امکان اطمینان از ارزیابی صحیح و به موقع از این چالش ها و همچنین امکان تنظیم سیستم های مدیریت متناسب با شرایط و فرصت های جدید می تواند به عنوان یک عامل اصلی موفقیت در سازمان های مدرن در نظر گرفته سایت vector-robot شود. به طور کلی، هدف از ارائه اطلاعات در این روش این است که از طریق آن بتوانیم به یک نتیجه صحیح و دقیق دسترسی پیدا کنیم. در حقیقت، با استفاده از این زبان، میتوانیم مجموعهای از نرم افزارها را طراحی کنیم که بتوانند از طریق دادههای ما یاد بگیرند. همه ما می دانیم که برای استفاده از کامپیوترها و دستگاه های دیجیتال باید آن ها را برنامه ریزی کنیم. ماشین لرنینگ به روش های مختلفی طراحی شده و انجام می شود. در ماشین لرنینگ شما تمامی فاکتورهای موثر مانند ساعت مطالعه، نوع کتاب ها، نوع آزمون هایی که دانش آموز باید در آن ها شرکت کند، شیوه مطالعه و غیره و نتایج نهایی آزمون را در اختیار ماشین قرار می دهید. در علم پزشکی از این روش می توان برای تشخیص سن و جنسیت اجسادی که قابل شناسایی نیستند، تشخیص بیماری، انتخاب بهترین و کوتاه ترین روش درمان و غیره استفاده کرد. توسعه تکنولوژی در جامعه و به صورت خاص، دیجیتالی شدن جهان اقتصاد، تاثیر قابل توجهی بر روی بازار کار و عملکرد شغل مدیریت داشته است.
لازم به ذکر است که با توجه به اهمیتی که علوم داده در این سالها کسب کرده است و همچنین آموزش ماشین لرنینگ که با گسترش قابل ملاحظهای مواجه شده است، میتوان اینطور پیش بینی کرد که هر ساله میزان تقاضا برای این شغل، بیشتر نیز بشود. چالش های اصلی کسب و کار که بیشترین تاثیر را بر روی تصمیم گیری دارند در شکل ۷ مشخص شده است. دگرگونی دیجیتالی محیط کسب و کار تاثیر اصلی را بر روی جامعه ما، دنیای تجارت، مدیریت و بازار کار را دارد. در این روش، عامل هوشمند با اقداماتی که در محیط پیرامون خود، انجام میدهد و با دیدن نتایج حاصل از آن اقدام، با پیرامون خود ارتباط برقرار میکند. مانند انسانی که اطلاعاتی را از محیط پیرامون خویش دریافت میکند و از این طریق، توان یادگیری پیدا میکند. در حقیقت علم ماشین لرنینگ، دارای این قابلیت است که به یک نرم افزار، قدرتی دهد که آن برنامه، از طریق تجریبات و دانشی که دارد، بتواند بسیاری از مسائل را حل کند. ماشین لرنینگ این روزها در زمینه های مختلف دیجیتال مارکتینگ، صنعت، علم پزشکی، تجهیزات نظامی و بسیاری جنبه های دیگر مورد استفاده قرار می گیرد. در سیستم های دیجیتال شما یک برنامه نوشته شده به سیستم می دهید تا بر روی آن بارگزاری شود.
این کتابخانه نیز با زبان پایتون نوشته شده است و کتابخانهای رایگان، با متن باز و آزاد به شمار میرود. اگر شما یک برنامه از پیش نوشته شده داشته باشید، فاکتورهای ورودی مثلا تعداد ساعت مطالعه دانش آموزان را به برنامه داده و برنامه نتیجه امتحان نهایی را برای شما تخمین خواهد زد. اگر شما در یکی از صفحات مجازی فعال باشید، متوجه شده اید که اپلیکیشن با توجه به سابقه شما در لایک ها، کامنت ها و دوستانتان، به شما صفحات و افرادی را پیشنهاد می دهد که احتمالا به آن علاقه مند هستید. بنابراین اگر علاقه دارید در کمترین زمان، طرح خود را عملی سازید از کراس، استفاده کنید. بنابراین در روش یادگیری نظارت نشده، هدف برقرار کردن رابطه میان ورودی و خروجی نیست. در حقیقت هدف در این روش، بیشتر کردن میزان پاداش و یا امتیاز است. از طرف دیگر، این تکنولوژی دارای این قابلیت است که بتواند قدرت تفکر شما را پرورش دهد. یعنی شما ورودی و خروجی های متناظر هم را به دستگاه داده و ماشین همانند یک انسان آن را بررسی کرده تا بتواند بهترین الگوی متناسب با آن را پیدا کند.
