کنکور کامپیوتر

یادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)

تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است است که به موجب آن یک ماشین از تجربیات گذشته یعنی داده‌های موجود یاد می‌گیرد. بر خلاف برنامه‌نویسی سنتی، که در آن توسعه‌دهنده نیاز به پیش‌بینی و کدنویسی هر شرایط بالقوه دارد، یک راه‌حل یادگیری ماشین به طور موثر خروجی را بر اساس داده‌ها تطبیق می‌دهد. یادگیری ماشین الگوها را در داده‌ها پیدا می‌کند و از آنها برای پیش بینی استفاده می‌کند. با نرم افزار‌های معمول، ما به کامپیوتر می‌گوییم که چه کاری انجام دهد. با یادگیری ماشین، ما به کامپیوتر می‌گوییم که چگونه با استفاده از داده‌هایی که به آن می‌دهیم، پاسخ را بفهمد.

در الگوریتم سنتی ما به کامپیوتر می گوییم دقیقا چه کار کند در حالی که الگوریتم یادگیری ماشین کامپیوتر با استفاده از داده هایی که از برنامه نویس می گیرد می فهمد باید چه کار کند

مفاهیم یادگیری ماشین

هدف اصلی یک یادگیرنده تعمیم تجربیاتش است. تعمیم در این زمینه توانایی یک ماشین یادگیری برای انجام دقیق وظایف جدید و دیده نشده پس از تجربه مجموعه داده‌های یادگیری است. نمونه‌های آموزشی از توزیع احتمال ناشناخته به دست می‌آیند و یادگیرنده باید یک مدل کلی در مورد این فضا بسازد که آن را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های دقیق کافی در موارد جدید تولید کند. از آنجایی که مجموعه‌های آموزشی متناهی هستند و آینده نامشخص است، نظریه یادگیری معمولاً تضمینی برای عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه نمی‌دهد. در عوض، محدودیت‌های احتمالی در عملکرد بسیار رایج هستند. 

برای بهترین عملکرد (تعمیم‌پذیری بالا)، پیچیدگی فرضیه (Hypothesis) باید با پیچیدگی تابع زیربنای داده‌ها (تابع واقعی داده‌ها) مطابقت داشته باشد. اگر پیچیدگی فرضیه کمتر از تابع باشد، مدل برازش داده را کمتر (Underfit) کرده است. اگر پیچیدگی مدل در پاسخ افزایش یابد، خطای آموزش کاهش می‌یابد. اما اگر فرضیه بیش از حد پیچیده باشد، مدل در معرض بیش از حد برازش (Overfit) است و تعمیم ضعیف‌تر خواهد بود.

تاریخچه یادگیری ماشین

در این بخش به صورت تیتروار اتفاقات مهم در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را مرور می‌کنیم.

پس از آن شرکت‌های مختلف محصولات متنوعی را در حوزه‌های مختلف معرفی کردند که معرفی همه آنها از حوصله بحث خارج است.

محدودیت‌ های یادگیری ماشین

قبل از استفاده از یادگیری ماشین، باید از محدودیت‌ها و مشکلات احتمالی آن آگاه باشید. مسائل مربوط به یادگیری ماشین را می‌توان به پنج دسته اصلی طبقه بندی کرد که در زیر به آنها اشاره می‌کنیم:

اهمیت یادگیری ماشین

محتوای این عکس شامل یکسری اطلاعات در مورد یادگیری ماشین است.

مزایا و معایب یادگیری ماشین

یادگیری ماشین می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا مشتریان خود را در سطح عمیق‌تری درک کنند. با جمع‌آوری داده‌های مشتری و ارتباط آن با رفتارها در طول زمان، الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توانند به تیم‌ها کمک کنند تا ابتکارات توسعه محصول و بازاریابی را مطابق با تقاضای مشتری تنظیم کنند. برای مثال، اوبر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تطبیق رانندگان با مسافران استفاده می‌کند.

