفاده می‌کند از دنبال کردن رفتاری که باید مشاهده کند منحرف شود، معمولاً مدتی طول می‌کشد تا بتواند ثبات رفتار خود را حفظ کند. خیلی وقت‌ها بهتر است که رفتار ایده‌آل چندین بار با ایرادات کوچک به ماشین نشان داده شود. در یادگیری شاگردی()یک ماشین فرض می‌کند که موجود متخصصی که در حال انجام دادن یک رفتار است سعی می‌کند یک تابع پاداش را بیشینه کند، و هدف ماشین این است که به گونه‌ای این تابع پاداش را کشف کند.ویکی‌پدیای انگلیسی هوش مصنوعی خودکار
در «چارچوبی مبتنی بر ADMM برای پیکربندی پایپ لاین یادگیری ماشین خودکار»، یک مقاله تحقیقاتی AAAI 2020، نویسندگان Sijia Liu, Parikshit Ram, Djallel Bouneffouf, Deepak Vijaykeerthy, Gregory Bramble, Horst Samulowitz, Dakuo Wang, Andrew R Conn روشی را پیشنهاد کردند. برای یادگیری ماشین خودکار که از روش جهت متناوب ضرب‌کننده‌ها (ADMM) برای پیکربندی چندین مرحله پایپ لاین ML، مانند تبدیل‌ها، مهندسی ویژگی و انتخاب مدل، و مدل‌سازی پیش‌بینی‌گرها استفاده می‌کند. این اولین بار بود که پژوهشگاه IBM به‌طور رسمی اصطلاح خودکار را برای یادگیری ماشینی به کار گرفت. یادگیری ماشین برخط
یادگیری ماشین برخط (به انگلیسی: Online Machine Learning) یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است. بسیاری از برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، داده‌های از قبل جمع‌آوری شده را به عنوان ورودی (مانند محتویات جداول پایگاه داده) از یک فایل می‌گیرند و سپس به صورت پیوسته بر روی این مجموعه داده‌ها پردازش انجام می‌دهند که در یادگیری ماشین برخط نحوه دریافت داده ورودی متفاوت است. شبکه‌های زایای دشمنگونه
یادگیری ماشین دشمنگونه علاوه بر مدل‌سازی شبکه زایا، کاربردهای دیگری نیز دارد و می‌تواند در دیگر مدل‌های شبکه‌های عصبی نیز به کار رود. در سال ۲۰۰۶ در زمینه تئوری کنترل از یادگیری دشمنگونه بر پایه شبکه‌های عصبی برای آموزش کنترل‌کننده‌های توانمند بهره برده شده‌است، در یک رویه نظریه بازی با پیاپی کردن تکرارها بین یک سیاست کاهنده کنترل‌کننده و یک سیاست افزاینده آشوب. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
طراحی مولد فرآیند جدیدی است که از هوش مصنوعی به وجود آمده است. طراحان یا مهندسان اهداف طراحی (و همچنین پارامترهای مواد، روش های ساخت و محدودیت های هزینه) را در نرم افزار طراحی مولد مشخص می کنند. این نرم افزار همه جایگشت های بالقوه را برای یک راه حل عملی بررسی می کند و جایگزین های طراحی را تولید می کند. این نرم افزار همچنین از یادگیری ماشین برای آزمایش و یادگیری از هر تکرار استفاده می کند تا آزمایش کند که کدام تکرار کار می کند و کدام تکرار ناموفق است. گفته می شود که به طور موثر پنجاه هزار کامپیوتر [در فضای ابری] را برای یک ساعت اجاره می کنند. قانون یادگیری
بسیاری از روش های یادگیری در یادگیری ماشینی مشابه یکدیگر هستند و بر اساس یکدیگر هستند که طبقه بندی آنها را در دسته های روشن دشوار می کند. اما آنها را می توان به طور کلی در 4 دسته از روش های یادگیری درک کرد ، اگرچه این دسته ها مرز مشخصی ندارند و متعلق به چندین دسته از روش های یادگیری هستند: 1.هبیان_نئوکونیترون _حالت مغز در یک جعبه 2.شیب نزولی_آموزش کوانتوری برداری_نقشه ویژگی خود سازمان دهنده، شبکه عصبی راجعه 3.رقابتی - یادگیری کوانتاسیون وکتور ، نقشه ویژگی خود سازماندهی ، تئوری تشدید تطبیقی 4.تصادفی - ماشین بولتزمن ، ماشین کوشی گفتنی است که اگرچه به نظر می رسد این قوانین یادگیری مبتنی بر ایده های مشابه هستند ، اما تفاوتهای ظریفی دارند از این رو منطقی است که آنها را جدا از مبدا و اهداف آنها مطالعه کنیم. یادگیری ماشین برخط
یادگیری ماشین برخط یک قسمتی از یادگیری ماشین است که شامل یک خانواده مهم از تکنیک‌های یادگیری است که برای یادگیری مدل‌ها بر روی داده‌های لحظه ای طراحی شده‌است. یادگیری ماشین برخط، نقاط ضعف یادگیری ماشین را برطرف می‌کند که در آن پارامترهای یادگیری مدل می‌تواند فوراً و به‌طور مؤثر توسط یک یادگیرنده برخط هنگامی که داده‌های آموزشی جدید وارد می‌شوند، به روزرسانی شود. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برخط به دلیل فهم آسان به راحتی قابل پیاده‌سازی می‌باشند. یادگیری ماشینی
از آن‌جا که شما سرتان شلوغ است، در نتیجه در روز فقط می‌توانید مدت محدودی با رباتتان بازی کنید و به او چیزها را نشان دهید و نام‌شان را بگویید (برچسب‌گذاری کنید). اما ربات در طول روز روشن است و داده‌های بسیاری را دریافت می‌کند. در این‌جا ربات می‌تواند هم به خودی خود و بدون نظارت یاد بگیرد و هم این‌که هنگامی که شما او را راهنمایی می‌کنید، سعی کند از آن تجارب شخصی‌اش استفاده کند و از آموزش شما بهرهٔ بیش‌تری ببرد. ترکیبی که عامل هوشمند هم از داده‌های بدون برچسب و هم از داده‌های با برچسب استفاده می‌کند به یادگیری نیمه نظارتی می‌گویند. هوش مصنوعی در صنعت
اتوماسیون یکی از جنبه‌های اصلی در کاربردهای فرایند هوش مصنوعی صنعتی است. با کمک هوش مصنوعی، دامنه و سرعت اتوماسیون به‌طور اساسی تغییر کرده‌است. فناوری‌های هوش مصنوعی باعث افزایش عملکرد و گسترش کاربردهای هوش مصنوعی می‌شوند. به عنوان مثال می‌توان از ربات‌های مشارکتی نام برد. بازوهای رباتیک مشترک می‌توانند حرکت و مسیری را که توسط اپراتورهای انسانی نشان داده شده‌است یاد بگیرند و همان کار را انجام دهند. هوش مصنوعی همچنین فرایندی را که قبلاً به مشارکت انسان نیاز داشت، به‌طور خودکار انجام می‌دهد. به عنوان مثال مترو هنگ کنگ، جایی که یک برنامه هوش مصنوعی وظیفهٔ توزیع و برنامه‌ریزی شغل مهندسان را با کارایی و اطمینان بیشتری نسبت به همتایان انسانی بر عهده می‌گیرد. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
خودروهای خودران به طور بالقوه برای محیط زیست مفید هستند. آنها می توانند برای پیمایش کارآمدترین مسیر و کاهش زمان بیکاری برنامه ریزی شوند که می تواند منجر به مصرف سوخت فسیلی و انتشار گازهای گلخانه ای (GHG) کمتر شود. همین امر را می توان در مورد ماشین آلات سنگین مورد استفاده در صنایع سنگین نیز گفت. هوش مصنوعی می‌تواند با دقت دنباله‌ای از رویه‌ها را به طور مکرر دنبال کند، در حالی که انسان‌ها مستعد خطاهای گاه به گاه هستند. تجزیه مقدارهای منفرد
