هوش مصنوعی در عصر حاضر یکی از موضوعات ترند در جهان است. یکی از فیلدهای هوش مصنوعی یادگیری ماشین (Machine Learning) است که با تحلیل داده و علوم داده سرو کار دارد. برای شروع یادگیری ماشین باید علاوه بر بحث‌های نظری مثل آمار و غیره دانشی از برنامه نویسی داشته باشید. در ادامه این مقاله، یادگیری ماشین و زبان های مناسب برای یادگیری ماشین را بررسی می‌کنیم.
یادگیری ماشین چیست؟
به‌طور کلی یادگیری ماشین یعنی اینکه ماشین بتواند از رویدادها الگو بگیرد و آنها را به تجربیات گذشته‌اش اضافه کند. به مرور زمان این تجربیات کامل‌تر شده و ماشین در برابر تصمیمات آتی هوشمندتر عمل می‌کند. یادگیری ماشین انواعی دارد که در ادامه آنها را بررسی کرده‌ایم.
انواع مختلف یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری تحت نظارت
در این نوع یادگیری داده‌های ورودی به همراه داده‌های خروجی که همان پاسخ داده‌های ورودی هستند به ماشین داده می‌شود و ماشین باید سعی کند که یک الگویی بدست بیاورد، به عنوان مثال برنامه‌هایی که برای تشخیص دستخط هستند از این نوع یادگیری استفاده میکنند.
یادگیری بدون نظارت
در این نوع یادگیری فقط داده‌های ورودی داده می‌شود و ماشین باید خودش تلاش کند تا ارتباط بین این داده‌ها را متوجه شود و الگوهایی را بدست بیاورد. از این مدل یادگیری در Clustering استفاده می‌شود.
یادگیری تقویتی
این یادگیری بر اساس آزمون و خطاست. در واقع با هر عمل مثبت ماشین تشویق می‌شود و با هر عمل منفی ماشین تنبیه می‌شود در نتیجه همواره ماشین سعی می‌کند حداکثر کارآمدی را داشته باشد. در بازی‌های کامپیوتری از این نوع یادگیری استفاده میکنند.
مهارت های لازم برای یادگیری ماشین
یادگیری ماشین فیلدی است که هم دانش نظری و هم دانش عملی باید در کنار هم باشند. اگر دانش نظری مناسبی نداشته باشید نمی توانید درست تحلیل کنید و وقتی هم نتوانید درست تحلیل کنید نمی توانید درست کد بزنید، بنابراین بهتر است پیش از شروع با مواردی مثل آمار و احتمال، مدل سازی داده، طراحی نرم‌افزار، یادگیری عمیق (Deep Learning) و غیره آشنایی پیدا کنید. پس از پیدا کردن یک دانش پایه‌ای نسبت به این موارد میتوانید یک زبان برنامه نویسی را یاد بگیرید.
زبان های برنامه نویسی برای یادگیری ماشین
بخش بسیار زیادی از یادگیری ماشین را الگوریتم‌ها پوشش داده اند و برای اجرای این الگوریتم ها و بدست آوردن خروجی‌های مورد انتظار نیاز است که با یکی از زبان های برنامه نویسی که برای این حوزه مناسب است آشنا باشید. از زبان های برنامه نویسی متفاوتی برای یادگیری ماشین استفاده میکنند که پایتون بین تمام آنها مرسوم‌تر است.
در ادامه برخی زبان ها که برای یادگیری ماشین استفاده می‌شود کرد را بررسی می‌کنیم.
Python
پایتون (Python) یک زبان متن باز (Open Source) است و به دلیل سادگی در یادگیری و کتابخانه‌های متفاوتی که در اختیار برنامه‌نویس‌ها قرار داده است بسیار محبوب شده. پایتون به دلیل اسکریپتی بودنش از زبان‌های دیگر کندتر است اما گستره فعالیت آن باعث شده که این نقص را پوشش دهد.
پایتون در اکثر فیلدهای هوش مصنوعی استفاده می‌شود. از کتابخانه NLTK برای پردازش زبان طبیعی یا NLP می توان استفاده کرد. برای یادگیری ماشین می توان از کتابخانه محبوب Tensorflow و همچنین برای شبکه های عصبی از Keras استفاده کرد.
