الگوریتم‌ های هوش مصنوعی + مزایا، معایب و کاربرد هرکدام از آن‌ها

در قلمرو وسیع هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، الگوریتم‌ها نقشی محوری در توانمندسازی ماشین‌ها برای تقلید از هوش انسانی دارند. الگوریتم‌ های هوش مصنوعی مجموعه‌ای پیچیده از دستورالعمل‌ها هستند که به کامپیوترها امکان تجزیه‌وتحلیل، یادگیری و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها را می‌دهند. در این مطلب تخصصی از مکتوب به بررسی دنیای الگوریتم‌ های هوش مصنوعی می‌پردازیم و در پایان متوجه می‌شویم که آن‌ها هستند و چه رسالتی دارند، تفاوت آن‌ها با الگوریتم‌ های سنتی چیست و مزایا، معایب و کاربرد این الگوریتم‌ها را درک خواهیم کرد.

الگوریتم هوش مصنوعی چیست؟

الگوریتم هوش مصنوعی مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های محاسباتی است که برای حل وظایف خاص یا تصمیم‌گیری با تقلید از هوش انسانی طراحی شده است. این الگوریتم از داده‌ها برای یادگیری و بهبود عملکرد خود در طول زمان از طریق تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند.

مرجع کامل انواع آموزش هوش مصنوعی + اعطای گواهینامه دوره

کلیک کنید

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند رویکردهای مختلفی از جمله شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری، الگوریتم‌های ژنتیک و یادگیری تقویتی را در بر گیرند. این الگوریتم‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا وظایفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تصمیم‌گیری مستقل را انجام دهند و به پیشرفت فناوری در حوزه‌های مختلف کمک کنند.

الگوریتم‌ های هوش مصنوعی

الگوریتم‌ های هوش مصنوعی زیرمجموعه‌ای از الگوریتم‌ هایی هستند که به‌طور خاص برای پردازش و تفسیر داده‌ها طراحی شده‌اند و ماشین‌ها را قادر می‌سازند تا رفتار هوشمندانه‌ای از خود نشان دهند. برخلاف الگوریتم‌ های سنتی که از مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعیین‌شده پیروی می‌کنند، الگوریتم‌ های AI توانایی یادگیری و انطباق از داده‌ها را دارند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود می‌بخشند. آن‌ها نیروی محرکه بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی هستند، از تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی گرفته تا تشخیص تصویر و وسایل نقلیه خودران و بسیاری از موارد دیگر که امروزه با آن سروکار داریم.

امروزه غول‌های تکنولوژی و فناوری از الگوریتم های جدید هوش مصنوعی به‌وفور در زیرساخت‌های جود استفاده می‌کنند که از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان الگوریتم های هوش مصنوعی گوگل، مایکروسافت، آمازون و OPEN AI را نام برد.

تفاوت الگوریتم‌ های هوش مصنوعی از الگوریتم‌ های سنتی

در حالی که الگوریتم‌ های سنتی بر حل مسائل خاص با قوانین از پیش تعریف شده تمرکز می‌کنند، الگوریتم‌ های هوش مصنوعی با توانایی آن‌ها در یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس الگوها و روندها مشخص می‌شوند. الگوریتم‌ های سنتی معمولاً قطعی هستند، به این معنی که آن‌ها خروجی یکسانی را برای یک ورودی مشخص تولید می‌کنند. در مقابل، الگوریتم‌ های مبنی بر هوش مصنوعی از تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ | Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی (Neural Network) برای مدیریت داده‌های پیچیده و بدون ساختار و ارائه خروجی‌های احتمالی استفاده می‌کنند.