یکی چالش‌های متداول در یادگیری ماشین، وجود چند صد متغیر است، در حالی که بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، اگر با تعدادی بیش از یک مقدار مشخص متغیر کار کنند، با شکست مواجه می‌شوند. این موضوع، استفاده از تجزیه مقادیر تکین را برای کاهش متغیر در یادگیری ماشین ضروری می‌کند. دید ماشینی
سامانه‌های دید ماشین به‌طور گسترده در صنعت تولید نیم‌زسانا‌ها کاربرد دارند. بدون وجود این سامانه‌ها تولید قطعات رایانه‌ای کاهش می‌یابد. این دستگاه‌ها برای بازبینی دقیق ویفرهای سیلیکونی و پردازنده‌ها به کار می‌روند. در صنعت خودروسازی، دید ماشین برای هدایت روبات‌های صنعتی، سنجش کیفیت کالاهای مشخص‌شده برای اهداف خاص و بازبینی سطح‌های رنگ شده ماشین جهت یافتن عیب به کار می‌رود. اگرچه روش‌های مربوط به سامانه‌های دید ماشین برای طیف‌های مرئی از اشیاء گسترش یافته‌اند ولی ممکن است مشابه آن برای طیف‌های نامرئی نور مانند کار برده شوند. یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
این تکنولوژی به‌طور ویژه برای نظارت بر بیان ژن‌های یک ژنوم به منظور تشخیص انواع مختلف سرطان استفاده می‌شود. یکی از مهمترین مسئله‌ها در این عرصه تشخیص ژن‌هایی است که بیان شده‌اند. حجم بالای داده و وجود داده‌های بی‌ربط، این مسئله را سخت‌تر می‌کند. روش‌های دسته‌بندی در یادگیری ماشین مانند شبکهٔ تابع پایه شعاعی، یادگیری عمیق، دسته‌بندی‌کنندهٔ بیزی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی در این مسئله استفاده می‌شوند. یادگیری ماشینی
ممکن است فرد دیگری در فرایند یادگیری ماشینی نیاز به پردازش تصویر داشته باشد. در چنین حالتی زبان‌های متلب و پایتون بهترین گزینه هستند. چرا که کتابخانه‌های قوی برای پردازش تصویر دارند. در حالتی که افراد بخواهند در تئوری‌های مربوط به یادگیری ماشینی عمیق شده و از روش‌های آماری خاص استفاده کنند گزینه مناسب R خواهد بود. البته سی شارپ که به تازگی با ارائه عمومی model builder وارد این مبحث شده (قبل از این هم از model builder در برخی تکنولوژی‌های خود مانند bing استفاده کرده بود) قطعاً حرف‌های زیادی در این زمینه خواهد داشت. همچنین با توجه به سادگی استفاده از آن و تنها با تسلط به زبان #C و حتی با دانش اندک ریاضی محبوبیت خود را به دست می‌آورد.نرم‌افزارهایی که عموماً در یادگیری ماشینی کاربردی هستند. یادگیری تقویتی عمیق
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که با به کارگیری یک شبکه عصبی مجموعه ای از ورودی‌ها را از طریق شبکه عصبی مصنوعی به مجموعه ای از خروجی‌ها تبدیل می کند. نشان داده شده‌است که روشهای یادگیری عمیق، اغلب با استفاده از یادگیری نظارت شده با مجموعه داده‌های برچسب دار، وظایفی را حل می‌کنند که شامل پردازش داده‌های ورودی خام پیچیده و با ابعاد بالا مانند تصاویر، با مهندسی ویژگی دستی کمتر نسبت به روش‌های قبلی است، و توانایی پیشرفت قابل توجهی در چندین زمینه از جمله کامپیوتر بینایی و پردازش زبان طبیعی دارد. یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
روش‌های یادگیری ماشین در مسئله‌های دیگری مانند پیش‌بینی زنجیر جانبی و مدل کردن پروتئین نیز استفاده می‌شوند. کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
formula_14 کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
روش‌های یادگیری ماشین بدین شرح است: یادگیری ماشینی
یکی از تقسیم‌بندی‌های متداول در یادگیری ماشینی، تقسیم‌بندی بر اساس نوع داده‌های در اختیار کارگزار هوشمند است. به سناریوی زیر توجه کنید: تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل افراد استفاده می شود تا پیش بینی هایی در مورد رفتار کارگران مانند استخدام و ارزیابی عملکرد انجام دهد تا به تصمیم گیری مدیریت کمک کند. این تجزیه و تحلیل ها همچنین می تواند برای بهبود سلامت کارگران استفاده شوند. تجزیه و تحلیل ممکن است بر اساس ورودی هایی مانند فعالیت های آنلاین، نظارت بر ارتباطات، ردیابی مکان، تجزیه و تحلیل صدا و تجزیه و تحلیل زبان بدن از مصاحبه های فیلمبرداری شده باشد. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل احساسات ممکن است برای تشخیص خستگی برای جلوگیری از کار بیش از حد استفاده شود. به عنوان مثال سامانه های پشتیبانی تصمیم توانایی مشابهی برای جلوگیری از فاجعه های صنعتی یا کارآمدتر کردن واکنش به بلایا دارند. هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (به انگلیسی: Artificial intelligence) (به اختصار: AI)، هوشی است که توسط ماشین‌ها ظهور پیدا می‌کند، در مقابل هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. کتاب‌های AI پیشرو، این شاخه را به عنوان شاخه مطالعه بر روی «عوامل هوشمند» تعریف می‌کنند: هر سامانهٔ که محیط خود را درک کرده و کنش‌هایی را انجام می‌دهد که شانسش را در دستیابی به اهدافش بیشینه می‌سازد. برخی از منابع شناخته شده از اصطلاح «هوش مصنوعی» جهت توصیف ماشینی استفاده می‌کنند که عملکردهای «شناختی» را از روی ذهن انسان‌ها تقلید می‌کنند، همچون «یادگیری» و «حل مسئله»، با این حال این تعریف توسط محققان اصلی در زمینه AI رد شده‌است. کاربردهای AI شامل موتور جستجوهای پیشرفتهٔ وب (مثل گوگل)، سامانه توصیه‌گر (که توسط یوتیوب، آمازون و نتلفیکس استفاده شده‌اند)، فهم زبان انسان‌ها (همچون سیری و الکسا)، خودروهای خودران (مثل تسلا)، تصمیم‌گیری خودکار و رقابت در بالاترین سطوح سامانه‌های بازی استراتژیک (همچون شطرنج و گو). با بیشتر شدن توانایی ماشین‌ها، وظایفی که نیازمند «هوشمندی» هستند اغلب از تعریف AI برداشته می‌شود، پدیده‌ای که به آن اثر هوش مصنوعی گفته می‌شود. به عنوان مثال، فهم نوری کاراکتر را اغلب از چیزهایی که AI در نظر گرفته می‌شوند مستثنی می‌کنند، چرا که این فناوری تبدیل به فناوری عادی و روزمره‌ای شده‌است. هوش مصنوعی در ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و مجدد دچار امواج ناامیدی و کمبود بودجه شده (که به آن «زمستان AI» می‌گویند)، سپس فناوری‌های جدیدی در پی آن آمده و موفقیت و بودجه‌های تحقیقاتی این حوزه مجدداً احیا گشته‌اند. تحقیقات AI رهیافت‌های متفاوتی را از زمان تأسیسش امتحان کرده و آن‌ها را کنار گذاشته‌است، رهیافت‌هایی چون: شبیه‌سازی مغز، مدل‌سازی حل مسئله توسط مغز انسان، منطق صوری، بانک‌های اطلاعاتی بزرگ دانش و تقلید رفتار جانوران. در اولین دهه‌های قرن ۲۱ میلادی، یادگیری ماشینی که شدیداً از آمار ریاضیاتی بهره می‌برد در این حوزه غلبه داشت و این فناوری اثبات کرد که به شدت موفق است و به حل چندین مسئله چالش‌برانگیز در صنعت و فضای آکادمیک کمک نمود. شاخه‌های مختلف تحقیقات هوش مصنوعی حول اهداف بخصوصی متمرکز بوده و از ابزارآلات خاصی استفاده می‌کنند. اهداف سنتی تحقیقات AI شامل این موارد اند: استدلال، نمایش دانش، برنامه‌ریزی، یادگیری، پردازش زبان طبیعی، ادراک و توانایی در جابجایی و دستکاری اشیاء. هوش جامع (توانایی حل مسائل دلخواه) در میان اهداف بلند مدت این حوزه است. جهت حل چنین مسائلی، محققان AI فنون حل-مسئله وسیع و یکپارچه‌ای را شامل این موارد به کار بسته‌اند: جست‌وجو و بهینه‌سازی ریاضیاتی، منطق صوری، شبکه‌های عصبی مصنوعی و روش‌های مبنی بر آمار، احتمالات و اقتصاد. AI همچنین با حوزه‌هایی چون علوم کامپیوتر، روان‌شناسی، زبان‌شناسی، فلسفه و بسیاری از حوزه‌های دیگر مرتبط است. این شاخه بر این فرض بنا شده‌است که هوش انسانی «را می‌توان به دقت توصیف نمود، به طوری که می‌توان آن را توسط یک ماشین شبیه‌سازی نمود». این فرض بحث‌های فلسفی را پیرامون ذهن و اخلاقیات خلق موجودات هوشمند برانگیخته است، موجوداتی که دارای هوش شبیه-انسان اند. این مسائل توسط افسانه‌ها، داستان‌های تخیلی و فلسفه از زمان‌های باستان مورد کاوش واقع شده‌اند. ادبیات علمی-تخیلی و آینده‌پژوهی نیز پیشنهاد می‌دهند که AI با پتانسیل و قدرت عظیمی که دارد، ممکن است منجر به ایجاد ریسک وجودی برای بشریت گردد. رایانش شناختی
با تغییر در اطلاعات و تغییر در نیازها ماشین‌ها باید این اطلاعات جدید را دریافت کرده و آن را یاد بگیرند. این سیستم‌ها باید به گونه‌ای مهندسی شوند تا بتوانند به‌طور پویا اطلاعات را دنبال کرده و فرا بگیرند و در این راستا نیاز است که تعامل خوبی با محیط اطراف برقرار کنند. همچنین به دلیل ارتباط مستقیم با جهان اطراف نیاز است که وظائف مدنظر را در زمان‌های واقعی و مشخص شده انجام دهند. روند کار به اینگونه است که هربار اطلاعات جدیدی به سیستم تزریق می‌شود، با یادگیری آن سیستم توسعه می‌یابد و هربار با وجود اطلاعات بیشتر، بهتر می‌تواند در رابطه با مشکل موجود تصمیم‌گیری کند. در واقع سعی می‌شود روند یادگیری که در مغز انسان شکل می‌گیرد، به همان‌گونه در ماشین‌ها پیاده‌سازی شود. مدل‌سازی شناختی
به منظور فهمیدن و پیش‌بینی اتفاقاتی که در مغز رخ می دهد از این نوع مدلسازی استفاده می‌شود همچنین این رشته مورد توجه علومی چون هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قرار گرفته زیرا با درک اتفاقاتی که در مغز رخ می دهد می‌توان الگوریتمهای جدیدی را در یادگیری شناسایی کرد. هوش مصنوعی خودکار
تیم یادگیری خودکار ماشین و علم داده (AMLDS), تیمی کوچک در مرکز تحقیقات IBM بود که با هدف «استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و مدیریت داده‌ها برای سرعت بخشی و بهینه‌ساختن ایجاد جریان‌های کاری یادگیری ماشین و علوم داده» ایجاد شد و با پیشرفت توسعه هوش مصنوعی خودکار شناخته می‌شود. هوش مصنوعی خودکار
هوش مصنوعی خودکار (هوش مصنوعی خودکار) یک شاخه از یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین خودکار) است. این تکنولوژی از خودکار کردن ساخت مدل شروع و به خودکار کردن چرخه کامل مدل یادگیری ماشین منتهی می‌شود. به صورت هوشمند این تکنولوژی وظایف ساخت مدل‌های پیش‌بینی گر یادگیری ماشین را با فراهم نمودن داده‌های آموزشی برای آموزش مدل، شناسایی بهترین نمونه مدل برای داده‌های داده شده و سپس انتخاب ویژگی/ستون‌های داده را که بهترین پشتیبانی برای مدل را دارند خودکار می‌کند. در انتها به صورت خودکار گزینه‌های تنظیم مختلفی را برای رسیدن به بهترین نتایج آزمایش و بر اساس پایپلاین مدل‌های بدست آمده آن‌ها را رتبه‌بندی می‌کند. بهترین پایپ لاین‌های اجرا شده می‌توانند برای پردازش بر روی داده‌های جدید به کار گرفته شوند و پیش‌بینی‌هایی بر پایه آموزش مدل ارائه دهند هوش مصنوعی خودکار همچنین می‌تواند برای اطمینان از اینکه مدل سوگیری ذاتی ندارد و خودکار کردن وظایف برای بهبود مستمر مدل استفاده می‌شود. مدیریت یک مدل هوش مصنوعی خودکار نیازمند نظارت و به‌روزرسانی مکرر است که توسط فرآیندی به نام عملیات مدل یا ModelOps مدیریت می‌شود. فرایادگیری (علوم کامپیوتر)
فرا یادگیری زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌های یادگیری خودکار بر فرادادهها برای انجام آزمایش‌های یادگیری ماشین اعمال می‌شوند. از سال ۲۰۱۷ به بعد این اصطلاح تفسیر استانداردی پیدا نکرده‌است، اما هدف اصلی فرایادگیری به صورت زیر بیان شده‌است: درک اینکه چگونه یادگیری خودکار می‌تواند در حل مشکلات یادگیری انعطاف‌پذیر شود تا منجر به بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری موجود یا یادگیری (استنتاج) خودِ الگوریتم یادگیری شود؛ بنابراین، یادگیری برای یادگیری اصطلاح جایگزینی برای فرایادگیری است. کاربردهای هوش مصنوعی
