یادگیری ماشین و استفاده های آن در تحلیل و توسعه کسب و کار

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و بهبود یابند. این فناوری با تحلیل الگوها و تجربیات گذشته، در کاربردهایی چون تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی روندها مؤثر است.

فهرست محتوا:

یادگیری ماشین (machine learning) یا ML چیست؟ 
چرا یادگیری ماشین مهم است؟ 
استفاده از یادگیری ماشین در توسعه کسب و کارها
موارد استفاده از یادگیری ماشین
انواع یادگیری ماشین چیست؟ 
کاربرد یادگیری ماشین
نگاهی به آینده یادگیری ماشین
جمع‌بندی

یادگیری ماشینی (ML) نوعی هوش مصنوعی (AI) است که به برنامه‌های نرم‌افزاری اجازه می‌دهد بدون اینکه به صراحت برای این کار برنامه‌ریزی شده باشند، تا در پیش‌بینی نتایج دقیق‌تر عمل کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌ها به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می‌کنند. 
مهمترین کاربردهای یادگیری ماشین در حال حاضر عبارتند از: تشخیص تقلب، فیلتر هرزنامه ها، شناسایی تهدید بدافزار، اتوماسیون فرآیند کسب و کار (BPA) و…. ما در این مقاله قصد داریم به یادگیری ماشین و استفاده‌های آن در تحلیل و توسعه کسب و کار خواهیم پرداخت. 

یادگیری ماشین (machine learning) یا ML چیست؟ 

یادگیری ماشینی یا (ML) به توانایی کامپیوتر یا هوشن مصنوعی برای یادگیری و بهبود الگوهای یادگیری خود بدون برنامه‌نویسی صریح اشاره دارد. این فرآیند شامل توسعه الگوریتم‌هایی است که می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و قادر به یادگیری باشند. برای عملی شدن این فرآیند، آن‌ها به مقادیر بیش از حد داده‌های مرتبط برای پیش بینی نیاز دارند. در واقع یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر است که بر استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای تقلید از روشی که انسان‌ها یاد می‌گیرند تمرکز دارد و به تدریج دقت آن را بهبود می‌بخشد. 
طی چند دهه گذشته، پیشرفت‌های تکنولوژیکی در زمینه ذخیره‌سازی و قدرت پردازش، برخی از محصولات نوآورانه مبتنی بر یادگیری ماشینی، مانند موتور توصیه‌ای نتفلیکس و خودروهای خودران را به عرصه ظهور رسانده است. 

چرا یادگیری ماشین مهم است؟ 

یادگیری ماشینی یک مسئله بسیار حیاتی است چرا که چشم اندازی از روند رفتار مشتری و الگوهای عملیاتی تجاری در اختیار شرکت‌ها قرار می‌دهد و همچنین از توسعه محصولات جدید پشتیبانی می‌کند. بسیاری از شرکت‌های پیشروی امروزی مانند فیس‌بوک، گوگل و اوبر، یادگیری ماشینی را به بخش مرکزی عملیات خود تبدیل کرده اند. در سال‌های اخیر یادگیری ماشین برای بسیاری از شرکت‌ها به یک تمایز رقابتی مهم تبدیل شده است. 
پیشرفت یادگیری ماشینی در تجارت با در دسترس بودن داده‌های تقریبا نامحدود تقویت می‌شود. چنین امکانی با توسعه گزینه‌های ذخیره‌سازی داده‌های مقرون به صرفه و سیستم‌های محاسباتی قدرتمندتر و کم هزینه‌تر همراه خواهد بود. بخش‌های بیشتری از اقتصاد، در حال توسعه مدل‌های تجزیه و تحلیل داده‌های جامع هستند تا داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل کرده و در عین حال نتایج دقیق‌تری ارائه دهند به طوری که الگوریتم‌های ML و راه‌حل‌های فعال‌شده با هوش مصنوعی به‌ویژه در حوزه‌های سرمایه‌گذاری و تجزیه و تحلیل تجاری روز به روز محبوب‌تر می‌شوند. علاوه بر این، یادگیری ماشینی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد فرصت‌های ارزشمند و خطرات بالقوه را شناسایی کرده و از آن‌ها به نفع توسعه و افزایش بهره وری خویش استفاده کنند. 
برنامه‌های کاربردی ML به دلیل پیشرفت‌های مداوم در این زمینه عملاً نامحدود هستند. ثابت شده است که یادگیری ماشینی موثرترین تکنیک برای ایجاد مدل‌ها، استراتژی‌گذاری و برنامه‌ریزی برای صنایعی است که نیاز به تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ دارند. 

