یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های علم هوش مصنوعی است و تکنیکی است که می‌توان با استفاده از آن فرایند یادگیری را در ماشین‌های هوشمند پیاده سازی کرد. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و ماشین‌های هوشمند می‌توانند با یکی از روش‌های یادگیری با ناظر یا بدون ناظر یا تقویتی آموزش دیده و در مقابل مسائل و مشکلات قدرت استدلال و تصمیم گیری داشته باشند و بتوانند از تجربیات خود یاد بگیرند. انواع ربات‌های چت، ربات‌های تولید تصویر و ویدئو و یا سیستم‌های هوش مصنوعی تولید محتوا، نمونه‌هایی از سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که به کمک این تکنیک کار می‌کنند. یکی از اصطلاحاتی که در حوزه هوش مصنوعی و بخصوص یادگیری ماشینی مطرح است، مدل است. در بحبوحه پیشرفت هوش مصنوعی و مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین در چند سال اخیر، این عبارت به کرات به گوشمان خورده و شاید با شنیدن آن این سؤال برایمان پیش آمده باشد که منظور از مدل در یادگیری ماشین چیست و به چه معناست؟ در این مقاله قصد داریم پیرامون این عبارت در یادگیری ماشین بیشتر بحث کنیم و ببینیم که مدل در یادگیری ماشین به چه چیزی گفته می‌شود، چه ویژگی‌هایی دارد و چگونه کار می‌کند. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

مدل در یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می‌کند؟

مدل در هوش مصنوعی یا در یادگیری ماشینی به سیستمی اشاره دارد که با استفاده از یک‌سری توابع ریاضی و الگوریتم‌ها می‌تواند بر اساس داده‌های ورودی که به آن داده می‌شود تصمیم گیری کرده و یا پیش بینی کند. از این مفهوم در یادگیری ماشینی به شدت استفاده می‌شود و اشاره به سیستمی دارد که با دریافت داده‌های ورودی یا به اصطلاح داده‌های آموزشی و پیش پردازش آنها و با استفاده از برخی توابع و الگوریتم‌های مختص یادگیری ماشینی، می‌تواند با داده‌ها ورودی آموزش ببیند تا بتواند در مواجه با داده‌های جدید قدرت تشخیص، پیش بینی و یا تصمیم گیری داشته باشد. مدل‌ها سعی می‌کنند با استفاده از الگوریتم‌های خاص، الگوها و روابط بیت داده‌ها را تشخیص داده و از آنها یاد بگیرند تا بتوانند داده‌های جدید را تشخیص دهند. 

مدل در یادگیری ماشینی چگونه کار می‌کند؟

برای درک بهتر موضوع و آشنایی بیشتر با مدل‌ها در یادگیری ماشین و روش کار آنها در این بخش از مقاله مراحل کاری یک مدل یادگیری ماشین را از نزدیک بررسی خواهیم کرد. در زیر مراحل کار مدل‌های هوش مصنوعی مانند مدل‌های هوش مصنوعی مولد آورده شده و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه شده است.

ورود و پیش پردازش داده‌ها:

اولین مرحله از کارکرد یک مدل به ورود و پیش پردازش داده‌ها اختصاص دارد. یکی از مهم‌ترین مراحل در پیاده سازی هر مدل مبتنی بر هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی جمع آوری داده است. داده‌های مورد نیاز مدل که می‌تواند شامل انواع مختلف عدد، متن، تصویر و غیره باشد، با دقت جمع آوری شده و در مرحله بعد طی یک پیش پردازش، نرمالیزه می‌شوند، یعنی داده‌های به درد نخور و گنگ و نامناسب از بین آنها حذف می‌شوند. پس از نرمالیزه کردن، داده‌ها به دو بخش داده‌های آموزشی و داده‌های تست یا ارزیابی تقسیم می‌شوند تا برای مرحله آموزش و تست آماده شوند. 

انتخاب الگوریتم:

پس از جمع آوری و نرمالیزه کردن داده‌های آموزشی و دادن آنها به سیستم، نوبت به انتخاب الگوریتم می‌رسد. در این مرحله بر اساس روش آموزش و مسئله‌ای که مدل با آن درگیر است، بهینه‌ترین الگوریتم برای آموزش مدل انتخاب می‌شود. الگوریتم‌های مختلفی مثل رگرسیون خطی، درخت تصمیم گیری، شبکه‌های عصبی و بسیاری دیگر از الگوریتم‌ها می‌توانند کاندیدای مناسب‌ترین الگوریتم برای حل مسئله مورد نظر مدل باشند. 

آموزش، ارزیابی و بهبود مدل: 

به محض دردسترس‌بودن داده‌های آموزشی پیش پردازش شده و انتخاب یک الگوریتم مناسب، فرایند آموزش شروع می‌شود. در این مرحله مدل سعی می‌کند با استفاده از داده‌های آموزشی و الگوریتم انتخاب شده، الگوها و روابط بین داده‌ها را تشخیص داده و از آنها یاد بگیرد. پس از این مرحله مدل آموزش دیده روی داده‌های تستی ارزیابی می‌شود تا معیارهایی مثل دقت، حساسیت و صحت مدل مشخص شود. در صورت مطلوب نبودن نتایج مربوط به بخش تست و ارزیابی، پارامترها و الگوریتم بار دیگر تنظیم می‌شود و مدل یک بار دیگر روی داده‌ها آموزش داده می‌شود تا به حد نصاب دقت برسد. 

نتیجه گیری:
به مساوات پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اصطلاحات و عبارات مربوط به این حوزه هم هر روز گسترده‌تر می‌شود. امروز شناخت دنیای هوش مصنوعی و استفاده از پتانسیل بی پایان آن مستلزم آشنایی با این اصطلاحات است. پیشرفت هوش مصنوعی و بخصوص تکنیک یادگیری ماشین دستاوردهای بسیاری را به وجود آورده و بسیاری از حوزه‌ها را به کلی دستخوش تغییرات کرده است، لذا اگر لازم باشد که از غافله پیشرفت‌های هوش مصنوعی و دنیای هوشمند عقب نمانیم باید اصطلاحات مربوط به این حوزه را یاد بگیریم. یکی از این مفاهیم مدل در یادگیری ماشین بود که در این مقاله شرح آن گذشت و دیدم که این عبارت یکی از عبارت‌های پرکاربرد در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. بزرگ‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی جهان مثل ChatGPT و یا Gemini و یا Groke متعلق به شرکت هوش مصنوعی xAI، همه پلتفرم‌های هوش مصنوعی هستند که به آنها مدل گفته می‌شود. در این مقاله دیدیم که به طور کلی و خلاصه به سیستم‌های هوش مصنوعی که از مفاهیم یادگیری ماشین مانند الگوریتم و توابع ریاضی برای حل یک مسئله خاص استفاده می‌کنند، مدل گفته می‌شود و دامنه وسیعی از سیستم‌های هوش مصنوعی را به خود اختصاص می‌دهد.

منابع مقاله: 

https://www.hpe.com/emea_europe/en/what-is/ml-models.html

https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/windows-ml/what-is-a-machine-learning-model

https://www.coursera.org/articles/machine-learning-models