کاربرد یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین و تحول تجارت الکترونیک

اگر فکر می‌کنید که نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین هنوز در مراحل اولیه خود است، به نحوه عملکرد شرکت آمازون نگاه کنید. به یاد دارید که چگونه این پلتفرم آنچه را که ممکن است دوست داشته باشید بخرید به شما پیشنهاد می‌دهد؟ یا چگونه آنچه را که آخرین بار خریده‌اید به یاد می‌آورد و به شما یادآوری می‌کند؟

این جادوی هوش مصنوعی است

مانند آمازون، وب‌سایت‌های تجارت الکترونیکی بسیاری وجود دارند که با استفاده از پتانسیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین قدرت این فناوری نوین را در تجارت الکترونیکی نشان می‌دهند. تحقیقات Tractica ادعا می‌کند که ارزش هوش مصنوعی در تجارت الکترونیکی تا سال ۲۰۲۵ به ۳۶.۸ میلیارد دلار می‌رسد. واضح است که هوش مصنوعی تجارت الکترونیکی در حال پیشرفت است و این روند در سال ۲۰۲۱ نیز ادامه خواهد داشت. در ابتدا بیایید به یک تعریف ساده یادگیری ماشین، انواع مختلف آن و کاربردهای متنوع آن در بخش تجارت الکترونیکی نگاهی بیندازیم.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. اگرچه به نظر می‌رسد این یک مفهوم پیچیده است اما یادگیری ماشین، فرآیند آموزش یک برنامه یا الگوریتم رایانه برای سازگاری مداوم و “یادگیری” از محیط است تا بتواند وظیفه محول شده را به‌خوبی انجام دهد و بهبود ببخشد. یادگیری ماشین برای دستیابی به این هدف از مدل‌های ریاضی استفاده می‌شود.

انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین

به‌طورمعمول، سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد که می‌تواند بر اساس وظیفه داده‌شده و محیط یادگیری مورد استفاده قرار گیرد:

الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت

الگوریتم یادگیری بدون نظارت، الگوریتمی مبتنی بر داده است که از برچسب استفاده نمی‌کند. وظیفه اصلی این الگوریتم این است که حجم عظیمی از داده‌ها را گروه‌بندی، خوشه‌بندی و یا سازمان‌دهی کند تا یک انسان (یا یک الگوریتم هوشمند دیگر) بتواند آن را درک کند. این ویژگی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت به‌تنهایی می‌تواند باعث افزایش بهره‌وری برای صنایع و بنگاه‌های اقتصادی در سراسر طیف شود.

الگوریتم‌های یادگیری با نظارت

الگوریتم یادگیری با نظارت یک الگوریتم وظیفه-محور است و یکی از پرکاربردترین مقوله‌های یادگیری ماشین است زیرا اجرای آن ساده و کاربرد آن آسان است. شما به‌احتمال زیاد با این نوع یادگیری سروکار زیادی خواهید داشت، زیرا در بسیاری از کاربردهایی که در ادامه نام برده می‌شوند حضوری فعال دارد.

نحوه کار الگوریتم یادگیری تحت نظارت به شرح زیر است:

شما داده‌هایی را که باید وارد کنید با یک “برچسب” روی آن ایجاد می‌کنید.
سپس این جفت نمونه برچسب را به الگوریتم یادگیری تغذیه می‌کنید.
الگوریتم در جهت پیش‌بینی برچسب برای هر مثال تلاش می‌کند.
شما در رابطه با اینکه الگوریتم پاسخ درست را پیش‌بینی کرده است (یا نه) بازخورد ارائه می‌دهید.
با گذشت زمان، هر چه تعداد بیشتری از نمونه‌ها را تغذیه کنید، الگوریتم “خود یاد می‌گیرد” تا زمانی که بتواند به‌درستی وظیفه محوله را مشاهده، پیش‌بینی و تکمیل کند.

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

به بیان ساده ، یادگیری تقویتی یک الگوریتم یادگیری رفتار-محور است که از طریق اشتباهات مکرر و آزمون‌وخطا می‌آموزد. درواقع این شبیه زمانی است که والدین تلاش می‌کنند از طریق تقویت مثبت یا منفی چیزی را به کودک آموزش دهند. در اینجا نحوه کار الگوریتم یادگیری تقویتی را مشاهده می‌کنید.

شما یک سیگنال مثبت به الگوریتمی اختصاص می‌دهید که آن را با رفتار خوب مرتبط می‌کند.
به همین ترتیب، شما یک سیگنال منفی برای رفتارهای بد اختصاص می‌دهید.
با گذشت زمان، الگوریتم یاد می‌گیرد رفتارهای خوب را بیشتر کند و رفتارهای بد را کاهش دهد. این تقویت ترجیح رفتارهای خوب بر رفتارهای بد باعث می‌شود الگوریتم یاد بگیرد و اشتباهات کمتری داشته باشد.

اکنون که شما درک ساده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و انواع اساسی آن را دارید. حال بیایید بفهمیم که از این الگوریتم‌ها چگونه استفاده می‌شود تا تجربه تجارت الکترونیکی بهبود بخشیده شود.

۱-شخصی‌سازی محتوا و پیشنهاد محصول

“۸۰٪ از خریداران به‌طور فعال از مارکی خرید می‌کنند که تجربیات شخصی را ارائه می‌دهد.”

بیاید با این موضوع روبرو شویم. آگاهانه یا ناآگاهانه، همه ما با شخصی‌سازی محتوا در وب‌سایت‌های تجارت الکترونیکی به اشکال مختلف روبرو شده‌ایم

پیشنهاد محصول: اگر هنوز هم برای به‌کارگیری سیستم های توصیه گر مردد هستید، به آمازون فکر کنید که ادعا می‌کند ابزار پیشنهاد دهنده این شرکت دلیل ۳۵٪ از فروش این شرکت است! این ابزار یادگیری ماشین بسیار کاربردی است زیرا الگوریتم قادر است الگوهای کاربر را بر اساس رفتار مشتری و خرید قبلی پیش‌بینی کند.

پیشنهاد‌های صفحه اصلی شخصی شده: هر محتوایی بر اساس نیازها و تنظیمات کاربر سفارشی می‌شود. همان‌طور که قبلاً ذکر شد، هیچ‌کس بهتر از آمازون شخصی‌سازی نمی‌کند.

پیشنهاد محصولات تخفیف‌دار: یادگیری ماشینی می‌تواند بهترین تخفیف‌ها و پیشنهادها را پیش‌بینی کند و به مشتری ارائه دهد و به همین دلیل باعث فروش و همچنین رضایت کاربر می‌شود.

ایمیل‌های ارسالی به کاربر: یادگیری ماشینی به شما امکان می‌دهد مناسب‌ترین زمان برای ارسال خبرنامه‌های ایمیل سفارشی یا ایمیل‌های مرتبط با سفارش را با پیش‌بینی اینکه در چه ساعت و روزی از هفته به ‌احتمال ‌زیاد فرد ایمیل دریافتی را باز کند، متوجه شوید. این بهینه‌سازی مستقیماً بر نرخ باز شدن، نرخ کلیک و غیره تأثیر می‌گذارد

تغییر در محتوای پویا: این شامل فیلتر کردن تصاویر، محصولات و غیره و ارسال هشدارها و پیام‌های سفارشی برای هر خریدار است. به ‌عنوان مثال ، از ویژگی “Fit Search” Fit Connect استفاده کنید که فیلترهای مبتنی بر تناسب را ارائه می‌دهد تا محصولات موجود در اندازه‌های مناسب به نمایش بگذارد.

آنچه مهم است که توجه داشته باشید این است که این “شخصی‌سازی بیش از حد” بر اساس نقاط کلیدی داده‌های مشتری و توجه به خریدهای گذشته، سابقه مرورگران، تبلیغات پولی، اطلاعات جمعیت‌شناختی، تنظیمات شخصی، فعالیت رسانه‌های اجتماعی و سایر موارد است. اینجاست که الگوریتم‌های یادگیری ماشین به کار می‌آیند. آن‌ها از انواع داده‌های مشتری‌محوری استفاده می‌کنند، طوری که احساس می‌شود وب‌سایت واقعاً کاربر را درک می‌کند و می‌تواند ذهن آن‌ها را بخواند!

اقدام اصلی: برای ارائه سفارشی‌سازی درلحظه، شما باید در یادگیری ماشین به‌طور صحیح سرمایه‌گذاری کنید تا بتوانید داده‌های کاربر را درک و اعمال کنید و عناصر مهم مانند زبان، مکان، ارز، معاملات و تخفیف‌ها و موارد دیگر را شخصی‌سازی کنید. همچنین یادگیری ماشین می‌تواند رفتار خرید را بارها و بارها هوشمندانه تجزیه‌وتحلیل کند و درنهایت محصولی را پیشنهاد دهد که مشتریان شما حتی نمی‌دانستند که به آن نیاز داشتند.

۲- بهینه‌سازی قیمت‌گذاری

بهینه‌سازی قیمت، کلید ایجاد مجموعه‌ای وفادار از مشتریانی است که برای همیشه در جستجوی “معامله بهتر” هستند. اگر وب‌سایت شما قیمت کالاها را بر اساس فاکتورهایی ازجمله قیمت سایت‌های رقیب، میزان تقاضا، ساعات مختلف روز، انواع مشتری و غیره بهینه نکند شما مشتری‌ها را هر دقیقه از دست خواهید داد.

در همین راستا، فناوری یادگیری ماشینی می‌تواند یاری‌کننده شما شود و قیمت‌ها را بر اساس عوامل مختلفی که در بالا ذکر شد بلافاصله تغییر دهد.

نگاهی به فناوری قیمت‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی Feedvisor بیندازید که به شما امکان می‌دهد قیمت‌ها را بهینه کنید و در قیمت‌گذاری‌های پویا شرکت کنید.

نکته کلیدی: یک سیستم قیمت‌گذاری پویا ، که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین هدایت می‌شود ، فروش محصولات سازگار و ارگانیک را هر بار پایه‌ریزی می‌کند. به‌علاوه ، به مدیران قیمت اجازه می‌دهد تا از سرعت و دقت برای تصمیمات مربوط به قیمت‌گذاری محصولات استفاده کنند

۳- آزمون A/B با یادگیری ماشین

پیاده‌سازی آزمون A/B در یک وب‌سایت تجارت الکترونیکی یک کار نسبتاً سخت است. اینجاست که یادگیری ماشینی واقعاً می‌درخشد. ابزارهای تخصصی یادگیری ماشین مانند Nosto به شما امکان می‌دهد آزمون A / B / n ، تقسیم و چند متغیره را در پارامترهای مختلف مانند پیشنهاد محصول، محتوا، طبقه‌بندی کالاها و غیره اجرا کنید.

در اینجا تجزیه‌وتحلیل سریع انواع آزمون A / B که می‌تواند بدون زحمت و با کارایی بیشتر انجام شود را مشاهده می‌کنید.

این می‌تواند روند آزمایش A / B را به‌صورت خودکار انجام دهد و ویژگی‌های ایدئال را نشان دهد که می‌تواند فروش و یا رضایت مشتری را افزایش دهد. به عنوان مثال، این الگوریتم‌ها می‌توانند رفتار کاربر را در انواع مختلف آزمون A / B تجزیه‌وتحلیل کنند و کارهایی همچون برجسته‌تر نشان دادن دکمه call to action یا درج تصویر در بنر صفحه اصلی را پیشنهاد دهند.

این می‌تواند به‌طور خودکار مشتریان را با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت و بر اساس ویژگی‌های متنوعی همچون متغیرهای جمعیت شناختی و ترجیحات کاربران به گروه‌های مختلف دسته‌بندی کند.

نکته کلیدی: استفاده از الگوریتم‌های خودآموز یادگیری ماشین برای آزمون A / B سیستم‌عامل یا محصولتان به شما امکان می‌دهد گزینه‌های “بهینه” را به‌سرعت و با دقت پیدا کنید. این موضوع ازنظر مالی و عملیاتی منطقی است زیرا شما نیازی به سرمایه‌گذاری منابع خود در کارهای تکراری و خسته‌کننده ندارید زیرا یادگیری ماشین می‌تواند به‌خوبی از پس آن بربیاید.

