021-71053903 [email protected] پشتیبانی از شنبه تا چهارشنبه ساعت 9 الی 16

یادگیری ماشین چیست؟

فهرست مطالب پنهان

تعریف ساده یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که به دستگاه ها(هر نوع دستگاه الکترونیکی یا مکانیکی) این امکان را می دهد تا از تجربیات خود درس بگیرند و خود را بدون انجام هیچگونه کد نویسی بهبود بخشند. برای مثال ، وقتی از هر وب سایتی خرید می کنید ، جستجوی مرتبطی را نشان می دهد مانند:- افرادی که خرید کرده اند نیز این را مشاهده کرده اند.

 

یادگیری ماشین چیست؟

آرتور ساموئل اصطلاح یادگیری ماشین را در سال 1959 مطرح کرد. او از پیشگامان هوش مصنوعی و بازی های رایانه ای بود و یادگیری ماشین را به عنوان “زمینه ای که به رایانه ها توانایی یادگیری بدون برنامه ریزی صریح را می دهد” تعریف کرد.

در این مقاله ، ابتدا ما یادگیری ماشین را به طور مفصل در مورد جنبه ها ، فرایندها و برنامه های مختلف مورد بحث قرار می دهیم. ثانیاً ، ما با درک اهمیت یادگیری ماشین شروع می کنیم. ما همچنین اصطلاحات استاندارد مورد استفاده در یادگیری ماشین و مراحل نزدیک شدن به یک مشکل یادگیری ماشین را توضیح خواهیم داد. علاوه بر این ، ما اجزای سازنده یادگیری ماشین و نحوه عملکرد آن را درک خواهیم کرد. علاوه بر این ، ما مشخص خواهیم کرد که چرا پایتون بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین است. ما همچنین انواع مختلف رویکردهای یادگیری ماشین و کاربردهای صنعتی را لیست خواهیم کرد.

یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است. یادگیری ماشینی این است که ماشین ها را در رفتار و تصمیمات خود شبیه به انسان کرده و به آنها توانایی یادگیری و توسعه برنامه های خود را بدهم. این کار با حداقل دخالت انسان انجام می شود ، یعنی بدون برنامه ریزی صریح. فرآیند یادگیری بر اساس تجربیات ماشین ها در طول فرایند خودکار شده و بهبود می یابد. داده های با کیفیت خوب به ماشین ها داده می شود و از الگوریتم های مختلف برای ساخت مدل های ML برای آموزش ماشین ها بر روی این داده ها استفاده می شود. انتخاب الگوریتم بستگی به نوع داده های موجود و نوع فعالیتهایی دارد که باید خودکار شوند.

اکنون ممکن است تعجب کنید که تفاوت آن با برنامه نویسی سنتی چیست؟ خوب ، در برنامه نویسی سنتی ، ما داده های ورودی و یک برنامه خوب نوشته شده و آزمایش شده را برای تولید خروجی به دستگاه وارد می کنیم. وقتی صحبت از یادگیری ماشین می شود ، داده های ورودی به همراه خروجی در طول مرحله یادگیری وارد دستگاه می شوند و برنامه ای را برای خود تهیه می کند. برای درک بهتر این موضوع ، به تصویر زیر مراجعه کنید:

 

چرا باید یادگیری ماشین را یاد بگیریم؟

امروزه یادگیری ماشین تمام توجه لازم را دارد. یادگیری ماشین می تواند بسیاری از وظایف را به صورت خودکار انجام دهد ، به ویژه وظایفی که فقط انسان ها می توانند با هوش ذاتی خود انجام دهند. تکرار این هوش در ماشین ها تنها با کمک یادگیری ماشین امکان پذیر است.

