الگوریتم‌های یادگیری ماشین تصمیم‌گیری را در صنایع مختلف، از مالی تا سلامتی، ثورت آورده‌اند. این الگوریتم‌ها که یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی هستند، امکان یادگیری از داده‌ها، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بدون برنامه‌نویسی صریح را برای رایانه‌ها فراهم می‌کنند. در حالی که انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارند، سه نوع اصلی شامل یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی رایج برای تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند.
یادگیری با نظارت شامل یادگیری الگوریتم‌ها از داده‌های برچسب‌دار است که توانایی پیش‌بینی یا طبقه‌بندی داده‌های جدید و ناشناخته را دارند. الگوریتم‌های یادگیری با نظارت شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیکی، درخت‌های تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی هستند.
از طرف دیگر، یادگیری بدون نظارت شامل یادگیری الگوریتم‌ها از داده‌های برچسب‌نشده است که امکان کشف الگوها و ساختارهای پنهان در داده را فراهم می‌کند. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند k-means و خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، و تکنیک‌های کاهش بعد مانند تجزیه مؤلفه اصلی، نمونه‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت هستند.
یادگیری تقویتی در واقع بر الگوریتم‌هایی متمرکز است که از طریق اقدامات و بازخورد به جای داده، سعی در یافتن یک سیاست بهینه در محیط‌های پویا و مطمئن دارند. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی معمولاً شامل Q-learning، SARSA، policy gradient و deep Q-network هستند.
کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تصمیم‌گیری در صنایعی مانند کسب و کار، مالی، سلامتی، آموزش، بازی و روباتیک گسترده است. برخی از مزایای استفاده از این الگوریتم‌ها شامل توانایی مدیریت مجموعه‌های داده پیچیده، بهبود مداوم عملکرد بدون نیاز به نظارت مداوم انسان، ارائه بینش و توضیحاتی برای تصمیم‌گیری و تطبیق با موقعیت‌ها و ابهامات تغییرکننده است.
با این حال، چالش‌ها و محدودیت‌هایی وجود دارد در استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تصمیم‌گیری. این شامل نیازهای داده و منابع برای آموزش، خطر بیش‌برازش یا کم‌برازش، مشکلات تعیین انصاف یا تعدیل راهبردها و حساسیت به حملات یا تلاش برای تغییر است.
بنابراین، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تصمیم‌گیری به حذر و مسئولیت نیاز دارد. ارزیابی، اعتبارسنجی و نظارت انسانی مراحل ضروری در اطمینان حاصل کردن از استفاده مؤثر و مسئولانه این الگوریتم‌ها هستند.
برای در جریان بودن با آخرین پیشرفت‌ها و روندهای فناوری، با ما در جامعه WhatsApp و Telegram خود پیوند بزنید. بروزرسانی‌های منظم در مورد آخرین اخبار و توسعه‌های فناوری را دریافت کنید.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl