مرور نظام مند بر تکنیک ها و کاربردهای نوین یادگیری ماشین در حوزه های مختلف

یادگیری ماشین به عنوان یکی از ارکان اصلی هوش مصنوعی مدرن، نقشی اساسی در تحلیل داده های پیچیده، کشف الگوهای نهفته و تصمیم گیری خودکار در حوزه های متنوع ایفا می کند. این مقاله مروری، ضمن ارائه تصویری تاریخی از تحول الگوریتم های کلاسیک تا مدل های عمیق و بنیادی، پارادایم های اصلی یادگیری ماشین، چالش ها و محدودیت های کلیدی و نیز کاربردهای برجسته در پزشکی، پردازش زبان طبیعی، صنعت ۴.۰، امنیت سایبری، سیستم های توصیه گر و بازارهای مالی را تحلیل می کند. همچنین با تکیه بر ادبیات اخیر، تفاوت های ساختاری و کارکردی بین الگوریتم های کلاسیک و معماری های نوین مانند ترنسفورمرها و مدل های بنیادی تشریح و مزایا و معایب هر رویکرد در سناریوهای عملی مختلف مقایسه می شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق ، ترنسفورمر ، مدل های بنیادی