۴-پردازش تصویر

مدل‌های یادگیری ماشین، اساس سیستم‌های شناسایی تصویر را تشکیل می‌دهند که به شما امکان می‌دهد قابلیت‌های جستجوی مشتری‌مدارانه بیشتری را ارائه دهید. این سیستم چگونه کار می‌کند؟

فرض کنید مشتری شما به دنبال خرید آنلاین کالایی است. آن‌ها بعد از جستجو، چندین نتیجه نامربوط می‌بینند و تصمیم می‌گیرند سایت را ترک کنند. این جایی است که یادگیری ماشینی می‌تواند به شما کمک کند زیرا می‌تواند عناصر اصلی تصاویر مانند اشیا، افراد، محتوا و غیره را شناسایی کرده و گزینه‌های مربوطه را ارائه دهد، درنتیجه بر رفتار مشتری تأثیر مثبت می‌گذارد.

ویژگی جستجوی بصری سایت پینترست مورد جالبی است که به کاربر اجازه می‌دهد عکس‌هایی را که از طریق دوربین تلفن خود گرفته است جستجو کند. سپس این پلتفرم پین‌های قابل‌خرید را در نتایج جستجوی بصری نمایش می‌دهد.

برای قابلیت‌های جستجوی بصری زمینه‌ای، باید یک ابزار تکنولوژی پردازش تصویر قدرتمند که مبتنی بر یادگیری ماشین است در اختیار داشته باشید؛ ابزاری که می‌تواند با عکس‌های مشتری شما مطابقت داشته باشد و پیشنهادهای مشابه محصول را بر اساس ترجیحات مشتری ارائه دهد. این پایان کار نیست. داده‌های کاربر را می‌توان با توجه به مقوله‌های مختلف همچون رنگ موردعلاقه، انتخاب برند، رفتار شبکه‌های اجتماعی و غیره تقسیم‌بندی کرد.

نکته کلیدی: یادگیری ماشین می‌تواند به‌طور خودکار برچسب‌گذاری و طبقه‌بندی کند و همچنین با پیوست کردن برچسب به تصاویر، فیلم‌ها، آرم‌ها و حتی تصاویر غیرعکاسی، محتوا را جستجو کند تا تجربه جستجوی مشتری مدارانه را بهبود بخشد.

۵-محافظت در برابر تقلب

شناسایی و جلوگیری از تقلب آنلاین برای وب‌سایت‌های تجارت الکترونیکی باید اولویت اصلی باشد. یک راه مطمئن برای ایمن‌سازی وب‌سایت شما به‌کارگیری یادگیری ماشین است که برای پردازش تعداد زیادی از مشتریان ثابت با سرعت بالا و جلوگیری از معاملات آنلاین جعلی قبل از وقوع آن‌ها آموزش دیده‌اند.

اساساً، اگر به نظر برسد معامله‌ای مشکوک در حال وقوع است به‌طور مثال پرداخت از دستگاه تأیید نشده انجام می‌شود یا معامله در ساعت‌های غیرمعمول انجام شود، سیستم می‌تواند آن را به‌عنوان یک کلاه‌برداری بالقوه نشان کند. درمجموع، یادگیری ماشین می‌تواند معاملات واقعی را تجزیه‌وتحلیل کند و “خریدهای واقعی” را شناسایی کند.

نکته کلیدی: وقتی صحبت از کلاه‌برداری آنلاین می‌شود، کاربرد یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین می‌تواند اقدامات امنیت سایبری شما را تقویت کند و به شما این امکان را می‌دهد که به‌جای رویکردی واکنشی، یک رویکرد فعال اتخاذ کنید که منجر به یک تفاوت بزرگ می‌شود.

جمع‌بندی: نقش پویای یادگیری ماشین در فروشگاه های آنلاین

بر اساس گزارش‌های اخیر، همه‌گیری کووید ۱۹ باعث شده تا ما به سمت دنیای دیجیتالی‌تر برویم و در این میان خرید آنلاین پیشتاز این امر است. درواقع گفته می‌شود که بیماری کووید ۱۹ نحوه خرید افراد را برای همیشه تغییر داده است. به همین دلیل است که وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک بیش‌ازپیش نیاز به بازنگری در استراتژی تجاری خود دارند. اکنون دیگر زمان تردید در نقش هوش مصنوعی در تجارت الکترونیکی نیست. یادگیری ماشینی آینده تجارت الکترونیکی است و آینده در اینجا است.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

منبع: hooshio.com

تحول دیجیتال در صنعت انرژی با هوش مصنوعی

برای شرکت‌های نفت و گاز، تحول دیجیتال یک اولویت است. در واقع این تحول دیجیتال ، نه‌تنها راهی به مدرن‌سازی شرکت‌ها است، بلکه برای تأمین امنیت تمامی اکوسیستم انرژی یک ضرورت محسوب می‌شود. اگر از این دیدگاه نگاه کنیم، لزوم استفاده از هوش مصنوعی و ظرفیت‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی و افزایش امنیت بیش از پیش برای ما آشکار می‌شود، به ویژه اینکه عوامل تهدیدکننده به‌طور فزاینده‌ای دستگاه‌های متصل و سیستم‌های اجرایی را هدف حملات خود قرار می‌دهند و صنعت نفت و گاز را در معرض یک خطر جمعی قرار می‌دهند. سالانه بر اثر حملات خاصی که به صنایع می‌شود انفجارهای زیادی رخ می‌دهد که لزوم توجه هرچه بیشتر به برنامه‌های امنیت سایبری را نشان می‌دهد.

با این حال، بیشتر شرکت‌ها، منابع زیادی برای به کارگیری و اجرای برنامه‌های پیچیده هوش مصنوعی به منظور افزایش امنیت و پیشرفت ظرفیت‌های دیجیتالی خود ندارند. صرف‌نظر از برخی فاکتورهای موثر از جمله اندازه، بودجه موجود و پرسنل داخلی، اکثر شرکت‌های انرژی باید عملیات و اصول امنیتی را مدیریت کنند تا مطمئن شوند که با ابزارهای دیجیتال قوی می‌توانند فرایند نظارت و ارزیابی را انجام دهند تا توانایی رقابت و تاب‌آوری را از دست ندهند. دستیابی به این هدف، با مشارکت متخصصان حرفه‌ای دور از ذهن نیست.

