یادگیری ماشین یا همان “Machine Learning” یک شاخه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها و کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح بتوانند الگوها و قوانین را تشخیص دهند و پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی را انجام دهند. در واقع، مدل‌های یادگیری ماشین از داده‌های ورودی به شکل مثال‌ها، الگوها، و ویژگی‌ها بهره می‌برند تا این داده‌ها را تحلیل کرده و الگوهای مفهومی را برای انجام پیش‌بینی‌ها، دسته‌بندی‌ها، یا اتخاذ تصمیمات بعدی فراهم آورند.

این دوره مفاهیم تئوری و عملی یادگیری ماشین را به صورت کامل پوشش داده و مناسب مصاحبه های شغلی، پروژه های دانشگاهی و تحصیلی و کسب درامد آزاد مناسب می باشد. می توان گفت که این دوره یکی از کامل ترین و کاربردی ترین دوره یادگیری ماشین می باشد. در راستای تثبیت یادگیری مختص هر بخش، آزمون های مختلفی در نظر گرفته شده تا مطالب مورد نظر به خوبی درک شوند.

تکنیک‌های مختلفی برای یادگیری ماشین وجود دارد، از جمله یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی. در یادگیری نظارت‌شده، مدل با داده‌های ورودی و خروجی متناظر آموزش می‌بیند، در حالی که در یادگیری بدون نظارت، مدل بر اساس الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها بدون هدایت مستقیم آموزش می‌بیند. در یادگیری تقویتی، مدل بر اساس پاداشهایی که از محیط دریافت می‌کند، یاد می‌گیرد تا رفتار بهینه‌ای را برای انجام یک وظیفه خاص به دست آورد.

به طور کلی، یادگیری ماشین از داده‌ها به صورت خودکار و با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی، به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا بر اساس این داده‌ها پیش‌بینی‌ها، تصمیمات، یا الگوهای جدید را کشف کنند. 

یادگیری ماشین در انواع مختلف صنایع و حوزه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد. تعدادی از کاربردهای اصلی آن عبارتند از:

1. پردازش زبان طبیعی (NLP): استفاده از یادگیری ماشین در تشخیص و ترجمه زبان، تحلیل متن، پردازش گفتار، تولید متن خودکار و سیستم‌های چت‌باز از جمله کاربردهای این حوزه است.

2. بینایی کامپیوتری (Computer Vision): شناسایی و تشخیص اشیا، صورت‌ها، تشخیص شناخته‌شدگی در تصاویر و فیلم‌ها، خودروهای خودران، امنیت مبتنی بر تصاویر و بیشتر از جمله کاربردهای بینایی کامپیوتری هستند.

3. پزشکی: تشخیص بیماری‌ها، تشخیص و تصویربرداری پزشکی، پیش‌بینی نتایج بررسی‌های پزشکی، توسعه داروها و درمان‌های جدید از جمله کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه پزشکی است.

4. مالی: پیش‌بینی رفتار بازار، تحلیل ریسک مالی، تصمیم‌گیری‌های مالی خودکار، تشخیص تقلب مالی، مدیریت سرمایه و سرمایه‌گذاری از جمله کاربردهای این حوزه هستند.

5. بازاریابی و تبلیغات: پیش‌بینی علاقه‌مندی‌ها و رفتار مشتریان، شخصی‌سازی تبلیغات، تحلیل اثربخشی تبلیغات و سیستم‌های توصیه‌گر از جمله کاربردهای یادگیری ماشین در بازاریابی است.

6. صنعت و تولید: کنترل کیفیت، پیش‌بینی خرابی و نگهداری، بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، ربات‌ها و خودروهای خودران، سیستم‌های مدیریت زنجیره تأمین از جمله کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت و تولید هستند.

7. موسیقی و هنر: تولید موسیقی خودکار، تحلیل سلیقه و توصیه موسیقی، تصویرسازی خودکار، تولید محتوا و ابزارهای خلاقیتی از جمله کاربردهای این حوزه هستند.

8. مهندسی معکوس و امنیت: تشخیص تهدیدات امنیتی، تشخیص نقص و آسیب‌پذیری‌ها، بازسازی و تحلیل کد، تشخیص نفوذ و مدیریت ریسک.

این تنها چند نمونه از کاربردهای گسترده یادگیری ماشین هستند و این فهرست هر روز به علت پیشرفت تکنولوژی و افزایش درک ما از آن، در حال گسترش است.

برای دانشجویان رشته‌های مهندسی و پزشکی، یادگیری ماشین دارای کاربردهای متعددی است که می‌تواند در تحقیقات، توسعه فناوری، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و حل مسائل علمی-پزشکی مورد استفاده قرار گیرد. برخی از کاربردهای مهم آن عبارتند از:

1. تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پزشکی و تشخیص سریع تر و دقیق‌تر بیماری‌ها، مثل تصویربرداری پزشکی برای تشخیص سرطان یا دیابت.

2. پیش‌بینی نتایج درمان: استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نتایج درمان‌ها و مسیرهای بهبودی بیماران، از جمله این که چگونه بیماران به درمان‌های مختلف پاسخ می‌دهند و چگونه می‌توان بهترین درمان را برای هر بیمار ارائه داد.

3. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ: مهندسان و پزشکان ممکن است با حجم بسیار زیادی از داده‌ها روبرو شوند. یادگیری ماشین به آن‌ها کمک می‌کند تا این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و الگوهای مفیدی را استخراج کنند.

4. تشخیص خطرات و نقص‌ها: در مهندسی، استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص خطرات و نقص‌های مختلف در سیستم‌ها و تجهیزات، مانند شبکه‌های برق، سیستم‌های طبی، و تجهیزات پزشکی.

5. طراحی داروهای جدید: استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به ساختار مولکولی و فعالیت دارویی، و پیش‌بینی خواص داروهای جدید و بهبود فرآیند طراحی دارو.

6. پردازش سیگنال‌های پزشکی: در تحلیل سیگنال‌های پزشکی مانند الکتروانسفالوگرافی (EEG)، الکتروکاردیوگرافی (ECG)، و سیگنال‌های تصویری، یادگیری ماشین می‌تواند الگوها و اطلاعات مهم را استخراج کرده و تشخیص بیماری‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر کند.

7. مهندسی سلولی و مولکولی: در زمینه بیوانفورماتیک و تحقیقات سلولی و مولکولی، یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های ژنتیکی، پیش‌بینی ساختار سلولی و مولکولی، و کشف الگوهای مخفی در داده‌های بیولوژیکی.

این تنها چند نمونه از کاربردهای گسترده یادگیری ماشین در رشته‌های مهندسی و پزشکی هستند. این فناوری می‌تواند به دانشجویان این رشته‌ها کمک کند تا در تحقیقات خود، تشخیص بیماری‌ها، طراحی فناوری‌های نوآورانه، و بهبود فرآیندهای مختلف، پیشرفت کنند.