یادگیری ماشین (Machine Learning) می‌تواند فراتر از مسائل پیچیده، حتی کارهای ساده را هم ساده‌تر کند. با استفاده از یادگیری ماشین، می‌توانید به توسعه سریع‌تر، راه‌حل‌های قوی‌تر، نگهداری آسان‌تر و پیچیدگی کد کمتر دست یابید. بیاموزید که چگونه ساده‌سازی کارهای ساده با یادگیری ماشین می‌تواند جریان کاری شما را متحول کند.
یادگیری ماشین اغلب به عنوان یک فناوری پیچیده مختص مسائل بغرنج درک می‌شود. با این حال، تطبیق‌پذیری واقعی آن در توانایی آن برای ساده‌سازی حتی کارهای ساده نهفته است و اغلب از نظر سرعت توسعه، استحکام، قابلیت نگهداری و سادگی کد، از روش‌های سنتی بهتر عمل می‌کند. این مقاله با استفاده از یک مثال واقعی از صنعت راه‌آهن، بررسی می‌کند که چگونه یادگیری ماشین می‌تواند ابزاری قدرتمند برای ساده‌سازی کارهای ساده باشد.
یک تصور غلط رایج:
بسیاری از کسب‌وکارها از به‌کارگیری یادگیری ماشین برای کارهای ساده تردید دارند، زیرا معتقدند رویکردهای سنتی کافی هستند. این تصور غلط ناشی از این ایده است که یادگیری ماشین بیش از حد پیچیده است و فقط زمانی لازم است که روش‌های مرسوم شکست بخورند. با این حال، این اغلب منجر به حفظ راه‌حل‌های قدیمی و دست‌وپاگیر می‌شود. در واقعیت، یادگیری ماشین می‌تواند راه‌حل‌های قوی و آسان برای نگهداری برای مشکلات ساده ایجاد کند و اغلب کدهای گسترده را با یک خط واحد، دقیق‌تر و قابل اعتمادتر جایگزین کند.
مثال واقعی: تشخیص سر ریل در تصاویر مسیر
نویسنده، که شرکتش الگوریتم‌های یادگیری عمیق را برای تشخیص آسیب و اجزا در داده‌های بصری توسعه می‌دهد، مثالی از صنعت راه‌آهن ارائه می‌دهد. این کار شامل تراز کردن تصاویر تراورس‌های راه‌آهن با اطمینان از قرار گرفتن ریل در موقعیت یکسان در هر تصویر بود. در حالی که این کار را می‌توان با استفاده از روش‌های بینایی کامپیوتر سنتی شامل قوانین مبتنی بر تغییرات پیکسل و تشخیص لبه انجام داد، این روش‌ها هنگام برخورد با موارد لبه متعدد و کیفیت داده‌های متفاوت، به طور فزاینده‌ای پیچیده و دشوار می‌شوند.
راه حل یادگیری ماشین:
نویسنده به جای قوانین پیچیده، از یک شبکه عصبی کانولوشن کوچک (CNN) با تنها ۸۰،۰۰۰ پارامتر استفاده کرد. این CNN یک تصویر را به عنوان ورودی می‌گیرد و احتمال اینکه هر ستون مرکز ریل باشد را خروجی می‌دهد. داده‌های آموزشی فقط شامل ۲۰ تصویر حاشیه‌نویسی شده بود که آماده‌سازی آنها فقط ۵ دقیقه طول کشید. از یک مجموعه اعتبارسنجی ۵۰ تصویری برای اطمینان از عملکرد الگوریتم بر روی داده‌های دیده نشده استفاده شد. آموزش CNN روی یک لپ‌تاپ استاندارد تقریباً ۱۰ دقیقه طول کشید.
مزایا:
این راه‌حل ساده یادگیری ماشین که فقط در یک ساعت توسعه یافته است، بسیار مؤثر بود و مرکز ریل را در چند پیکسل به طور دقیق شناسایی کرد. مهم‌تر از آن، این راه‌حل چندین مزیت کلیدی استفاده از یادگیری ماشین برای کارهای ساده را برجسته کرد:
- توسعه سریع: یک مهندس یادگیری ماشین ماهر می‌تواند در عرض یک روز یک راه‌حل کاربردی برای یک مشکل ساده ایجاد کند.
- استحکام: تکنیک‌های افزایش داده‌ها در طول آموزش، مانند تغییر روشنایی، الگوریتم را قادر می‌سازد تا طیف وسیعی از موارد لبه را مدیریت کند.
- نگهداری ساده: بهبود راه‌حل به سادگی شامل افزودن داده‌های آموزشی بیشتر، به ویژه نمونه‌هایی است که الگوریتم با آنها مشکل دارد. این امر نیاز به بازنگری‌های پیچیده کد را از بین می‌برد و خطر ایجاد اشکالات را کاهش می‌دهد.
- کاهش پیچیدگی کد: یادگیری ماشین می‌تواند هزاران خط کد را با یک خط جایگزین کند، پیچیدگی را درون الگوریتم منتقل کند و برای اعتبارسنجی به داده‌های آزمایشی تکیه کند.
فراتر از صنعت راه‌آهن:
در حالی که این مثال بر بینایی کامپیوتر در صنعت راه‌آهن تمرکز دارد، این اصول در حوزه‌ها و انواع داده‌های مختلف اعمال می‌شود. نکته کلیدی دسترسی به داده‌های مرتبط و تخصص حوزه است. توانایی توسعه سریع، نگهداری آسان و مدیریت قوی تغییرات، یادگیری ماشین را به جایگزینی جذاب برای طیف وسیعی از کارهای ساده تبدیل می‌کند.
نتیجه‌گیری:
یادگیری ماشین نباید به عنوان آخرین راه حل، بلکه به عنوان ابزاری همه‌کاره برای توسعه نرم‌افزار در نظر گرفته شود. هنگام بررسی راه‌حل‌ها برای مشکلات ساده، یادگیری ماشین باید در کنار روش‌های سنتی ارزیابی شود. برای بسیاری از کارهای ساده، یادگیری ماشین راه‌حلی سریع‌تر، قوی‌تر، آسان‌تر برای نگهداری و پیچیده‌تر از رویکردهای مرسوم ارائه می‌دهد، بدون نیاز به سخت‌افزار پیشرفته. با پذیرش یادگیری ماشین برای کارهای ساده و پیچیده، کسب‌وکارها می‌توانند جریان‌های کاری خود را ساده‌سازی کنند، کارایی را بهبود بخشند و راه‌حل‌های قوی‌تر و سازگارتر توسعه دهند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium
