یادگیری ماشین Machine Learning

همانطور که در شکل زیر میبینید با اعمال یک اکشن خروجی مدل اندازه گیری شده و با مقایسه با خروجی مطلوب آن، آن ویژگی تقویت سایت vector-robot یا تضعیف میشود. هدف این الگوریتم این است که ماشین بتواند خروجی واقعی را با خروجی آموزش داده شده مقایسه کرده و مدل را متناسب با آن اصلاح کند؛ بنابراین یادگیری نظارت شده از الگوهایی برای پیشبینی ورودیهای جدید استفاده میکند. در الگوریتم KNN یک شیء جدید را به کلاس متداول در نزدیکی همسایههای آن اختصاص میدهند. الگوریتم K نزدیکترین همسایه (KNN) یک مدل تشخیص الگوست که میتواند برای طبقهبندی و رگرسیون استفاده شود. جاوا معمولاً اولین انتخاب برای تازهواردان حوزه یادگیری ماشین نیست، اما کسانی که سابقه بیشتری در این حوزه دارند کار با جاوا را ترجیح میدهند. این یک کتابخانه یادگیری ماشین عمیق منبع باز و توزیعشده برای جاوا و Scala است. به عبارت دیگر یادگیری ماشینی روشی برای تجزیه و تحلیل داده است که این امکان را فراهم میکند تا یک مدل تحلیلی را به صورت خودکار بسازیم. با وجود این ویژگیهاست که یادگیری عمیق به روشی با پتانسیل قابلتوجه در فضای هوش مصنوعی تبدیل شده است. یادگیری عمیق برای استخراج یا تبدیل ویژگیهای دادهها یا نمایش آنها از مجموعهای از لایههای واحد پردازش غیرخطی استفاده میکند.

برای درک بهتر هوش مصنوعی به این تعریف دقت کنید. فرایندهای اصلاح خود؛ این جنبه از برنامهنویسی هوش مصنوعی، برای تنظیم دقیق الگوریتمهای مداوم و اطمینان از ارائه دقیقترین نتایج ممکن، طراحی شده است. هوش مصنوعی به طور مداوم در حال پیشرفت است تا از صنایع مختلف بهرهمند شود. این فناوری را میتوان در بسیاری از بخشها و صنایع مختلف به کار برد. دوره اول تصویری کلی از تئوریهای یادگیری ماشین به شما میدهد و شما را با ریاضیات حدساده آشنا میکند و سپس این مطالب را به صورت عملی در محیط پایتون پیاده سازی میکند. پس اگر به تازگی وارد این حوزه شده اید دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون جادی با بیانی ساده و روان میتواند خیلی به شما کمک کند و اگر میخواهید به صورت خیلی جدی تر با ریاضیات این حوزه هم آشنا بشید به هیچ عنوان دوره آموزش یادگیری ماشین دکتر منثوری و دکتر تهرانیپور رو از دست ندهید. دوره دوم اما با سرفصل جامعی که داره ریاضیات هر موضوع به تفصیل توسط دکتر منثوری بیان میشوند و در ادامه پیاده سازیهای این مباحث در ادامه توسط دکتر تهرانیپور انجام میشه. در ادامه دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون جادی و همچنین دوره های آموزش یادگیری ماشین دکتر منثوری و دکتر تهرانی پور را پیشنهاد میکنیم.

