یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی:

یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که به برنامه های نرم افزاری اجازه می دهد .

تا نتایج دقیق تری را پیش بینی کننده،بدون این که به صراحت برای این کار برنامه ریزی شده باشند و شاخه ای هوش مصنوعی است.

که توانایی یادگیری و توسعه خودکار از تجربه های قبلی بدون این که برنامه ای به آن داده شود،را دارد.

تمرکز یادگیری ماشین بر روی نرم افزارهایی است که می توانند به دانش دسترسی داشته باشند و از آن در جهت یادگیری استفاده نمایند.

الگوریتم های این ماشین از داده های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می کنند.

یادگیری ماشین گامی حیاتی و فراتر از رباتیک است زیرا این فناوری می تواند داده ها را جمع آوری  کند و همبستگی ها و الگو ها را تشخیص دهد.

یادگیری ماشین حوزه ای از علوم رایانه ای است که به مطالعه ی الگوریتم های رایانه ای یادگیری می پردازد .

که از آمار برای تعیین الگوها در حجم عظیمی از داده ها و پیش بینی های دقیق برای رویدادهای ناشناخته آینده استفاده می کند.

یادگیری ماشین در حوزه ای از علوم رایانه است که از مقادیرزیاد داده یاد می گیرد،الگوها را تشخیص می دهد.

و در مورد رویدادهای آینده پیش بینی می کند.

تکنیک های یادگیری ماشین در بسیاری از زمینه های مختلف مانند آموزش،بهداشت،زیست شناسی و امور مالی مورد استفاده قرار گرفته است.

در حرفه های حسابداری و حسابرسی نیز یادگیری ماشین در چند سال اخیر به طور فزاینده ای مورد استفاده قرار گرفته است.

یادگیری ماشین قادر به انجام بسیاری از کارهای شگفت انگیز و خارق العاده است اما آیا حسابداران و حسابرسان واقعا به آن نیاز دارند؟

هر یک از آن کارهای شگفت انگیز برای انجام چه کاری خوب و مفیدند؟

به طور کلی،به نظر می رسد که پاسخ بله است.

و این موضوعی برای کوتاه مدت نیست،بلکه قابلیت های یادگیری ماشین باعث سهولت و دقت کار حسابداران و حسابرسان حرفه ای و یکی از کلید های محرک استفاده ی بهینه از داده ها است.

یادگیری ماشین شامل دانش عمومی و خاص است.

دانش عمومی به داده ها یا کار خاصی وابسته نیست و به اساس یادگیری ماشین مانند آمار،علوم رایانه یا علوم عصبی مرتبط است.

از سوی دیگر،دانش خاص در مورد زمینه داده هایی مانند مهندسی،مالی،بهداشت یا شیمی است.

دانش خاص نقش اساسی در یادگیری ماشین دارد زیرا به طراحی مجموعه داده های بهتر کمک می کند.

از زمان اولین معرفی،تکنیک های یادگیری ماشین بسیار محبوب شدند و در حال حاضر توسط بسیاری از مشاغل مورد استفاده قرار می گیرند.

به طور مثال بر اساس مشاهده های قبلی که در یک وب سایت انجام شده است.

ممکن است در همان وب سایت کتابی به شما پیشنهاد شود که مورد علاقه ی شما باشد.

یا بانک ممکن است به دلیل یک تراکشن مشکوک که با الگوی هزینه های قبلی و معمول شما مطابقت ندارد،به شما اطلاع رسانی کند.

این نمونه هایی از برنامه های کاربردی یادگیری ماشین است که ما اغلب در زندگی روزمره ی خود با آن ها رو برو هستیم.

یادگیری ماشین می تواتند بسیاری از داده های مربوط به مجموعه از موقعیت ها را تحلیل کند تا مشخص کند کدام یک به یک دیگر مرتبط اند.

سپس می تواند نتایج را روی مجمموعه ی دیگری از داده های مشابه برای پیش بینی نتایج آینده اعمال کند.

در سال آینده،همانند بسیاری از حوزه های دیگر حسابداری و حسابرسی نیز،به دلیل یادگیری ماشین،هوش مصنوعی،استفاده از داده های بزرگ،بلاک چین و سایر پیشرفت های فناوری،تغییرات مهم تری را تجربه خواهند کرد و بیشت تر توسط اتوماسیون پشتیبانی خواهند شد.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