چندین سازمان بزرگ مالی روی سیستم‌های AI سرمایه‌گذاری کرده‌اند تا در سرمایه‌گذاری کمکشان کنند. موتورAI Black Rock وعلادین هردو داخل شرکت و مشتریان برای کمک به تصمیم‌های مالی استفاده می‌شود. آن شامل طیف گسترده از قابلیت‌ها و همچنین قابلیت پردازش زبان طبیعی تا برای خواندن اخبار گزارش دلال‌ها و رسانه‌های اجتماعی استفاده شود. سپس تمایل خود را به شرکت‌هایی که ذکر شدند می‌سنجد و به آنها امتیاز می‌دهد. بانک‌هایی مانند UBS و Deutsche از موتوری استفاده می‌کند که Sqreem)مدل کاهش و استخراج کوانتمی) که می‌تواند به گسترش پروفایل مصرف‌کنندگان و یافتن محصولات مالی که آنها می‌خواهند از داده‌ها (داده کاوی) به دست آورد. گلدمن ساکس از «کنشو» استفاده می‌کند که برنامه (پلتفرم) تجزیه و تحلیل بازار است که هر دو قابلیت محاسبات حجیم اماری و پردازش زبان طبیعی را داراست. این سیستم‌های یادگیری ماشین داده‌ها را از طریق داده‌های موجود در وب و ارزیابی ارتباط بین رویدادهای جهانی و تأثیر ان بر قیمت دارایی‌ها به دست می‌آورد. استخراج اطلاعات بخشی از هوش مصنوعی است که برای استخراج اطلاعات از اخبار زنده خبری وکمک به تصمیمات سرمایه‌گذاری استفاده می‌شود. کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
در گذشته، از تکنیک‌های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده‌های پروتئومیک استفاده شده‌است. روش‌های محاسباتی از جمله ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و جنگل‌های تصادفی (PLS-RF) و همچنین روش‌های مبتنی بر مدل، مانند حداقل مربعات جزئی و واکنش زنجیره‌ای پلیمراز در آنالیز افتراقی خطی (PLS-LDA و PCR-LDA) هستند. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی، تعریف شده به عنوان هوشمندی قابل ملاحظه در ماشین‌ها، کاربردهای بسیاری درجامعه امروزی یافته‌است. دقیق‌تر بگوییم، این هوش مصنوعی ضعیف است که کاربردیست، گونه‌ای که برای انجام وظایف خاص طراحی شده و من جمله رده گسترده فعالیت‌هایی که در آن بکار گرفته می‌شود عبارتند از تشخیص‌های پزشکی، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، کنترل ربات و دورسنجی (remote sensing). ترنسفورمرها (یادگیری ماشین)
«ترانسفورماتور» یک مدل یادگیری عمیق است که مکانیسم توجه به خود، به طور متفاوتی اهمیت هر بخش از داده های ورودی را وزن می کند. عمدتاً در زمینه های پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی رایانه ای (CV ) استفاده می شود. یادگیری تنبل
در یادگیری ماشین، یادگیری کند یا تنبل ()، یک روش یادگیری است که تا زمان تبدیل پرس و جوها به سیستم در آن تعمیم داده‌های آموزشی به تأخیر می‌افتد، که در آن سیستم سعی می‌کند داده‌های آموزشی قبل از دریافت پرس و جو را تعمیم دهد. مزیت اصلی استفاده از یک روش یادگیری تنبل، مانند استدلال مبتنی بر حالت، این است که تابع هدف به صورت محلی مانند الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه تقریب زده می‌شود. از آنجا که تابع هدف برای هر پرس و جوی سیستم به‌طور محلی تقریب زده می‌شود، سیستم‌های یادگیری تنبل می‌توانند به‌طور همزمان مسائل متعددی را حل کرده و با موفقیت با تغییرات در حوزه آن مسائل مقابله کنند. یادگیری تنبل به هر فرایند یادگیری ماشین اشاره دارد که اکثریت محاسبات را به زمان مشورت منتقل می‌کند. دو مثال معمول از یادگیری تنبل، یادگیری مبتنی بر نمونه و قواعد بیزی است. یادگیری تنبل در مقایسه با یادگیری تمایل دارد که بیشتر محاسبات را در زمان آموزش به انجام برساند. یکی از معایب یادگیری تنبل نیاز داشتن به فضای زیادی برای ذخیره کل مجموعه داده‌های آموزشی است. داده‌های مخصوص آموزش که دارای نویز هستند را به‌طور غیر ضروری افزایش می‌دهد، زیرا در مرحلهٔ آموزش، انتزاعی در دست نیست. یکی دیگر از ضعف‌ها این است که روش‌های یادگیری تنبل معمولاً ارزیابی کمتری دارند، هرچند که با یک فاز آموزش سریع همراه است. طبقه‌بندی‌های تنبل برای مجموعه داده‌های بزرگ با چند ویژگی مفید هستند. یادگیری ماشینی
Tom M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill Companies, Inc. , 1997. یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
ریزآرایه یکی از انواع آزمایشگاه روی تراشه است که برای جمع‌آوری داده از مواد زیستی با مقدار بالا استفاده می‌شود. یادگیری ماشین می‌تواند در آنالیز این نوع داده کمک کند و در مواردی مانند مشخص کردن الگوهای بیان ژن‌ها، دسته‌بندی و استنتاج از شبکه‌های ژنتیکی مورد استفاده قرار گیرد. یادگیری ماشین اتوماتیک
روش‌های بهینه‌سازی را می توان به دو دسته بهینه سازی پارامترهای فرایند یادگیری (مانند نرخ یادگیری و سایز batch) و گروه پارامترهای طراحی معماری مدل (مانند تعداد همسایه‌ها در KNN و تعداد لایه‌ها در شبکه عصبی عمیق) تقسیم کرد. یادگیری ماشین اتوماتیک
یادگیری ماشین اتوماتیک فرایند اتوماسیون اعمال یادگیری ماشین بر مشکلات دنیای واقعی است. AutoML خط لوله کامل فرایندهای یادگیری ماشین- از مجموعه داده‌های خام گرفته تا ایجاد مدل قابل استفاده -را در بر می‌گیرد. پیش از این AutoML به عنوان راه حلی مبتنی بر هوش مصنوعی برای چالش‌های روزافزون استفاده از یادگیری ماشین ارائه شده‌است. به دلیل اتوماتیک بودن AutoML افراد غیر متخصص نیز می‌توانند از مدل‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین، بدون نیاز به یادگیری تخصصی در این زمینه، استفاده کنند. یادگیری ماشین اتوماتیک
به‌طور معمول پاک سازی داده‌ها به دانش افراد متخصص احتیاج دارد اما دسترسی به افراد متخصص محدود و هزینه بر است. به همین دلیل روش‌ها و سیستم‌های مانند BoostClean برای اتوماتیک کردن این فرایند استفاده می‌شود. البته این سیستم‌ها فقط بر روی دیتاست‌های ثابتی می‌توانند کار کنند اما در دنیای واقعی که روزانه داده‌های بسیاری تولید می‌شود، این روش‌ها پاسخ گو نیستند. هوش مصنوعی
سامانه‌های خبره زمینه‌ای پرکاربرد در هوش مصنوعی و مهندسی دانش است که با توجه به نیاز روزافزون جوامع بر اتخاذ راه حل‌ها و تصمیمات سریع در مواردی که دانش‌های پیچیده و چندگانهٔ انسانی مورد نیاز است و بر اهمیت نقش آن‌ها نیز افزوده می‌شود. سامانه‌های خبره به حل مسائلی می‌پردازند که به‌طور معمول نیازمند تخصص‌های کاردانان و متخصّصان انسانی است. به‌منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر این‌گونه سامانه‌ها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری می‌گردد. تصمیم‌گیری خودکار