پیشنهاد میکنیم اگه آشنایی کافی با این حوزه ندارید حتما دوره های پایتون جادی رو از دست ندید. پس از فراگیری این موضوع باید زبان های برنامهنویسی یادگیری ماشین را یاد بگیرید. زبان های برنامهنویسی یادگیری ماشین کداماند؟ هنگام انتخاب یک زبان برنامهنویسی برای یادگیری ماشین شاید به دنبال مهارتهای ذکر شده در آگهیهای استخدام یا کتابخانههای موجود در زبانهای مختلف برای استفاده در فرایندهای یادگیری ماشین باشید. هوش مصنوعی در پزشکی و مراقبتهای بهداشتی برای دوزهای مختلف داروها و درمانهای مختلف در بیماران و همچنین اقدامات جراحی در اتاق عمل مورد آزمایش و استفاده قرار میگیرد. افزایش آگاهی در مورد تعصبات، هوشیاری از تعصبات ناخودآگاه خودمان، برقراری عدالت در پروژههای یادگیری ماشین و پایپلاینها میتواند در این زمینه مفید واقع شود. این حوزه در واقع شاخهای از هوش مصنوعی است که مبتنی بر این ایده است که سیستمها می توانند از دادهها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین دخالت انسان تصمیم بگیرند. هنگام تشکیل یک درخت تصمیمگیری برای یادگیری ماشین باید دقت کنید که چه ویژگیهایی را برمیگزینید، از چه شرایطی برای تقسیم استفاده میکنید و همچنین بدانید که در چه حالتی درخت تصمیم به یک پایان مشخص میرسد. کافی است در زندگی روزمرهی خود در استفاده از ماشینها و ابزارها دقت بیشتری داشته باشید؛ مطمئنا ردپایی از هوش مصنوعی را پیدا میکنید!

خب حتما تا به اینجای این پست، درک درستی از سوال هوش مصنوعی چیست را پیدا کردید! در یادگیری بدون نظارت دادههای ورودی برچسب ندارند؛ بنابراین الگوریتم یادگیری ماشین نظارت نشده تلاش میکند نقاط مشترک بین دادههای ورودی را پیدا کند (در این نوع از یادگیری مدل ورودیها بر اساس ویژگی ها، تفکیک و دسته بندی میشوند). یادگیری تقویتی یک روش آموزش یادگیری ماشینی است که بر اساس پاداش دادن به رفتارهای دلخواه و/یا تنبیه رفتارهای نامطلوب است. به طور عمومی، درختهای تصمیمگیری برای ارائه بصری، نشان دادن و اطلاعرسانی تصمیمها استفاده میشود. ما به طور روزمره از این تکتولوژی بدون آنکه اطلاعی داشته باشیم، استفاده میکنیم. یکی از موضوعات رایج درباره هوش مصنوعی این است که ماشینها به قدری پیشرفت خواهند کرد که انسان قادر به ادامه کار نیست. به طور کلی، یک عامل یادگیری تقویتی قادر است محیط خود را درک و تفسیر کند، اقداماتی انجام دهد و از طریق آزمون و خطا یاد بگیرد. هدف دیگری که برای این الگوریتم میتوان بیان کرد این است که یک ماشین محاسباتی بتواند دادههای خام را به طور خودکار طبقهبندی کند. این مدلها مشاهدات مربوط به دادهها را برای نتیجهگیری درباره مقدار هدف دادهها ترسیم میکنند. نتیجهگیری در مورد مقدار هدف دادهها هم در برگها نمایش داده میشود.

ویژگی ایدهآل هوش مصنوعی، توانایی آن در منطقی سازی و انجام اقداماتی است که بیشترین شانس را برای دستیابی به یک هدف خاص دارند. اهداف هوش مصنوعی شامل یادگیری، استدلال و ادراک است. از این جهت در حال آمادهسازی درس یادگیری ماشین کاربردی (که شامل پیادهسازی کلی پروژه و تمرین است) هستیم و به زودی در اختیاران علاقهمندان این حوزه خواهد بود. یکی از راههای دستیابی به این هدف این است که افراد متنوع در پروژه یادگیری ماشین حضور داشته باشند و افراد مختلفی آن را بررسی و آزمایش کنند. هدف از یادگیری درخت تصمیمگیری ایجاد مدلی است که ارزش یک هدف را بر اساس متغیرهای ورودی پیشبینی کند. زیرا این روشها معمولاً برای بررسی رابطه بین متغیرهای کمی استفاده میشوند. درختها یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتمهای یادگیری ماشین هستند که جزو دسته الگوریتمهای نظارت شده محسوب میشوند. امروزه تقریباً تمام افرادی که از تکنولوژی استفاده میکنند، از مزایای یادگیری ماشین بهرهمند میشوند. در بازی اتومیبیلرانی، سیستم رایانهای باید تمام دادههای خارجی را حساب کند تا از برخورد جلوگیری کند. هوش مصنوعی به شبیهسازی هوش انسان، در ماشینهایی گفته میشود که برنامهریزی شدهاند تا مانند انسان فکر کنند و اقدامات آنها را تقلید میکنند. امروزه بشر ماشینهایی طراحی کرده است که با بهرهگیری از شیوه یادگیری مغز انسان میتواند بیاموزد.