استفاده از یادگیری ماشین در توسعه کسب و کارها

با رشد انفجاری علم داده، کسب و کارهای بیشتری بر روی بهبود فرآیندهای تجاری خود با استفاده از قدرت فناوری‌هایی مانند ابر داده ها، یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی تمرکز کرده اند. در این میان یادگیری ماشینی فناوری است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا به طور موثر از داده‌های خام بیشترین بهره وری و بینش را کسب کنند. یادگیری ماشینی – به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی – می‌تواند برای استفاده مکرر از یک مجموعه داده، درک الگوها، رفتارها و غیره بدون برنامه‌نویسی یا با حداقل برنامه‌نویسی ممکن استفاده کند. 
این ماهیت تکرار شونده و دائماً در حال تکامل فرآیند یادگیری ماشینی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا همیشه با نیازهای بازار و مصرف‌کننده به صورت به روز در ارتباط باشند. به علاوه، ایجاد یا ادغام ML در فرآیندهای تجاری موجود آسان‌تر از همیشه است زیرا همه ارائه دهندگان امکانات ذخیره ابری، پلتفرم‌های ML را نیز ارائه می‌دهند. 

موارد استفاده از یادگیری ماشین

در این بخش می‌خواهیم در مورد مزایایی که یادگیری ماشین برای کسب و کارها و سازمان‌ها به همراه دارد صحبت کنیم. مهمترین ویژگی‌های استفاده از چنین علمی در توسعه کسب و کارها عبارتند از: 

تحلیل رفتار کاربر
تجزیه و تحلیل رفتار کاربر یکی از رایج‌ترین موارد استفاده از یادگیری ماشین - به ویژه در بخش خرده فروشی - است. کسب و کارها چه به صورت آنلاین و چه حضوری، حجم زیادی از اطلاعات خرید مشتری را جمع آوری می‌کنند. اجرای این داده‌ها از طریق الگوریتم یادگیری ماشینی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا عادات خرید مصرف‌کننده، روند بازار، محصولات محبوب و غیره را به راحتی پیش‌بینی کنند. همچنین به خرده‌فروشان این امکان را می‌دهد تا بر اساس این اطلاعات پیش‌بینی‌شده تصمیمات تجاری آگاهانه بگیرند. به طور مثال با کمک ML شرکت‌ها را قادر خواهند بود: 
•    در مورد مدیریت سهام تصمیمات دقیق بگیرند. 
•    سفارشات را با توجه به بازار و تقاضای مصرف کننده پیش بینی کنند. 
•    کارایی کلی فرآیندهای لجستیکی و عملیاتی را افزایش دهند. 
•    از پلتفرم‌های بازاریابی یکپارچه استفاده کنند تا به طور مستقیم محصولاتی را با هدف مشتریان خاص بازاریابی کنند. 
به این مثال‌ها دقت کنید: 
در یک تجارت دارویی که تحقیقات دارویی انجام می‌دهد، تجزیه و تحلیل رفتار کاربر می‌تواند به تعیین اثربخشی داروها و پیش‌بینی هر گونه ناهنجاری‌ها و عوارض احتمالی کمک کند. 
همچنین در صنعت دریایی، یک شرکت لجستیک می‌تواند تقاضای حمل و نقل را با تغذیه داده‌های لجستیکی مانند مسیرها، کالاهای حمل شده، مدت زمان و غیره به کمک یک الگوریتم یادگیری ماشینی پیش بینی کند. 
تجزیه و تحلیل رفتار کاربر به مصرف کنندگان محدود نمی‌شود. هر شخص حقیقی یا حقوقی در این زمینه را می‌توان کاربرانی دانست که با کسب و کار مورد نظر تعامل دارند. از ML می‌توان برای استخراج الگوها و رفتارهای پنهانی استفاده کرد که ممکن است به راحتی قابل مشاهده نباشند. در واقع یادگیری ماشینی به کسب و کارها درک بسیار بیشتری از فرآیندهای تجاری کلی ارائه می‌دهد. 