در این روش هوش مصنوعی همانند ذهن انسان اما با ظرفیت استفاده بیشتر طراحی شده تا ماشین بتواند همانند انسان حتی از آن باهوش تر اقدام کند. یادگیری عمیق روش پیشرفته تر شبکه عصبی است که می تواند نورون های مغزی را شبیه سازی کرده و همانند رایانه های بسیار قوی حجم زیادی از اطلاعات را بررسی و آنالیز کند. در واقع در این روش ماشین ها بدون نیاز به برنامه نویسی، با استفاده از هوش مصنوعی و الگوهای تکرار، همانند یک انسان نتایج و احتمالات موجود را حدس زده و طبق آن عمل می کنند. در مجموعه آموزش های برنامه نویسی، آکائمی آی تی نیز سعی کرده است با پوشش این شاخه از هوش مصنوعی که در حال حاضر به عنوان یک علم جدید مطرح شده است تا به نرم افزارها قدرت پیشرفت بدهد که آنها بتوانند از طریق دادههای ما، رو به جلو، حرکت کنند با شما همرا باشد..
کاهش هزینه های نیروی انسانی از دیگر مزایای است که باعث کاهش هزینه های پروژه، شرکت و یا کارخانه شما خواهد شد. یکی از مزایای این روش بالا بردن دقت است. از این طریق میتوان رابطه میان الگوهای پنهان دادهها را کشف کرد. این نوع از فناوری لازم است از طریق اطلاعات و تجربیات خود یاد بگیرد تا بدون کنترل شدن توسط راننده خودرو، مسیری را طی کند. مدیرانی که برای تصمیم گیری دو راه در پیش روی خود دارند: تصمیم گیری بر اساس تجربیات و دیدگاه خویش یا سپردن عمل تصمیم گیری بر عهده هوش مصنوعی. به دستگاه دیجیتال ورودی می دهید و دستگاه بر اساس برنامه خود آن ها را بررسی و آنالیز کرده و خروجی متناسب با آن را به شما خواهد داد. بنابراین در جهت بررسی خطاها و اجرای برنامه، دسته بندیهای یادگیری ماشین و تشریح پیش بینیهای موجود در یادگیری، قابلیت کاربرد دارد. لازم به ذکر است که الگوریتمهای رگرسیون در این زمینه، مربوط به مدل سازی و رابطه میان متغیرهایی است که از طریق اندازه گیری خطا در پیش بینیهای انجام شده، توسط مدل، تکرار میشوند. به کارگیری این الگوریتم همچنین برای ساده سازی دادهها و همچنین تجسم دادههای بعدی، بسیار مفید است. این الگوریتم میتواند جمعیت را بر اساس برخی از خصوصیات مورد نظر، طبقه بندی کند.
ماشین بر اساس نوع آموزش اولیه می تواند حجم زیادی از اطلاعات را بررسی کرده و یک الگو و پیشامد را حدس می زند. این روش می تواند بسیاری از اطلاعات محیطی مانند صوت، تصویر، دما، و هر فاکتور دیگر را بررسی کرده و بهترین نتیجه ممکن را ارائه خواهد داد. دقت انسانی وابسته به شرایط بسیاری از جمله حالات روحی و میزان خستگی فرد است. ماشین دارای تکرارپذیری بالا است، یعنی می تواند یک عمل را صدها بار و حتی بیشتر بدون هیچ گونه خطا و یا خستگی انجام دهد تا بهترین الگوی ممکن را شناسایی کند. همانطور که می دانید ذهن همه ما از میلیون ها سلول مغزی تشکیل شده است که حتی باهوش ترین افراد نیز نمی توانند از تمامی ظرفیت آن استفاده کنند. این به این معنا است که ملزومات مورد نیاز مدیران بدون تغییر باقی نمی مانند و باعث شده تا آن ها در روند و عملکرد اعمالی چون کار، فکر کردن و تصمیم گیری تجدید نظر کنند. برای مثال فرض کنید شما به دنبال پیدا کردن یک دستو پخت (برنامه) یک غذای جدید هستید که چیزی از آن نمی دانید.
این روش ماشین لرنینگ همانطور که از نام آن پیدا است به یک ناظر و معلم همراه نیاز دارد. بعد از آن که با مفهوم ماشین لرنینگ و انواع روش های یادگیری آشنا شدید، بهتر است بدانید که این تکنولوژی از طریق چه مدل هایی انجام می شود. اما از مدیران کار های روزمره و عادی در یافت می کنند و به آن ها در راستای گرفتن با تجزیه و تحلیل داده های عظیم یاری می دهند. یکی از این نکات، داشتن دانش ریاضی بالا است و نکته دیگری که باید در نظر بگیرید این است که باید با برخی از کتابخانههای پایتون برای کار کردن با هوش مصنوعی و همچنین تجزیه و تحلیل دادهها، آشنایی کافی داشته باشید. این دسته از الگوریتمها نیز مانند روشهای خوشه بندی، دارای این قابلیت هستند که ساختار ذاتی دادهها و اطلاعات را مورد بررسی قرار دهند و از آنها بهره برداری کنند. پانداس، نوعی کتابخانه متن باز است که با استفاده از آن میتوانید ساختارهای دادههای با کارایی بالا را مورد بررسی و تجزیه و تحلیل قرار دهید.
در این روش، ماشین سعی می کند بهترین خط را برای جدا کردن داده ها پیدا کرده و آن ها را بررسی کند. این الگوریتم از نقاط داده، برای یافتن بهترین خط برای مدلسازی، استفاده میکند و خود، دو نوع ساده و چندگانه دارد. لازم به ذکر است که در زمینه آموزش ماشین، به طور کلی سه نوع یادگیری وجود دارد که عبارتند از: یادگیری ماشین، نظارت شده – یادگیری ماشین، نظارت نشده – یادگیری نیمه نظارت شده. به طور عمده، از این روش یادگیری، برای حل کردن مسائل مربوط به رگرسیون و همچنین طبقه بندی دادهها استفاده میشود. در این روش، هم از اطلاعات طبقه بندی شده و برچسب گذاری شده، استفاده میشود و هم، دادههای طبقه بندی نشده و بدون بر چسب، به طور همزمان مورد کاربرد واقع میشوند تا از این طریق، دقت یادگیری را افزایش دهند. این الگوریتم به دلیل کاربردی بودن، هم برای دسته بندی، مورد استفاده واقع میشود و هم برای رگرسیون از پرکاربردترین الگوریتمهای یادگیری ماشین محسوب میشود. ابزار یادگیری ایکس جی بوست، در حقیقت یک الگوریتم است که از آن میتوان هم برای زبان R استفاده نمود و هم، برای زبان برنامه نویسی پایتون، توسعه داده شده است. در واقع سیستم های کامپیوتری با استفاده از یک الگوریتم و برنامه مشخص به هر ورودی یک پاسخ و خروجی مشخص خواهند داد.
یکی از مدل های آموزش ماشین، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که سیستم دیجیتال را مانند مغز و ذهن انسان برنامه ریزی می کند. مدیران در مجموع ۴۷% وقت خود را صرف کار های روزمره از جمله هماهنگی و کنترل، برنامه ریزی و گزارش دادن می کنند. در این روش ماشین داده های ورودی و خروجی را دریافت کرده، آن ها را دسته بندی می کند و بر اساس ارتباطات بین آن ها یک الگو و برنامه احتمالی را حدس زده و آن را برنامه ریزی می کند. ماشین بر اساس ورودی و خروجی بهترین الگوی ممکن را طراحی کرده تا دانش آموزان به بهترین نمره ممکن برسند. و براساس شکل ۳ مدیران به طور عمومی و کلی از این انتقال پشتیبانی کرده و موافق هستند. به خصوص که، ۷۳% مدیران آماده انتقال وظیفه گزارش دادن، ۸۲% وظیفه برنامه ریزی و ۶۷% وظیفه تخصیص منابع به هوش مصنوعی هستند. شکل ۲ درصدی از مدیران را نشان می دهد که حاضرند تا قسمتی از وظایف خود را در اختیار هوش مصنوعی قرار بدهند. در یادگیری ماشین حجم بسیاری از کار بر عهده خود ماشین که یک سیستم کاملا هوشمند است انجام می شود.