R معمولاً در محیطهای تولید صنعتی استفاده نمیشود، اما چون منافع زیادی برای علم داده دارد، امروزه کاربرد آن در صنعت هم افزایش یافته است. درست است که ماشینها خروجی را بر اساس تجزیهوتحلیل حاسباتی و پردازش دادهها تحویل میدهند، اما آنها هم عینی، عادلانه و دقیقاً درست نیستند. احتمالا شما هم اسم هوش مصنوعی را در دهه اخیر، زیاد شنیدهاید اما درک درستی از تعریف هوش مصنوعی ندارید. زبان انتخابی برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در اپلیکیشنهای بازی یا ربات (مانند ربات لوکوموشن) است. این زبان در توسعه اپلیکیشنهای دسکتاپ فرانتاند برای کار روی یادگیری ماشین در سطح سازمانی کاربرد فراوانی دارد. را برای اپلیکیشنهای یادگیری ماشین ترجیح میدهند. از الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده برای پیشبینی وقایع احتمالی آینده با کمک دادههای تاریخی استفاده میشود. هنگام کار با دادهکاوی و یادگیری ماشین، از درختهای تصمیمگیری بهعنوان یک مدل پیشبینی استفاده میشود. از دیگر کاربردهای یادگیری نظارت نشده میتوان به پیشبینی نوسانات آینده بازار بورس، فیلتر کردن ایمیلهای هرزنامه و غیره اشاره کرد. یکی از کاربردهای مهم یادگیری نظارت نشده استفاده از آن در دادههای معاملاتی است. این روش از سادهترین الگوریتمهای یادگیری ماشین است که کاربردهای بسیاری دارد.

با توجه به اینکه بسیاری از صنایع به دنبال اتوماسیون کردن مشاغل خاص با استفاده از ماشین آلات هوشمند هستند، این نگرانی وجود دارد که افرادی شغل خود را از دست بدهند. موتور جستجوی گوگل با استفاده از هوش مصنوعی، جستجوهای هوشمند انجام میدهد و بر اساس جستجوهای قبلی شما، نتایج مرتبط را به شما نشان میدهد. این دستهبندیها بر اساس چگونگی دریافت یادگیری یا نحوه بازخورد سیستم توسعهیافته در یادگیری انجام میشود. یادگیری ماشین مدام در حال تغییر و ایجاد نوآوری است؛ بنابراین اگر قصد فعالیت در این حوزه را دارید، باید همواره مهارتها و علم خود را بهروز کنید. حالا سیستم شما باید بتواند تصاویر جدید کوسهها بدون برچسب را بهعنوان ماهی و تصاویر دریاها بدون برچسب را با عنوان آب شناسایی کند. بهعنوانمثال تصور کنید با یادگیری نظارت شده تصاویری از کوسه با برچسب ماهی و تصاویری از دریاها با برچسب آب به سیستم دادهاید. در این صورت احتمال دارد سیستم کوسه را بهعنوان ماهی نشناسد.