یادگیری ماشین (ML) شامل آموزش برنامه‌های کامپیوتری از طریق استفاده از مجموعه داده‌ها بزرگ و مثال‌ها برای یادگیری از تجربه و حل مشکلات است. از یادگیری ماشین می‌توان به جهت تجزیه و تحلیل داده‌ها و همچنین انجام محاسبات الگوریتمی استفاده نمود؛ همچنین برای تشخیص تصویر و گفتار، ترجمه‌ها، متن، داده‌ها و شبیه‌سازی‌ها استفاده شده‌است. در حالی که یادگیری ماشین مدتی است که وجود داشته‌است، به دلیل پیشرفت‌های اخیر در آموزش شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و افزایش چشمگیر ظرفیت ذخیره‌سازی داده و قدرت محاسباتی با پردازنده‌های GPU و رایانش ابری، قدرتمندتر می‌شود. تابع لجستیک
به صورت معمول از رگرسیون لجستیک و دیگر در یادگیری ماشین استفاده می‌شود. یک تعمیم از تابع لجستیک به چندین ورودی، تابع فعال‌سازی سافت‌مکس است، که در از آن استفاده می‌شود. یادگیری ماشین اتوماتیک
وقتی یک مدل شبکه عصبی تولید شد باید کارایی آن ارزیابی شود .اولین روشی که به ذهن می رسد، آموزش دادن شبکه تا زمان همگرا شدن آن و سپس ارزیابی آن است اما این راه منابع محاسباتی و زمان زیادی نیاز دارد. به همین دلیل روش هایی برای سریعتر کردن ارزیابی مدل توصیه می شود که به چند مورد اشاره می شود: یادگیری ماشین اتوماتیک
این سه ابزار از پکیج یادگیری ماشین scikit-learn ساخته شده‌اند پلتفرم‌های یاد شده بر روی جنبه‌های متفاوتی از فضای AutoML تأکید دارند؛ و در زمان کنونی، روش‌های متفاوتی برای انتخاب مدل و بهینه سازی هایپرپارامترها دارند؛ و روشی وجود ندارد که به‌طور مشخص از دیگر ابزارها بهتر باشد. قلم نوری
قلم‌های نوری بیشتر برای مصارف طراحی، گرافیک و اتوماسیون اداری استفاده می‌شوند. با عمومیت یافتن اتوماسیون اداری، کاربرد قلم‌های نوری در این حوزه نیز مرتباً رو به افزایش است. آموزش مجازی (از راه دور)، کاربرد قلم‌های نوری را جهت برقراری ارتباط بین استاد و دانشجویان ضروری ساخته‌است. همچنین برای تهیهٔ کلیپ‌های آموزشی در e-learning کاربرد گسترده دارد. مورد مصرف مهم دیگر این قلم‌ها، کاربرد گسترده آن‌ها در تولید بازی‌های رایانه‌ای است. یادگیری ماشین اتوماتیک
هر یک از ابزارهای AutoML بخشی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ساختن مدل‌ها را پشتیبانی می‌کنند. از جمله رگرسیون لوجستیک، الگوریتم‌های درختی، مدل‌های شبکه عصبی و SVM. برای بهینه‌سازی پارامترها از معروف‌ترین روش‌ها جستجوی حریصانه، جستجوی بیزی و جستجوی رندم هستند. هوش مصنوعی
هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی دارد. تعدادی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی شامل استفاده در وسایل نقلیه خودگردان (مثل پهپادها و اتومبیل‌های خودران)، تشخیص‌های پزشکی، خلق آثار هنری، اثبات قضیه‌های ریاضی، انجام بازی‌های فکری، تعیین هویت تصاویر(تشخیص چهره) و صداها، ذخیره انرژی، جستجوگرهای اینترنتی، تهیه قراردادها و پیش‌بینی آرای قضایی می‌شوند. هوش مصنوعی در صنعت
هوش مصنوعی صنعتی می‌تواند در محصولات یا خدمات موجود تعبیه شود تا آنها را کارآمدتر، قابل اطمینان تر و ایمن تر کرده و همچنین طول عمر آنها را افزایش دهد. به عنوان مثال، صنعت خودرو برای جلوگیری از تصادفات و کمک به نگه داری وسیله نقلیه در چهار چوب احتیاطی، از پردازش تصویر استفاده می‌کند و رانندگی ایمن تر می‌شود. در ساخت قطعات به عنوان مثال در تخمین و پیش‌بینی عمر مفید تیغهٔ ارهٔ دستگاه برش آهن خودکار به جای تجربهٔ شخصی بر مدلسازی تکیه می‌شود. به این ترتیب گذشته از امنیت بیشتر، نه تنها عمر تیغه را افزایش می‌دهد بلکه در انتخاب نوع تیغه نیز کمک شایانی می‌کند. کاربردهای هوش مصنوعی
خودروهای امروزی هم‌اکنون ویژگی‌های دستیار راننده برپایه هوش مصنوعی، مانند پارک خودکار و کروز کنترل پیشرفته، را دارا می‌باشند. از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی در اپلیکیشن‌های مدیریت ترافیک نیز استفاده شده‌است به طوریکه به ترتیب زمان انتظار، مصرف انرژی، آلاینده‌ها را به اندازه ۲۵درصد کاهش می‌دهد. در آینده خودروهای تمام خودکار توسعه خواهند یافت. از هوش مصنوعی در حوزه حمل نقل انتظار می‌رود آنرا امن، کارا و قابل اعتماد سازد و درعین حال آسیب‌های اجتماعی و محیط زیستی را به حداقل برساند. چالش عمده در توسعه این نوع از هوش مصنوعی این واقعیت است که سیستم‌های حمل و نقلی ذاتاً پیچیده هستند که با مولفه‌ها و جمعیت بسیاری درگیرند به طوریکه هرکدام اهداف مختلف و بعضاً در تضاد با هم دارند. با توجه به این حجم از پیچیدگی در حمل و نقل، و به‌طور خاص خودروهای خودپیشران، امکان تحقق یک الگوریتم هوش مصنوعی در حوزه رانندگی در دنیای واقعی، در بسیاری از موارد وجود ندارد. برای فائق آمدن بر چالش تحقق شبکه‌های عصبی برای رانندگی خودکار، روش‌هایی برپایه توسعه مجازی به ترتیب آزمایش نوارابزار مطرح شده‌اند. یادگیری ماشین برخط
تکنیک‌های یادگیری برخط اغلب در دو سناریوی اصلی استفاده می‌شود. یکی این است که بهبود بهره‌وری و مقیاس پذیری در روش‌های یادگیری ماشین دسته ای که در آن مجموعه کامل داده‌های آموزشی باید قبل از آموزش در دسترس قرار گیرند. به عنوان مثال، (SVM) یک روش یادگیری تحت نظارت شناخته شده برای وظایف طبقه‌بندی دسته ای است که در آن الگوریتم‌های SVM کلاسیک (به عنوان مثال، حل کننده‌های QP یا (Suykens JA et al. ، 1999) از کمبود توانایی برای برنامه‌های بسیار مقیاس پذیر در یک شیوه یادگیری برخط (یا تصادفی) مورد بررسی قرار گرفته‌است (Poggio, 2001; Chang-CC et al. , 2011)، و آن را کارآمد تر و مقیاس پذیر تر از SVM دسته ای متداول می‌کند. سناریو دیگر الگوریتم‌های یادگیری برخط است که به‌طور مستقیم با وظایف تجزیه و تحلیل داده جریان برخط مواجه شوند، در صورتی که داده‌ها به‌طور طبیعی به شیوه ای متوالی وارد شوند. یادگیری عمیق
سامانه‌های پیشنهادگر از یادگیری عمیق جهت استخراج ویژگی‌های معنادار برای یک مدل فاکتورهای پنهان به منظور پیشنهادهای محتوا-محور موسیقی و مجله بهره برده‌اند. یادگیری عمیق چنددیدگاهی (به انگلیسی: multi-view deep learning) جهت یادگیری ترجیح‌های کاربر از چندین دامنه به کار می‌رود. نظریه رایانش‌پذیری
دانشمندان کامپیوتر، برای مطالعهٔ جدی نظریه رایانش (شماره پذیری)، با یک مفهوم انتزاعی ریاضی برای کامپیوترها که مدل رایانش گفته می‌شود، سر و کار دارند. قاعده سازی‌های متعددی، برای استفاده وجود دارد، اما ماشین تورینگ(Turing) در این میان بیش‌ترین کاربرد را دارد. یک ماشین تورینگ را می‌توان هم ارز یک کامپیوتر شخصی رومیزی، در نظر گرفت، با حافظهٔ بی‌نهایت که به این حافظه از طریق تعداد زیادی تکه‌های کوچک گسسته، دسترسی دارد. دانشمندان کامپیوتر به دلیل قابلیت سادگی قاعده سازی، تحلیل و آنالیز و قابل استفاده برای اثبات نتایج از این ماشین استفاده می‌کنند. چون حافظهٔ بی‌نهایت یک نسبت غیر مادی در نظر گرفته می‌شود، برای هر مسئله که با استفاده از ماشین تورینگ حل می‌شود، حافظهٔ مورد استفاده همواره محدود است. در نتیجه هر مسئله را می‌توان با استفاده از یک کامپیوتر شخصی که حافظهٔ مورد نیاز بر روی آن نصب شده، از طریق یک ماشین تورینگ حل کرد. یادگیری ماشین اتوماتیک
یادگیری ماشین اتوماتیک می‌تواند گام‌های مختلفی از فرایند یادگیری ماشین را هدف قرار دهد. که این اهداف شامل موارد زیر است: به طور کلی می‌توان فرایند یادگیری ماشین اتوماتیک را به چند بخش اصلی تقسیم کرد: کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
امروزه سرطان به عنوان یکی از بیماری‌های خطرناک به‌شمار می‌رود که زیرگروه‌های بسیاری دارد. پیش‌بینی به موقع و پیشگیری از این بیماری ضروری است و می‌تواند موجب راحتتر شدن روند درمان شود. همچنین طبقه‌بندی سرطان‌ها به پرریسک و کم‌ریسک امری مهم می‌باشد. از طرفی دیگر یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی می‌باشد که تکنیک‌های آماری و احتمالی و بهینه‌سازی را به کار می‌گیرد تا کامپیوترها از این طریق بتوانند از مثال‌های گذشته بیاموزند تا الگوهایی از مجموعه داده‌های پیچیده و بزرگ به‌دست آورند. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
علاوه بر این‌ها یکی از روش‌های دیگر یادگیری ماشین یادگیری نیمه نظارتی است که در آن هم داده‌های برچسب‌دار و هم داده‌های بدون برچسب وجود دارند. معمولاً این روش زمانی استفاده می‌شود که داده‌های بدون برچسب بیشتر از برچسب‌دار باشند. هندسه محاسباتی
کاربردهای مهم دیگر هندسه محاسباتی در دانش روباتیک (برنامه‌ریزی حرکتی)، سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی(جستجو و مکان‌یابی هندسی، نقشه‌کشی راه‌ها)، طراحی مدار مجتمع(طراحی و بازبینی هندسی مدارهای مجتمع) و مهندسی با کمک رایانه (برنامه‌ریزی ماشین‌های کنترل عددی) می‌باشد. کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
__فهرست__ کاربردهای هوش مصنوعی
محققان هوش مصنوعی، ابزارهای زیادی را برای حل سخت‌ترین مسئله‌ها در علم کامپیوتر ساخته‌اند. بسیاری از ابداع‌های آنها به وسیله علم کامپیوتر اقتباس شده و دیگر به عنوان بخشی از هوش مصنوعی درنظر گرفته نمی‌شود. طبق گفته راسل و نووینگ در کتاب هوش مصنوعی منتشر شده در سال ۲۰۰۳، مفاهیمی همچون اشتراک زمانی، زبان‌های تفسیری، رابط کاربر گرافیکی، ماوس، توسعه سریع محیط‌های نرم‌افزار، لیست پیوندی ساختمان داده، مدیریت ذخیره‌سازی خودکار، زبان برنامه‌نویسی نسل سوم، برنامه‌نویسی تابعی، برنامه‌نویسی پویا و برنامه‌نویسی شی گرا، همگی در آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی توسعه یافتند. کاربردهای هوش مصنوعی
مثال‌هایی دیگر از AI کارآموخته در کشاورزی را می‌توان مواردی چون اتوماسیون، شبیه‌سازی، مدل‌سازی و تکنیک‌های بهینه‌سازی گلخانه‌ها برشمرد. یادگیری ماشینی
یادگیری دیکشنری پراکنده یا فرهنگ لغت پراکنده یک روش یادگیری ویژگی است که در آن یک مثال آموزشی به عنوان ترکیبی خطی از توابع پایه ارائه می‌شود، و فرض بر این است که یک ماتریس پراکنده است. این مساله از نوع به شدت سخت NP-hard است و حل تقریبی آن دشوار است. الگوریتم K-SVD یک روش اکتشافی معمول برای یادگیری دیکشنری پراکنده است. یادگیری دیکشنری پراکنده در چندین زمینه استفاده شده است. در دسته‌بندی ، مسئله مشخص کردن کلاس‌هایی است که قبلاً دیده نشده اند متعلق به نمونه آموزشی اند. برای دیکشنری که در آن هر کلاس از قبل ساخته شده‌است ، یک مثال آموزشی جدید با کلاس همراه است که به بهترین شکل توسط دیکشنری مربوطه نمایش داده می‌شود. مثلاً یادگیری دیکشنری پراکنده در تشخیص و جداسازی نویز تصویر استفاده شده‌است. ایده اصلی این است که تکه‌های تصویر تمیز و بدون نویز می‌تواند جداگانه توسط یک دیکشنری تصویری نشان داده شود ، اما قسمت نویز نمی‌تواند. کاربردهای هوش مصنوعی
کاربست AI در شبیه‌سازها برای AODبسیار مفید نموده‌است. شبیه‌سازهای هواپیما برای پردازش داده‌های حاصل از پروازهای شبیه‌سازی شده از AI بهره می‌گیرند. به غیر از پرواز شبیه‌سازی شده، مورد رویارویی شبیه‌سازی شدهٔ هواگردها (aircrafts) نیز هست. رایانه‌ها علاوه بر اینکه قادرند تا بهترین سناریوهای پیروزی را در این شرایط تولید نمایند؛ می‌توانند استراتژی‌هایی مبنی بر قرارگیری، ابعاد، سرعت و قدرت نیروهای حمله و ضد حمله طرح کنند. رایانه‌ها می‌توانند درحین درگیری خلبانان را یاری رسانند. هوش مصنوعی نه تنها در توان دارد که اطلاعات را دسته‌بندی کرده و بهترین مانورها را در اختیار خلبان قرار دهد بلکه مانورهای خارج از عهده انسان را نیز کنار می‌گذارد. برای دستیابی به تقریب‌هایی مناسب از برخی محاسبات، داده‌های پرواز چندین هواگرد لازمند که ایجاب می‌کند خلبان‌های شبیه‌سازی شده مورد استفاده قرار گیرند. این خلبان‌های شبیه‌سازی شده همچنین برای تمرین دادن کنترل‌کننده‌های ترافیک هوایی آینده کاربردی‌اند. یادگیری فدرال
یادگیری فدراسیون، چندین بازیگر را قادر می‌سازد تا مدل مشترک و قوی یادگیری ماشین را بدون به اشتراک گذاشتن داده‌ها بسازند، بنابراین اجازه می‌دهد تا به موارد مهم مانند حریم خصوصی داده‌ها، امنیت داده‌ها، حقوق دسترسی داده‌ها و دسترسی به داده‌های ناهمگن بپردازید. کاربردهای آن در تعدادی از صنایع از جمله دفاع، ارتباطات از راه دور، اینترنت اشیا و داروسازی پخش شده‌است. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
