یادگیری ماشین | راهنمای کامل ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین | راهنمای کامل ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین چیست؟ 

یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی (AI)و علوم کامپیوتر است که بر استفاده از داده ها و الگوریتم ها برای تقلید از نحوه یادگیری انسان ها تمرکز می کند و به تدریج دقت آن را بهبود می بخشد.

IBM سابقه ای غنی در یادگیری ماشین دارد. آرتور ساموئل، یکی از اعضای این گروه، با ابداع اصطلاح “یادگیری ماشین” از طریق تحقیقات خود در مورد بازی شطرنج بازان شناخته می شود. در سال ۱۹۶۲، رابرت نیلی، استاد خودخوانده شطرنج، در برابر کامپیوتر IBM ۷۰۹۴ بازی کرد و باخت. اگرچه این دستاورد در مقایسه با قابلیت های امروزی ناچیز به نظر می رسد، اما نقطه عطفی در زمینه هوش مصنوعی محسوب می شود.

در چند دهه گذشته، پیشرفت در ذخیره سازی و قدرت پردازشی منجر به تولید محصولات مبتنی بر یادگیری ماشین، مانند موتور توصیه نتفلیکس و خودروهای خودران شده است.

یادگیری ماشین بخش مهمی از حوزه در حال گسترش علم داده است. با استفاده از روش های آماری، الگوریتم ها برای ایجاد طبقه بندی یا پیش بینی و کشف بینش های مهم در پروژه های داده کاوی آموزش داده می شوند. این بینش ها سپس بر تصمیم گیری در برنامه ها و کسب و کارها تاثیر می گذارند و در نهایت بر معیارهای کلیدی رشد تاثیر می گذارند. با رشد داده های بزرگ، تقاضا برای دانشمندان داده در بازار افزایش خواهد یافت. آن ها نقش مهمی در شناسایی مرتبط ترین سوالات کسب وکار و داده های مورد نیاز برای پاسخ به آن ها ایفا خواهند کرد.

الگوریتم های یادگیری ماشین معمولا با استفاده از چارچوب هایی توسعه می یابند که توسعه راه حل را تسریع می کنند، مانند TensorFlow و PyTorch.

سوال: چه حوضه ای از علم محاسبات مصنوعی (AI) به معماری یادگیری ماشین (ML) اختصاص دارد؟

پاسخ: معماری یادگیری ماشین (ML) یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی (AI) است که بر روی تحلیل و تفسیر الگوها و ساختارهای داده تمرکز دارد تا یادگیری، استدلال و تصمیم گیری خارج از تعامل انسانی را ممکن سازد. 

به طور ساده، یادگیری ماشین به کاربر این امکان را می‌دهد که الگوریتم کامپیوتری را به یک میزان عظیم از داده وارد کند و کامپیوتر را قادر به تحلیل و ارائه پیشنهادها و تصمیمات مبتنی بر داده‌های ورودی سازد. اگر اشکالاتی شناسایی شود، الگوریتم می‌تواند این اطلاعات را جهت بهبود تصمیم‌گیری آینده‌اش ادغام کند.

سوال: برخی از چالش های مرتبط با یادگیری ماشین چیست؟

پاسخ:

چالش های مرتبط با یادگیری ماشین، شامل پیچیدگی و دشواری این فن آوری، نیاز به تخصص عمیق و منابع قابل توجه، نیاز به درک قوی ریاضیات و آمار در هنگام انتخاب الگوریتم ها، نیاز به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا برای آموزش، دشواری در درک نتایج، به ویژه از الگوریتم های پیچیده مانند شبکه های عصبی یادگیری عمیق، و هزینه بر بودن اجرا و تنظیم مدل های یادگیری ماشین است.