اما یادگیری ماشین با معایبی نیز همراه است. اول از همه، ممکن است گران باشد. پروژه‌های یادگیری ماشین معمولاً توسط مهندسانی هدایت می‌شوند که حقوق بالایی دارند. این پروژه‌ها همچنین به زیرساخت نرم افزاری نیاز دارند که می‌تواند گران باشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش داده شده بر روی مجموعه‌های داده‌ای که جمعیت‌های خاصی را حذف می‌کنند یا حاوی خطا هستند، می‌توانند به مدل‌های نادرست از جهان منجر شوند که در بهترین حالت، شکست می‌خورند و در بدترین حالت، تبعیض‌آمیز هستند.

از مزیت‌های یادگیری ماشین می‌توان به خودکارسازی همه چیز، پوشش طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی، دامنه بهبود زیاد، مدیریت کارآمد داده‌ها و بهترین روش بودن برای آموزش و خرید آنلاین اشاره کرد. با وجود این مزیت ها یادگیری ماشین معایبی نیز دارد مانند احتمای خطای زیاد، مشکل بودن انتخاب الگوریتم، مشکل بودن جمع آوری داده ها و نیاز زیاد به زمان و حافظه است

انواع مختلف یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشین را می‌توان به روش‌های مختلفی آموزش داد که هر روشی مزایا و معایب خود را دارد. بر اساس این روش‌ها و روش های یادگیری، یادگیری ماشین به طور کلی به چهار نوع اصلی طبقه بندی می شود:

در این تصویر می‌توانید انواع یادگیری ماشین را مشاهده کنید.

یادگیری با نظارت (Supervised Learning) 

یادگیری با نظارت جایی است که شما متغیر های ورودی (X) و یک متغیر خروجی (Y) را دارید و از یک الگوریتم برای یادگیری تابع نگاشت از ورودی به خروجی استفاده می‌کنید:

Y = f(X)

هدف این است که تابع نگاشت به خوبی تخمین زده شود تا وقتی داده‌های ورودی جدید (X) در اختیار الگوریتم یادگیری ماشین قرارگرفت، بتواند متغیرهای خروجی (Y) را برای آن داده‌ها پیش‌بینی کند. از آن جایی که فرایند یادگیری الگوریتم از مجموعه داده‌های آموزشی را می‌توان به عنوان یک معلم ناظر بر فرایند یادگیری در نظر گرفت، به آن یادگیری با نظارت می‌گویند. ما پاسخ‌های صحیح را می‌دانیم، الگوریتم به طور مکرر پیش بینی‌هایی را در مورد داده‌های آموزشی انجام می‌دهد و توسط معلم تصحیح می‌شود. یادگیری زمانی متوقف می‌شود که الگوریتم یادگیری ماشین به سطح قابل قبولی از عملکرد برسد.

در یادگیری با نظارت داده های ورودی به همراه برچسب متناظرشان را به الگوریتم یادگیری ماشین می‌دهیم الگوریتم بر اساس داده های ورودی یک مدل را آموزش می‌دهد. پس از آماده شدن مدل یادگیری ماشین، داده های آزمون را روی مدل امتحان می‌کنیم

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

یادگیری بدون نظارت جایی است که شما فقط داده‌های ورودی (X) را دارید و هیچ متغیر خروجی مربوطه ندارید. هدف از یادگیری بدون نظارت، کسب اطلاعات بیشتر از داده ها است. به این مورد یادگیری بدون نظارت گفته می‌شود، چرا که برخلاف یادگیری با نظارت پاسخ‌های صحیح و معلم وجود ندارد. کشف و ارائه ساختار جالب در داده‌ها به عهده خود الگوریتم‌ها است.

