اصول اساسی هوش مصنوعی

**اصول اساسی هوش مصنوعی**

**یادگیری ماشین (Machine Learning)**: یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی متمرکز است که به سیستم‌های کامپیوتری این امکان را می‌دهند که بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح برای هر وظیفه، از داده‌ها “یاد بگیرند”. به جای این که یک مدل یادگیری ماشینی به صورت دستی برنامه‌ریزی شود، آن به تحلیل داده‌ها پرداخته و الگوها و روابط را شناسایی می‌کند، که به آن اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی‌هایی انجام داده و تصمیماتی بر اساس داده‌های جدید بگیرد.

**انواع یادگیری ماشین**

یادگیری ماشین به طور کلی به سه نوع تقسیم می‌شود: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.

1. **یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)**:
– یادگیری تحت نظارت روشی است که در آن مدل با استفاده از یک مجموعه داده که دارای خروجی‌های شناخته‌شده (برچسب‌ها) است، آموزش دیده می‌شود. مدل یاد می‌گیرد که چگونهورودی‌ها را با خروجی‌ها مرتبط کند از طریق تحلیل داده‌ها.

**ویژگی‌ها:**
– **خروجی‌های شناخته‌شده:** مدل با داده‌های ورودی همراه با برچسب‌ها یا نتایج شناخته‌شده آموزش می‌بیند تا در فرایند یادگیری کمک شود.
– **پیش‌بینی:** هدف از یادگیری تحت نظارت پیش‌بینی خروجی‌های جدید بر اساس دانش کسب‌شده از داده‌های آموزشی است.

**مثال‌هایی از کاربردها:**
– **طبقه‌بندی ایمیل:** تعیین اینکه آیا یک ایمیل مهم است یا غیرمهم.
– **پیش‌بینی قیمت‌های املاک:** پیش‌بینی قیمت‌های احتمالی برای ملک‌های مختلف.
– **شناسایی تصاویر:** مانند طبقه‌بندی اشیاء در تصاویر.

با این اصول اساسی، یادگیری ماشین به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا به گونه‌ای هوشمندانه عمل کنند و در انجام وظایف مختلف به خودآموزی و بهبود مداوم بپردازند.