یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که با تحلیل غنی داده‌ها و پیش‌بینی دقیق، کاربرد بسیاری در کسب‌وکار دارد. یک جنبه اصلی از کاربرد هوش مصنوعی در حوزه مدیریت، بکارگیری یادگیری ماشین در کسب‌وکار است.

با استفاده از یادگیری ماشین می‌توان به کسب تجربه و آموختن از تحلیل داده‌ها دست پیدا کرد. آنچه در یادگیری سازمانی با رویکرد کلاسیک با عنوان یادگیری دوحلفه‌ای از آن یاد می‌شد در فناوری ML متجلی است. یعنی سیستم‌های هوشمند سازمان با پردازش داده‌ها، به تجارب و دانسته‌های جدید دست پیدا می‌کنند.

در دنیای امروزی مبتنی بر داده، کسب‌وکارها دائماً به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای به‌دست‌آوردن مزیت رقابتی هستند. در همین راستا ماشین‌لرنینگ شبه‌عنوان یک تغییردهنده بازی در دگرگونی عملیات تجاری سنتی ظهور کرده‌است. با استفاده از قدرت الگوریتم‌ها و داده‌ها، ماشین‌لرنینگ سازمان‌ها را قادر می‌کند تا بینش‌های ارزشمند را استخراج کنند. تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند و فرایندها را ساده‌تر کنند. در این نوشتار یادگیری ماشین در کسب‌وکار تعریف و مفهوم‌سازی می‌شود.

تعریف یادگیری ماشین

ماشین‌لرنینگ زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی متمرکز است که قادر به یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی یا انجام‌دادن اقدامات بدون برنامه‌ریزی صریح هستند. این حوزه مدل‌های آموزشی در مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی‌های دقیق و بهبود عملکرد در طول زمان را شامل است.

برخی از روش‌های یادگیری ماشین عبارتند از:

  • یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)
  • یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learnin)
  • یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

هر یک از این روش‌ها، هدف‌های متفاوتی را در برنامه‌های تجاری انجام می‌دهند. در پروژه‌های ماشین‌لرنینگ، الگوریتم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند. سپس از این داده‌ها برای پیش بینی یا تصمیم گیری بدون برنامه‌ریزی صریح استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده ها، الگوریتم یادگیری ماشینی یاد می‌گیرد که چه ویژگی هایی یک نقطه داده خاص را تعریف می‌کنند.

این فناوری جدید به کاربران تجاری روزمره اجازه می‌دهد تا بدون نوشتن یک خط کد، برنامه‌های ماشین‌لرنینگ فوق‌العاده ایجاد کنند. ماشین‌لرنینگ می‌تواند به کارآمدتر کردن فرآیندهای دستی و سنتی کمک کند و در عین حال هزینه‌های لازم برای اجرای آنها را کاهش دهد. یادگیری ماشین با استفاده از بهترین پتانسیل خود، قدرت ارائه بینش بیشتر را در جایی که انسان‌ها نمی توانستند، دارد. درک فرآیندها و برنامه‌های ماشین‌لرنینگ در شکل دادن به کاربرد آنها برای کسب‌و‌کار یا استفاده شخصی بسیار مهم است.

انواع یادگیری ماشین

انواع ماشین‌لرنینگ در مباحث فنی و مدیریت کسب‌وکارها عبارت است:

  • یادگیری نظارت‌شده
  • یادگیری بدون نظارت
  • یادگیری نیمه‌نظارتی
  • یادگیری تقویتی
  • یادگیری عمیق

یادگیری نظارت‌شده: این نوع یادگیری ماشین شامل ارائه داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده به یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌شود، که با آن‌ها یاد می‌گیرد برچسب صحیح را برای داده‌های جدید و دیده نشده پیش‌بینی کند. نمونه‌هایی از یادگیری تحت نظارت شامل طبقه بندی تصویر، تشخیص گفتار و مدل سازی پیش بینی شده است.

یادگیری بدون نظارت: در این نوع یادگیری ماشین، داده‌های بدون برچسب به الگوریتم ارائه می‌شود و الگوریتم وظیفه یافتن الگوها یا ساختار درون داده‌ها را دارد. نمونه‌هایی از یادگیری بدون نظارت شامل خوشه‌بندی (Clustering)، تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) و کاهش ابعاد (Dimension Reduction) است.