با کمک یادگیری ماشین ، مشاغل می توانند کارهای معمول را به صورت خودکار انجام دهند. همچنین به خودکارسازی و ایجاد مدل هایی برای تجزیه و تحلیل داده ها کمک می کند. صنایع مختلف برای بهینه سازی عملیات خود و اتخاذ تصمیمات هوشمند به حجم وسیعی از داده ها وابسته هستند. یادگیری ماشین به ایجاد مدل هایی کمک می کند که می توانند حجم زیادی از داده های پیچیده را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند تا نتایج دقیق را ارائه دهند. این مدل ها دقیق و مقیاس پذیر هستند و با زمان برگشت کمتر کار می کنند. با ایجاد چنین مدلهای دقیق یادگیری ماشین ، مشاغل می توانند از فرصتهای سودآور استفاده کرده و از خطرات ناشناخته جلوگیری کنند.

تشخیص تصویر ، تولید متن و بسیاری موارد کاربرد دیگر در دنیای واقعی کاربردهایی پیدا کرده اند. این امر زمینه را برای متخصصان یادگیری ماشین افزایش می دهد تا به عنوان یک متخصص حرفه ای مورد توجه قرار گیرند.

چگونه می توان با یادگیری ماشین شروع کرد؟

برای شروع یادگیری ماشین ، بیایید نگاهی به برخی اصطلاحات مهم مورد استفاده در یادگیری ماشین بیندازیم:

برخی اصطلاحات یادگیری ماشین

Model:همچنین به عنوان “فرضیه” شناخته می شود ، یک مدل یادگیری ماشین نمایشی ریاضی از یک فرایند در دنیای واقعی است. یک الگوریتم یادگیری ماشین به همراه داده های آموزشی یک مدل یادگیری ماشین ایجاد می کند.

Feature:یک ویژگی یک ویژگی یا پارامتر قابل اندازه گیری مجموعه داده است.

Feature Vector:این مجموعه ای از چندین ویژگی عددی است. ما از آن به عنوان ورودی برای مدل یادگیری ماشین برای اهداف آموزشی و پیش بینی استفاده می کنیم.

Training

یک الگوریتم مجموعه ای از داده ها را که به عنوان “داده های آموزشی” به عنوان ورودی شناخته می شوند ، می گیرد. الگوریتم یادگیری الگوهایی را در داده های ورودی پیدا می کند و مدل را برای نتایج مورد انتظار (هدف) آموزش می دهد. خروجی فرایند آموزش ، مدل یادگیری ماشین است.

Prediction

هنگامی که مدل یادگیری ماشین آماده شد ، می توان با داده های ورودی تغذیه کرد تا خروجی پیش بینی شده را ارائه دهد.

Target (Label)

مقداری که مدل یادگیری ماشین باید پیش بینی کند ، هدف یا برچسب نامیده می شود.

Overfitting

وقتی حجم عظیمی از داده ها یک مدل یادگیری ماشین را آموزش می دهد ، تمایل دارد از سر و صدا و ورودی های نادرست داده ها درس بگیرد. در اینجا مدل نمی تواند داده ها را به درستی مشخص کند.

Underfitting

این سناریو زمانی است که مدل نتواند روند اصلی را در داده های ورودی رمزگشایی کند. این دقت مدل یادگیری ماشین را از بین می برد. به عبارت ساده ، مدل یا الگوریتم به اندازه کافی با داده ها مطابقت ندارد.

در اینجا یک ویدیو وجود دارد که راهنمای گام به گام برای نزدیک شدن به مشکل یادگیری ماشین با مثال آبجو و شراب را شرح می دهد:

 

هفت مرحله از یادگیری ماشین وجود دارد

  • جمع آوری اطلاعات
  • آماده سازی آن داده ها
  • انتخاب مدل
  • آموزش
  • ارزیابی
  • تنظیم Hyperparameter
  • پیش بینی

یادگیری زبان برنامه نویسی ، ترجیحاً پایتون ، همراه با دانش تحلیلی و ریاضی مورد نیاز است. در اینجا سه حوزه ریاضی وجود دارد که باید قبل از حل مشکلات یادگیری ماشین با آنها آشنا شوید:

  • جبر خطی برای تجزیه و تحلیل داده ها: مقیاس ها ، بردارها ، ماتریس ها و تنسورها
  • تجزیه و تحلیل ریاضی: مشتقات و گرادیان ها
  • نظریه و آمار احتمالات
  • حساب چند متغیره
  • الگوریتم ها و بهینه سازی های پیچیده

 

یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

سه عنصر اصلی سیستم یادگیری ماشین عبارتند از مدل ، پارامترها و زبان آموز.

مدل سیستمی است که پیش بینی می کند
پارامترها عواملی هستند که مدل برای پیش بینی آنها در نظر گرفته است
فراگیر پارامترها و مدل را تنظیم می کند تا پیش بینی ها را با نتایج واقعی هماهنگ کند

بیایید با استفاده از مثال آبجو و شراب از بالا ، نحوه یادگیری ماشین را بفهمیم. یک مدل یادگیری ماشین در اینجا باید پیش بینی کند که یک نوشیدنی آبجو است یا شراب. پارامترهای انتخاب شده عبارتند از رنگ نوشیدنی و درصد الکل. اولین قدم این است:

یادگیری از مجموعه آموزشی

این شامل مجموعه ای از داده های چند نوشیدنی است که درصد رنگ و الکل آنها مشخص شده است. در حال حاضر ، ما باید توصیف هر طبقه بندی ، یعنی شراب و آبجو ، را از نظر مقدار پارامترها برای هر نوع تعریف کنیم. مدل می تواند با استفاده از توضیحات تصمیم بگیرد که آیا نوشیدنی جدید شراب است یا آبجو.

می توانید مقادیر پارامترها ، “رنگ” و “درصد الکل” را به ترتیب “x” و “y” نشان دهید. سپس (x ، y) پارامترهای هر نوشیدنی را در داده های آموزش تعریف می کند. این مجموعه داده ها مجموعه آموزشی نامیده می شود. این مقادیر ، وقتی روی نمودار رسم می شوند ، فرضیه ای را در قالب یک خط ، یک مستطیل یا چند جمله ای ارائه می دهند که با نتایج مطلوب بیشترین تناسب را دارد.

مرحله دوم اندازه گیری خطا است

هنگامی که مدل بر روی مجموعه آموزشی مشخصی آموزش داده می شود ، باید مغایرت ها و خطاها را بررسی کرد. ما از مجموعه جدیدی از داده ها برای انجام این کار استفاده می کنیم. نتیجه این آزمون یکی از این چهار مورد خواهد بود:

واقعی مثبت: هنگامی که مدل شرایط موجود را پیش بینی می کند
منفی واقعی: هنگامی که مدل شرایطی را پیش بینی نمی کند که غیبت داشته باشد
کاذب مثبت: هنگامی که مدل شرایطی را پیش بینی می کند که غایب باشد
منفی کاذب: هنگامی که مدل شرایط موجود را پیش بینی نمی کند

مجموع FP و FN کل خطای مدل است.

 

مدیریت نویز

به منظور سادگی ، ما فقط دو پارامتر را برای نزدیک شدن به مشکل یادگیری ماشین در اینجا در نظر گرفته ایم که درصد رنگ و الکل است. اما در واقعیت ، شما باید صدها پارامتر و مجموعه گسترده ای از داده های یادگیری را برای حل مشکل یادگیری ماشین در نظر بگیرید.

  • فرضیه ای که سپس ایجاد شده است به دلیل سر و صدا خطاهای بسیار بیشتری خواهد داشت. سر و صدا ناهنجاری های ناخواسته ای است که
  • رابطه زیرین را در مجموعه داده ها مخفی می کند و فرایند یادگیری را تضعیف می کند. دلایل مختلفی برای ایجاد این سر و صدا عبارتند از:
  • مجموعه داده های آموزشی بزرگ
  • خطا در داده های ورودی
  • خطاهای برچسب گذاری اطلاعات
  • ویژگی های غیرقابل مشاهده ای که ممکن است بر طبقه بندی تأثیر بگذارد اما به دلیل کمبود داده در مجموعه آموزش در نظر گرفته نشده است

 

شما می توانید درجه خاصی از خطای تمرین را به دلیل سر و صدا بپذیرید تا فرضیه را تا حد ممکن ساده نگه دارید.