MIT Technology Review Insights ، با همکاری Siemens Energy ، با بیش از دوازده نفر از مدیران آی‌تی و امنیت سایبری شرکت‌های نفت و گاز در سراسر جهان مصاحبه کرد تا بینشی در مورد تأثیر هوش مصنوعی بر تحول دیجیتال و استراتژی‌های امنیت سایبری آنها در محیط‌های کاری به‌دست آورد. در ادامه نکات کلیدی این گفتگوها را ذکر می‌کنیم:

شرکت‌های نفت و گاز تحت فشار هستند تا خود را با تغییرات چشم‌گیری که در فضای کسب و کار جهانی در حال رخ دادن است وفق دهند. در سال ۲۰۲۰ ویروس کرونا تاثیرات بی‌سابقه‌ای در اقتصاد جهانی داشت و تا حدی به روند کاهش قیمت‌ها و افزایش ارزش کارایی برای جبران فشار موجود در بازار اثر گذاشت. شرکت‌ها اکنون در مسیری افتاده‌اند که کار از راه دور را ضروری می‌کند و همچنین فشار بر روی آنها برای مدیریت تأثیرات زیست محیطی عملیات‌های آنها هر روز بیشتر می‌شود. ترکیب این عوامل باعث می‌شود تا شرکت‌های نفت و گاز وادار شوند تا به روش‌های جدید و کارآمد و پذیرش فناوری دیجیتال بیش از پیش فکر کنند.

با دیجیتال‌سازی شرکت‌های نفت و گاز، خطر حملات سایبری و فرصت‌های هوش مصنوعی نیز افزایش می‌یابد. شرکت‌ها برای تقویت بهره‌وری، افزایش کارایی عملیات‌ها و امنیت، فناوری دیجیتال را مدنظر قرار داده‌اند. شرکت‌ها در حال جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، اتصال تجهیزات به فناوری اینترنت اشیا و بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته برای بهبود برنامه‌ریزی و افزایش سود و همچنین شناسایی و کاهش تهدیدها هستند. همزمان، تحول دیجیتال در صنایع باعث شده است تا فضا برای حملات مجرمان اینترنتی مهیا شود. فناوری اطلاعات، همانند فناوری عملیاتی (سیستم‌های محاسباتی و ارتباطی که تجهیزات و عملیات صنعتی را مدیریت و کنترل می‌کنند) در معرض تهدید است.

امنیت سایبری باید نقش اصلی در تدوین استراتژی‌های تحول دیجیتال شرکت‌ها داشته باشد. اجرای فناوری‌های جدید بر کسب‌وکارهای مستقل، عملکردهای اجرایی و زیرساخت‌های اساسی فناوری اطلاعات تأثیر می‌گذارد. این واقعیت، شرکت‌های نفت و گاز را به سمت یک ذهن مبتنی بر مدیریت ریسک سوق می‌دهد. این شامل طراحی پروژه‌ها و سیستم‌ها در چارچوب خطر امنیت سایبری است که سیاست‌ها و شرکت را اجرا می‌کند. مهم‌تر از همه، اکنون شرکت‌ها نیاز دارند که به ابزارهای پیشرفته امنیت سایبری مجهز به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دسترسی پیدا کنند تا با استفاده از این ابزارها یک قدم جلوتر از حمله‌کننده‌ها باشند.

هوش مصنوعی در حال بهینه‌سازی و افزایش امنیت تجهیزات انرژی و شبکه‌های آی‌تی به‌منظور افزایش نظارت و شفافیت است. پیشرفت در کاربردهای دیجیتال در محیط‌های عملیات صنعتی به بهبود کارایی و امنیت کمک می‌کند و حملات را شناسایی می‌کند.

شرکت‌های نفت و گاز برای جلوگیری از افزایش تهدیدهای سایبری به همکاران بیرونی خود نگاه می‌کنند. بسیاری از شرکت‌ها از منابع امنیتی سایبری کافی برای پاسخگویی به چالش‌های خود برخوردار نیستند. خاویر گارسیا کوئینتلا، مدیر ارشد اطلاعات Repsol، در این گزارش توضیح می‌دهد: ما در حال رقابت با حمله‌کنندگان هستیم. ما نمی‌توانیم تمام توانایی‌های امنیت سایبری موردنیاز خود را از داخل فراهم کنیم. برای پیشرفت سریع و رفع آسیب‌پذیری های موجود، شرکت‌ها می‌توانند همکارانی پیدا کنند که بتوانند به آنها تخصص و پشتیبانی را ارائه دهند.

امنیت سایبری، هوش مصنوعی و دیجیتالی‌شدن

سازمان‌های بخش انرژی فرصت بزرگی دارند تا هوش مصنوعی را به کار بگیرند و و یک استراتژی داده ایجاد کنند که تولید را بهینه می‌کند و مدل‌های جدید تجاری و همچنین فناوری عملیاتی ایمن را کشف می‌کند. به دلیل همه‌گیری ویروس کرونا، شرکت‌های نفت و گاز با یک عدم اطمینان بی‌سابقه درباره قیمت‌های نفت و گاز روبرو هستند. علاوه بر این، تمایل به تبدیل‌شدن به یک شرکت دوستدار محیط سبز باعث شده بسیاری از آنها بقای خود را در دیجیتالی شدن بینند. از مهاجرت به ابر گرفته تا به اشتراک‌گذاری الگوریتم‌ها، صنعت نفت و گاز نشان می‌دهد که فرصت کافی برای تحول سازمان‌ها با تغییرات فناوری وجود دارد.

در صنعت نفت و گاز، انقلاب دیجیتال، این شرکت‌ها را قادر به اتصال تجهیزات فیزیکی خود به سیستم‌های کنترل سخت‌افزار و برنامه‌های نرم‌افزاری کرده است. این موضوع موجب بهبود کارایی عملیات، کاهش هزینه‌ها و کاهش انتشار گازهای مضر می‌شود. این روند با اتصال تجهیزات انرژی به سیستم‌های اینترنت اشیا همگام شده است که تجهیزات انرژی و زیرساخت‌های مهم و شبکه‌های فناوری اطلاعاتی را که شرکت‌ها برای بهینه‌سازی داده‌ها استفاده می‌کنند مدیریت نظارت و کنترل می‌کنند.

با میلیاردها نقطه داده فناوری عملیاتی و فناوری اطلاعات که هرروزه از تجهیزات فیزیکی گرفته می‌شود، حالا دیگر شرکت‌های نفت و گاز به ابزارهای هوش مصنوعی برای استفاده در این زمینه روی آورده‌اند تا بتوانند در محیط‌های عملیاتی صنعتی خود قابلیت مشاهده و نظارت داشته باشند. هدف از این کار این است که کارایی فناوری‌ها و عملیات‌ها افزایش یابد و هم از صنعت در برابر حملات سایبری محافظت کنند. از آنجا که مدل‌های تجاری شرکت‌های انرژی به همگرایی داده‌های فناوری عملیاتی و فناوری اطلاعات متکی هستند، شرکت‌ها، هوش مصنوعی را ابزاری مهم در اکوسیستم‌های دیجیتالی خود و درک زمینه‌های محیط عملیاتی خود می‌دانند. شرکت‌هایی که برای اولین بار ابزارهای دیجیتال سایبری را مستقر می‌کنند می‌کنند باید از فناوری‌های نوظهور مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کنند. با این حال آنها زمان کمتری را برای تدوین مجدد استراتژی‌ها یا مدیریت تغییر صرف می‌کنند.