با الگوریتم های بدون نظارت، نمی‌دانید چه چیزی می‌خواهید از مدل به دست آورید. شما احتمالا مشکوک هستید که با نوعی رابطه یا همبستگی بین داده‌های شما وجود داشته باشد، اما داده‌ها بسیار پیچیده هستند تا بتوان حدس زد. بنابراین در این موارد شما داده‌های خود را به داده‌های نرمال تبدیل می‌کنید تا قابل مقایسه شوند و سپس اجازه می‌دهید مدل کار کند و تلاش کند تا برخی از این روابط را پیدا کند. یکی از ویژگی‌های ویژه این مدل‌ها این است که در حالی که مدل می‌تواند روش‌های مختلفی را برای گروه بندی یا سفارش داده‌های شما پیشنهاد دهد، این به شما بستگی دارد که تحقیقات بیشتری بر روی این مدل‌ها انجام دهید تا از چیز مفیدی رونمایی کنید.

ما یک داده ورودی بدون برچسب گرفته ایم، به این معنی که دسته بندی نشده است و خروجی های مربوطه نیز داده نمی شود. این داده‌های ورودی بدون برچسب برای آموزش به مدل یادگیری ماشینی داده می‌شود. ابتدا داده های خام را برای یافتن الگوهای پنهان از داده ها تفسیر می کند و سپس الگوریتم های مناسبی  را اعمال می کند. هنگامی که الگوریتم مناسب را اعمال می کند، الگوریتم داده ها را با توجه به شباهت ها و تفاوت بین داده ها به گروه هایی تقسیم می کند

یادگیری نیمه نظارتی (Semi-supervised Learning)

یادگیری نیمه نظارتی شامل ویژگی های یادگیری با نظارت و بدون نظارت است. از ترکیب مجموعه داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب برای آموزش الگوریتم‌های خود استفاده می‌کند. با استفاده از هر دو نوع مجموعه داده، یادگیری نیمه نظارتی بر اشکالات گزینه‌های ذکر شده در بالا غلبه می‌کند. نمونه‌ای از یک دانش‌آموز را در نظر بگیرید. دانش آموزی که تحت نظارت معلم در مدرسه یک مفهوم را یاد می‌گیرد، یادگیری با نظارت نامیده می‌شود. در یادگیری بدون نظارت، دانش آموز همان مفهوم را در خانه بدون راهنمایی معلم خود یاد می‌گیرد. در همین حال، تجدید نظر دانش آموز پس از یادگیری در این مفهوم، تحت هدایت یک معلم در مدرسه، یک شکل نیمه نظارتی از یادگیری است.

در این تصویر فرآیند یادگیری نیمه نظارتی نشان داده شده است.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در یادگیری تقویتی، یک عامل سعی می‌کند یک مسئله را با آزمایش و خطا از طریق تعامل با محیطی که پویایی آن برای عامل ناشناخته است، حل کند. عامل می‌تواند ضمن دریافت بازخورد فوری از محیط، وضعیت محیط را با اقدامات خود تغییر دهد. هدف عامل این است که با یافتن یک زنجیره بهینه از اقدامات، مسئله را حل کند. اگر چه ‌یادگیری تقویتی‌ یکی از حوزه های یادگیری ماشین است، با این حال از جهات مختلفی با روش های یادگیری ماشین استاندارد تفاوت اساسی دارد. اول اینکه، یادگیری تقویتی وابسته به فراگیری داده‌ها نیست. در عوض، در یادگیری تقویتی عامل از تجربه خود که در طول تعامل با محیط ایجاد شده است یاد می‌گیرد و به ناظر وابسته نیست. دوم اینکه، یادگیری تقویتی به جای تجزیه و تحلیل داده‌ها، بر یافتن یک سیاسات بهینه متمرکز است.

عامل به انجام اقداماتی ادامه می دهد و با انجام این اقدامات محیط را یاد می گیرد و کاوش می کند. عامل یاد می گیرد که چه اقداماتی منجر به بازخورد مثبت یا پاداش می شود و چه اقداماتی منجر به جریمه یا بازخورد منفی می شود. به عنوان پاداش مثبت، عامل یک امتیاز مثبت و به عنوان پنالتی یک امتیاز منفی می گیرد