 

 

آزمایش و تعمیم

در حالی که ممکن است الگوریتم یا فرضیه ای به خوبی با مجموعه آموزشی مطابقت داشته باشد ، ممکن است هنگام اعمال بر روی مجموعه ای دیگر از داده ها خارج از مجموعه آموزشی ، شکست بخورد. بنابراین ، ضروری است که بفهمیم آیا الگوریتم برای داده های جدید مناسب است یا خیر. آزمایش آن با مجموعه ای از داده های جدید راهی برای قضاوت در این مورد است. همچنین ، تعمیم به نحوه پیش بینی نتایج مدل برای مجموعه ای جدید از داده ها اشاره دارد.

هنگامی که ما الگوریتم فرضیه را برای حداکثر سادگی ممکن مناسب می کنیم ، ممکن است خطای کمتری برای داده های آموزش داشته باشد ، اما ممکن است هنگام پردازش داده های جدید خطای قابل توجهی داشته باشد. ما به این می گوییم عدم تناسب است. از سوی دیگر ، اگر فرضیه بسیار پیچیده باشد تا بتواند بهترین نتیجه را با نتیجه تمرین تطبیق دهد ، ممکن است به خوبی تعمیم ندهد. این مورد بیش از حد مناسب است. در هر صورت ، نتایج برای آموزش بیشتر مدل بازگردانده می شود.

 

کدام زبان برای یادگیری ماشین بهتر است؟

پایتون به دلیل مزایای مختلف ذکر شده در بخش زیر ، بهترین زبان برنامه نویسی را برای برنامه های یادگیری ماشین ارائه می دهد. سایر زبانهای برنامه نویسی که می توانند برای برنامه های یادگیری ماشین استفاده شوند عبارتند از R ، C ++ ، JavaScript ، جاوا ، C#، جولیا ، Shell ، TypeScript و Scala.

پایتون به دلیل خوانایی و پیچیدگی نسبتاً کمتری نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی مشهور است. برنامه های یادگیری ماشین شامل مفاهیم پیچیده ای مانند حساب و جبر خطی است که پیاده سازی آنها تلاش و زمان زیادی می طلبد. پایتون با پیاده سازی سریع برای مهندس ML در تأیید یک ایده ، به کاهش این بار کمک می کند. می توانید آموزش پایتون را بررسی کنید تا درک اولیه ای از زبان داشته باشید. یکی دیگر از مزایای استفاده از پایتون در یادگیری ماشین ، کتابخانه های از پیش ساخته شده است. بسته های مختلفی برای انواع مختلف برنامه ها وجود دارد که در زیر ذکر شده است:

 

  • هنگام کار با تصاویر از Numpy ، OpenCV و Scikit استفاده می شود
  • هنگام کار با متن ، NLTK همراه با Numpy و Scikit دوباره
  • Librosa برای برنامه های صوتی
  • Matplotlib ، Seaborn و Scikit برای نمایش داده ها
  • TensorFlow و Pytorch برای برنامه های کاربردی یادگیری عمیق
  • Scipy برای محاسبات علمی
  • جنگو برای ادغام برنامه های وب
  • پانداها برای ساختار داده ها و تجزیه و تحلیل سطح بالا

پایتون در انتخاب بین برنامه نویسی شی گرا یا برنامه نویسی انعطاف پذیری را ارائه می دهد. همچنین نیازی به کامپایل مجدد کد نیست. توسعه دهندگان می توانند هرگونه تغییر را پیاده سازی کرده و نتایج را فوراً مشاهده کنند. برای دستیابی به عملکرد و نتایج دلخواه می توانید از پایتون به همراه زبان های دیگر استفاده کنید.

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه کاره است و می تواند بر روی هر پلتفرمی از جمله Windows ، MacOS ، Linux ، Unix و دیگران اجرا شود. در حین مهاجرت از یک پلت فرم به پلت فرم دیگر ، کد نیاز به تعدیل و تغییرات جزئی دارد و آماده کار بر روی پلتفرم جدید است.