R
زبان برنامه نویسی R برای محاسبات آماری است و جزء یکی از پروژه‌های GNU است، این زبان در آزمایشگاه Bell توسعه پیدا کرد و به‌سرعت بعد از تولیدش در زمینه تحلیل داده رشد کرد. این زبان شامل پکیج‌های متفاوتی در زمینه‌های مختلف است مثل :
- CARAT : برای دسته بندی
- KernLab : برای SVM و الگوریتم رتبه بندی
- Nnet : برای شبکه های عصبی
- GGPlot2 : برای علوم داده
- TM : برای داده کاوی متن
++C
زبان سی پلاس پلاس یک زبان شی گرا (Object-Oriented) و یکی از زبان‌هایی است که در حوزه یادگیری ماشین (Machine Learning) برای اجرای الگوریتم‌ها با سرعت بالا موفق‌تر عمل می‌کند. این زبان از کتابخانه Tensorflow پشتیبانی می‌کند و یکی از کتابخانه‌هایی که باعث شده سی پلاس پلاس را در زمره زبان‌های مناسب برای یادگیری ماشین قرار دهد MLPack است. این کتابخانه شامل انواع الگوریتم های یادگیری ماشین است.
Java
زبان جاوا یک زبان شی‌گرا و متن باز (Open Source) است که از ++C الهام گرفته. این زبان نسخه‌های مختلفی دارد و در حوزه وب، اندروید، دسکتاپ و … مورد استفاده قرار می‌گیرد. جاوا هم از سایر زبانها عقب نیفتاده و شامل چندین کتابخانه در حوزه یادگیری ماشین است که به آنها اشاره کرده‌ایم:
- Apache Jena
- Apache Spark
- DeepLearning4J
- Eye
- JavaML
- Weka
JavaScript
زبان جاوا اسکریپت را امروزه در وب٬ اندروید، دسکتاپ و سرور می‌توانیم ببینیم و اکنون در یادگیری ماشین هم می‌توان از این زبان استفاده کرد. انعطاف‌پذیری این زبان یکی از نقاط قوتش است. کتابخانه‌های مختلفی برای این زبان در حوزه یادگیری ماشین نوشته شده است مثل BrainJS برای کار با شبکه های عصبی یا Tensorflow JS برای یادگیری ماشین.
معرفی منابع آموزشی
کتاب های بسیاری برای یادگیری ماشین با زبان‌های مختلف وجود دارند که لیست برخی از آنها را در ادامه آورده‌ایم:
- دانلود کتاب یادگیری ماشین با پایتون
- دانلود کتاب یادگیری ماشین با R
- دانلود کتاب یادگیری ماشین با جاوا
- دانلود کتاب یادگیری ماشین با جاوا اسکریپت
- دانلود کتاب یادگیری ماشین با سی پلاس پلاس
جمع‌بندی
یادگیری ماشین یکی از فیلدهای هوش مصنوعی است که با دریافت ورودی‌ها و تجزیه و تحلیل آنها مدل ها و الگوهایی را بدست می‌آورد. با اضافه کردن این الگو به تجربیات قبلی دانش‌اش نسبت به قبل بیشتر می‌شود. برای ورود به یادگیری ماشین (Machine Learning) نیاز به یک سری معلومات نظری است و پس از آن نیاز است که یک زبان برنامه نویسی بلد باشید تا بتوانید الگوریتم‌ها و مدل‌هایی که موجود است را مورد پردازش قرار دهید. هر کدام از زبان های برنامه نویسی، امکانات متفاوتی در اختیار شما می‌گذارند که با توجه به آنها میتوانید زبان مناسبی را برای یادگیری انتخاب کنید.
آیا کسی که با زبان جز پایتون تخصص دارد باید برای یادگیری ماشین پایتون را یاد بگیرید؟
پاسخ این است که اکثر زبانها همانطور که در بالا ذکر کردیم فریمورکهایی را برای یادگیری ماشین ارائه داده اند که میتوانید از آنها استفاده کنید. ولی پایتون امکانات بیشتری در اختیار توسعه دهندگان قرار داده است و متداولتر نیز میباشد.
برای یادگیری مفاهیم نظری باید چکار کرد؟
برای یادگیری آنها میتوانید کتاب تهیه کنید. یا اگر به فیلم علاقه دارید میتوانید از آموزشهایی که در دانشگاه های معتبر کشور مثل شریف و تهران است استفاده ببرید.
موقعیت شغلی یادگیری ماشین چگونه است؟
خیلی از شرکتهای حرفهای امروزی از یادگیری ماشین برای فروش، قیمت گذاری و … استفاده میکنند. پس قطعا در شرکتهای High Tech نیاز به کسی که تخصص در حوزه یادگیری ماشین داشته باشد دارند.
مطالب مرتبط
همه مقالات