برنامه نویسی یادگیری ماشین

سطح دانش برنامه نویسی مورد نیاز برای آموختن یادگیری ماشین به نحوه استفاده از یادگیری ماشین بستگی دارد. اگر کسی بخواهد مدل های یادگیری ماشین را برای مقابله با مشکلات تجاری دنیای واقعی پیاده‌سازی کند، یک پیش‌زمینه برنامه‌نویسی لازم است، در حالی که اگر کسی می‌خواهد مفاهیم یادگیری ماشین را یاد بگیرد، دانش ریاضی و آمار کافی است. این کاملا بستگی به این دارد که چگونه می‌خواهید از قدرت یادگیری ماشین استفاده کنید. به طور دقیق، درک اصول برنامه نویسی، الگوریتم ها، ساختمان دادهآموزش ساختمان داده و الگوریتمآموزش ساختمان داده و الگوریتمهر ساختمان داده یک نوع فرمت ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در کامپیوتر است، که امکان دسترسی و اصلاح کارآمد آن داده‌ها را برای یکسری از الگوریتم‌ها و کاربردها فراهم می‌کند، در این صفحه به بررسی و آموزش ساختمان داده و الگوریتم پرداخته شده است، مدیریت حافظه و منطق برای پیاده سازی مدل‌های یادگیری ماشین مورد نیاز است. با تعداد بسیار زیادی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین که توسط زبان های برنامه نویسی مختلف برای یادگیری ماشین ارائه می‌شوند، برای هر کسی که دانش اولیه برنامه‌نویسی را دارد، شروع کار در یادگیری ماشین بسیار آسان است. 

یادگیری ماشین با پایتون

با بیش از 8.2 میلیون توسعه‌دهنده در سراسر جهان که از پایتون برای کدنویسی استفاده می‌کنند، پایتون در آخرین رتبه‌بندی سالانه زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب توسط IEEE Spectrum با امتیاز 100 رتبه اول را دارد. محبوبیت روزافزون یادگیری ماشین در سرتاسر جهان عامل اصلی کمک به محبوبیت روزافزون پایتون است. پایتون به زبان مورد علاقه برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تبدیل شده است. همه اینها به لطف کتابخانه‌های آن است که به متخصصان یادگیری ماشین اجازه دسترسی، مدیریت، تبدیل و پردازش داده‌ها را می‌دهد. پایتون قلب مهندسان یادگیری ماشین را به دلیل استقلال پلتفرم، پیچیدگی کمتر و خوانایی بهتر به دست آورده است.

کتابخانه‌ها و بسته‌های داخلی پایتون کدهای سطح پایه را ارائه می‌کنند تا مهندسان یادگیری ماشین مجبور نباشند نوشتن را از ابتدا شروع کنند. یادگیری ماشین به پردازش مداوم داده‌ها نیاز دارد و پایتون تقریباً برای هر کار، کتابخانه‌ها و بسته‌های داخلی دارد. این به مهندسان یادگیری ماشین کمک می‌کند تا زمان توسعه را کاهش دهند و بهره وری را هنگام کار با برنامه‌های پیچیده یادگیری ماشین بهبود بخشند. بهترین بخش این کتابخانه‌ها و بسته‌ها این است که اگر اصول برنامه نویسی پایتون را بدانید، می‌توانید شروع به استفاده از این کتابخانه‌ها کنید. در زیر لیست معروف ترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین را می‌توانید مشاهده کنید.

یادگیری ماشین با متلب

متلب (Matlab) ابزارهایی را ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند انواع مدل های یادگیری ماشین را امتحان کنید و بهترین را انتخاب کنید. برای ادغام بهترین مدل آموزش دیده در یک سیستم تولید، می‌توانید مدل های یادگیری ماشینی Statistics و Machine Learning Toolbox را با استفاده از MATLAB Compiler پیاده سازی کنید. برای بسیاری از مدل‌ها، می‌توانید با استفاده از MATLAB Coder کد C را برای پیش بینی ایجاد کنید. از برنامه Classification Learner برای آموزش مدل‌ها برای طبقه بندی داده‌ها با استفاده از یادگیری ماشین با نظارت استفاده کنید. این برنامه به شما امکان می‌دهد یادگیری ماشین با نظارت را به صورت تعاملی با استفاده از طبقه بندی کننده‌های مختلف کشف کنید.