در اینجا خلاصه ای از مزایای استفاده از پایتون برای مشکلات یادگیری ماشین آمده است:

 

زبان برنامه نویسی دیگری که برای یادگیری ماشین استفاده می شود ، “R” است. در اینجا یک آموزش تصویری برای مبتدیان وجود دارد که نحوه کار با این زبان برنامه نویسی بسیار معروف را توضیح می دهد. یه نگاهی بنداز

 

تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مسائل جامع تری را در زمینه خودکارسازی یک سیستم با استفاده از زمینه هایی مانند علوم شناختی ، پردازش تصویر ، یادگیری ماشین یا شبکه های عصبی برای رایانه مدیریت می کند. از طرف دیگر ، ML بر ماشین تأثیر می گذارد و از محیط خارجی درس می گیرد. محیط خارجی می تواند هر چیزی مانند دستگاه های ذخیره سازی خارجی ، حسگرها ، قطعات الکترونیکی و سایر موارد باشد.

همچنین ، هوش مصنوعی ماشین ها و چارچوب ها را قادر می سازد تا مانند انسانها فکر کنند و وظایف خود را انجام دهند. در حالی که یادگیری ماشین بستگی به ورودی های ارائه شده یا درخواست های درخواست شده توسط کاربران دارد. اگر چارچوب در ورودی در صورت موجود بودن در پایگاه دانش عمل کند و سپس خروجی را ارائه دهد ، بر روی ورودی عمل می کند.

 

انواع یادگیری ماشین

در این بخش ، ما با رویکردهای مختلف در مورد یادگیری ماشین و انواع مشکلاتی که آنها می توانند حل کنند ، آشنا می شویم.

یادگیری تحت نظارت چیست؟

مدل یادگیری تحت نظارت دارای مجموعه ای از متغیرهای ورودی (x) و یک متغیر خروجی (y) است. یک الگوریتم عملکرد نگاشت بین متغیرهای ورودی و خروجی را مشخص می کند. رابطه y = f (x) است.

یادگیری تحت نظارت یا نظارت است به این معنا که ما خروجی را از قبل می دانیم و الگوریتم هر بار تصحیح می شود تا نتایج آن بهینه شود. این الگوریتم بر روی مجموعه داده ها آموزش داده می شود و اصلاح می شود تا زمانی که به سطح قابل قبولی از عملکرد برسد.
ما می توانیم مشکلات یادگیری تحت نظارت را به صورت زیر گروه بندی کنیم:

  • مشکلات رگرسیون – برای پیش بینی ارزش های آینده استفاده می شود و مدل با داده های تاریخی آموزش داده می شود. به عنوان مثال ، پیش بینی قیمت آینده یک محصول.
  • مشکلات طبقه بندی – برچسب های مختلف الگوریتم را برای شناسایی موارد در یک طبقه خاص آموزش می دهد. به عنوان مثال ، بیماری یا بیماری ، سیب یا پرتقال ، آبجو یا شراب.

یادگیری بدون نظارت چیست؟

این روش روشی است که خروجی آن ناشناخته است و ما فقط متغیر ورودی را در دست داریم. این الگوریتم به خودی خود یاد می گیرد و یک ساختار چشمگیر در داده ها کشف می کند.
هدف این است که توزیع زیرین را در داده ها رمزگشایی کنیم تا اطلاعات بیشتری در مورد داده ها به دست آوریم.
ما می توانیم مشکلات یادگیری بدون نظارت را به صورت زیر گروه بندی کنیم:

  • خوشه بندی: این بدان معناست که متغیرهای ورودی را با ویژگی های یکسان با هم ترکیب کنید. به عنوان مثال ، گروه بندی کاربران بر اساس سابقه جستجو
  • انجمن: در اینجا ، ما قوانین حاکم بر ارتباطات معنی دار بین مجموعه داده ها را کشف می کنیم. به عنوان مثال ، افرادی که “X” را تماشا می کنند ، “Y” را نیز تماشا خواهند کرد.