پیشنهاد مطالعه: آشنایی با الگوریتم های داده کاوی

انواع الگوریتم‌ های هوش مصنوعی

در این بخش انواع الگوریتم‌ های AI نام برده خواهند شد و مزایا، معایب و کاربرد هرکدام مورد بحث قرار می‌گیرد. در درجه اول ما سه نوع الگوریتم در هوش مصنوعی داریم که به صورت موارد زیر هستند:

• الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده یا نظارتی (Supervised Learning Algorithms)
• الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning Algorithms)
• الگوریتم‌ های تقویتی (Reinforcement learning algorithms)

الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده

الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده دسته‌ای از الگوریتم‌ های هوش مصنوعی هستند که از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده یاد می‌گیرند. در یادگیری نظارت شده، الگوریتم با مجموعه‌ای از داده‌های ورودی همراه با خروجی‌ها یا برچسب‌های مورد نظر مربوطه ارائه می‌شود. هدف یادگیری یک تابع نگاشت است که بتواند خروجی ورودی‌های جدید و نادیده را به دقت پیش‌بینی کند.

آموزش الگوریتم‌های نظارت‌شده در ماشین‌لرنینگ

کلیک کنید

فرآیند یادگیری تحت نظارت شامل دو جزء اصلی است: آموزش و پیش‌بینی. در طول مرحله آموزش، الگوریتم داده‌های برچسب‌گذاری شده را تجزیه‌وتحلیل کرده و پارامترهای داخلی آن را تنظیم می‌کند تا تفاوت بین خروجی پیش‌بینی شده و خروجی واقعی را به حداقل برساند. این تنظیم معمولاً با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی مانند نزول گرادیان انجام می‌شود.

هنگامی که الگوریتم آموزش داده شد، می‌تواند با اعمال تابع نگاشت آموخته شده، روی ورودی‌های جدید و نادیده پیش‌بینی کند. از الگوها و روابط کشف شده در طول آموزش برای تعمیم و ارائه پیش‌بینی‌ها یا طبقه‌بندی‌هایی برای داده‌های ورودی استفاده می‌کند که قبلاً با آن‌ها مواجه نشده بود.

پیشنهاد مطالعه: معرفی انواع محیط در هوش مصنوعی و نحوه کارکرد آن‌ها

مزایای الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده

از مزایای الگوریتم‌ های نظارتی در هوش مصنوعی می‌توان موارد زیر را نام برد:

• پیش‌بینی‌های دقیق: الگوریتم‌ های یادگیری تحت نظارت می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی را بر اساس داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده انجام دهند. آن‌ها یاد می‌گیرند که الگوها و روابط را تشخیص دهند و به آن‌ها اجازه تعمیم داده و خروجی‌های دقیق را برای ورودی‌های جدید ارائه دهند.
• کاربرد گسترده: الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده به طور گسترده در حوزه‌های مختلف قابل اجرا هستند. آن‌ها می‌توانند برای کارهایی مانند طبقه‌بندی (تخصیص ورودی به دسته‌های از پیش تعریف شده) و رگرسیون (پیش‌بینی مقادیر عددی پیوسته) استفاده شوند.
• در دسترس بودن داده‌های برچسب دار: در بسیاری از موارد، داده‌های برچسب دار به راحتی در دسترس هستند یا می‌توانند به صورت دستی تولید شوند. این امر آموزش الگوریتم‌ های یادگیری تحت نظارت را تسهیل می‌کند، زیرا آن‌ها برای یادگیری الگوها و پیش‌بینی بر داده‌های برچسب‌گذاری شده تکیه می‌کنند.

معایب الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده

در کنار مزایایی که الگوریتم‌ های هوش مصنوعی نظارتی دارند برای آن‌ها معایبی نیز وجود دارد که این معایب به صورت زیر هستند:

• وابستگی به داده‌های برچسب‌گذاری شده: الگوریتم‌ های یادگیری تحت نظارت برای آموزش به شدت به داده‌های برچسب‌گذاری شده متکی هستند. به دست آوردن داده‌های برچسب‌گذاری‌شده می‌تواند زمان‌بر، پرهزینه یا گاهی غیرعملی باشد، به‌ویژه زمانی که فرآیند برچسب‌گذاری به تخصص حوزه یا مداخله انسانی نیاز دارد.
• تطبیق بیش از حد: خطر بیش از حد برازش در یادگیری نظارت شده وجود دارد، جایی که الگوریتم در داده‌های آموزشی بیش از حد تخصصی می‌شود و نمی‌تواند به خوبی به داده‌های جدید و دیده نشده تعمیم یابد. این می‌تواند زمانی اتفاق بیفتد که الگوریتم نویز یا الگوهای نامربوط را از داده‌های آموزشی بگیرد.
• محدود به خروجی‌های شناخته شده: الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده تنها می‌توانند خروجی‌هایی را پیش‌بینی کنند که در محدوده برچسب‌های ارائه شده در داده‌های آموزشی قرار دارند. آن‌ها ممکن است در مواجهه با ورودی‌های بدیع یا خارج از محدوده دچار مشکل شوند.

پیشنهاد مطالعه: آموزش نحوه استفاده از ChatGPT

کاربردهای الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده

از مهم‌ترین کاربردهای الگوریتم‌ های نظارتی در هوش مصنوعی می‌توان موارد زیر را نام برد:

• فیلتر کردن هرزنامه یا ایمیل‌های اسپم: الگوریتم‌ های یادگیری تحت نظارت را می‌توان برای طبقه‌بندی ایمیل‌ها به عنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه بر اساس نمونه‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داد.
• تجزیه‌وتحلیل احساسات: این الگوریتم‌ها می‌توانند داده‌های متنی را تجزیه‌وتحلیل کرده و احساسات بیان شده را تعیین کنند، مانند نظرات مثبت یا منفی که برای نظارت بر رسانه‌های اجتماعی و تجزیه‌وتحلیل بازخورد مشتریان مفید است.
• تشخیص تصویر: الگوریتم‌ های یادگیری تحت نظارت می‌توانند با آموزش روی تصاویر برچسب‌دار با کلاس‌های شی مربوطه، تشخیص اشیاء یا ویژگی‌های موجود در تصاویر را بیاموزند.

در کل الگوریتم‌ های یادگیری نظارت شده ابزار قدرتمندی در زمینه هوش مصنوعی هستند. آن‌ها می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی را بر اساس داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده انجام دهند و آن‌ها را برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها مانند فیلتر کردن هرزنامه، تجزیه‌وتحلیل احساسات و تشخیص تصویر مناسب می‌سازد. با این حال، آن‌ها برای آموزش به داده‌های برچسب دار نیاز دارند و اگر به دقت مدیریت نشوند، مستعد برازش بیش از حد هستند.

پیشنهاد مطالعه: 10 تا از الگوریتم های ماشین لرنینگ در سال 2023

الگوریتم‌ های نظارت نشده

الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت، دسته‌ای از الگوریتم‌ های هوش مصنوعی دیگر هستند که داده‌های بدون برچسب را برای کشف الگوها، ساختارها و روابط بدون اطلاع قبلی از خروجی‌های مورد نظر تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. برخلاف یادگیری تحت نظارت که در آن الگوریتم از داده‌های برچسب‌گذاری شده یاد می‌گیرد، یادگیری بدون نظارت بر یافتن ساختارها و الگوهای ذاتی درون خود داده تمرکز می‌کند.

آموزش مقدماتی یادگیری ماشین

کلیک کنید

هدف اصلی یادگیری بدون نظارت، کشف داده‌ها، شناسایی شباهت‌ها یا تفاوت‌ها و گروه بندی نقاط داده مشابه با هم است. هدف این الگوریتم‌ها کشف بینش‌ها و ساختارهای پنهانی است که ممکن است به راحتی قابل مشاهده نباشند. یادگیری بدون نظارت به ویژه هنگام کار با مجموعه داده‌های بدون ساختار یا بزرگ که برچسب زدن دستی داده‌ها غیرعملی یا در دسترس نیست، مفید است.

انواع الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت

دو نوع متداول الگوریتم یادگیری بدون نظارت وجود دارد:

الگوریتم‌ های خوشه‌بندی: الگوریتم‌ های خوشه‌بندی نقاط داده مشابه را بر اساس ویژگی‌های ذاتی آن‌ها گروه‌بندی می‌کنند. هدف شناسایی خوشه‌ها یا زیرگروه‌های طبیعی در داده‌ها است. الگوریتم این کار را با اندازه‌گیری شباهت یا عدم شباهت بین نقاط داده و تشکیل خوشه‌ها بر اساس مجاورت آن‌ها در فضای ویژگی انجام می‌دهد. الگوریتم‌ های خوشه‌بندی محبوب شامل خوشه‌بندی k-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی و DBSCAN است.

الگوریتم‌ های کاهش ابعاد: هدف الگوریتم‌ های کاهش ابعاد کاهش تعداد متغیرها یا ویژگی‌های ورودی با حفظ اطلاعات معنادار است. این الگوریتم‌ها به غلبه بر مشکل ابعاد کمک می‌کنند، جایی که مجموعه‌های داده با تعداد زیادی ویژگی می‌توانند منجر به چالش‌های محاسباتی و کاهش عملکرد شوند. تجزیه‌وتحلیل مؤلفه اصلی (PCA) و t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) از الگوریتم‌ های کاهش ابعاد هستند.

پیشنهاد مطالعه: پیش ‌بینی churn یا تحلیل ریزش مشتریان در پایتون

مزایای الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت

از مهم‌ترین مزایای الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت می‌توان موارد زیر را نام برد:

• کشف الگوهای پنهان: الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت در کشف الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها که ممکن است برای ناظران انسانی آشکار نباشد، برتری دارند. آن‌ها می‌توانند روابط و گروه‌بندی‌هایی را نشان دهند که می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را برای تجزیه‌وتحلیل بیشتر ارائه دهند.
• عدم وابستگی به داده‌های برچسب‌گذاری شده: الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت به داده‌های برچسب‌دار نیازی ندارند و آن‌ها را برای موقعیت‌هایی مناسب می‌سازد که دریافت داده‌های برچسب‌گذاری شده دشوار یا گران است. این امکان را برای طیف وسیع‌تری از برنامه‌ها و کاوش مجموعه داده‌های بزرگ و بدون برچسب فراهم می‌کند.

معایب الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت

در کنار مزایایی که برای الگوریتم‌ های بدون نظارت وجود دارد، معایبی نیز دارند که عمده این معایب به صورت زیر هستند:

• ذهنیت در تفسیر: الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت نتایج را به شیوه‌ای بدون نظارت، بدون دسته‌ها یا برچسب‌های از پیش تعیین شده ارائه می‌دهند. تفسیر نتایج خوشه‌بندی یا کاهش ابعاد می‌تواند ذهنی باشد و برای نتیجه‌گیری معنادار به دانش حوزه نیاز دارد.
• فقدان ارزیابی حقیقت پایه: از آنجایی که هیچ خروجی از پیش تعریف شده‌ای برای مقایسه وجود ندارد، ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. اغلب برای تائید نتایج به ارزیابی کیفی و تخصص حوزه متکی است.

پیشنهاد مطالعه: ChatGPT چیست؟ سیر تا پیاز جادوگری به نام چت جی پی تی

کاربردهای الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت

از مهم‌ترین کاربردهای الگوریتم‌ های هوش مصنوعی غیر نظارتی می‌توان موارد زیر را نام برد:

• تقسیم‌بندی بازار: الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت را می‌توان برای تقسیم‌بندی مشتریان به گروه‌های مجزا بر اساس رفتار خرید یا ترجیحات آن‌ها مورد استفاده قرار داد و به کسب‌وکارها کمک کرد تا استراتژی‌های بازاریابی خود را تنظیم کنند.
• تشخیص ناهنجاری: این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای غیرعادی یا غیرعادی را در یک مجموعه داده شناسایی کنند که برای تشخیص تقلب، تشخیص نفوذ شبکه یا نظارت بر سیستم مفید است.
• سیستم‌های توصیه گر: الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت می‌توانند رفتار و ترجیحات کاربر را تجزیه‌وتحلیل کنند تا توصیه‌های شخصی برای محصولات، فیلم‌ها یا محتوا ارائه دهند.

به طور خلاصه، الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت ابزار ارزشمندی برای کشف الگوها و ساختارها در داده‌های بدون برچسب هستند. آن‌ها می‌توانند بینش ارائه دهند، نقاط داده مشابه را گروه بندی کنند و ابعاد مجموعه داده‌های پیچیده را کاهش دهند. اگرچه تفسیر نتایج می‌تواند ذهنی باشد، یادگیری بدون نظارت کاربردهای متعددی در تقسیم‌بندی بازار، تشخیص ناهنجاری‌ها و سیستم‌های توصیه گر دارد.

پیشنهاد مطالعه: مدل زبانی شگف انگیز GPT 4 چیست؟

الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی

الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی دسته‌ای از الگوریتم‌ های هوش مصنوعی هستند که از طریق تعامل با یک محیط برای به حداکثر رساندن سیگنال پاداش یاد می‌گیرند. با الهام از مفهوم یادگیری از طریق آزمون‌وخطا، یادگیری تقویتی بر آموزش عوامل تمرکز دارد که چگونه تصمیمات متوالی را برای دستیابی به یک هدف خاص اتخاذ کنند.

در یادگیری تقویتی، یک عامل اقداماتی را در یک محیط انجام می‌دهد و بازخورد را به صورت پاداش یا جریمه دریافت می‌کند. هدف عامل یادگیری خط مشی بهینه یا همان قوانین بهینه است که مجموعه‌ای از اقدامات است که پاداش تجمعی را در طول زمان به حداکثر می‌رساند. فرآیند یادگیری شامل کاوش در محیط، دریافت بازخورد و تنظیم رفتار عامل بر اساس پاداش‌های مشاهده شده است.

اجزای الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی

اجزای اصلی یادگیری تقویتی عبارت‌اند از:

1. عامل (Agent): موجودی که با محیط در تعامل است و از آن می‌آموزد. اقدامات عامل بر وضعیت محیط تأثیر می‌گذارد و بازخوردی را در قالب پاداش یا مجازات دریافت می‌کند.
2. محیط (Enviroment): سیستم یا دنیای بیرونی که عامل در آن فعالیت می‌کند. بر اساس اقداماتش بازخوردی را به عامل ارائه می‌دهد و بر این اساس وضعیت خود را تغییر می‌دهد.
3. حالت (State): وضعیت فعلی یا نمایش محیط در یک زمان معین. اطلاعات مرتبطی را که عامل برای تصمیم‌گیری به آن نیاز دارد، جمع‌آوری می‌کند.
4. اقدام (Action): انتخاب‌هایی که در یک حالت خاص در اختیار نماینده قرار می‌گیرد. اقدامات بر وضعیت محیط و پاداش‌های بعدی تأثیر می‌گذارد.
5. پاداش (Reward): بازخورد یا سیگنال ارزیابی ارائه شده به عامل بر اساس اقدامات آن. هدف عامل این است که پاداش تجمعی را در طول زمان به حداکثر برساند.

پیشنهاد مطالعه: تحلیل احساسات با هوش مصنوعی

انواع الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی

الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی را می‌توان به طور کلی به دو نوع طبقه‌بندی کرد:

• روش‌های مبتنی بر ارزش: الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش تابع ارزش را یاد می‌گیرند که پاداش تجمعی مورد انتظار را برای قرار گرفتن در یک وضعیت خاص و پیروی از یک خط مشی خاص تخمین می‌زند. Q-learning و Deep Q-Network (DQN) الگوریتم‌ های مبتنی بر ارزش محبوب هستند. آن‌ها به طور مکرر تابع ارزش را بر اساس پاداش‌های مشاهده شده به‌روز می‌کنند تا بهترین اقدامات را در هر حالت تعیین کنند.
• روش‌های مبتنی بر خط‌مشی: الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی مبتنی بر خط‌مشی مستقیماً خط‌مشی را یاد می‌گیرند که نقشه‌برداری از حالت‌ها به اقدامات است. هدف این الگوریتم‌ها یافتن سیاستی است که پاداش تجمعی مورد انتظار را به حداکثر می‌رساند. نمونه‌هایی از الگوریتم‌ های مبتنی بر سیاست شامل الگوریتم REINFORCE و Proximal Policy Optimization (PPO) است.

مزایای الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی

از مهم‌ترین مزایای الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی می‌توان موارد زیر را نام برد:

• سازگاری: الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا و نامطمئن برتری می‌یابند. آن‌ها می‌توانند رفتار خود را بر اساس بازخورد دریافتی از محیط تطبیق دهند.
• تصمیم‌گیری متوالی: این الگوریتم‌ها برای کارهایی که برای دستیابی به یک هدف بلندمدت نیاز به یک سری اقدامات دارند، مناسب هستند. آن‌ها می‌توانند استراتژی‌های بهینه را برای سناریوهای تصمیم‌گیری پیچیده بیاموزند.

معایب الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی

از معایب الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی نیز می‌توان موارد زیر را بام برد:

• پیچیدگی آموزش: الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی آموزشی می‌توانند از نظر محاسباتی فشرده و زمان‌بر باشند. اغلب به تعداد زیادی از تعاملات با محیط برای همگرایی در یک سیاست بهینه نیاز دارد.
• معاوضه اکتشاف و بهره‌برداری: الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی با چالش ایجاد تعادل بین اکتشاف (آزمودن اقدامات جدید برای یادگیری) و بهره‌برداری (استفاده از سیاست‌های آموخته شده برای به حداکثر رساندن پاداش) روبرو هستند. ایجاد تعادل مناسب برای جلوگیری از گیر افتادن در راه‌حل‌های غیر بهینه بسیار مهم است.

کاربردهای الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی

از کاربردهای مفید الگوریتم‌ های تقویتی می‌توان موارد زیر را نام برد:

• بازی کردن: الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی موفقیت قابل‌توجهی در حوزه‌های بازی به دست آورده‌اند. به‌عنوان‌مثال، AlphaGo که توسط DeepMind توسعه یافته است، با یادگیری استراتژی‌های بهینه از طریق یادگیری تقویتی، بازیکنان قهرمان جهان Go را شکست داد.
• رباتیک: یادگیری تقویتی برای آموزش ربات‌ها برای انجام کارهای پیچیده مانند گرفتن اشیا یا حرکت در محیط‌های بدون ساختار استفاده می‌شود.
• سیستم‌های خودمختار: الگوریتم‌ های یادگیری تقویتی نقش کلیدی در توسعه سیستم‌های خودمختار ازجمله خودروهای خودران دارند، جایی که عوامل یاد می‌گیرند تصمیمات رانندگی مناسب را بر اساس بازخورد محیطی بگیرند.

در کل الگوریتم‌ های هوش مصنوعی یادگیری تقویتی، عوامل را قادر می‌سازد تا از طریق تعامل با محیط، یاد بگیرند و پاداش‌ها را به حداکثر برسانند. آن‌ها با موقعیت‌های پویا سازگار می‌شوند و در وظایف تصمیم‌گیری متوالی برتری می‌یابند.

الگوریتم های جستجو در هوش مصنوعی

الگوریتم های جستجو در هوش مصنوعی تکنیک‌هایی هستند که برای یافتن راه‌حل‌ها یا مسیرهای بهینه در حوزه‌های حل مسئله استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها یک فضای جستجو را که مجموعه‌ای از حالات و اقدامات ممکن است، طی می‌کنند تا بهترین توالی از اقدامات را که به حالت هدف مطلوب منتهی می‌شود، بیابند. در اینجا برخی از الگوریتم های جستجوی رایج به صورت موارد زیر هستند:

• الگوریتم جستجوی اول عمق (Depth-First Search (DFS))
• الگوریتم جستجوی عرض اول (Breadth-First Search (BFS): BFS)
• الگوریتم جستجوی هزینه یکنواخت (Uniform-Cost Searc)
• الگوریتم جستجوی آگاهانه A*‎
• جستجوی اولین بهترین حریصانه (Greedy Best-First)
• جستجوی عمقی تکرار شونده (IDDFS)
• جستجوی دو طرفه

این الگوریتم‌ های هوش مصنوعی جستجو را می‌توان در حوزه‌های مختلف مشکل در هوش مصنوعی، مانند مسیریابی در نمودارها، حل پازل و برنامه‌ریزی اعمال کرد. انتخاب الگوریتم جستجو به عواملی مانند ماهیت مسئله، منابع موجود و بازده جستجوی مورد نظر بستگی دارد. الگوریتم های جستجو در واقع نوعی الگوریتم های مسیریابی هوش مصنوعی نیز محسوب می‌شوند.

الگوریتم های فرا ابتکاری در هوش مصنوعی

الگوریتم های فرا ابتکاری (Metaheuristic algorithms) ، نوعی الگوریتم های بهینه سازی در هوش مصنوعی هستند که برای یافتن راه‌حل‌های تقریبی برای مسائل پیچیده بهینه سازی طراحی شده‌اند. این الگوریتم‌ های هوش مصنوعی از فرآیندها یا رفتارهای طبیعی الهام می‌گیرند و اغلب زمانی استفاده می‌شوند که تکنیک‌های بهینه‌سازی سنتی ناکارآمد یا غیرقابل اجرا باشند. الگوریتم‌های فرا ابتکاری بین کیفیت راه‌حل و کارایی محاسباتی تعادلی ارائه می‌کنند و می‌توانند فضاهای جستجوی بزرگ را کاوش کنند. در اینجا برخی از الگوریتم های فرا ابتکاری رایج نام برده شده‌اند:

• الگوریتم ژنتیک (GA) در هوش مصنوعی
• بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO): PSO
• بهینه سازی کلونی مورچه‌ها (ACO): ACO
• آنیل شبیه‌سازی شده (SA)
• جستجوی تابو (TS)
• جستجوی هارمونی (HS)
• تکامل دیفرانسیل (DE)

الگوریتم های هوش مصنوعی فرا ابتکاری به طور گسترده در حوزه‌های مختلفی مانند مهندسی، تحقیق در عملیات، زمان‌بندی، داده‌کاوی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. آن‌ها رویکردهای بهینه سازی قوی و انعطاف‌پذیری را برای مسائلی ارائه می‌کنند که در آن راه‌حل‌های دقیق به‌سختی به دست می‌آیند یا از نظر محاسباتی گران هستند. این الگوریتم‌ها می‌توانند فضاهای جستجوی پیچیده و پویا را مدیریت کنند و آن‌ها را برای طیف وسیعی از چالش‌های بهینه‌سازی در دنیای واقعی مناسب می‌سازند.

الگوریتم های هوش مصنوعی در پزشکی

الگوریتم های تکاملی هوش مصنوعی پیشرفت‌های قابل‌توجهی در زمینه پزشکی ایجاد کرده‌اند و جنبه‌های مختلف مراقبت‌های بهداشتی را متحول کرده‌اند. این الگوریتم ‌های هوش مصنوعی از یادگیری ماشین و سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های پزشکی، کمک به تشخیص، پیش‌بینی نتایج، توصیه‌های درمانی و بهبود مراقبت کلی از بیمار استفاده می‌کنند.