از برنامه Regression Learner برای آموزش مدل‌ها برای پیش بینی داده های پیوسته با استفاده از یادگیری ماشین با نظارت استفاده کنید. این برنامه به شما امکان می‌دهد یادگیری ماشین با نظارت را به صورت تعاملی با استفاده از مدل های رگرسیون مختلف کشف کنید. Deep Learning Toolbox شما را قادر می‌سازد تا یادگیری عمیق را با شبکه های عصبی کانولوشنال برای طبقه بندی، رگرسیون، استخراج ویژگی و انتقال یادگیری انجام دهید. جعبه ابزار دستورات متلب ساده‌ای را برای ایجاد و اتصال لایه‌های یک شبکه عصبی عمیق ارائه می‌دهد. مثال‌ها و شبکه‌های از پیش آموزش دیده استفاده از متلب را برای یادگیری عمیق، حتی بدون دانش گسترده از الگوریتم های بینایی کامپیوتری پیشرفته یا شبکه‌های عصبی، آسان می‌کند. در صورت علاقه مند بودن به بینایی ماشین و کامپیوتر می‌توانید مقاله‌ی بینایی کامپیوتربینایی کامپیوتر و کاربردهای آن چیست و چگونه کار می‌کند؟بینایی کامپیوتر و کاربردهای آن چیست و چگونه کار می‌کند؟کامپیوتر ویژن یا بینائی کامپیوتر، در ارتباط با مدلسازی و تقلید از حس بینایی انسانی از طریق استفاده از نرم‌افزار یا سخت‌افزار دیجیتالی می‌باشد. در این صفحه بینایی ماشین را بصورت کامل بررسی شده است. را مطالعه کنید.

دوره های آموزشی یادگیری ماشین

برای آموختن یادگیری ماشین دوره‌های مختلف و خوبی چه به زبان فارسی و چه به زبان انگلیسی وجود دارد. دوره‌هایی که  شرکت در آنها به شما کمک خواهد کرد تا در محیط واقعی و کاربردی از زبان برنامه­ نویسی پایتون استفاده کنید و مهارت خود را در زمینه برنامه­‌نویسی پایتون افزایش دهید. در کنار این موضوع، آموزش یادگیری ماشین را به‌عنوان هدف اصلی دنبال خواهید کرد. از بهترین دوره‌های موجود که به اغلب به صورت رایگان در اختیار همگان قرار دارند می‌تواند به موارد زیر اشاره کرد:

کتاب های یادگیری ماشین 

اگر در حوزه یادگیری ماشین فعالیت می‌کنید، باید خواننده خوبی نیز باشید زیرا ذهن را توسعه می‌دهد و ذهن سلاح شماست. قبل از یافتن هر راه حلی برای یک مسئله، خواندن و درک مسائل مهم ترین رکن برای حل آن مسئله است. بدون مهارت خواندن و درک خوب، فرد زمان بیشتری را برای درک مشکلات قبل از حل آن صرف می‌کند. در حوزه ‌یادگیری ماشین کتاب‌های بسیار خوبی چه به زبان فارسی و چه به زبان انگلیسی وجود دارند که به بعضی از آنها اشاره می‌کنیم:

کاربرد های یادگیری ماشین

درصنعت یادگیری ماشین راه را برای دست‌آوردها و ابزارهای فناوری هموار کرده است که چند سال پیش غیرممکن بود. علاوه بر این‌ها، ما در زندگی روزمره خود از یادگیری ماشین استفاده می‌کنیم حتی بدون اینکه چنین چیزی بدانیم. در ادامه برخی از کاربرد های یادگیری ماشین در دنیای واقعی را فهرست کرده‌ایم.