نکته مهم برای شرکت‌های نفت و گاز این است که زمانی هوش مصنوعی ممکن است برای برنامه‌های خاص اختصاص یافته باشد، اما اکنون عملیات روزمره را بهینه می‌کند و نقش یک سپر دفاع امنیتی سایبری را برای تجهیزات فناوری عملیاتی ایفا می‌کند.

لئو سیمونوویچ، رئیس امنیت سایبری و دیجیتال صنعتی در زیمنس انرژی، می‌گوید: شرکت‌های نفت و گاز در حال تبدیل شدن به یک شرکت دیجیتال هستند و نباید بین امنیت و دیجیتال‌سازی معامله‌ای انجام شود. سیمونوویچ ادامه می‌دهد: امنیت باید بخشی از استراتژی دیجیتال باشد.

شرکت‌های نفت و گاز برای پیمایش در فضای بی ثبات تجاری امروز ، باید همزمان استراتژی‌های دیجیتالی‌سازی خود، فرصت‌های بهینه‌سازی و امنیت سایبری را شناسایی کنند. این بدان معناست که باید هوش مصنوعی و امنیت سایبری را برای استقرار ابزارهای دیجیتال از ابتدا ایجاد کنید.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

منبع: hooshio.com

پیش بینی جهش ویروسی با مدل جدیدی مبتنی بر هوش مصنوعی دانشگاه MIT

محققان MIT روش جدیدی برای مدل محاسباتی پیش بینی جهش ویروسی توسعه داده‌اند. این مطالعه که در مجله Science منتشر شده است، می‌تواند تولید واکسن برای ویروس HIV، آنفلوانزا و ویروس کرونا را سرعت بخشد.

هر پستانداری در این سیاره توانایی این را دارد که به طور غریزی با محیط اطراف خود به یک تعادل طبیعی برسد، اما انسان نمی‌تواند. انسان‌ها به یک منطقه نقل مکان می‌کنند و آنقدر زاد و ولد می‌کنند تا تمامی منابع طبیعی را مصرف کنند و سپس تنها راهی که پیش روی انسان وجود دارد تا بقای خود را حفط کند گسترش مناطق خود و رفتن به یک جای دیگر است. یک موجود زنده دیگر نیز در این کره خاکی وجود دارد که همین کار را انجام می‌دهد. می‌دانید در مورد چه چیزی صحبت می‌کنیم؟ بله ویروس‌ها. این‌ها دیالوگ مامور اسمیت در فیلم ماتریکس است.

از زمان‌های گذشته، ویروس‌ها اصلی‌ترین الهه انتقام انسان‌ها بوده‌اند. اگرچه انسان‌ها برای جان به در بردن از این موجود کوچک و خطرناک توانسته‌اند واکسن بسازند، اما ویروس‌ها همیشه در این بازی راهی پیدا کرده‌اند تا ما را شکست دهند.

به گفته بانی برگر رئیس گروه محاسبات و زیست‌شناسی در آزمایشگاه علوم رایانه‌ای و هوش مصنوعی MIT، جهش ویروسی یکی از دلایل موانع تولید واکسن برای ویروس آنفلوانزا و اچ آی وی است. در مقاله پیش رو سعی می‌کنیم بفهمیم چگونه محققان این مدل را برای پیش بینی جهش ویروسی آموزش داده‌اند و چگونه این موضوع چگونه می‌تواند توسعه واکسن را تسهیل کند.

این مدل چگونه کار می‌کند؟

این مدل می‌تواند مقاطعی از پروتئین‌های سطح ویروسی را که احتمال کمتری دارد جهش کنند پیش‌بینی کند تا اگر قرار است واکسنی توسعه داده شود از آن قسمت‌ها استفاده شود. محققان از یک الگوریتم یادگیری ماشین که در اصل برای پردازش زبان طبیعی انسان ساخته شده بود به‌منظور پیش بینی رفتار ویروس استفاده کردند. محققان کشف کردند که این مدل پردازش زبان طبیعی می‌تواند در توالی‌های ژنتیکی اعمال شود. در اینجا، دستور زبان نقشی مشابه قوانینی دارد که تعیین می‌کند پروتئین رمزگذاری شده در یک توالی خاص عملکردی است یا خیر. در واقع به این معنا است که آیا پروتئین می‌تواند شکل جدیدی برای فرار از آنتی بادی ها به خود بگیرد یا نه. درواقع در یک جهش، ویروس می‌خواهد سالم بماند. به عبارت دیگر، دستورالعمل ویروس حفظ می‌شود در حالی که ساختار پروتئین به روشی مفید تغییر خواهد کرد.

طبق بیانیه مطبوعاتی MIT، محققان این مدل پردازش زبان طبیعی را در ۶۰،۰۰۰ توالی HIV ، ۴۵،۰۰۰ توالی آنفلوانزا و ۴۰۰۰ توالی ویروس کرونا آموزش دادند تا توالی‌های ژنتیکی دستوری و معنایی آن را تجزیه و تحلیل کنند. مدل آموزش دیده توالی‌هایی را که احتمال جهش در آنها بالا است پیش‌بینی می‌کند. این مدل، توالی را در سه پروتئین پیش بینی می‌کند: پروتئین spike ویروس کرونا، پروتئین envelope اچ آی وی و پروتئین hemagglutinin آنفلوانزا.

یافته‌ها نشان داد توالی‌های موجود در پروتئین hemagglutinin آنفلوانزا کمترین احتمال جهش را داشتند. آنتی‌بادی‌های هدف می‌توانند پایه این پروتپین را به سرعت از بین ببرند تا از آنفلوانزا جلوگیری کنند.

همچنین در ویروس کرونا، قسمت زیر واحد -۲ یا S2 پروتئین spike کمترین احتمال ایجاد جهش را دارد. این حال، برخلاف آنفلوانزا و اچ آی وی، ما نمی‌دانیم سرعت جهش‌ها در ویروس کرونا چقدر است و آیا واکسن فعلی جوابگو است یا نه. در حالی که یافته‌های اولیه نشان می‌داد جهش‌ها از سرعت زیادی برخوردار نیستند، با این حال جهش‌های جدیدی در سنگاپور، آفریقای جنوبی و مالزی ظاهر شده‌اند. دانشمندان از مدل پردازش زبان طبیعی برای نوع جهش یافته استفاده کرده‌اند و همزمان تحقیقات در انتظار داوری هستند. در ویروس اچ آی وی نیز، دانشمندان دریافتند که قسمت های V1-V2 از پروتئین envelope، احتمال زیادی برای جهش کردن دارد.

چشم انداز

پیش‌بینی جهش ویروسی می‌تواند به سرعت در شناسایی پروتئین‌های خطرناکی که باید هدف قرار بگیرند کمک کند. این مدل فرصت‌های بی‌نظیری را برای توسعه دارو در همه بیماری‌ها به وجود می‌آورد. اکنون محققان در MIT در حال شناسایی اهداف احتمالی برای واکسن سرطان هستند، واکسنی که سیستم ایمنی را تحریک می‌کند تا تومورها را از بین ببرد.

جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید

منبع: hooshio.com

هکرها چگونه امنیت سایبری در هوش مصنوعی را تهدید می‌کنند؟

آموزش هکرها برای استفاده از هوش مصنوعی در حمله به امنیت سایبری به یکی از دغدغه‌های جدی سازمان‌های تولید کننده داده تبدیل شده است. AI Fuzzing روشی برای تست عملکرد نرم‌افزار در حوزه امنیت سایبری در هوش مصنوعی است که توسط سازمان‌ها برای تشخیص آسیب‌پذیری یا اشکالات یک نرم‌افزار یا سیستم مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روش به خودی خود هیچ اشکالی ندارد تا زمانی که هکرها از آن برای ارتکاب جرم‌های سایبری استفاده کنند.

امنیت داده‌ها به نقل همه محافل تبدیل شده است. از زمانی که تعداد حمله‌های سایبری و حفره‌های امنیتی بیشتر شده، هر روز گزارش‌های بیشتری درباره جرائم سایبری منتشر می‌شود. بر اساس آمارها، این جرائم تا سال ۲۰۲۱ سالانه به میزان ۶ تریلیون دلار به شرکت‌ها آسیب زده‌اند. این رقم در سال ۲۰۱۵ سه تریلیون دلار بود‍! این افزایش بی‌سابقه نشان می‌دهد، روش‌های سنتی افزایش امنیت سایبری در هوش مصنوعی دیگر جوابگو نیستند. از همین رو سازما‌ن‌ها در سراسر جهان روزانه به دنبال‌ شیوه‌های بدون نقص برای تقویت امنیت سایبری هستند. رسیدن به یک جایگاه مطلق در امنیت سایبری یکی از اهداف متخصصان این حوزه است که اخیرا تصمیم گرفته‌اند با راهکارهای نوینی به مقابله با هکرها بپردازند. ترکیب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با روش‌ سنتی Fuzzing باعث شده تا یک رویکرد جدید در این حوزه شکل بگیرد.

از آنجایی که این رویکرد چندان شناخته شده نیست، خیلی از ما تعریف و دامنه آن را نمی‌دانیم. پس در ادامه با هوشیو که یکی از مراجع خبری اصلی در حوزه فناوری‌های هوش مصنوعی است همراه باشید تا بیشتر با AI Fuzzing آشنا شویم.

منظور از AI Fuzzing چیست؟

قبل از اینکه بدانیم AI Fuzzing چیست، باید مفهوم فازی یا همان Fuzzing را بررسی کنیم. با رشد فناوری‌ها، هکرها هم باهوش‌تر می‌شوند. آنها اکنون از شیوه‌های قدیمی به سمت تکنیک‌‌های خودکار در حمله‌های سایبری روی آورده‌اند که می‌تواند با سواستفاده از توان پردازشی سیستم قربانی، او را مورد حمله قرار دهد. این طبیعی است که سازما‌ن‌ها هم باید به همین سمت بروند، از روش‌های خودکار در تشخیص خطاها و آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزار استفاده کنند تا ضمن مقابله با هکرها، ضریب امنیت سایبری را افزایش دهند. روش فازی یکی از همین روش‌های خودکار است که در قالب یک سیستم مدیریت آسیب‌پذیری از آن استفاده می‌شود. در این سیستم ترکیب تصادفی از داده‌ها به نرم‌افزارها تزریق می‌شود تا خطاها و آشفتگی‌ها تعیین شود. به عبارت دیگر این داده‌های تصادفی میزان انسجام، دقت، کارایی و خطاهای سیستم‌ها را نشان می‌دهند. هدف نهایی تکنیک فازی تشخیص حفره‌های سیستمی در نرم‌افزارها است. این حفره‌ها در مسیر توسعه نرم‌افزار یا اپلیکیشن ترمیم ‌می‌شوند. یکی از قسمت‌های مهم هر نرم‌افزار که با استفاده از این تکنیک بررسی می‌شوند، نقاط ورود هکرها هستند.

نقش هوش مصنوعی در تکنیک فازی بهبود کیفیت داده‌های تصادفی است که به نرم‌افزارها تزریق می‌شود. در هر بار تست حجم وسیعی از داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. گاهی اوقات دامنه کدهای تزریق شده به سیستم‌ها کامل نیست و ممکن است نتایج مورد انتظار دریافت نشود. بنابراین شرکت‌ها به ابزاری نیاز دارند که نه تنها توانایی درک مجموعه داده‌های تصادفی را داشته باشد بلکه بتواند کدها یا داده‌های جدیدی تولید کند که دامنه تطبیق آن‌ها را افزایش دهد، ابزاری که بتواند داده‌های قبلی که به نرم‌افزار ترزیق شده را شناسایی و تحلیل کند، رفتارهای آن داده‌ها را یاد بگیرد و خودش ورودی‌های جدید تولید کند. این ابزار هوش مصنوعی است. سازمان‌ها با توجه به اهمیت همین موضوع در حال استفاده از هوش مصنوعی در تکنیک فازی برای تقویت امنیت سایبری هستند. با استفاده از هوش مصنوعی در این فرایند، امکان اجرای تست‌های نرم‌افزاری با کیفیت بیشتر فراهم می‌شود که طبیعتا میزان تشخیص آسیب‌پذیری‌ها را افزایش می‌دهد.