سوال: “گزارش تحقیقات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ۲۰۲۳” از شرکت Rackspace Technology در مورد نگرش شرکت ها نسبت به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست و برخی از کاربردهای گزارش شده AI / ML توسط شرکت هایی که آن را پذیرفته اند، چیست؟

پاسخ:

براساس “گزارش تحقیقات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ۲۰۲۳” از شرکت Rackspace Technology، ۷۲ درصد از شرکت های مورد بررسی اظهار داشتند که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بخشی از استراتژی های فن آوری اطلاعات و کسب وکار آن ها هستند و ۶۹ درصد AI / ML را مهم ترین فن آوری می دانند. شرکت هایی که از AI / ML استفاده کرده اند، گزارش داده اند که از آن برای بهبود فرایندهای موجود (۶۷ درصد)، پیش بینی عملکرد کسب وکار و رونده ای صنعت (۶۰ درصد)و کاهش ریسک (۵۳ درصد)استفاده کرده اند.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI)و یادگیری ماشین اصطلاحاتی هستند که اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما لازم به ذکر است که یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از دسته گسترده تر هوش مصنوعی است.

در زمینه وسیع تر، هوش مصنوعی به کامپیوترهایی اشاره دارد که توانایی کلی تقلید از تفکر انسان و انجام وظایف در محیط های دنیای واقعی را دارند. از سوی دیگر، یادگیری ماشین به طور خاص به تکنولوژی ها و الگوریتم هایی اشاره دارد که سیستم ها را برای تشخیص الگوها، تصمیم گیری و ارتقا خود از طریق تجربه و داده ها توانمند می کنند.

برنامه نویسان کامپیوتر و توسعه دهندگان نرم افزار نقش مهمی در توانمندسازی کامپیوترها برای تجزیه و تحلیل داده ها و حل مشکلات دارند و اساسا سیستم های هوش مصنوعی را ایجاد می کنند. آن ها با استفاده از ابزارهایی مانند:

 یادگیری ماشینی

 یادگیری عمیق

 شبکه های عصبی

 بینایی کامپیوتری

 پردازش زبان طبیعی

تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چیست؟

به زبان ساده، هوش مصنوعی نرم افزاری کامپیوتری است که از تفکر انسان برای انجام وظایف پیچیده ای مانند تجزیه و تحلیل، استدلال و یادگیری تقلید می کند. از سوی دیگر، یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است که از الگوریتم های آموزش دیده روی داده ها برای ایجاد مدل هایی با قابلیت انجام چنین وظایف پیچیده ای استفاده می کند.

آیا هوش مصنوعی و ML نیاز به کدنویسی دارند؟

مهندسان هوش مصنوعی معمولا از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، R و جاوا به همراه چارچوب ها و کتابخانه هایی مانند TensorFlow و PyTorch استفاده می کنند. مهارت های کدنویسی عموما برای پیاده سازی عملی راهکارهای هوش مصنوعی ضروری به نظر می رسند.

رابطه بین هوش مصنوعی و ML چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که به ماشین امکان یادگیری خودکار از داده های گذشته بدون برنامه نویسی صریح را می دهد. هدف هوش مصنوعی ایجاد یک سیستم کامپیوتری هوشمند است که بتواند مانند انسان مشکلات پیچیده را حل کند. در مقابل، هدف ML این است که به ماشین ها اجازه یادگیری از داده ها را بدهد و آن ها را قادر به ارائه خروجی دقیق کند.

مثال های کاربرد یادگیری ماشین

کاربرد یادگیری ماشین

. تشخیص تصویر

تشخیص تصویر یک مثال شناخته شده و گسترده از یادگیری ماشین در دنیای واقعی است. این سیستم می تواند براساس شدت پیکسل ها در تصاویر سیاه و سفید یا تصاویر رنگی، یک شی را به عنوان یک تصویر دیجیتال شناسایی کند.

برچسب گذاری یک اشعه ایکس به عنوان سرطانی یا غیر سرطانی

اختصاص یک نام به یک چهره عکاسی شده (معروف به “برچسب زدن” در رسانه های اجتماعی)

تشخیص دست خط با تقسیم یک حرف به تصاویر کوچک تر

یادگیری ماشین همچنین اغلب برای تشخیص چهره در یک تصویر استفاده می شود. این سیستم با استفاده از پایگاه داده افراد می تواند اشتراکات را شناسایی کرده و آن ها را با چهره ها تطبیق دهد. این اغلب در اجرای قانون استفاده می شود.

۲. تشخیص گفتار

یادگیری ماشینی می تواند گفتار را به متن تبدیل کند. نرم افزارهای خاصی می توانند صدای زنده و گفتار ضبط شده را به یک فایل متنی تبدیل کنند. سخنرانی می تواند توسط شدت ها در باندهای فرکانس  زمان نیز بخش بندی شود.

