Machine learning شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌ها و تجربه‌ها یاد بگیرند. یادگیری ماشین از داده‌ها برای شناسایی الگوها، تصمیم گیری و بهبود عملکرد خود در طول زمان استفاده می‌کند. از کاربردهای Machine learning می‌توان به تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های توصیه‌ها و تحلیل‌های پیش بینی کننده اشاره کرد.
یکی از ویژگی‌های کلیدی یادگیری ماشین، توانایی آن در پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ است. این فناوری می‌تواند حجم زیادی از اطلاعات را در مدت زمان کوتاهی تحلیل و نتایج دقیقی ارائه دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند رگرسیون، درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی، هر یک به نوعی خاص برای حل مسائل مختلف طراحی شده‌اند. به همین دلیل، انتخاب الگوریتم مناسب بستگی به نوع داده‌ها و مشکل مورد نظر دارد.
یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی چند لایه برای پردازش داده‌های پیچیده استفاده می‌کند. این تکنیک به‌ویژه در زمینه‌های پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص صدا بسیار مؤثر است. یادگیری عمیق به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا به‌طور خودکار ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده را از داده‌ها استخراج کنند و به نتایج دقیقی دست یابند.
با پیشرفت فناوری و دسترسی به داده‌های بیشتر، یادگیری ماشین به یکی از ابزارهای کلیدی در دنیای امروزی تبدیل شده است. شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از یادگیری ماشین، عملکرد خود را بهبود بخشند و خدمات بهتری را به مشتریان ارائه دهند. از پیش‌بینی رفتار مشتریان گرفته تا تشخیص تقلب و تحلیل احساسات، کاربردهای یادگیری ماشین به‌طور روزافزونی در حال گسترش است. در این صفحه با مقالات مرتبط با Machine learning آشنا می‌شویم.