هکرها چگونه با هدف حمله به امنیت سایبری در هوش مصنوعی از AI Fuzzing استفاده می‌کنند؟

داستان این است که اغلب درباره کاربردهای هوش مصنوعی در توانمندسازی شرکت‌ها برای افزایش امنیت سایبری در هوش مصنوعی صحبت شده اما کمتر به این حقیقت اشاره شده که همین هوش مصنوعی و انواع کاربردهای آن می تواند مورد استفاده مجرمان سایبری یا هکرها نیز قرار بگیرد. آنها می‌توانند سیستم‌هایی را به وجود بیاورند که به نرم‌افزارها و اپلیکیشن‌ها حمله می‌کند و با انجام اعمال غیرقانونی امنیت آن‌ها را به خطر می‌اندازد. این وضعیت در مورد AI Fuzzing نیز صادق است.

منظور از آسیب‌پذیری که مورد غفلت قرار گرفته، اشکالات یا خطاهای سیستمی هستند که توسط دولوپر تشخیص داده شده اما هنوز راهکاری برای آنها ارائه نشده است. هکرها از همین بازه زمانی استفاده می‌کنند و تا قبل از به روزرسانی کدها توسط دولوپر، به سیستم قربانی حمله می‌کنند. اکنون تحقیقات نشان می‌دهد به کارگیری هوش مصنوعی در این فرایند، شانس پیدا شدن آسیب‌پذیری‌های مورد غفلت قرار گرفته را افزایش می‌دهد.

«پائول هنری»، معاول یکی از سازمان‌های تولید کننده نرم‌افزارهای تجاری معتقد است: «تأمین کنندگان نرم‌افزارها در نبرد همیشگی با هکرها تلاش می‌کنند تا با ارائه بسته‌های نرم‌افزاری برای به ‌روزرسانی، امنیت سایبری کاربران‌شان را افزایش دهند. با این حال استفاده از روش‌‌های فازی ممکن است آن‌ها را زیر سیلی از آسیب‌پذیری‌ها غرق کند. تکنیک‌های فازی در کنار هوش مصنوعی هم به معنی وخامت بیشتر اوضاع است. هکرها در همکاری با سایر هکرها از طریق اتاق‌های چت درباره استفاده از هوش مصنوعی به آنها می‌گویند. حتی کار به جایی رسیده که هکرها می‌توانند با توسل به اینترنت، بدون اینکه وای‌فای کاربر روشن باشد، به سیستم او حمله و در صورت وجود آسیب‌پذیری به آن رخنه کنند.

بر اساس آمارهای یک شرکت استرالیایی فعال در زمینه فناوری اطلاعات، AI Fuzzing در لیست ۱۰ تهدید جدی امنیت سایبری قرار دارد. در کنار این تکنیک، هکرها یکی از دیگر از بخش‌های هوش مصنوعی به عنوان یادگیری ماشین را نیز به نفع خودشان به کار گرفته‌اند. نام این روش MI Poisoning است. یادگیری ماشین در سازمان‌ها با هدف تسهیل و بهینه‌سازی فرایندهای کاری مورد استفاده قرار می‌گیرد و حتی برای مقابله با حمله‌های سایبری هم از آن استفاده شده است. اما متأسفانه هکرها با رخنه به سیستم‌های یادگیری ماشین، قطعه‌های مخربی از کدهای یادگیری ماشین را درون آنها قرار می‌دهند. این کدها می‌توانند عملکرد سیستم را تغییر دهند و آن را به اجرای دستورهای خاصی مجبور کنند. طیف این کدهای مخرب از عدم پذیرش بسته‌های به روزرسانی تا عدم پردازش ترافیک برخی از داده‌ها گسترده هستند.

تهدیدهای امنیتی از این دست که هر روز امنیت سایبری افراد را تهدید می‌کنند را نمی‌توان با راهکارهای سنتی از میان برداشت. بازاندیشی درباره فناوری‌های امنیتی و توسعه استراتژی‌های نوین برای مقابله با تهدید‌ها یکی از اولویت‌های فعلی سازمان‌ها است. با این حال تاثیرگذاری بر روی مدل‌های هک هم می‌تواند کارآمد باشد. در واقع خودکارسازی و فناوری‌های نوین به سازمان‌اها اجازه می‌دهند تا در کنار پیش‌بینی فعالیت‌های مجرمانه، استراتژی‌های اقتصادی آن را نیز به هم بزنند. علاوه بر اینها آزمایش سیستم‌ها و نرم‌افزارها و بررسی نقاط ورود هکرها، برای وجود خطا با فناوری‌های نوین از جمله هوش مصنوعی، نتایج بهتری به بار می‌آورد. با توجه به تمام این نکته‌ها، سازما‌ن‌ها قطعا می‌توانند داده‌های دیجیتال‌شان را از خطر هک شدن مصون کنند.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

منبع: hooshio.com

کاربردهای یادگیری ماشین ، ساخت آن و مهارت‌های مورد نیاز

یادگیری ماشین یکی از کلمات سنگینی است که این روزها زیاد آن را می‎‌شنوید. بیشتر مدیران دوست دارند از کاربردهای یادگیری ماشین استفاده کنند، اما نمی‌دانند معنای دقیق آن چیست و از کجا باید شروع کنند. شاید در نگاه اول رازآلود، بیش از اندازه فنی و حتی ترسناک به نظر برسد، اما در این مطلب به خوبی توضیح می‌دهیم که یادگیری ماشین چیست، کاربردهای آن کدام هستند، چطور ساخته می‎شود و برای استفاده از آن در سطح مدیریتی چه مهارت‌هایی باید داشته باشید.

یادگیری ماشین چیست؟

به بیان ساده، یادگیری ماشین توانایی برخی از برنامه‌های کامپیوتری خاص برای یادگیری از تجارب، درست همانگونه که انسان‌ها از تجربه‎‌هایشان می‌آموزند، است. برای توصیف دقیق‌تر بیایید کمی به گذشته سفر کنیم، به زمانی که یک نوزاد بودید و والدین سعی داشتند به شما یاد دهند کدام حیوان سگ است و کدام گربه. برای این کار اولین کاری که می‌کردند این بود که تصویر یک سگ از نژاد لابرادو را نشانتان می‌دادند و می‌گفتند «سگ». بعد از آن نوبت تصویری از یک گربه ایرانی بود و برای شما تکرار می‌کردند «گربه». این کار را با تصاویر مختلف سگ و گربه برایتان انجام می‌دادند، سگ و گربه‌هایی با نژادهای مختلف و در حالت‌های مختلف.