در اینجا چند نمونه از الگوریتم های هوش مصنوعی مورد استفاده در پزشکی آورده شده است:

• تشخیص بیماری و پیش‌بینی خطر
• تجزیه‌وتحلیل تصویربرداری پزشکی
• توصیه درمانی شخصی
• کشف و توسعه دارو
• تجزیه‌وتحلیل پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR)
• سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی
• پیش‌آگهی و پیش‌بینی نتیجه
• نظارت از راه دور و پزشکی از راه دور

الگوریتم های جستجوی محلی در هوش مصنوعی

الگوریتم‌ های جستجوی محلی در هوش مصنوعی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی هستند که به طور مکرر فضای جستجو را با ایجاد تغییرات تدریجی در راه‌حل فعلی بررسی می‌کنند. برخلاف الگوریتم‌های جستجوی سیستماتیک، که چندین راه‌حل کاندید را به طور هم‌زمان در نظر می‌گیرند، الگوریتم‌های جستجوی محلی بر یک راه‌حل متمرکز می‌شوند و سعی می‌کنند آن را از طریق اصلاحات محلی بهبود بخشند.

آموزش یادگیری ماشین کاربردی

کلیک کنید

اگرچه ممکن است آن‌ها پیدا کردن بهینه جهانی را تضمین نکنند، الگوریتم‌های جستجوی محلی اغلب در شرایطی استفاده می‌شوند که یافتن سریع راه‌حل قابل‌قبول مهم‌تر از یافتن بهترین راه‌حل است. در اینجا برخی از الگوریتم های هوش مصنوعی رایج جستجوی محلی فهرست شده‌اند:

• تپه‌نوردی (Hill Climbing)
• بازپخت شبیه‌سازی شده (Simulated Annealing)
• جستجوی تابو (Tabu Search)
• الگوریتم‌های ژنتیک (GA)
• جستجوی همسایگی متغیر (VNS)
• جستجوی محلی تکراری (ILS)

الگوریتم‌های جستجوی محلی به طور گسترده در مسائل بهینه‌سازی مانند زمان‌بندی، مسیریابی و تخصیص منابع استفاده می‌شوند. آن‌ها به ویژه زمانی مفید هستند که فضای جستجو بزرگ باشد و کاوش سیستماتیک از نظر محاسباتی غیرممکن باشد. با این حال، این الگوریتم‌ های هوش مصنوعی ممکن است برای یافتن بهینه جهانی مشکل داشته باشند و در راه‌حل‌های غیر بهینه گرفتار شوند.

سخن پایانی

الگوریتم‌ های هوش مصنوعی، ستون فقرات و مغز سیستم‌های هوشمند هستند و ماشین‌ها را قادر می‌سازند تا از حجم وسیعی از داده‌ها، پردازش و یاد بگیرند. آن‌ها با الگوریتم‌ های سنتی به دلیل توانایی آن‌ها در یادگیری و پیش‌بینی بر اساس الگوها متفاوت هستند. با استفاده از الگوریتم‌ های یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی می‌توانند به شاهکارهای قابل‌توجهی در حوزه‌های مختلف دست یابند.

یادگیری هوش مصنوعی با مکتب خونه

اگر به فکر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی هستید و دوست دارید بدون اینکه تحصیلات آکادمیک بگذاردید در این حوزه جذاب و پررونق به بازار کار وارد شوید ملزم به یادگیری تخصصی آن هستید. در نگاه اول امکان دارد هوش مصنوعی سخت به نظر برسد اما این‌طور نیست، با استفاده از آموزش‌های هوش مصنوعی دستیابی به این هدف آسان است.

برای هدف نام برده در پلتفرم آموزشی مکتب خونه انواع دوره آموزش یادگیری ماشین و آموزش هوش مصنوعی به زبان ساده از مقدماتی تا پیشرفته وجود دارد که به کاربران کمک می‌کند در این زمینه به تخصص‌های کافی برسند. در کنار آموزش دیدن، اعطای گواهینامه و تسهیل فرایند استخدام در شرکت‌های معتبر هوش مصنوعی از دیگر اهداف مکتب خونه برای کاربران خود است. در مکتب خونه انواع آموزش هوش مصنوعی با پایتون و سایر زبان‌های برنامه نویسی مرتبط وجود دارد.