<div dir="rtl" class="text-rtl">

به‌طوری‌که در پست‌های قبل اشاره کردم، دو عامل در پیشرفت روش‌های یادگیری ماشینی در سال‌های اخیر دخیل بوده است. یکی بالا رفتن قدرت پردازش کامپیوتر و دیگری دسترسی به حجم بالای داده‌های کلان. این عوامل امکان آن را فراهم کرده‌اند که یک سیستم یادگیری با حجم بالای داده‌ها آموزش داده شود تا بتواند داده‌های جدید را به درستی تفسیر کند.

فرآیند آموزش سلول‌های دستگاه ایمنی انسان تا حدودی مشابه این فرآیند است. به‌عنوان مثال، سلول‌های T در ابتدای زندگی در تیموس آموزش داده می‌شوند. تیموس از اعضای دستگاه ایمنی است که در میان‌سینه‌ی قدامی فوقانی، در جلوی قلب و پشت جناغ قرار گرفته است. سلول‌های تیموس شامل دو دسته‌اند: سلول‌های استرومای خود تیموس و تیموسیت‌ها که از سلول‌های خون‌ساز مغز استخوان سرچشمه می‌گیرند. در طول دوره‌ی آموزش، سلول‌های ایمنی با آنتی‌ژن‌های مختلف تماس داده می‌شوند تا آنتی‌ژن خودی را بشناسند. آنگاه پس از بلوغ سلول‌های ایمنی قادر هستند که آنتی‌ژن‌های بیگانه در شناسایی کنند و در مقابل آنها واکنش نشان دهند.

همین فرآیند آموزش برای سلول‌های B نیز انجام می‌شود. سلول‌های B ایمونوگلوبولین‌های اختصاصی بر علیه آنتی‌ژن‌های بیگانه تولید می‌کنند. در طول مدت بلوغ دستگاه ایمنی، سلول‌های B آموزش می‌بینند که نسبت به آنتی‌ژن‌های خودی تحمل داشته باشند.

در صورتی که اختلالی در دستگاه ایمنی ایجاد شود، منجر به خودایمنی یا حساسیت و یا ضعف ایمنی در مقابل عفونت‌ها و عوامل خارجی می‌شود و سلامتی به خطر می‌افتد.

روش‌های بلوغ دستگاه ایمنی الهام‌بخش برخی از روش‌های مورد استفاده در یادگیری ماشینی بوده است.


</div>