یک روز شما سگی را می‌بینید که هرگز مشابهش را ندیده‌اید، سگی از نژاد متفاوت. در این شرایط به درستی تشخیص می‌دهید که آن یک سگ است. چطور این اتفاق افتاد؟ هیچ کس تا به حال نژاد آن سگ خاص را به شما نشان نداده بود و نگفته بود این یک سگ است، اما شما باز هم توانستید آن را طبق تجربه طبقه‌بندی کنید و این مهارت را با دیدن سگ‌های دیگر به دست آوردید.

روش کار یادگیری ماشین هم شباهت زیادی به این موضوع دارد. ما می‎توانیم تصاویر طبقه‌بندی شده از سگ‌ها و گربه‌های مختلف را به عنوان مثال‌های گوناگون به برنامه کامپیوتری نشان دهیم. اگر تعداد مثال‌هایی که با آن به برنامه آموزش می‌دهیم، کافی باشد، برنامه می‌تواند توانایی تشخیص سگ و گربه را داشته باشد. حتی می‌تواند نژادهایی از سگ یا گربه که تا به حال ندیده را هم به عنوان سگ یا گربه شناسایی کند و این کار را حتی بهتر از انسان‌ها انجام می‌دهد.

کاربردهای یادگیری ماشین

همان‌طور که تشخیص سگ و گربه را می‌توانیم به برنامه کامپیوتری یاد دهیم، امکان آموزش در زمینه‌های دیگر هم فراهم است. مثلا این که تصویر ریه یک فرد نشان دهنده یک ریه سالم است یا سرطانی. جالب است بدانید Google دقیقا این کار را کرده و با نشان دادن هزاران تصویر از ریه سالم و سرطانی به کامپیوتر، توانایی تشخیص این دو را به آن آموخته و جالب‌تر این که دقت تشخیص برنامه کامپیوتری ۱۰۰% بوده است. پس حالا می‌توانید تصور کنید که این اقدام تا چه اندازه می‌تواند تاثیرگذار باشد. فرض کنید در شرایطی که دسترسی به پزشک نباشد، این تکنولوژی چقدر کار را راحت می‌کند. به همین دلیل است که یادگیری ماشین پتانسیل خوبی برای نجات جان افراد دارد.

یکی از زیرمجموعه‌ ‎های یادگیری ماشین یادگیری عمیق نام دارد و توانسته بخش بینایی ماشین را متحول کند. بینایی ماشین یعنی استفاده از کامپیوترها برای درک و تفسیر تصاویر و ویدئوها. برخی از کاربردهای بینایی ماشین به شرح زیر هستند:
۱- طبقه‌‎بندی تصاویر پزشکی
۲- شناسایی چهره Apple
۳- جستجوی وارونه Google
۴- برچسب زدن Facebook
۵- متعادل‎‌سازی محتوا Youtube
۶- دوربین تشخیص صحنه گوشی هوشمند
۷- تقویت کیفیت بازی‌های ویدئویی NVIDIA به نام Deep Learning Super Sampling
۸- اتومبیل‌های خودران
و برنامه‌‎های بسیار دیگر.

چطور یک سیستم یادگیری ماشین بسازیم

بیشتر سیستم‌های یادگیری ماشین دو فاز اولیه دارند:

۱- فاز تمرینی
۲- فاز آزمایشی/ استنباطی

در فاز تمرینی انسان به سیستم یادگیری ماشین نمونه‌های زیادی از داده‌های مربوط به وظایفی که می‌خواهد سیستم یاد بگیرد و انجام دهد، را نشان می‌دهد. این فاز شبیه به همان بخشی است که والدین کودکان به آن‌ها تصویر نشان می‌دهند. در فاز آزمایشی یا استنباطی ما از سیستم یادگیری ماشینی که تصاویر را آموخته استفاده می‌کنیم تا نمونه‌های جدید که قبلا ندیده را پیش‌‎بینی کند. این بخش شبیه به قسمتی است که یک کودک نژاد جدیدی از سگ را می‌‎بیند که قبلا شبیه به آن را ندیده بوده است. یا بخشی که سیستم یادگیری ماشین توانست ریه سالم را از سرطانی تشخیص دهد.

با تمام قدرت منقلب‌کننده‌ای که کاربردهای یادگیری ماشین دارد، باز هم میزان توانایی آن رابطه مستقیم با تعداد تصاویری دارد که به آن نشان می‌دهیم. به محض این که سیستم یادگیری ماشین کاری که باید انجام دهد را یاد بگیرد، آن را بهتر از نیروی انسانی انجام می‌دهد. برای مثال سیستم Google با نام Alpha Go بود که توانست در بازی Go بهترین بازیکن که یک انسان بود را شکست دهد. Alpha Go انقدر خوب بود که بسیاری از استراتژی‌های مورد استفاده آن برای برنده شدن باعث گیج شدن متخصصان شد و بسیاری از آن‌ها شروع به یادگیری استراتژی‌های آن کردند.

مهارت‌های مورد نیاز

حالا که به قدرت یادگیری ماشین پی‌ بردید، چطور می‌خواهید آن را برای خودتان به کار گیرید؟ این‌ها مهارت‌هایی هستند که باید آن‌‎ها را یاد بگیرید:

۱- ریاضیات و آمار
۲- علم منطق و برنامه‌نویسی: مخصوصا پایتون
۳- چارچوب‌های هوش مصنوعی: Tensorflow، Pytorch، Numpy، Pandas، Sklearn، Matplotlib

گاهی اوقات این یک مزیت است که آمار را با پایتون یاد بگیرید تا بتوانید تئوری‌ها را با تمرین ادغام کنید. همچنین درباره انتخاب استفاده از پایتون یا زبان‌های برنامه‎‌نویسی R تردید‌هایی وجود دارد. اگر زمان کافی دارید هر دو زبان را به خوبی یاد بگیرید. البته بدون شک بیشتر سیستم‌های یادگیری ماشین از پایتون استفاده می‌کنند. اما اگر زمان شما محدود است، تمرکز روی پایتون بیشترین شانس به دست آوردن یک شغل در زمینه یادگیری ماشین را به شما می‌دهد.

جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید

منبع: hooshio.com