نمونه هایی از تشخیص گفتار در دنیای واقعی:

جستجوی صوتی

شماره گیری صوتی

کنترل لوازم خانگی

برخی از رایج ترین کاربردهای نرم افزار تشخیص گفتار، دستگاه هایی مانند گوگل هوم یا آمازون الکسا هستند.

۳. تشخیص پزشکی

یادگیری ماشینی می تواند به تشخیص بیماری ها کمک کند. بسیاری از پزشکان از چت بات هایی با قابلیت تشخیص گفتار برای تشخیص الگوها در علائم استفاده می کنند.

مثال های دنیای واقعی برای تشخیص پزشکی:

کمک به فرموله کردن تشخیص یا توصیه یک گزینه درمانی

انکولوژی و پاتولوژی از یادگیری ماشین برای تشخیص بافت سرطانی استفاده می کنند

تحلیل مایعات بدن

در مورد بیماری های نادر، استفاده مشترک از نرم افزار تشخیص چهره و یادگیری ماشین به اسکن عکس های بیمار و شناسایی فنوتیپ هایی که با بیماری های ژنتیکی نادر ارتباط دارند، کمک می کند.

۴. داوری آماری

آربیتراژ یک استراتژی تجارت خودکار است که در امور مالی برای مدیریت حجم زیادی از اوراق بهادار استفاده می شود. این استراتژی از یک الگوریتم تجاری برای تحلیل مجموعه ای از اوراق بهادار با استفاده از متغیرهای اقتصادی و همبستگی ها استفاده می کند.

نمونه های واقعی آربیتراژ آماری:

تجارت الگوریتمی که ریزساختار بازار را تحلیل می کند

تحلیل مجموعه داده های بزرگ

شناسایی فرصت های داوری بلادرنگ

یادگیری ماشین استراتژی داوری را برای بهبود نتایج بهینه سازی می کند.

۵. تحلیل های پیشگویانه

یادگیری ماشین می تواند داده های موجود را به گروه هایی طبقه بندی کند که سپس توسط قوانین تعیین شده توسط تحلیلگران تعریف می شوند. هنگامی که طبقه بندی کامل شد، تحلیل گران می توانند احتمال خطا را محاسبه کنند.

مثال های دنیای واقعی از تحلیل های پیشگویانه:

پیش بینی تقلبی یا قانونی بودن معامله

بهبود سیستم های پیش بینی برای محاسبه احتمال خطا

تحلیل های پیشگویانه یکی از امیدوارکننده ترین مثال های یادگیری ماشین است. برای همه چیز قابل استفاده است؛ از توسعه محصول گرفته تا قیمت گذاری املاک و مستغلات.

۶. استخراج

یادگیری ماشین اطلاعات ساختاریافته را از داده های بدون ساختار استخراج می کند و فرآیند حاشیه نویسی مجموعه داده ها را برای ابزارهای تحلیلی پیش بینی کننده خودکار می کند.

نمونه هایی از استخراج در زندگی روزمره:

تولید مدلی برای پیش بینی اختلالات تاره ای صوتی.

توسعه روش هایی برای پیش گیری، تشخیص و درمان اختلالات.

کمک به پزشکان در تشخیص و درمان سریع.

یادگیری ماشین با ردیابی و استخراج اطلاعات از میلیاردها نمونه داده، این فرایندها را کم تر خسته کننده می کند.

  نمونه هایی از یادگیری ماشین در زندگی روزمره چیست؟   

در اینجا به ۹ کاربرد روزمره یادگیری ماشین می پردازیم:

    دستیارهای شخصی مجازی:  

مثال ها: سیری، دستیار گوگل، آمازون الکسا.

این دستیارها از یادگیری ماشین برای درک و پاسخ به دستورها کاربر استفاده می کنند و با گذشت زمان شخصی تر می شوند.

    پیش بینی ها هنگام برقراری ارتباط:  

مثال ها: Google Maps، Waze.

الگوریتم های یادگیری ماشین داده های ترافیک را برای پیش بینی و ارائه به روزرسانی های بلادرنگ در طول رفت و آمد تحلیل می کنند.

    نظارت تصویری:  

مثال ها: دوربین های امنیتی با تشخیص چهره.