یادگیری نیمه نظارتی: این نوع یادگیری تلفیقی از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت است. یادگیری نیمه‌نظارتیبا ارائه برخی داده‌های برچسب‌دار و برخی داده‌های بدون برچسب به الگوریتم، ترکیب می‌کند. این روش زمانی مفید است که برچسب‌گذاری مقادیر زیادی از داده‌ها پرهزینه یا وقت‌گیر باشد، اما برخی از داده‌ها هنوز برای هدایت فرآیند یادگیری مورد نیاز است.

یادگیری تقویتی: در یادگیری تقویتی، الگوریتم یاد می‌گیرد که با تعامل با یک محیط و دریافت پاداش یا جریمه برای اقدامات خود تصمیم بگیرد. هدف این الگوریتم یادگیری سیاستی است که پاداش تجمعی خود را در طول زمان به حداکثر می‌رساند. این روش بیشتر در زمینه رباتیک مورد استفاده قرار می‌گیرد.

یادگیری عمیق: این یک نوع یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری الگوهای داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری ژرف به ویژه در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار موفق است.

کاربرد یادگیری ماشین برای کسب‌و‌کارها

در ادامه حوزه‌هایی را بررسی کرده‌ایم که می‌توان از یادگیری ماشین برای بهبود کسب‌وکار استفاده کرد:

تصمیم‌گیری پیشرفته
یکی از مزیت‌های کلیدی یادگیری ماشین برای مشاغل توانایی آن در تسهیل تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است. با تجزیه‌وتحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، الگوریتم‌های یماشین‌لرنینگ می‌توانند الگوها، روندها و همبستگی‌هایی را شناسایی کنند که ممکن است تحلیلگران انسانی به آن‌ها توجه نکنند.

تجارب شخصی مشتری
یادگیری ماشین شیوه تعامل کسب‌وکارها با مشتریان خود را متحول کرده‌است. الگوریتم‌های ماشین‌لرنینگ، با استفاده از داده‌های مشتری، ازجمله خریدهای گذشته، تاریخچه مرور و اطلاعات جمعیتی، می‌توانند توصیه‌ها و پیشنهادهای شخصی‌سازی ارائه کنند.

اتوماسیون و بهینه‌سازی فرایند
ماشین‌لرنینگ به کسب‌وکارها امکان می‌دهد کارهای تکراری و زمان‌بر را خودکار کنند که به صرفه‌جویی درخور توجه در هزینه و بهبود کارایی می‌انجامد. از ورود خودکار داده‌ها و پردازش اسناد گرفته تا ربات‌های چت که پشتیبانی فوری مشتری را ارائه می‌کنند.

تشخیص تقلب و مدیریت ریسک
یادگیری ماشین نقش حیاتی در مبارزه با تقلب و مدیریت ریسک‌ در صنایع مختلف دارد. با تجزیه‌وتحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی الگوها، الگوریتم‌های ماشین‌لرنینگ می‌توانند ناهنجاری‌ها را شناسایی و فعالیت‌های مشکوک را در زمان واقعی علامت‌گذاری کنند.

مزایای یادگیری ماشین در کسب‌وکارها

استفاده از ML به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا تصمیم‌های آگاهانه‌تری بگیرند، عملیات را بهینه کنند و فرصت‌های رشد را شناسایی کنند. از تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی در امور مالی گرفته تا پیش‌بینی تقاضا در خرده فروشی، یادگیری ماشین می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را ارائه کند که فرایندهای تصمیم‌گیری استراتژیک را هدایت می‌کند.

فراشخصی‌سازی افزایش رضایت مشتری، افزایش مشارکت و کاهش ریزش مشتریان را رقم می‌زند. افزون براین الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند احساسات مشتری را از رسانه‌های اجتماعی و تعاملات پشتیبانی مشتری تجزیه و تحلیل کنند و کسب‌وکارها را قادر می‌کنند تا به‌طور فعال به نگرانی‌ها رسیدگی کنند و خدمات مشتری را بهبود بخشند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند کارهای روزمره را انجام دهند و منابع انسانی را برای فعالیت‌های پیچیده‌تر و استراتژیک‌تر آزاد کنند. با بهینه‌سازی فرایندها و کاهش خطای انسانی، ماشین‌لرنینگ به کسب‌وکارها قدرت می‌دهد تا کارآمدتر عمل کنند و منابع را به‌طور مؤثر تخصیص دهند.

تشخیص تقلب به ویژه در بخش‌های مالی، بیمه و امنیت سایبری که در آن‌ها پیشگیری از تقلب و مدیریت ریسک حیاتی است ارزشمند است. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند به‌طور مداوم سازگار شوند و تکامل یابند تا از تهدیدهای نوظهور جلوتر بمانند و رویکردی فعال برای کاهش ریسک به کسب‌وکارها ارائه کنند.

ماشین‌لرنینگ در برخی شرکت‌ها

برخی از شرکت‌های بزرگ جهان که از ماشین‌لرنینگ استفاده می‌کنند عبارتند از:

آمازون: آمازون، غول تجارت الکترونیک، از یادگیری ماشین به‌طور گسترده برای افزایش تجربه مشتری خود استفاده می‌کند. از الگوریتم‌های توصیه برای شخصی‌سازی توصیه‌های محصول برای کاربران فردی براساس تاریخچه مرور و خرید آن‌ها استفاده می‌کند.

گوگل: گوگل برای کاربردهای ماشین‌لرنینگ خود در محصولات و خدمات مختلف مشهور است. از الگوریتم‌های موتور جست‌وجو که نتایج دقیق و مرتبطی را ارائه می‌کند تا تشخیص تصویر، یادگیری ماشین هسته اصلی عملیات Google است.

نتفلیکس: نتفلیکس از ماشین‌لرنینگ برای ارائه توصیه‌های محتوای شخصی‌شده به مشترکین خود استفاده می‌کند. سیستم توصیه نتفلیکس با تجزیه‌وتحلیل عادت‌ها و ترجیح‌های تماشای کاربر، فیلم‌ها و برنامه‌های تلویزیونی را متناسب با سلیقه هر فرد پیشنهاد می‌کند.

فیس‌بوک: فیس‌بوک از ماشین‌لرنینگ به‌روش‌های مختلفی استفاده می‌کند، ازجمله تشخیص چهره برای برچسب‌گذاری عکس‌ها، تعدیل محتوا برای شناسایی و فیلترکردن محتوای نامناسب و الگوریتم‌های فید خبری شخصی‌شده.

اوبر: اوبر برای بهینه‌سازی پلتفرم خود به الگوریتم‌های ماشین‌لرنینگ متکی است. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای مسافر، محاسبه افزایش قیمت و تخمین زمان ورود استفاده می‌شود.

تسلا: تسلا، سازنده خودروهای الکتریکی، ماشین‌لرنینگ را در قابلیت‌های رانندگی خودران خود گنجانده‌است. با تجزیه‌وتحلیل حجم وسیعی از داده‌های حسگر، خودروهای خودران تسلا به طور مداوم توانایی خود را در جهت‌یابی در شرایط پیچیده جاده‌ها یاد می‌گیرند و بهبود می‌بخشند.

پایان سخن

یادگیری ماشین انقلابی در نحوه عملکرد کسب و کارها ایجاد می‌کند و مزیت‌های فراوانی را در سراسر صنایع ارائه می‌کند. با استفاده از قدرت داده‌ها و الگوریتم‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند تصمیم‌های آگاهانه‌تری بگیرند، تجربه‌های مشتری را افزایش دهند. از سوی دیگر فرایندها را خودکار کنند و خطرات را به‌طور مؤثر کاهش دهند.

همان‌طور که ماشین‌لرنینگ به تکامل خود ادامه می‌دهد، ظرفیت بسیار زیادی برای باز کردن فرصت‌های جدید، بهینه‌سازی عملیات و ایجاد نوآوری دارد. استقبال از ماشین‌لرنینگ دیگر انتخابی برای کسب‌وکارها نیست، بلکه برای رقابتی‌ماندن و پیشرفت در عصر دیجیتال یک ضرورت است.

ماشین‌لرنینگ تنها یکی از معدود روش هایی است که ماشین‌ها در آن یاد می‌گیرند. حوزه اصلی هوش مصنوعی هنوز به طور کامل مورد بررسی قرار نگرفته است و زمانی که در بسیاری از صنایع به کار گرفته شود، پتانسیل فوق العاده‌ای برای پیشرفت‌های بیشتر وجود دارد. امروزه شرکت‌های کوچک و متوسط می‌توانند از پلتفرم‌های یادگیری ماشینی بدون کد مانند Graphite Note برای پر کردن شکاف استفاده کنند، اگر استعداد هوش مصنوعی داخلی نداشته باشند. یادگیری ماشین بدون کد و استفاده از یک مدل موثر ML گزینه مناسبی برای افراد غیر فنی است زیرا کمتر ترسناک است.

منبع: قوامی، محبوبه. (۱۴۰۳). هوش مصنوعی در سازمان. نشر پارس‌مدیر.