این روش در هوش مصنوعی می تواند مزایای بسیاری به دنبال داشته باشد. یکی از مزایای اساسی یادگیری ماشین لرنینگ، این است که از این طریق، شما میتوانید در صنایعی مانند صنعت خودرو نیز فعالیت کنید. در این کتابخانه، این امکان وجود دارد که به آزمایش سریع اقدام کنید. تصور کنید شما بخواهید یک برنامه تحصیلی برای دانش آموزان یک کلاس طراحی کنید. بنابراین یادگیری آن با زبان پایتون میتواند شما را قادر سازد تا به همکاری با شرکتهای بسیار بزرگ اقدام کنید. این الگوریتم، نقاط دادههای ناشناخته را با نزدیکترین همسایگان خود، پیش بینی میکند. نتیجه این اقدام و ارتباط، میتواند یک خطا و یا یک پاداش باشد. در این روش ماشین بر اساس نظام پاداش و مجازات عمل می کند، به این ترتیب که در ازای هر پیشرفت کوچک یک پاداش دریافت کرده و در ازای هر خطا و اشتباه خود را مجازات می کند تا در نتیجه به مطلوب ترین نتیجه ممکن برسد. یادگیری تقویتی را می تواند قویی ترین و دقیق ترین روش ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی دانست که به طور مداوم بر اساس آزمون خطا به دنبال پیدا کردن بهترین الگوی ممکن می گردد. به طور کلی، میتوان گفت الگوریتمهای مورد استفاده در این شاخه از علم، شامل الگوریتمهای طبقه بندی و رگرسیون است.
به طور کلی میتوان گفت این الگوریتمها، به صورت نظارت نشده و یا با استفاده از خلاصه و همچنین توصیف دادهها با کاربرد اطلاعات کمتر، مورد استفاده قرار میگیرند. این کتابخانه میتواند ابزارهای زیادی را برای تحلیل اطلاعات در اختیار شما قرار دهد و سرعت کار با آن نیز بسیار بالا است. کت بوست، سرعت بسیار بالایی در زمینه پیش بینی دارد. در زمینه آموزش یادگیری ماشین لازم است به نکاتی توجه داشته باشید. الگوریتمهای نمونه در این زمینه شامل رگرسیون لجستیک و شبکه عصبی انتشار مجدد است. انواع آموزش ماشین شامل سه نوع یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری نیمه نظارتی یا تقویتی هستند که هر کدام ویژگی ها، مزایا و معایب خاص خود را دارند. در حقیقت، روش یادگیری نظارت شده، درست بر خلاف روش یادگیری ماشین نظارت نشده است که در آن، اطلاعات، بر چسب گذاری نمیشوند و مجموعه دادهها، فقط شامل ورودی هستند و خروجی متناسبی برای آنها در نظر گرفته نشده است و ناظری برای دادهها وجود ندارد. از طرف دیگر با استفاده از این کتابخانه، میتوانید به پیش پردازش دادهها اقدام نمایید و همچنین به بصری سازی آنها نیز، دست بزنید.
در این روش یادگیری ماشین، دادهها، برچسب گذاری میشوند و بر روی آنها نظارت، انجام میگیرد. این الگوریتم از الگوریتمهای یادگیری بدون نظارت است که میتواند راه حلی را برای مشکلات خوشه بندی، ارائه دهد. این الگوریتم را زمانی میتوان مورد استفاده قرار داد که مشخصهها نسبت به یکدیگر، مستقل باشند. با استفاده از این کتابخانه میتوان نمودارهای گوناگونی را با استفاده از بصری سازی دادهها، ترسیم نمود. لذا به یک سازمان خاص، تعلق ندارد و هر فردی میتواند سورس کد آن را دریافت نموده با تغییراتی آن را به نام دیگری عرضه کند. چراکه این حوزه از هوش مصنوعی، قابلیت بزرگ شدن دارد و چندین صنعت مهم را نیز با خود درگیر نموده است. یکی دیگر از ویژگیهای این زبان، متن باز بودن آن است. در این حالت یک سرآشپز در پیدا کردن الگوی مناسب برای پیدا کردن مواد اولیه مورد نیاز، مقدار و نحوه ترکیب آن ها به شما کمک خواهد کرد. اما ماشین لرنینگ بدون هیچ کدام از این عوامل با دقت بالا و بدون نقص عمل می کند. ماشین لرنینگ یکی از جدیدترین فناوری های مورد استفاده در دنیای دیجیتال است که باعث می شود سیستم های کامپیوتری بدون نیاز به برنامه نویسی نیز کار کنند.