بهعنوانمثال ممکن است شما تصاویری از ماهیهای قرمز با برچسب ماهی به سیستم بدهید. این دوره شما رو با کلیت این حوزه آشنا کرده و تصویری خوب برای ادامه به شما میدهد. اینکه هوش مصنوعی خوب است یا خطری انسان را تهدید میکند؟ خوب است بدانید که یادگیری ماشین با پایتون بیشترین تقاضا و محبوبیت را در بین زبانهای برنامهنویسی دارد. دورههای فراوان و متنوع با عناوین مختلفی در حوزه یادگیری ماشین ساخته شده و در دسترس کاربران وجود دارد که برای شروع هر کاربری حجم این تعداد عنوان آموزشی باعث گیجی و سردرگمی همه افراد میشود. فقط آن را به عنوان مبحثی هیجانانگیز میشناسید. مکتبخونه دوره آموزش آمار و احتمال در پایتون برای این منظور ایجاد کرده است که میتوانید از آن استفاده کنید. برای شروع کار با پایتون میتوانید از دورههای آموزش پایتون و دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون مکتبخونه استفاده کنید. در ادامه برای یادگیری تقویتی هم دورهای نسبتا پیشرفته برای علاقمندای این حوزه تهیه شده است که میتوانید از آن استفاده کنید. R یک زبان برنامهنویسی منبع باز است که در درجه اول برای محاسبات آماری استفاده میشود. یکی از اساسیترین پیشنیازهای حوزه یادگیری ماشین، زبان برنامهنویسی پایتون است.

IBM Watson یک نمونه شناخته شده از سیستمی است که از یادگیری عمیق بهره میبرد. به همین دلیل یادگیری ماشین کار کامپیوترها را در ساخت مدل از دادههای نمونه تسهیل میکند تا فرایندهای تصمیمگیری بر اساس ورودی دادهها بهصورت خودکار انجام شود. از سادهترین کارها گرفته تا کارهای پیچیده. از آنجایی که این قبیل تعصبات ممکن است روی دیگران تأثیر منفی بگذارد، آگاهی از آنها و تلاش برای از بین بردنشان بسیار مهم است. بله؛ همانطور که حدس زدید، هوش مصنوعی بسیار به ما نزدیک است و در زندگی روزمره ما انسانها نقش مهمی دارد. برای قدمهای بعدی نیز دورههای متنوعی مثل دوره یادگیری عمیق با تنسورفلو کراس وجود دارد. مکتبخونه دورههای متنوعی در زمینه یادگیری ماشین، الگوها و الگوریتمهای متفاوت آن، زبانهای برنامهنویسی برای یادگیری ماشین و غیره ارائه میدهد. اگر هیچ مطالعهای در زمینه آمار نداشتهاید، یادگیری تعریف همبستگی و رگرسیون برای شما لازم است. اگر علاقهمند به این حوزه هستید، دوره آموزش یادگیری ماشین مکتبخونه را از دست ندهید. در واقع احتمال حملات سایبری و کلاهبرداری در این زبان کمتر است. در واقع تعصبات انسانی در نحوه جمعآوری، سازماندهی و در نهایت در الگوریتمهایی که چگونگی تعامل یادگیری ماشین با دادهها را مشخص میکند، نقش دارند. تعصبات انسانی (Human Biases) چه ارتباطی با یادگیری ماشین دارد؟

پایتون توانایی استفاده بهعنوان یکی زبان اسکریپتنویسی را دارد و سینتکس آن قابل خواندن است. فناوری نویسهخوان نوری (OCR) متنهای موجود در تصاویر را به متون قابل جستجو تبدیل میکند. فرایندهای یادگیری؛ این جنبه از برنامهنویسی هوش مصنوعی، بر دستیابی به دادهها و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل دادهها به اطلاعات عملی، متمرکز است. برای شروع این حوزه پیشنهاد میکنیم حتما دوره هوش مصنوعی برای همه با تدریس Andrew NG و زیرنویس اختصاصی مکتبخونه را ببینید. چه دورههایی برای آموزش یادگیری ماشین لازم است؟ پس لازم نیست نگران مسیر یادگیری خود باشید زیرا به خوبی پوشش داده شده است و همچنان در حال بهبود و غنیتر شدن است. برای فهم ریاضیات یادگیریماشین لازم است که با مباحث احتمالاتی آشنا باشید و پیادهسازی آن را در پایتون بلد باشید. این زبان قدرتمند و آسان هم برای پردازش دادهها و هم کار مستقیم با آنها استفاده میشود. از برنامههای کاربردی هوش مصنوعی برای کمک به سادهسازی و تجارت آسان استفاده میشود. حوزه یادگیری ماشین حوزهایست که باید به صورت کاربردی مطالعه شود. برنامههای کاربردی برای هوش مصنوعی بیپایان هستند. هوش مصنوعی چیست ؟

