نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 272
هوش مصنوعی
- چگونه هوش مصنوعی باعث شفافیت در امور مالی غیرمتمرکز می‌شود؟
- نگاشت داده‌ها (Data Mapping) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
فناوری شبکه
- کارشناسان شبکه چگونه فرآیند مدیریت ترافیک در شبکه‌های بزرگ را انجام می‌دهند؟
- کتاب‌خانه نواری چیست و برای چه اهدافی استفاده می‌شود؟
- پروتکل جداسازی شناسه/مکان‌یاب (LISP) چیست و چرا از آن استفاده می‌کنیم؟
- ترافیک شبکه به چه معنا است و به چه مدل‌هایی تقسیم می‌شود؟
عصر شبکه
- نسل Z، نسلی که با فناوری بزرگ شده، چگونه از آن استفاده می‌کند؟
- انودیا با قانون هوانگ به دنبال حذف قانون مور است
کارگاه
- آشنایی با نوع‌های دادهای (Data Types) و عملیات قابل اجرا روی آن‌ها در کاتلین
- راهنمای برنامه‌نویسی زنجیره بلوکی برای توسعه‌‌دهندگان تازه‌کار
پرونده ویژه
پرونده ویژه شماره 272 ماهنامه شبکه اختصاص به الگوریتم‌های مهم و پرکاربرد دنیای یادگیری ماشین دارد. نکته‌ای که باید در انتها به آن اشاره داشته باشیم این است که برخی از الگوریتم‌ها مثل درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و غیره در این پرونده ویژه مورد بررسی قرار نگرفته‌اند، زیرا در شماره‌های پیشین مجله در مورد آن‌ها سخن گفته‌ایم؛ از این رو، به‌سراغ الگوریتم‌های مهم و پرکاربردی رفتیم که به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین باید در مورد آن‌ها اطلاع داشته باشید.
- الگوریتم‌های یادگیری ماشین؛ هوشمندی در دستان داده‌ها
- در دنیای یادگیری ماشین چه نوع رگرسیون‌هایی داریم؟
- ماشین بردار پشتیبان چیست و چه کاربردی دارد؟
- الگوریتم حافظه کوتاه‌مدت طولانی چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟
- الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟
- جنگل تصادفی (Random forest) چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟
- زنجیره مارکوف و مدل پنهان مارکوف چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟
- الگوریتم XGBoost چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟
- الگوریتم گرادیان کاهشی (Gradient Descent) چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود
الگوریتم‌های یادگیری ماشین؛ هوشمندی در دستان داده‌ها
الگوریتم در علم کامپیوتر و ریاضیات به معنای مجموعه دستورات یا قوانین مشخصی است که برای حل یک مسئله مشخص تعریف می‌شود. الگوریتم‌ها در فرآیندهای مختلف مانند محاسبات عددی، جستوجو، مرتب‌سازی، بهینه‌سازی و بسیاری دیگر از حوزه‌های علوم کامپیوتر استفاده می‌شوند. تاریخچه پیدایش الگوریتم‌ها به چند قرن پیش باز می‌گردد. به‌طوری که اولین اشاره رسمی به الگوریتم‌ها به سال 980 میلادی، در کتاب الخوارزمي في‌الرياضيات اثر محمد بن موسی الخوارزمی، ریاضی‌دان و فیلسوف ایرانی، بازمی‌گردد. او در این کتاب به بررسی روش‌های حسابی و پیش‌بینی نتایج استفاده از الگوریتم‌ها پرداخت.
سال‌ها بعد، با پیشرفت ریاضیات و علوم کامپیوتر، الگوریتم‌ها به‌عنوان یک ابزار اساسی در حل مسائل پیچیده و بهینه‌سازی مورد توجه قرار گرفتند. در دهه 40 میلادی با پیدایش کامپیوترها، الگوریتم‌ها به‌شکل جدی‌تری مورد توجه قرار گرفتند و این موضوع منجر به توسعه الگوریتم‌های مرتب‌سازی، جستوجو و بهینه‌سازی شد و باعث شد برای اولین بار متخصصان هوش مصنوعی نگاه جدی به الگوریتم‌ها داشته باشند.
در دهه 50 میلادی، زمانی که هوش مصنوعی به‌عنوان یک زمینه مستقل شناخته شد، الگوریتم‌ها به‌عنوان ابزارهای اصلی در تحقیقات هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفتند. الگوریتم‌های تکاملی، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم و یادگیری عمیق از جمله نمونه‌هایی هستند که در دهه‌های اخیر پژوهش‌گران هوش مصنوعی در بسیاری از مسائل از آن‌ها استفاده کرده‌اند و الگوریتم‌ها نقش کلیدی در آن‌ها داشته‌اند.
نکته مهمی که باید در مورد الگوریتم‌ها به آن اشاره داشته باشیم، پیاده‌سازی مرحله‌به‌مرحله آن‌ها است که هر مرحله شامل یک دستور یا عملیات مشخص است. این مراحل به ترتیب اجرا می‌شوند تا به یک نتیجه نهایی برسند. هر مرحله می‌تواند شرایط و قوانین مشخصی داشته باشد که تاثیر مستقیمی بر خروجی آن دارد.