کاربرد های یادگیری ماشین در پزشکی

رقابت امروز استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل در زمینه پزشکی است. بسیاری از استارت آپ‌های مختلف به دنبال مزایای یادگیری ماشین با داده‌های انبوه هستند تا حرفه‌ای‌ترین مراقبت‌های پزشکی را با هدف مشترک اتخاذ معقول‌‌ترین تصمیم‌ها ارائه دهند. امروزه، مصرف کنندگان بیشماری، حتی با تلفن‌های هوشمند خود می‌توانند طیف وسیعی از اطلاعات سلامتی را به طور منظم اندازه گیری کنند. سیستم های یادگیری ماشین می‌توانند مدلی از وضعیت سلامت فرد ارائه دهند و از توصیه‌هایی که سیستم به روزرسانی می‌کند برای بهبود سلامت فرد استفاده کنند.

شناسایی و تشخیص بیماری‌ها، تصویربرداری پزشکی، کشف و تولید دارو، درمان پزشکی شخصی، سوابق سلامت هوشمند و پیش‌بینی بیماری ها از زمینه‌های کاربردی یادگیری ماشین در پزشکی است

کاربرد های یادگیری ماشین در کشاورزی

در قبل از برداشت از یادگیری ماشین برای گرفتن پارامترهای خاک، کیفیت بذر، کاربرد کود، هرس، شرایط ژنتیکی و محیطی و آبیاری استفاده می‌شود. تمرکز بر هر جزء مهم است که زیان کلی در تولید را به حداقل برسانیم. مدیریت زراعی یک مرحله بزرگ از فعالیت‌های قبل از برداشت است که مسئول عملکرد آتی است. با این حال، یکی از چالش برانگیزترین مراحل چرخه حیات کشاورزی است. افزایش تناوب خشکسالی، دماهای بالاتر، چرخه‌های خیساندن و خشک شدن غیرقابل پیش بینی می‌تواند بر مقاومت محصول تأثیر بگذارد. بنابراین، توسعه یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای برای تقویت این مرحله استفاده می‌شود.

سلامت محصول به شدت به سمپاشی برای جلوگیری از هجوم آفات و بیماری‌ها بستگی دارد. پروژه های یادگیری ماشین در کشاورزی به این حوزه نیز می‌پردازد. این فناوری اطلاعات مورد نظر مانند اندازه و شکل گیاه را به دست می‌آورد و سپس در صورت نیاز از علف کش‌ها استفاده می‌کند. بعضی دیگر از کاربرد های یادگیری ماشین در کشاورزی:

کاربرد های یادگیری ماشین در ورزش

یادگیری ماشین در ورزش در سراسر صنعت در حال ظهور است و آنالیز پس از بازی، فعالیت‌های درون بازی و حتی تجربه طرفداران را پوشش می‌دهد. در اینجا تعدادی از هیجان انگیزترین موارد استفاده از یادگیری ماشین در ورزش وجود دارد که آنها را معرفی می‌کنیم. درک ارزش واقعی یک بازیکن و توانایی پیش‌بینی عملکرد آینده، کلید ایجاد فهرست‌های بهتر است. با یادگیری ماشین در ورزش، تیم‌ها می‌توانند هنگام قرارداد با بازیکنان و تصمیم‌گیری‌های مربوط به فهرست‌های موجود خود تصمیم‌های بهتری بگیرند.

تیم‌ها تلاش می‌کنند تا بهترین بازیکنان را با کمترین هزینه و کمترین ریسک به دست آورند. توانایی ارزیابی دقیق ارزش دلاری یک بازیکن، همراه با خطرات آنها، می‌تواند در هزینه‌ها به صورت قابل توجهی برای سازمان صرفه جویی کند و در عین حال انعطاف پذیری حقوق و دستمزد را برای ایجاد موفقیت پایدار باز کند. این ارزش‌گذاری‌های بهینه راهنمایی برای جلسات داوری، مذاکرات قرارداد، فرصت‌های تجاری، امضای نماینده آزاد، و خرید بازیکنان بین‌المللی با قیمت مناسب ارائه می‌کنند.