الگوریتمهای یادگیری ماشین چیست؟ محبوبیت پایتون ممکن است به دلیل افزایش توسعه فریمورکهای یادگیری عمیق باشد که اخیراً در دسترس کاربران قرار گرفته است. یادگیری عمیق در تلاش است تا چگونگی پردازش محرکهای نور و صدا را در بینایی و شنوایی انسان تقلید کند. فناوری تشخیص چهره به سیستمعاملهای رسانههای اجتماعی کمک میکند تا عکس دوستان خود را به اشتراک بگذارند و آنها را تگ کند. بینایی کامپیوتری و تشخیص گفتار از جمله پیشرفتهایی هستند که با کمک یادگیری عمیق به ثمر نشستهاند. یادگیری ماشین همان تکنولوژی نوظهوری است که با کمک الگوریتمهای خاص خود میتواند دادهها را جمعآوری کرده و تجربیات خود را در تشخیص مسائل پیرامون و حل آنها افزایش دهد. همچنین هوش مصنوعی ممکن است در مورد هر ماشینی که از ویژگیهای مرتبط با ذهن انسان مانند یادگیری و حل مسئله برخوردار است، استفاده شود. مسئله بحث انگیز دیگری که بسیاری از افراد در مورد هوش مصنوعی دارند، این است که چطور بر اشتغال انسان تأثیر میگذارد. این زبان طی سالهای اخیر مورد استقبال افراد زیادی بهخصوص دانشجویان قرار گرفته است. تصور کنید یک مجموعه داده بزرگ از مشتریان و خریدهای آنان دارید، دستهبندی آنها و تفکیک انواع خریدها برای انسان کار دشوار و زمانبری است؛ بنابراین این الگوریتم به شما کمک میکند که بهراحتی این کار را انجام دهید.

یادگیری ماشین ارتباط تنگاتنگی با آمار محاسباتی دارد؛ بنابراین داشتن دانش پیشزمینه در آمار برای درک و استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین مفید است. رویکردها و الگوریتمهای یادگیری ماشین به طور مدام در حال توسعه هستند؛ بنابراین شما باید همواره اطلاعات خود را بهروز نگه دارید. اگر به آموزش یادگیری ماشین علاقه دارید، باید الگوریتمهای یادگیری ماشین را بهخوبی درک کنید. اگر آن دسته از افرادی هستید که با شرکت در دوره بهتر یک مطلب را یاد میگیرید، دوره یادگیری ماشین مکتبخونه را به شما عزیزان توصیه میکنیم. بعضی با مطالعه کتاب یادگیری ماشین را فرا گرفتهاند و بعضی در دوره یادگیری ماشین شرکت کردهاند. در میان الگوریتمهای یادگیری ماشین که در حال حاضر مورداستفاده و توسعه قرار میگیرد، یادگیری عمیق بیشترین داده را جذب میکند و حتی میتواند در بعضی از وظایف شناختی انسان را شکست دهد. کشف الگوهای پنهان در یک مجموعه داده میتواند یکی از اهداف یادگیری نظارت نشده باشد. در یادگیری ماشین نظارت شده ورودیهایی با برچسب خروجی دلخواه به ماشین داده میشود.