 

یادگیری نیمه نظارت چیست؟

در یادگیری نیمه تحت نظارت ، دانشمندان داده مدل را با حداقل مقدار داده برچسب دار و مقدار زیادی داده بدون برچسب آموزش می دهند. معمولاً اولین قدم این است که داده های مشابه را با کمک الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت دسته بندی کنید. گام بعدی این است که داده های بدون برچسب را با استفاده از ویژگیهای داده های برچسب محدود موجود برچسب گذاری کنید. پس از برچسب زدن اطلاعات کامل ، می توان از الگوریتم های یادگیری تحت نظارت برای حل مشکل استفاده کرد.

یادگیری تقویتی چیست؟

در این رویکرد ، مدلهای یادگیری ماشین آموزش می بینند تا بر اساس پاداش ها و بازخوردهایی که برای اقدامات خود دریافت می کنند ، یک سری تصمیم گیری کنند. ماشین یاد می گیرد که در موقعیت های پیچیده و نامعلوم به هدفی برسد و هر بار که در طول دوره یادگیری به آن می رسد پاداش می گیرد.

یادگیری تقویتی با یادگیری تحت نظارت متفاوت است به این معنا که هیچ پاسخی در دسترس نیست ، بنابراین عامل تقویت کننده مراحل انجام یک کار را تصمیم می گیرد. هنگامی که هیچ مجموعه داده آموزشی در دسترس نیست ، دستگاه از تجربیات خود درس می گیرد.
در اینجا یک ویدیو وجود دارد که انواع مختلف یادگیری ماشین را با مثالهای واقعی توضیح می دهد:

در اینجا نگاهی به برخی از کاربردهای یادگیری ماشین می اندازیم
الگوریتم های یادگیری ماشین در ایجاد سیستم های هوشمندی که می توانند از تجربیات گذشته و داده های تاریخی خود درس بگیرند به نتایج دقیق کمک می کند. بنابراین بسیاری از صنایع از راه حل های یادگیری ماشین برای مشکلات تجاری خود یا ایجاد محصولات و خدمات جدید و بهتر استفاده می کنند. مراقبت های بهداشتی ، دفاعی ، خدمات مالی ، بازاریابی و خدمات امنیتی ، از جمله دیگر ، از یادگیری ماشین در برنامه ها و فرایندهای خود استفاده می کنند.

 

کاربردهای یادگیری ماشین

تشخیص چهره/تشخیص تصویر

رایج ترین کاربرد یادگیری ماشینی تشخیص چهره است و ساده ترین مثال این برنامه iPhone X است. موارد زیادی برای تشخیص چهره وجود دارد ، بیشتر برای اهداف امنیتی مانند شناسایی مجرمان ، جستجوی افراد مفقود ، کمک پزشکی قانونی بازاریابی هوشمند ، تشخیص بیماریها ، پیگیری حضور در مدارس ، از دیگر موارد استفاده است.

 

تشخیص خودکار گفتار

مخفف ASR ، تشخیص خودکار گفتار برای تبدیل گفتار به متن دیجیتال استفاده می شود. برنامه های کاربردی آن در احراز هویت کاربران بر اساس صدای آنها و انجام وظایف بر اساس ورودی صدای انسان است. الگوهای گفتار و واژگان برای آموزش مدل به سیستم وارد می شوند. در حال حاضر سیستم های ASR طیف گسترده ای از برنامه ها را در حوزه های زیر پیدا می کنند:

  • کمک پزشکی
  • رباتیک صنعتی
  • پزشکی قانونی و اجرای قانون
  • دفاع و هوانوردی
  • صنعت مخابرات
  • اتوماسیون خانگی و کنترل دسترسی امنیتی
  • آی تی. و لوازم الکترونیکی مصرفی

خدمات مالی

یادگیری ماشین موارد استفاده زیادی در خدمات مالی دارد. الگوریتم های یادگیری ماشین با نظارت بر فعالیت های هر کاربر در تشخیص کلاهبرداری بسیار عالی عمل می کنند و ارزیابی می کنند که آیا یک اقدام عملی معمولی برای آن کاربر است یا خیر.
نظارت مالی برای تشخیص فعالیت های پولشویی نیز از موارد مهم امنیت در یادگیری ماشین است.