اخیراً از این روش در پیش‌بینی و پیش‌آگاهی سرطان استفاده می‌شود. ماشین بردار پشتیبانی داده‌ها را به دو کلاس تقسیم می‌کند به این صورت که ابرصفحه‌ای را بین دو کلاس قرار می‌دهد. وجود مرز تصمیم‌گیری باعث می‌شود تا نتایج غلط به وجود آمده توسط این روش مشخص گردد. یادگیری تقویتی
نکتهٔ مهمی که در اینجا وجود دارد این است که یادگیری تقویتی برای مسائلی که در آن‌ها بیشترین سود در کوتاه مدت تضمین کنندهٔ بیشترین سود در دراز مدت نیست بسیار مناسب است. مثلاً من برای اینکه در بزرگسالی درآمد بیشتری داشته باشیم بهتر است که به دانشگاه بروم و درس بخوانم در حالی که این امر در حال حاضر از نظر مالی برای من بهینه نیست. دلیل وجود این برتری در روش یادگیری تقویتی نیز این است که ماشین در هر مرحله لزوماً بهترین راه را انتخاب نمی‌کند و در نهایت هم سعی دارد مجموع پاداش. این روش به شکل موفقیت‌آمیزی بر روی مسائل مختلفی نظیر: کنترل ربات‌ها، برنامه‌ریزی آسانسورها، مخابرات، تخته نرد، چکرز(Sutton and Barto 1998, Chapter 11) و بازی گو (آلفاگو) استفاده شده‌است. یادگیری ماشین اتوماتیک
بعد از این مرحله باید انتخاب الگوریتم و بهینه‌سازی پارامترها، برای حداکثر کردن کارایی پیش‌بینی مدل، انجام شود. همهٔ این مراحل چالش‌هایی دارند و AutoML به‌طور قابل ملاحظه ای این مراحل را برای افراد غیرمتخصص، ساده می‌کند. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
سودمندی هوش مصنوعی برای امنیت در خلأ وجود ندارد و توسعه آن نیز صرفاً با مطالعه آکادمیک یا علمی صورت نگرفته‌است. بلکه به نیازهای واقعی و از این رو نیروهای اقتصادی پرداخته شده‌است. استفاده از آن برای برنامه‌های غیر امنیتی مانند بهره‌وری عملیاتی، نقشه‌برداری حرارتی خریداران از مناطق نمایش (به معنای تعداد افراد در یک منطقه خاص در یک فضای خرده فروشی) و حضور در کلاس‌ها در حال استفاده است. انسان‌ها برای جمع‌آوری و تشخیص الگوهای متشکل از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ که نیاز به محاسبات همزمان در چندین مکان مشاهده شده از راه دور دارند، به اندازه هوش مصنوعی نیستند. هیچ انسان بومی در مورد چنین آگاهی وجود ندارد. نشان داده شده‌است که چندین وظیفه همزمان توجه و عملکرد انسان را نامتمرکز می‌کند. هوش مصنوعی توانایی مدیریت چنین داده‌هایی را دارد. برای هدف تعامل امنیتی با دوربین‌های فیلمبرداری، از نظر عملکردی، از دید بینایی بهتری نسبت به انسان یا تقریب دستگاه با آن برخوردار هستند. برای قضاوت در مورد ظرافت رفتارها یا اهداف افراد یا درجات تهدید، انسان‌ها در وضعیت فعلی این فناوری بسیار برتر هستند؛ بنابراین هوش مصنوعی در عملکردهای امنیتی به‌طور گسترده‌ای فراتر از توانایی انسانی را اسکن می‌کند و داده‌ها را در اولین مرتبه از مرتب‌سازی ارتباط بررسی می‌کند و به افسر انسانی که عملکرد ارزیابی و پاسخ را بر عهده دارد، هشدار می‌دهد. یادگیری فدرال
یادگیری فدرال (همچنین به عنوان یادگیری مشارکتی نیز شناخته می‌شود) یک روش یادگیری ماشین است که یک الگوریتم را در چندین دستگاه لبه غیرمتمرکز یا سرورهای نگهدارنده نمونه داده‌های محلی، بدون مبادله آنها آموزش می‌دهد. این روش برخلاف تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشین، متمرکز است که همه مجموعه داده‌های محلی در یک سرور بارگذاری می‌شوند، و همچنین رویکردهای غیرمتمرکز کلاسیک تر که اغلب فرض می‌کنند نمونه‌های داده محلی به‌طور یکسان توزیع می‌شوند. یادگیری ماشینی
در دو حالت پیش قرار بود ربات ورودی را به خروجی مرتبط کند. اما گاهی وقت‌ها تنها می‌خواهیم ربات بتواند تشخیص دهد که آنچه می‌بیند (یا می‌شنود و…) را به نوعی به آنچه پیش‌تر دیده‌است ربط دهد بدون این‌که به‌طور مشخص بداند آن‌چیزی که دیده شده‌است چه چیزی است یا این‌که چه کاری در موقع دیدنش باید انجام دهد. ربات هوش‌مند شما باید بتواند بین صندلی و انسان تفاوت قایل شود بی‌آنکه به او بگوییم این نمونه‌ها صندلی‌اند و آن نمونه‌های دیگر انسان. در این‌جا برخلاف یادگیری با نظارت هدف ارتباط ورودی و خروجی نیست، بلکه تنها دسته‌بندی‌ی آن‌ها است. این نوع یادگیری که به آن یادگیری بی‌نظارت می‌گویند بسیار مهم است چون دنیای ربات پر از ورودی‌هایی است که کسی برچسبی به آن‌ها اختصاص نداده اما به وضوح جزئی از یک دسته هستند. یادگیری ماشین اتوماتیک
هدف مهندسی داده‌ها ماکسیمم کردن ویژگی‌های استخراج شده از داده‌های خام برای استفاده توسط الگوریتم‌ها و مدل است؛ و شامل بخش‌هایی می‌شود: یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
کاربردهای دیگر یادگیری ماشین در زیست‌شناسی دستگاه‌ها عبارتند از: پیش‌بینی عملکرد آنزیم‌ها، آنالیز دادهٔ ریزآرایه‌های توان بالا و پیش‌بینی عملکرد پروتئین. یادگیری ماشینی
این الگوریتم یک مدل ترکیبی جدید برای بهبود مدلهای رگرسیون و مدلهای شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی پدیده‌ها و عملکرد مواد است. ماشین سازنده متغیر همبسته بالا (HCVCM) سعی دارد متغیرهای جدیدی را به جای متغیرهای اولیه ایجاد کند که در بهبود دقت مدل‌ها موثرتر هستند. این متغیرها از متغیرهای اولیه با استفاده از توابع ریاضی متغیرهای جدیدی ایجاد می‌کند، به گونه ای که ارتباط بیشتری با خروجی و همبستگی کمتری با ورودی‌های دیگر دارند. در HCVCM سه مرحله وجود دارد. اول، با استفاده از چندین توابع ریاضی متغیرهای جدیدی ایجاد می‌کنند. سپس متغیرهای جدید انتخاب می‌شوند، که در مقایسه با متغیرهای اولیه ضریب همبستگی بیشتری با خروجی دارند. در مرحله سوم فقط متغیرهای جدیدی انتخاب می‌شوند که همبستگی آن‌ها کمتر از همبستگی بین متغیرهای اولیه است. این روش در سال 2020 توسط آیدین شیشه‌گران ارائه شد. یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی(ML) مطالعه‌ی علمی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری مورد استفاده‌ی سیستم‌های کامپیوتری است که به‌جای استفاده از دستورالعمل‌های واضح، از الگوها و استنباط برای انجام وظایف سود می‌برند. یادگیری ماشینی علمی است که باعث می‌شود رایانه‌ها بدون نیاز به یک برنامه صریح در مورد یک موضوع خاص یاد بگیرند. به عنوان زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی یک مدل ریاضی بر اساس داده‌های نمونه یا "داده‌های آموزش" به منظور پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی آشکار، ایجاد می‌کنند. یادگیری ماشین اتوماتیک
خودکارسازی فرایند استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین علاوه بر مزایای ذکر شده، مزایای دیگری مانند تولید راه حل‌های ساده‌تر، ایجاد سریع تر این راه حل‌ها و ایجاد مدل‌هایی که اغلب از مدل‌هایی که به صورت دستی طراحی شده‌اند، بهترند، ارائه می‌دهد. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
همان‌طور که اشاره شد یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است. موفقیت در یادگیری ماشین همیشه تضمین شده نیست. اگر داده‌ها دارای کیفیت پایینی باشند آنگاه کیفیت نتیجه نیز پایین خواهد بود. همچنین اگر تعداد متغیرها بیشتر از پیشامدها باشد ممکن است یک سری یادگیرنده‌های اضافی داشته باشیم. دانستن آن که کدام روش برای حل مسئله بهتر است واضح نیست بنابراین لازم است که بیش از یک روش بر روی مجموعهٔ آموزش (به انگلیسی training set) اجرا شود. استفاده از یادگیری ماشین موجب صرفه جویی در وقت برای پیدا کردن الگو در میان داده‌ها می‌شود. هر چقدر که ابعاد کمتر باشد یادگیری ماشین بهتر عمل می‌کند. بنابراین کم کردن بعد (کم کردن تعداد متغیرها) یا اضافه کردن تعداد مثال‌های یادگیری امری ضروری است. طبق قانونی کلی به ازای هر خصیصه و متغیر باید بیش از ۵ نمونه وجود داشته باشد. تنها تعداد نمونه‌ها نیست که اهمیت دارد بلکه تنوع آنها نیز اهمیت دارد. به‌طور کلی نمونه‌های یادگیری از نظر تنوع و تعداد باید جوری باشند تا باعث یادگیری چندباره نشود. یادگیری ویژگی
در یادگیری ماشین، یادگیری ویژگی یا یادگیری ارائه مجموعه ای از تکنیک‌هاست که به یک سیستم اجازه می‌دهد نمایش‌های مورد نیاز برای تشخیص یا طبقه‌بندی ویژگی‌ها را از داده‌های خام به طور خودکار کشف کند. این روش جایگزین مهندسی ویژگی های دستی می‌شود و به یک ماشین اجازه می‌دهد تا هم ویژگی‌ها را یاد بگیرد و هم برای انجام یک کار خاص از آن‌ها استفاده کند. ریاضیات کاربردی
ریاضی کاربردی واسطه ریاضیات محض و مدل‌سازی ریاضی با رشته‌های مهندسی (به‌طور خاص در زمینه محاسبات مهندسی، هوش مصنوعی، خمش تیرها، طراحی قطعات مهندسی و ابزار دقیق با تحلیل تنش و کرنش، بررسی ویژگی‌های نانومواد و نانوکامپوزیت‌ها و مواد به صورت تابعی درجه‌بندی شده، برنامه‌ریزی حمل و نقل، تحلیل فرایندهای شکست و خوردگی در مواد)، رشته‌های مدیریت (برنامه‌ریزی ریاضی، طرح‌ریزی بهینه)، اقتصاد (اقتصاد ریاضی، تحلیل داده‌های مالی، پیش‌بینی بازار)، جغرافیا (تحلیل داده‌های کلان اقلیمی در پیش‌بینی و برنامه‌ریزی هوشمند در کشاورزی) و پزشکی (تعیین زمان جذب یک دارو، تعیین مدل ریاضی رگ‌ها برای ساخت میکرو-ماشین‌ها و کاربرد در دارورسانی هدفمند در بدن، تحلیل روند رشد سلولهای سرطانی و مدل‌سازی ریاضی مربوطه و …) است. پیش‌بینی می‌شود که داده‌های بزرگ نقش مهمی در شکل‌دهی طراحی مواد، محصولات، سیستم‌ها، ابداعاتی در صنایع سنگین، مهندسی محیط زیست و ژنوم‌ها ایفا کند. کاربردهای هوش مصنوعی
گروهان عملیات‌های هوایی(AOD) ارتش ایالات متحده AIرا برای ساخت سیستم‌های متخصص(expert systems) قانون‌محور بکارمیبندد. AI برای AOD کاربست‌هایی دارد اعم از در نقش متصدی جانشین در شبیه‌سازهای تمرینی و پیکار، دستیار مدیریت مأموریت، سامانه‌های پشتیبان برای تصمیم‌گیری‌های تاکتیکی و پس‌پردازش داده‌های شبیه‌ساز و تبدیلشان به خلاصه‌نامه‌های سمبولیک. مهندسی اطلاعات (رشته)
زمینه‌های یادگیری ماشین شامل یادگیری عمیق، یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی، یادگیری نیمه تحت نظارت و یادگیری فعال است. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
دو دسته‌ی اصلی در انواع روش‌های یادگیری ماشین وجود دارد: هوش مصنوعی در صنعت
جنبه دیگر برنامه‌های کاربردی فرایند، مدل‌سازی سیستم‌ها با مقیاس بزرگ است. سیستم‌های ساخت سایبری به عنوان یک سیستم خدمات تولیدی تعریف می‌شود که با مدل‌سازی مبتنی بر شواهد و یادگیری عمیق داده محور، شبکه بندی شده و مقاوم در برابر خطاها است. چنین سیستمی با دارایی‌های بزرگی که در سطح وسیعی توزیع شده‌اند سروکار دارد اما برای دارایی‌های اختصاصی مبتنی بر فیزیک متعارف به سختی مدلسازی می‌شود. با الگوریتم‌های یادگیری و بهینه‌سازی ماشین، یک چارچوب از پایین به بالا با در نظر گرفتن سلامت ماشین می‌تواند از نمونه‌های زیادی از دارایی استفاده کند و مدیریت عملیات، برنامه‌ریزی موجودی قطعات یدکی و روند برنامه‌ریزی تعمیر و نگهداری را به‌طور خودکار انجام دهد. یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
با پیشرفت تکنولوژی و افزایش چشمگیر داده‌های زیستی، علاوه بر ذخیره‌سازی و نگهداری، استخراج اطلاعات سودمند از این حجم از داده نیز چالش بزرگی را برای پژوهشگران به وجود آورده‌است. به این منظور، برای به دست آوردن دانش از داده‌های زیستی از ابزارها و روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. یادگیری ماشین که زیرشاخه‌ای از علوم رایانه است، دارای کاربردهای بسیاری در بیوانفورماتیک است. بیوانفورماتیک دانشی است که به جنبه‌های ریاضی و محاسباتی زیست‌شناسی برای فهم و پردازش داده‌های زیستی می‌پردازد. کاربردهای هوش مصنوعی
یک وام دهنده آنلاین، Upstart، اطلاعات زیادی از مصرف‌کننده را تجزیه و تحلیل می‌کند و از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند که مدل‌های مالی ریسک که میزان احتمال انرا به‌طور معمول پیش‌بینی می‌کند، ایجاد کند. این تکنولوژی برای بانک‌ها مجاز خواهد بود که آنها را برای استفاده از فرایندهای حقوقی خود (امضا کردن) نیز مورد استفاده قرار دهند. ابزارهای محاسباتی برای هوش مصنوعی
منطق برای بازنمایی دانش و حل مسئله استفاده می‌شود، اما می‌تواند در مورد سایر مشکلات نیز کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، الگوریتم satplan از منطق برای برنامه‌ریزی استفاده می‌کند و برنامه‌نویسی منطق استقرایی روشی برای یادگیری است.