بهبود اتوماسیون 
پیاده‌سازی اتوماسیون به طور قابل توجهی تقریباً بر تمام بخش‌های تجاری با ساده کردن کارهای روزمره و تکراری تأثیر گذاشته و در زمان و منابع صرفه جویی می‌کند. تکامل بعدی اتوماسیون ترکیب این تکنیک‌های اتوماسیون با یادگیری ماشین برای ایجاد فرآیندهای پیشرفته اتوماسیون است که به طور مداوم در حال تقویت و توسعه هستند. 
در سطح تولید صنعتی، یادگیری ماشینی می‌تواند برای بهبود فرآیند تولید استفاده شود. این را می‌توان با ارزیابی مدل‌های تولید فعلی و درک تمام کمبودها به دست آورد. به این ترتیب، کسب و کارها می‌توانند به سرعت هر گونه مشکلی را برای حفظ خط تولید و نگه داشتن آن در شرایط اوج برطرف کنند. 
البته ML به فرآیند تولید محدود نمی‌شود. به عنوان مثال، ترکیب ML با هوش مصنوعی می‌تواند کارگران رباتیک خودکار هوشمندی را ایجاد کند که به طور مداوم در حال تکامل هستند. این روبات‌های خودکار می‌توانند عیوب موجود در خط تولید را تا حد زیادی کاهش دهند و افزایش کارایی و مقیاس‌پذیری را به همراه داشته باشند. اتوماسیون ML فراتر از کاربردهای صنعتی است و در بخش‌های دیگر مانند کشاورزی، تحقیقات علمی و… نیز می‌تواند موثر باشد.

 
بهبودهای امنیتی
با افزایش روز افزون فن آوری‌های مبتنی بر وب، جهان بیش از پیش به خدمات وب وابسته شده است. اگرچه استفاده از وب یک سبک زندگی راحت و آسان را سبب شده است اما نمی‌توان از تهدیداتی چون: حملات فیشینگ، سرقت اطلاعات، باج افزارها، نقض داده ها، نگرانی از حفظ حریم خصوصی و… را نادیده گرفت. 
کسب و کارها از مکانیسم‌های نظارت و پیشگیری مختلفی برای اطمینان از امنیت کاربران و داده‌های کسب و کار استفاده می‌کنند. برخی از آن‌ها شامل فایروال ها، سیستم‌های جلوگیری از نفوذ، برنامه‌های کاربردی مدیریت تهدید، سیاست‌های سختگیرانه ذخیره‌سازی داده‌ها هستند. در شرکت‌های بزرگ، تیم‌های امنیتی اختصاصی به طور مداوم آسیب‌پذیری‌های برنامه‌های آنلاین را نظارت، به‌روزرسانی و رفع می‌کنند. 
یادگیری ماشینی می‌تواند در چنین شرایطی در انجام برخی از وظایف نظارت و ارزیابی آسیب‌پذیری به یک الگوریتم خودکار برای تکمیل تیم‌های امنیتی موجود تبدیل شود. 
برای مثال اجازه دهید یک فیلتر هرزنامه ساده را در نظر بگیریم. کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از ML در فیلتر هرزنامه، ایمیل‌های هرزنامه یا مخاطره‌آمیز را که به صندوق ایمیل کاربران ارسال می‌شوند را کاهش دهند. از آنجایی که ML همیشه در حال یادگیری است، هرچه الگوریتم ML ایمیل‌های بیشتری را بررسی کند، فیلتر کردن هرزنامه‌ها دقیق‌تر می‌شود. 

مدیریت مالی
الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان در تجزیه و تحلیل مالی برای موارد زیر استفاده کرد: 
- کارهای ساده، مانند پیش بینی هزینه‌های کسب و کار و انجام تجزیه و تحلیل هزینه‌ها
- وظایف پیچیده‌ای مانند تجارت الگوریتمی و کشف تقلب و اختلاس در حساب‌ها
در این موارد به تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیش بینی دقیق نتایج نیاز است. دقت این پیش بینی‌ها بسته به الگوریتم ML و داده‌های ارائه شده می‌تواند نوسان داشته باشد. 
به عنوان مثال، یک مجموعه داده کوچک با یک الگوریتم ML نسبتاً ساده برای کارهای ساده‌ای مانند پیش بینی هزینه‌های یک کسب و کار کافی است. با این حال، برای تجارت الگوریتمی، الگوریتم‌های ML از چندین بازنگری، اصلاحات و داده هاعبور می‌کنند تا زمانی که مدل‌های ML دقیق‌تر تولید شوند. سرمایه گذاران و کارگزاران سهام برای پیش بینی دقیق شرایط بازار قبل از ورود به بازار، به شدت به ML وابسته هستند. 
این نوع پیش‌بینی‌های به‌موقع و دقیق به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا ضمن افزایش سودآوری، هزینه‌های کلی را مدیریت کنند. هنگامی که این امر با اتوماسیون همراه شود، تجزیه و تحلیل کاربر منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه (OpEx) می‌شود.