یادگیری ماشین همچنین با کمک الگوریتم هایی که می توانند هزاران منبع داده را به طور همزمان تجزیه و تحلیل کنند ، به تصمیم گیری بهتر در زمینه معاملات کمک می کند. نمره گذاری اعتبار و پذیره نویسی از دیگر برنامه های کاربردی است.
متداول ترین برنامه در فعالیتهای روزمره ما ، دستیاران شخصی مجازی مانند Siri و Alexa است.

 

بازاریابی و فروش

یادگیری ماشینی الگوریتم های امتیازدهی سرب را با درنظر گرفتن پارامترهای مختلف مانند بازدید از وب سایت ، ایمیل های باز شده ، بارگیری و کلیک برای نمره گذاری هر سرنخ بهبود می بخشد. همچنین به مشاغل کمک می کند تا مدل های قیمت گذاری پویا خود را با استفاده از تکنیک های رگرسیون برای پیش بینی بهبود بخشند.

تجزیه و تحلیل احساسات یکی دیگر از برنامه های ضروری برای سنجش پاسخ مصرف کننده به محصول خاص یا ابتکار بازاریابی است. یادگیری ماشین برای بینایی رایانه ای به مارک ها کمک می کند تا محصولات خود را در تصاویر و فیلم های آنلاین شناسایی کنند. این مارک ها همچنین از بینایی رایانه ای برای اندازه گیری اشاره هایی که هیچ متن مربوطه را از دست می دهند ، استفاده می کنند. Chatbots همچنین با کمک یادگیری ماشین پاسخگو و هوشمندتر می شوند.

 

مراقبت های بهداشتی

کاربرد حیاتی یادگیری ماشین در تشخیص بیماریها و بیماریهایی است که تشخیص آنها دشوار است. پرتودرمانی نیز با تسلط بر یادگیری ماشین بهتر می شود.

کشف مواد مخدر در مراحل اولیه یکی دیگر از کاربردهای مهم است که شامل فناوری هایی مانند پزشکی دقیق و تعیین توالی نسل بعدی است. انجام آزمایشات بالینی زمان و هزینه زیادی برای تکمیل و ارائه نتایج دارد. استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی مبتنی بر یادگیری ماشین می تواند این عوامل را بهبود بخشد و نتایج بهتری ارائه دهد.

فن آوری های یادگیری ماشین نیز برای پیش بینی شیوع بیماری بسیار مهم است. دانشمندان سراسر جهان از این فناوری ها برای پیش بینی شیوع همه گیر استفاده می کنند.

 

سیستم های توصیه گر

امروزه بسیاری از مشاغل از سیستم های توصیه گر برای ارتباط موثر با کاربران سایت خود استفاده می کنند. این می تواند محصولات ، فیلم ها ، سریال های وب ، آهنگ ها و موارد دیگر را مرتبط معرفی کند. بیشترین موارد استفاده از سیستم های توصیه گر ، سایت های تجارت الکترونیک مانند آمازون ، Flipkart و بسیاری دیگر ، به همراه Spotify ، Netflix و سایر کانال های پخش وب است.

 

سوالات متداول یادگیری ماشین

1. یادگیری ماشین دقیقاً چیست؟

آرتور ساموئل اصطلاح یادگیری ماشین را در سال 1959 مطرح کرد. وی آن را به عنوان “زمینه تحصیلی که به رایانه ها توانایی یادگیری بدون برنامه ریزی صریح را می دهد” تعریف کرد. یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است و به ماشین ها اجازه می دهد از تجربیات خود بدون هیچگونه کد نویسی درس بگیرند.

2. یادگیری ماشین برای چه مواردی استفاده می شود؟

یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما بسیار بیشتر از آن چیزی که ما می دانیم استفاده می شود. اینها مناطقی هستند که از یادگیری ماشین استفاده می شود:

تشخیص چهره
اتومبیل های خودران
دستیاران مجازی
پیش بینی های ترافیکی
تشخیص گفتار
تشخیص آنلاین کلاهبرداری
فیلترینگ هرزنامه ایمیل
توصیه های محصول

3. تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟

فناوری که به ماشین این امکان را می دهد تا رفتار انسان را برای حل مشکلات پیچیده تحریک کند ، به عنوان هوش مصنوعی شناخته می شود. یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است و به ماشین ها اجازه می دهد از داده های گذشته درس بگیرند و خروجی دقیقی را ارائه دهند. هوش مصنوعی با داده های بدون ساختار و همچنین ساختار یافته سروکار دارد. در حالی که ، یادگیری ماشین با داده های ساختار یافته و نیمه ساختار یافته سروکار دارد.

4- یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

فرایند معمول یادگیری ماشین شامل سه مرحله است: آموزش ، اعتبار سنجی و آزمایش. اولین قدم این است که از مجموعه آموزشی ارائه شده درس بگیرید ، مرحله دوم اندازه گیری خطا است ، مرحله سوم شامل مدیریت سر و صدا و آزمایش همه پارامترها است. اینها مراحل اساسی دنبال شده و شرح بسیار گسترده ای در مورد نحوه کار یادگیری ماشین است.

5- انواع یادگیری ماشین چیست؟

انواع وسیع یادگیری ماشین عبارتند از:

یادگیری ماشین تحت نظارت
یادگیری ماشین بدون نظارت
یادگیری نیمه نظارت شده
یادگیری تقویتی

6. بهترین زبان برای یادگیری ماشین چیست؟

بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری یادگیری ماشین می تواند یکی از موارد زیر باشد: Python ، R ، Java و JavaScript ، Julia. با این حال ، در عصر امروز ، پایتون به دلیل سهولت و سادگی ، رایج ترین زبان برنامه نویسی است. تعداد برنامه نویسان که از زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان زبان اصلی خود استفاده می کنند ، در حال افزایش است.

7. آیا الکسا یک یادگیری ماشین است؟

الکسا یک دستیار مجازی است که توسط آمازون ایجاد شده و با نام آمازون الکسا نیز شناخته می شود. این دستیار مجازی با استفاده از فناوری های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد شده است.

8. آیا سیری یادگیری ماشین است؟

مشابه الکسا ، سیری نیز یک دستیار مجازی یا شخصی است. سیری توسط اپل ایجاد شده است و از فناوری صدا برای انجام برخی اقدامات استفاده می کند. سیری همچنین از عملکرد یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق استفاده می کند.

9. چرا یادگیری ماشین محبوب است؟

حجم داده های در دسترس ما دائما در حال افزایش است. ماشین ها از این داده ها برای یادگیری و بهبود نتایج و نتایج ارائه شده به ما استفاده می کنند. این نتایج می تواند در ارائه بینش های ارزشمند و همچنین اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه بسیار مفید باشد. یادگیری ماشین به طور مداوم در حال رشد است و با این کار ، کاربردهای یادگیری ماشین نیز در حال رشد است. ما از یادگیری ماشین در زندگی روزمره خود بیش از آنچه که می دانیم استفاده می کنیم. در آینده گفته می شود که یادگیری ماشین بیشتر رشد می کند و به ما کمک می کند. بنابراین ، محبوب است.

محمدرضا حسنی

224 مطلب منتشر شده

دانش آموخته رشته فناوری اطلاعات / موسس پایتونی ها

درباره این مطلب نظر دهید !

مطالب پرمخاطب پایتونی ها

Decision Tree

3
دقیـقه مطالعه
ادامه ...

محصولات فروش پایتونی ها

%60
تخفیف

آموزش فیگما (Figma)

30,000 تومان
3
%69
تخفیف

آموزش برنامه نویسی پایتون

35,000 تومان
2