به‌طور معمول، الگوریتم‌ها برای حل مسئله‌های مشخص و تکراری طراحی می‌شوند و عموما شامل تعریف ورودی‌ها، تعیین محدودیت‌ها و قوانین، تعیین مدل محاسباتی و تشخیص نتیجه نهایی هستند. یکی از ویژگی‌های شاخصی که الگوریتم‌ها دارند، عدم محدود بودن آن‌ها به یک زبان مشخص است. به بیان دقیق‌تر، شما می‌توانید الگوریتم‌ها را در زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی پیاده‌سازی کنید.
همان‌گونه که پیش‌تر اشاره کردیم، الگوریتم‌ها نقش مهمی در دنیای هوش مصنوعی و به‌ویژه یادگیری ماشین دارند. الگوریتم‌ها به مدل‌های هوشمند اجازه می‌دهند از الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آن‌ها تصمیم بگیرند. امروزه انواع مختلفی از الگوریتم‌ها در دنیای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند که از آن جمله باید به الگوریتم‌های نظارت‌شده مانند رگرسیون خطی و شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های تقویتی مانند کیو-لرنینگ و الگوریتم‌های بدون نظارت مانند کاهش بعد و خوشه‌بندی اشاره کرد. علاوه بر این، در حوزه پردازش زبان طبیعی نیز الگوریتم‌ها نقش تعیین‌‌کننده‌ای در تحلیل متن و گفتار دارند و به ماشین‌ها اجازه می‌دهند زبان انسانی را درک کرده و محتوایی تقریبا یکسان با زبان طبیعی تولید کنند. این الگوریتم‌ها شامل الگوریتم‌های استخراج ویژگی‌ها، تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی و تولید متن هستند.
در سویی دیگر، الگوریتم‌های بینایی ماشین قرار دارند که تصاویر و ویدئوها را تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی را استخراج می‌کنند. این الگوریتم‌ها شامل الگوریتم‌های تشخیص الگو، تشخیص چهره، دسته‌بندی تصاویر و ترجمه تصویر به متن هستند. به‌طور کلی، الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین به‌عنوان ابزارهای اساسی برای تحلیل داده‌ها، تصمیم‌گیری، آموزش و بهینه‌سازی عملکرد مدل مورد استفاده قرار می‌گیرند، از این‌رو، انتخاب صحیح الگوریتم‌ها تاثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل‌های هوشمند دارد.
یکی از پرسش‌های قابل توجهی که برخی از متخصصانی که تازه به دنیای هوش مصنوعی وارد شده‌اند، مطرح می‌کنند این است که اساسا چرا به الگوریتم‌ها در دنیای هوش مصنوعی نیاز داریم؟ در پاسخ باید بگوییم که بدون آن‌ها سیستم‌های هوشمند قادر به تحلیل داده‌ها، یادگیری، تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی نخواهند بود. الگوریتم‌ها به ماشین‌ها کمک می‌کنند تا یک مسئله را به‌صورت ساختارمند و مرتب حل کنند. آن‌ها مراحل مشخصی را برای دستیابی به نتیجه نهایی دنبال می‌کنند و به ماشین‌ها امکان می‌دهند تا بهترین راه‌حل را بر اساس قوانین و محدودیت‌های مسئله پیدا کنند. همچنین، به ماشین‌ها کمک می‌کنند در مواجه با داده‌های ورودی، تصمیم‌های درست و منطقی بگیرند. آن‌ها معیارها و قوانینی را تعیین می‌کنند که بر اساس آن‌ها ماشین تصمیم‌گیری و عمل می‌کند.
به‌طور کلی ما از الگوریتم‌ها برای آموزش و مباحث یادگیری داده‌محور استفاده می‌کنیم تا ماشین‌ها بتوانند الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها را یاد بگیرند. به بیان دقیق‌تر، سعی می‌کنیم به ماشین‌ها اجازه دهیم رفتار تعاملی با محیط داشته باشند و خروجی کار آن‌ها دقیق‌تر و بهتر شود. به همین دلیل، الگوریتم‌ها در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش کلیدی دارند و به ماشین‌ها قدرت تحلیل و تصمیم‌گیری می‌دهند. با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، متوجه شده‌اید که پرونده ویژه این شماره اختصاص به الگوریتم‌های مهم و پرکاربرد دنیای یادگیری ماشین دارد. نکته‌ای که باید در انتها به آن اشاره داشته باشیم این است که برخی از الگوریتم‌ها مثل درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و غیره در این پرونده ویژه مورد بررسی قرار نگرفته‌اند، زیرا در شماره‌های پیشین مجله در مورد آن‌ها سخن گفته‌ایم؛ از این رو، به‌سراغ الگوریتم‌های مهم و پرکاربردی رفتیم که به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین باید در مورد آن‌ها اطلاع داشته باشید.