 
خدمات شناختی
یادگیری ماشینی همچنین می‌تواند به بهبود خدمات شناختی مانند تشخیص تصویر (بینایی کامپیوتری) و پردازش زبان کمک کند. به عنوان مثال، پیشرفت‌ها در فناوری‌های تشخیص تصویر به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا گزینه‌های احراز هویت امن‌تر و راحت‌تری ایجاد کنند و شناسایی محصول را برای تامین خدمات خرده‌فروشی‌های مستقل مانند خدمات پرداخت بدون نیاز به صندوق‌دار ایجاد کنند. استفاده از چنین فناوری منجر به خلق خرده فروشی‌های نوآورانه‌ای مانند Amazon Go شده است. 
با پردازش زبان طبیعی و درک بهتر از مزایای ارائه شده توسط ML، کسب و کارها می‌توانند به راحتی به طیف گسترده‌ای از مخاطبان از نظر جغرافیایی، فرهنگی و قومی خدمات ارائه دهند. علاوه بر این، توانایی ارائه خدمات یا تجربیات به زبان‌های بومی به طور خودکار منجر به تعامل گسترده‌تر مشتری با کسب‌وکار می‌شود. 

انواع یادگیری ماشین چیست؟ 

یادگیری ماشینی کلاسیک اغلب بر اساس نحوه یادگیری الگوریتم در پیش‌بینی دقیق‌تر طبقه‌بندی می‌شود. چهار رویکرد اساسی وجود دارد: یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی. نوع الگوریتمی که دانشمندان داده‌های الگوریتمی برای استفاده انتخاب می‌کنند بستگی به نوع داده‌هایی دارد که می‌خواهند پیش‌بینی کنند. 
•    یادگیری ماشین با نظارت: در این نوع یادگیری ماشینی، دانشمندان داده الگوریتم‌هایی را با داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده ارائه می‌کنند و متغیرهایی را که می‌خواهند الگوریتم برای همبستگی ارزیابی کند، تعریف می‌کنند. هم ورودی و هم خروجی الگوریتم مشخص شده است. 
•    یادگیری بدون نظارت: این نوع یادگیری ماشینی شامل الگوریتم‌هایی است که روی داده‌های بدون برچسب آموزش کار می‌کنند. الگوریتم از طریق مجموعه داده‌ها هر گونه ارتباط معنی دار را اسکن می‌کند. داده‌هایی که الگوریتم‌ها روی آن‌ها آموزش می‌دهند و همچنین پیش‌بینی‌ها یا توصیه‌هایی که آن‌ها تولید می‌کنند، از پیش تعیین شده‌اند. 
•    یادگیری نیمه نظارتی: این رویکرد برای یادگیری ماشینی شامل ترکیبی از دو نوع قبلی است. دانشمندان داده ممکن است الگوریتمی را با برچسب داده‌های آموزشی تغذیه کنند، اما این مدل آزاد است که داده‌ها را به تنهایی کشف کند و درک خود را از مجموعه داده توسعه دهد. 
•    یادگیری تقویتی: دانشمندان داده معمولاً از یادگیری تقویتی برای آموزش به ماشین در تکمیل یک فرآیند چند مرحله‌ای استفاده می‌کنند که قوانین مشخصی برای آن وجود دارد. در واقع الگوریتمی را برای تکمیل یک کار برنامه ریزی می‌کنند و آن را راهنمایی می‌کنند که چگونه کار را کامل کند. اما در بیشتر موارد، الگوریتم به تنهایی تصمیم می‌گیرد که چه مراحلی را در طول مسیر طی کند. 

کاربرد یادگیری ماشین

امروزه یادگیری ماشین در طیف وسیعی از کاربردها را شامل می‌شود. شاید یکی از معروف‌ترین نمونه‌های یادگیری ماشین در حال حاضر، موتور توصیه‌ای باشد که فید خبری فیسبوک را تامین می‌کند. فیس بوک از یادگیری ماشینی برای شخصی‌سازی نحوه ارائه فید هر عضو استفاده می‌کند. اگر عضوی مکرراً برای خواندن پست‌های یک گروه خاص توقف کند، موتور توصیه شروع به نمایش بیشتر فعالیت آن گروه در فید می‌کند. 
در پشت صحنه، موتور در حال تلاش برای تقویت الگوهای شناخته شده در رفتار آنلاین اعضا است. علاوه بر موتورهای توصیه، کاربردهای دیگری برای یادگیری ماشینی شامل موارد زیر است: 
•    مدیریت ارتباط با مشتری: نرم‌افزار CRM می‌تواند از مدل‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل ایمیل‌ها استفاده کند و اعضای تیم فروش را ترغیب کند که ابتدا به مهم‌ترین پیام‌ها پاسخ دهند. سیستم‌های پیشرفته‌تر حتی می‌توانند پاسخ‌های بالقوه موثرتر را توصیه کنند. 
•    هوش تجاری: فروشندگان BI و تجزیه و تحلیل از یادگیری ماشین در نرم‌افزار خود برای شناسایی نقاط داده بالقوه مهم، الگوهای نقاط داده و ناهنجاری‌ها استفاده می‌کنند. 
•    سیستم‌های اطلاعات منابع انسانی: سیستم‌های HRIS می‌توانند از مدل‌های یادگیری ماشین برای فیلتر کردن برنامه‌ها و شناسایی بهترین کاندیدها برای یک موقعیت باز استفاده کنند. 
•    ماشین‌های خودران: الگوریتم‌های یادگیری ماشین حتی می‌توانند این امکان را برای یک خودروی نیمه‌خودران فراهم کنند که یک شی به سختی قابل مشاهده را تشخیص داده و به راننده هشدار دهد. 
•    دستیاران مجازی هوشمند: دستیارهای هوشمند معمولاً مدل‌های یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت را برای تفسیر گفتار طبیعی و زمینه ترکیب می‌کنند. 

نگاهی به آینده یادگیری ماشین

در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین دهه‌ها است که به صورت بالقوه مورد استفاده قرار می‌گیرد، اما با توجه به رشد هوش مصنوعی این فرآیندها محبوبیت جدیدی دست یافته‌اند. به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، پیشرفته‌ترین برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی امروزی را تقویت می‌کنند. 
پلتفرم‌های یادگیری ماشین یکی از رقابتی‌ترین حوزه‌های فناوری سازمانی هستند، فروشندگان بزرگی از جمله آمازون، گوگل، مایکروسافت، IBM و… برای ثبت نام مشتریان و ارائه خدمات پلتفرمی از این فرآیند کمک می‌گیرند. یادگیری ماشین در مواردی از جمله جمع‌آوری داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، طبقه‌بندی داده ها، ساخت مدل، آموزش و استقرار برنامه مورد استفاده قرار می‌گیرد. 
مطمئنا با افزایش اهمیت یادگیری ماشینی برای عملیات تجاری و کاربردی‌تر شدن هوش مصنوعی در تنظیمات سازمانی، رقابت بر سر استفاده از فناوری یادگیری ماشین تشدید خواهد شد. 
تحقیقات مداوم در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای بر توسعه برنامه‌های کاربردی عمومی‌تر متمرکز شده است. مدل‌های هوش مصنوعی امروزی به آموزش گسترده نیاز دارند تا الگوریتمی تولید کنند که برای انجام کارها به شکل قابل توجهی بهینه شده باشد. اما برخی از محققان در حال بررسی راه‌هایی برای انعطاف‌پذیرتر کردن مدل‌ها هستند و به دنبال تکنیک‌هایی هستند که به ماشین اجازه می‌دهد تا زمینه‌های آموخته‌شده از یک کار را در وظایف مختلفی در آینده پیاده‌سازی کند. 

جمع‌بندی

یادگیری ماشین به سرعت در حال تبدیل شدن به یک فناوری اصلی در جهان است که به صورت ارگانیک در تمام بخش‌های کسب‌وکار برای حل مشکلات پیچیده و در عین حال بهبود اثربخشی و مقیاس‌پذیری یک سازمان قابل استفاده خواهد بود. 
حتی با وجود تمام پیچیدگی‌های مرتبط با اجرای صحیح یادگیری ماشین یا ML، کسب‌وکارها آماده انجام این فرآیند زمان‌بر و نسبتاً پرهزینه هستند زیرا مزایای ملموس و قابل توجهی نسبت به هر روش تحلیلی سنتی ارائه می‌دهد. یادگیری ماشین به زودی به یک جزء ضروری در رقابت میان شرکت‌ها تبدیل خواهد شد. به نظر می‌رسد در سال‌های پیش رو همه کسب و کارها از جمله استارت‌آپ‌های کوچک، شرکت‌های متوسط و حتی شرکت‌های بزرگ به استفاده از ML برای بهره وری بیشتر نیازمند خواهد بود.