اگر بتوانید نقاط قوت، ضعف و تمایلات حریفان و افراد خود را بهتر پیش بینی کنید، می‌توانید استراتژی مناسب را برای هر موقعیت بازی شناسایی کنید. یادگیری ماشین در ورزش می‌تواند بردهای شما را به حداکثر برساند، با ارائه بینش‌های قابل اعتماد در مورد آنچه احتمالاً بعد از هر تصمیم اتفاق می‌افتد تا بهترین عملکرد را داشته باشید. بعضی دیگر از کاربرد های یادگیری ماشین در ورزش:

کاربرد های یادگیری ماشین در اقتصاد

بانک‌ها و سایر شرکت‌های مالی از یادگیری ماشین برای دو هدف اصلی استفاده می‌کنند: شناسایی بینش های ارزشمند در مورد داده‌ ها و کاهش ریسک. این بینش‌ها می‌توانند فرصت‌های سرمایه گذاری را شناسایی کنند یا به سرمایه گذاران در یافتن زمان مناسب برای معامله کمک کنند. علاوه بر این، می‌تواند مشتریان پرخطر را شناسایی کند یا از تجزیه و تحلیل‌های سایبری برای شناسایی هشدار های کلاهبرداری استفاده شود.

آینده یادگیری ماشین

در حالی که الگوریتم های یادگیری ماشین برای دهه‌ها وجود داشته‌اند، اما با توجه به رشد هوش مصنوعی به محبوبیت جدیدی دست یافته‌اند. به ویژه مدل های یادگیری عمیق، پیشرفته‌ترین برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی امروزی را تقویت می‌کنند. با افزایش اهمیت یادگیری ماشین برای عملیات تجاری و کاربردی‌تر شدن هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است در تنظیمات سازمانی، جنگ پلتفرمی یادگیری ماشین تشدید می‌شود.

تحقیقات مداوم در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای بر توسعه برنامه‌های کاربردی عمومی‌تر متمرکز شده است. مدل‌های هوش مصنوعی امروزی به آموزش گسترده نیاز دارند تا الگوریتم یادگیری ماشین تولید کنند که برای انجام یک کار بسیار بهینه شده باشد. اما برخی از محققان در حال بررسی راه‌هایی برای انعطاف‌پذیرتر کردن مدل‌ها هستند و به دنبال تکنیک‌هایی هستند که به ماشین اجازه می‌دهد تا زمینه‌های آموخته‌شده از یک کار را به وظایف مختلف آینده اعمال کند.

چگونه یادگیری ماشین را برای یک مهندس نرم افزار توضیح می دهید؟

مهندسی نرم افزار در مورد توسعه برنامه‌ها یا ابزارهایی برای خودکار سازی وظایف است. به جای اینکه کارها را به صورت دستی انجام دهیم، برنامه می نویسیم. یک برنامه اساساً مجموعه ای از دستورالعمل های قابل خواندن توسط ماشین است که می‌تواند توسط رایانه اجرا شود. بیایید یک مثال کلاسیک را در نظر بگیریم: فیلتر کردن هرزنامه های ایمیل. با فرض اینکه ما به کد منبع مشتری ایمیل خود دسترسی داریم و می‌دانیم چگونه با آن کار کنیم، می‌توانیم مجموعه‌ای غریزی از قوانین را ارائه کنیم که ممکن است به ما در حل مشکل هرزنامه کمک کند. یادگیری ماشین کاملا در مورد خودکار‌سازی است. به‌جای اینکه قوانینی را برای خودکارسازی کارهایی مانند فیلتر کردن هرزنامه‌های ایمیل به وجود آوریم، داده‌ها را به الگوریتم یادگیری ماشین می‌دهیم که این قوانین را به تنهایی مشخص می‌کند.