پردازش زبان طبیعی طراحی شده تا زبان مورد استفاده انسان ها را درک کرده و تجزیه و تحلیل کند؛ همچنین به عنوان پایه ای برای سیستم تشخیص گفتار در نظر گرفته می شود و در نهایت به بینایی ماشین می رسیم که به بازرسی و تجزیه و تحلیل تصویر می پردازد. تصمیم گیری شرایطی است که نیاز به تجزیه و تحلیل داده ها در زمان کم است. درست است که سیستم دیجیتال و ماشین خود وظیفه پیدا کردن الگو و برنامه مناسب را برعهده دارد اما این ماشین نیز به یک مجموعه آموزشی اولیه نیاز دارد تا بداند دقیقا باید انتظار چه نتایج و اطلاعاتی را داشته باشد. در ماشین لرنینگ پیدا کردن الگو و برنامه بر عهده خود ماشین است. خود این کتابخانه، دارای الگوریتمهایی از شبکههای عصبی است و میتواند یادگیری را تقویت کند. این الگوریتمها دقت بسیار بالایی دارند. همچنین الگوریتمهای مبتنی بر نمونه مانند الگوریتمهای KNN، SVM، K-Means، Naive Bayes نیز از معروفترین این الگوریتمها به شمار میروند. همانطور که پیش از این نیز گفته شد، یادگیری ماشین لرنینگ، بخشی مهم از فناوری هوش مصنوعی، به شمار میرود. ماشین لرنینگ را میتوان یکی از شاخههای هوش مصنوعی به شمار آورد. ماشین لرنینگ دقیقا چیست؟
برای اینکه بدانید ماشین لرنینگ چیست، یادگیری ماشین چیست و یادگیری ماشین با آموزش پایتون، چگونه انجام میگیرد، در ادامه مقاله با ما همراه باشید. برای طبقه بندی، مورد استفاده قرار میگیرد و نقاطی از داده را با استفاده از یک خط، جدا میکند. الگوریتم گرادیان تقویتی از الگوریتمهای چند گانه و ضعیف برای به وجود آوردن یک الگوریتم دقیقتر، استفاده میکند. در ادامه به معرفی چند کتابخانه خواهیم پرداخت. لازم است بدانید که در حال حاضر، یادگیری ماشین، توانسته به کمک تکنولوژیهای خودروهای خودران بیاید. در حال حاضر، یادگیری و آموزش ماشین لرنینگ، موضوع بسیار مهمی است. برای آموزش یادگیری ماشین با پایتون، در ابتدا لازم است بدانید که پایتون یک زبان برنامه نویسی است. لازم است بدانید که مشهورترین کتابخانه برای شروع آموزش ماشین لرنینگ، کتابخانه سایکیت لرن است. لازم است بدانید که Gradient boosting یک روش یادگیری ماشین است. از جمله الگوریتمهای این روش همچنین میتوان K-Means و Apriori را نام برد.
از جمله معروفترین الگوریتمهای رگرسیون میتوان رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و درخت تصمیم را نام برد. این روش به خانواده الگوریتمهای یادگیری گروهی تعلق دارد. برخلاف روش بالا، این روش ماشین لرنینگ نیازی به ناظر و همراه ندارد. کت بوست، یک الگوریتم برای برای تقویت گرادیان بر پایه درخت تصمیم است و به صورت رایگان و متن باز طراحی شده است. بنابراین با استفاده از آن، به جای استفاده از یک تخمین و یا پیش بینی ضعیف، چندین الگوریتم محکم و قوی خواهیم داشت. در حقیقت، این الگوریتم، به دنبال روشی است که خوشههایی با نقاط همگن به وجود آورد. بنابر این عامل، میتوان اینطور نتیجه گرفت که این حوزه، از پر رونقترین مشاغل در سالهای اخیر بوده است. شغل مهندسی حوزه یادگیری ماشین، در بین سالهای 2012 تا 2018 با رشد 10 برابری مواجه شده است. از این کتابخانه میتوان برای کار با دادهها در پایتون و در جهت دستیابی به اهداف یادگیری ماشین، استفاده کرد. الگوریتم جنگل تصادفی را میتوان نوعی الگوریتم یادگیری ماشین لرنینگ، با استفاده و کاربری بسیار ساده به شمار آورد. زمانی از این الگوریتم استفاده میشود که در آن، خروجی، تشخیص داده شده باشد و وقوع برخی از رویدادها مد نظر باشد.