کاربرد الگوریتم‎های یادگیری ماشین در اینترنت اشیا

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخه‎های پرکاربرد هوش مصنوعی است که سعی دارد با استفاده از الگوریتم‎های پیشرفته و به کارگیری داده‎های دسته‎بندی شده دستگاه‎های مختلف را هوشمند سازد. برخلاف الگوریتم‎های معمول کامپیوتری که با استفاده از قوانین معمول یک تعداد از اقدامات مشخص را انجام می‎دهند، الگوریتم‎های یادگیری ماشین سعی دارند از طریق تجربه کردن، وظایف خود را یاد بگیرند و عملکرد شبه انسانی از خود نشان دهند. الگوریتم‎های ماشین لرنینگ با استفاده از نمونه‎های قبلی(Sample) و یادگیری از تجربیات گذشته رفتاری نزدیک به انسان از خود بروز می‎دهند. مانند کودکی که با تجربه کردن و تمرین متوالی می‎آموزد و توانایی‎های خود را افزایش می‎دهد.

معرفی انواع الگوریتم‎های یادگیری ماشین

در یادگیری ماشین برحسب شرایط و دیتابیسی که در اختیار داریم می‎توانیم از الگوریتم‎های گوناگونی استفاده کنیم. در ادامه به معرفی ۴ دسته از این الگوریتم‎ها می‎پردازیم:

1. یادگیری اکتشافی یا یادگیری با قوانین مشارکتی: در این نوع یادگیری به دنبال کشف روابط پنهان بین داده‎ها می‎باشیم. الگوریتم‎های این دسته از یادگیری دارای قانون‎های(Rule) مشخصی هستند ومعمولا با دستورات شرطی و قوانین احتمالات مواجه هستیم.
2. یادگیری نظارت شده(Supervised Learning): در این دسته از الگوریتم‎ها با داده‌‎های مواجه هستیم که دسته‎بندی(Category) مشخصی دارند و خروجی‎شان معلوم است.
3. یادگیری بدون نظارت(Unsupervised Learning): در این نوع الگوریتم‎ها داده‎هایی که داریم دارای خروجی مشخص و معینی نیستند. بنابراین ناچار هستیم تا داده‎ها را خوشه بندی کنیم و با تکرار الگوریتم داده‎ها را در خوشه‎های درست قرار دهیم.
4. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): فعالیت‎هایی که یک عامل در موقعیت‎های خاص انجام می‎دهد و به دنبال جذب سودمندی حداکثری می‎باشد. این دسته از الگوریتم‎ها بیشتر در رباتیکز و عامل‎های هوشمند کاربرد دارند.

نگاهی به کاربردهای یادگیری ماشین در علوم دیگر

1. اینترنت اشیا
2. هوش مصنوعی
3. بینایی ماشین و رباتیک
4. تشخیص و طبقه‎بندی ماشین‎ها
5. تشخیص چهره
6. ردیابی اشیا
7. تشخیص گفتار
8. زیست‎شناسی و پزشکی
9. کشف عملیات تروریستی و مواد مخدر
10. تصویربرداری پزشکی و تشخیص بیماری‎ها
11. صنایع مالی
12. امنیت و تشخیص تقلب
13. تایید اعتبار
14. پیش‎ بینی‎های بازارهای مالی
15. بازیابی اطلاعات
16. جستجو در وب و تبلیغات گوگل

یادگیری ماشین و اینترنت اشیا

یادگیری ماشین به دنبال این است که به ماشین‎ها براساس داده‎های موجود و شرایط محیطی یاد بدهد که چه اقدامی انجام دهند. از دیگرسو، اینترنت اشیا نیز به دنبال این است که با استفاده از شبکه اینترنت بین اشیا مختلف ارتباط و تعامل برقرار کند. تشابه و مرز باریکی که بین IoT و Machine Learning وجود دارد باعث شده تا در بسیاری از موارد نتوان این دو حوزه علمی را به راحتی از یکدیگر تمییز داد. امّا باید توجه داشت که اینترنت اشیا به عنوان یک زیرساخت حیاتی برای رشد الگوریتم‎های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی محسوب می‎شود. قدرت اینترنت اشیا در تولید و تبادل داده می‎باشد، چیزی که یادگیری ماشین نیز به شدت نیازمند آن است. اطلاعاتی که اکوسیستم اینترنت اشیا در اختیار الگوریتم‎های یادگیری ماشین قرار می‎دهد باعث افزایش صحت و کارایی این الگوریتم‎ها می‎شود.

خدمات متقابل اینترنت اشیا و یادگیری ماشین به یکدیگر

اینترنت اشیا و یادگیری ماشین در سالیان اخیر توانسته‎اند زمینه‎های بسیاری برای کاربردپذیری یکدیگر ارائه کنند. در ادامه به چند مورد از مهمترین آن‎ها اشاره می‎کنیم:

• اینترنت اشیا داده‎ها را برای استفاده کارآمد در ماشین‎ها آماده می‎سازد.
• اقدامات هوشمند ماشین‎ها باعث ملموس شدن اثر اینترنت اشیا برای عموم مردم خواهد شد.
• بهبود امنیت IoT و کاهش‎ چالش‎های امنیتی با استفاده از الگوریتم‎های ماشین لرنینگ امکان‎پذیر خواهد شد.
• گسترش دامنه فعالیت اینترنت اشیا به تمامی ماشین‎آلات و تجهیزات الکترونیکی با کمک ماشین لرنینگ
• بهبود قدرت تحلیلی تجهیزات هوشمند با کمک یادگیری ماشین
• توسعه سیستم‎های توصیه‎گر با ترکیب اینترنت اشیا و یادگیری ماشین
• فراگیر شدن خودروهای خودران

تکرار پذیر بودن الگوریتم‎های یادگیری ماشین باعث خودیادگیری در آن‎ها می‎شود. چنین الگوریتم‎هایی توانایی بازآفرینی فرآیندها و مراحل اجرای خود را با توجه به نتایج اجراهای قبلی را دارند. چنین الگوریتمی می‎تواند بدون کمترین دخالت انسانی عملکرد خود را در گذر زمان به شکل قابل توجهی بهبود بخشد. به همین دلیل عجیب نخواهد بود اگر صحبت از کنترل امور جهان به دست ماشین‎ها بنماییم.