منشأ یادگیری ماشین چیست؟

همه چیز با نورون مک‌کالوخ پیت (MCP) شروع شد، اولین مدل از نحوه عملکرد یک نورون در مغز پستانداران. توجه داشته باشید که روش‌های دیگری مانند رگرسیون خطی قبلاً ابداع شده بود. در اینجا، می‌خواهیم بین یادگیری ماشین و آمار از نظر چگونگی تکامل یادگیری ماشین تمایز قائل شویم. یادگیری ماشین را به عنوان زمینه ای می بینیم که از تحقیقات هوش مصنوعی پدید آمده است. با این حال، یادگیری ماشین عمیقاً با آمار در هم تنیده است. احتمالا هدف اولیه در یادگیری ماشین این بوده است که چگونه الگوریتم می‌تواند یک تابع را به تنهایی یاد بگیرد نه اینکه یک معادله را به صورت ریاضی حل کند. بنابراین، می‌توانیم بگوییم که اولین الگوریتم یادگیری ماشین واقعاً پرسپترون بود. سپس واحدهای یادگیری منفرد به معماری‌های چندلایه متصل شدند و آنچه در پی آن بود، پرسپترون چندلایه در نیمه اول قرن بیستم بود.

کدام الگوریتم های یادگیری ماشینی را می توان جزو بهترین ها دانست؟

متأسفانه، هیچ پاسخ واقعی برای این سؤال وجود ندارد: مجموعه داده‌ها، سؤالات و فرضیات مختلف به الگوریتم‌های متفاوتی نیاز دارند - یا به عبارت دیگر: ما هنوز الگوریتم اصلی را پیدا نکرده‌ایم. هم رگرسیون لجستیک و هم SVM‌ها برای مسائل خطی عالی کار می‌کنند، رگرسیون لجستیک ممکن است برای داده های با نویز زیاد ارجح باشد. بیز ساده ممکن است بهتر از رگرسیون لجستیک برای اندازه‌های مجموعه آموزشی کوچک عمل کند. اولی نیز بسیار سریع است. - نزدیکترین همسایه می‌تواند در عمل برای مجموعه داده‌هایی با تعداد نمونه زیاد و ابعاد نسبتاً کم به خوبی کار کند. جنگل‌های تصادفی و درختان به‌شدت تصادفی بسیار قوی هستند و در طیف وسیعی از مسائل خطی و یا غیرخطی به خوبی کار می‌کنند.

تفاوت بین یک تابع هزینه و یک تابع ضرر در یادگیری ماشین چیست؟

اصطلاحات توابع هزینه و ضرر مترادف هستند (برخی افراد آن را تابع خطا نیز می‌نامند). سناریوی کلی تر این است که ابتدا یک تابع هدف تعریف کنیم که می‌خواهیم آن را بهینه کنیم. این تابع هدف می‌تواند:
- احتمالات پسین را به حداکثر برساند (به عنوان مثال، بیز ساده)
- به حداکثر رساندن عملکرد تابع برازندگی (برنامه ریزی ژنتیکی)
- به حداکثر رساندن تابع پاداش/ارزش کل (یادگیری تقویتی)
- به حداکثر رساندن کسب اطلاعات/به حداقل رساندن ناخالصی‌های گره فرزند (طبقه بندی درخت تصمیم CART)
- به حداقل رساندن یک تابع هزینه میانگین مربعات خطا (یا ضرر) (CART، رگرسیون درخت تصمیم، رگرسیون خطی، نورون‌های خطی تطبیقی، …)
- به حداکثر رساندن احتمال ورود به سیستم یا به حداقل رساندن تلفات آنتروپی متقابل (یا هزینه)
- به حداقل رساندن تلفات لولا (ماشین بردار پشتیبانی)

سه مرحله ساخت مدل در یادگیری ماشین چیست؟

سه مرحله ساخت یک مدل یادگیری ماشین عبارتند از:
- ساخت مدل: الگوریتم مناسبی را برای مدل انتخاب کنید و مطابق با نیاز آن را آموزش دهید.
- تست مدل: دقت مدل را از طریق داده های تست بررسی کنید.
- اعمال مدل: تغییرات مورد نیاز را پس از تست انجام دهید و از مدل نهایی برای پروژه های بلادرنگ استفاده کنید.

امتیازدهی4.75 1 1 1 1 1 1 1 1 1 14.75 امتیاز (6 رای)
بارگذاری نظرات