یادگیری ماشینی به شناسایی و ردیابی اشیا یا افراد در فیلم های ویدئویی برای اهداف امنیتی کمک می کند.

    خدمات رسانه های اجتماعی:  

مثال ها: فیسبوک، اینستاگرام.

یادگیری ماشینی با پیشنهاد محتوا، تشخیص چهره در عکس ها و شخصی سازی فیدهای خبری، تجربه کاربری را بهبود می بخشد.

    ایمیل اسپم و فیلتر بدافزار:  

مثال ها: جیمیل، Outlook.

الگوریتم های یادگیری ماشین ایمیل ها را طبقه بندی و فیلتر می کنند، بین اسپم و پیام های قانونی تمایز قائل می شوند و بدافزارهای بالقوه را شناسایی می کنند.

۶.    پشتیبانی آنلاین از مشتری:  

مثال ها: چت بات ها.

یادگیری ماشین با ارائه پاسخ های سریع و مرتبط براساس پرسش های کاربران، پشتیبانی آنلاین از مشتری را افزایش می دهد.

۷.    بازیابی نتیجه موتور جستجو:  

مثال ها: گوگل، بینگ.

یادگیری ماشین با درک قصد کاربر و اصلاح ارتباط نتایج جستجو، نتایج موتور جستجو را بهبود می بخشد.

۸.    توصیه های محصول:  

مثال ها: آمازون، نتفلیکس.

یادگیری ماشین ترجیحات و رفتار کاربر را برای ارائه توصیه های شخصی سازی شده محصول یا محتوا تحلیل می کند.

روش های مختلف یادگیری ماشین

رگرسیون

روش های رگرسیون نوعی یادگیری ماشین تحت نظارت هستند. آن ها به پیش بینی یا توضیح یک مقدار عددی خاص براساس مجموعه ای از داده های قبلی کمک می کنند. برای مثال می توان از آن ها برای پیش بینی قیمت یک ملک براساس داده های قیمت گذاری گذشته برای املاک مشابه استفاده کرد.

ساده ترین روش رگرسیون خطی است که در آن از معادله ریاضی یک خط برای مدل سازی یک مجموعه داده استفاده می کنیم. ما یک مدل رگرسیون خطی با تعداد زیادی جفت داده (x، y)را با یافتن موقعیت و شیب یک خط آموزش می دهیم که فاصله کل بین تمام نقاط داده و خط را به حداقل می رساند. به عبارت ساده تر، شیب (m)و y  رهگیری (b)را برای خطی که به بهترین شکل با داده ها متناسب است، محاسبه می کنیم.

لتس یک مثال عینی تر از رگرسیون خطی را در نظر می گیرد. من یک بار از رگرسیون خطی برای پیش بینی مصرف انرژی (در کیلووات ساعت)ساختمان های خاص با در نظر گرفتن سن ساختمان، تعداد طبقات، تصاویر مربعی، و تعداد تجهیزات دیواری متصل استفاده کردم. 

  افکت بوکه(Bokeh) در عکاسی چیست و چگونه میتوان آن را ایجاد کرد؟

از آنجا که ورودی های چندگانه (سن، فیلم مربع، و غیره)وجود داشت، من از یک رگرسیون خطی چند متغیره استفاده کردم. این اصل همانند رگرسیون خطی ساده بود، اما در این مورد، “خطی” که من ایجاد کردم در فضای چند بعدی براساس تعداد متغیرها وجود داشت.

نمودار زیر نشان می دهد که مدل رگرسیون خطی تا چه حد با مصرف انرژی واقعی ساختمان مطابقت دارد. حال تصور کنید که اطلاعاتی در مورد ویژگی های یک ساختمان (سن، مربع و…)داشته باشید اما مصرف انرژی آن را نشناسید. در چنین مواردی، ما می توانیم از خط مناسب برای تخمین مصرف انرژی آن ساختمان خاص استفاده کنیم.

لازم به ذکر است که می توان از رگرسیون خطی برای تخمین وزن هر یک از عوامل موثر در پیش بینی ن هایی مصرف انرژی نیز استفاده کرد. به عنوان مثال، وقتی یک فرمول دارید، می توانید تعیین کنید که کدام فاکتور، مانند سن، اندازه یا قد، مهم تر است.

رگرسیون یادگیری ماشین
برآوردهای مدل رگرسیون خطی مصرف انرژی ساختمان (کیلووات ساعت).

تکنیک های رگرسیون از ساده، مانند رگرسیون خطی، تا پیچیده، مانند رگرسیون خطی منظم، رگرسیون چندجمله ای، درختان تصمیم، رگرسیون جنگل تصادفی، شبکه های عصبی، و غیره متغیر هستند. با این حال، گیج نشوید؛ با یادگیری رگرسیون خطی ساده شروع کنید، بر تکنیک ها مسلط شوید، و سپس روش های پیشرفته تر را کشف کنید.

طبقه بندی

هدف روش های طبقه بندی، دسته دیگری از یادگیری ماشین نظارت شده، پیش بینی یا توضیح ارزش کلاس است. به عنوان مثال، می توان از آن ها برای پیش بینی اینکه آیا مشتری آنلاین محصولی را خریداری خواهد کرد یا خیر، استفاده کرد. خروجی در این حالت می تواند دودویی باشد: بله (خریدار)یا خیر (خریدار). با این حال، روش های طبقه بندی به دو دسته محدود نمی شوند. 

به عنوان مثال، یک روش طبقه بندی می تواند تعیین کند که آیا یک تصویر داده شده حاوی یک خودرو است یا یک کامیون، که منجر به سه مقدار ممکن می شود: ۱)تصویر حاوی یک خودرو، ۲)تصویر حاوی یک کامیون، یا ۳)تصویر حاوی نه خودرو و نه کامیون.

ساده ترین الگوریتم طبقه بندی، رگرسیون لجستیک است، علی رغم نام آن که روش رگرسیون را پیشنهاد می دهد. رگرسیون منطقی احتمال وقوع یک رویداد را براساس یک یا چند ورودی تخمین می زند.

به عنوان مثال، رگرسیون لجستیک می تواند از دو نمره امتحان به عنوان ورودی برای تخمین احتمال پذیرش دانشجو در یک کالج خاص استفاده کند. از آنجا که خروجی یک احتمال است، از ۰ تا ۱ متغیر است که در آن ۱ نشان دهنده قطعیت کامل است. اگر احتمال تخمینی بالاتر از ۰.۵ باشد، پیش بینی پذیرش است؛ اگر کم تر از ۰.۵ باشد، پیش بینی رد می شود.

طبقه بندی یادگیری ماشین
مرز تصمیم گیری رگرسیون لجستیک

از آنجا که رگرسیون لجستیک به عنوان ساده ترین مدل طبقه بندی عمل می کند، نقطه شروع خوبی برای درک طبقه بندی است. همانطور که پیشرفت می کنید، می توانید طبقه بندی کننده های پیچیده تری مانند درختان تصمیم گیری، جنگل های تصادفی، ماشین های بردار پشتیبان، شبکه های عصبی و غیره را کشف کنید.

خوشه بندی

روش های خوشه بندی در دسته یادگیری ماشین بدون نظارت قرار می گیرند و هدف آن ها گروه بندی یا خوشه بندی مشاهدات مشابه است. برخلاف یادگیری نظارت شده، روش های خوشه بندی از اطلاعات خروجی برای آموزش استفاده نمی کنند؛ بلکه به الگوریتم اجازه می دهند تا خروجی را تعریف کند. در خوشه بندی، ما به تجسم ها برای ارزیابی کیفیت راه حل تکیه می کنیم.

یکی از روش های خوشه بندی که به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد K  میانگین است که در آن “K” تعداد خوشه های تعریف شده توسط کاربر را نشان می دهد. (تکنیک های مختلفی مانند روش آرنج برای انتخاب مقدار K وجود دارد)

در اینجا یک طرح کلی از کاری که K  میانگین ها با نقاط داده انجام می دهند، آورده شده است:

۱. به صورت تصادفی مراکز K را درون داده ها انتخاب می کند.

۲. هر نقطه داده را به نزدیک ترین مرکز تصادفی انتخاب شده اختصاص دهید.

۳. مرکز هر خوشه را دوباره کامپایل می کند.

۴. اگر مراکز بدون تغییر باقی بمانند (یا خیلی کم تغییر کنند)، فرآیند به پایان می رسد. در غیر این صورت به مرحله ۲ باز می گردد. (برای جلوگیری از یک حلقه بی نهایت، اگر مراکز به تغییر ادامه دهند، می توان حداکثر تعداد تکرار را از قبل تنظیم کرد.)

خوشه بندی یادگیری ماشین
خوشه‌بندی ساختمان‌ها به گروه‌های کارآمد (سبز) و ناکارآمد (قرمز).

همانطور که در خوشه بندی کاوش می کنید، با الگوریتم های ارزشمندی مانند خوشه بندی فضایی مبتنی بر چگالی برنامه ها با نویز (DBSCAN)، خوشه بندی انتقال متوسط، خوشه بندی سلسله مراتبی تجمعی، خوشه بندی انتظار  بیشینه سازی با استفاده از مدل های ترکیبی گاوسی، در میان سایر مدل ها مواجه خواهید شد.

کاهش ابعاد

همانطور که از نام آن پیداست، کاهش ابعاد برای حذف کم اهمیت ترین اطلاعات، اغلب ستون های اضافی، از یک مجموعه داده به کار می رود. در سناریوهای عملی، مجموعه داده ها اغلب شامل صدها یا حتی هزاران ستون هستند (که به آن ها ویژگی نیز گفته می شود). کاهش این تعداد کلی بسیار مهم است. به عنوان مثال، تصاویر ممکن است حاوی هزاران پیکسل باشند که همه آن ها برای تحلیل مناسب نیستند. 

به طور مشابه، هنگام آزمایش میکروچیپ ها در طول فرآیند تولید، اندازه گیری ها و آزمایش های متعددی روی هر تراشه اعمال می شود که بسیاری از آن ها اطلاعات اضافی را منتقل می کنند. در چنین مواردی، الگوریتم های کاهش ابعاد برای مدیریت موثر مجموعه داده ها ضروری می شوند.

پرکاربردترین روش کاهش ابعاد، تحلیل مولفه اصلی (PCA)است. PCA با شناسایی بردارهای جدید که تغییرات خطی داده ها را به حداکثر می رسانند، ابعاد فضای ویژگی را کاهش می دهد. هنگامی که همبستگی های خطی در داده ها قوی هستند، PCA می تواند به طور قابل توجهی ابعاد را بدون از دست دادن اطلاعات قابل توجه کاهش دهد. (علاوه بر این، میزان از دست رفتن اطلاعات را می توان اندازه گیری کرد، که اجازه تنظیمات را می دهد.)

روش محبوب دیگر تعبیه همسایه تصادفی t (t  SNE)است که کاهش ابعاد غیر خطی را انجام می دهد. اگرچه t  SNE معمولا برای تجسم داده ها استفاده می شود، اما می تواند برای کاره ای مختلف یادگیری ماشین، مانند کاهش فضای ویژگی و خوشه بندی نیز به کار رود.

کاهش ابعاد یادگیری ماشین
تکرار t-SNE در پایگاه داده اعداد دست‌نویس MNIST.

روش های گروهی

سناریویی را در نظر بگیرید که به دلیل نارضایتی از گزینه های موجود در فروشگاه ها و به صورت آنلاین، تصمیم به ساخت دوچرخه می گیرید. شما می توانید با جمع آوری بهترین اجزا برای هر بخش شروع کنید. وقتی این قطعات باکیفیت را مونتاژ می کنید، دوچرخه حاصل از آن از تمام گزینه های موجود پیشی می گیرد.

روش های استنتاجی مفهوم مشابهی را با ترکیب چندین مدل پیش بینی کننده (یادگیری ماشین تحت نظارت)برای دستیابی به پیش بینی هایی با کیفیت بالاتر از آنچه هر مدل منفرد می تواند به تنهایی تولید کند، به کار می برند. به عنوان مثال، الگوریتم جنگل تصادفی یک روش گروهی است که بسیاری از درخت های تصمیم گیری آموزش دیده را با نمونه های مختلف مجموعه داده ادغام می کند. 

در نتیجه، پیش بینی های جنگل تصادفی کیفیت بالاتری را نسبت به پیش بینی های ایجاد شده توسط یک درخت تصمیم واحد نشان می دهند.

روش های گروهی را به عنوان ابزاری برای کاهش واریانس و انحراف یک مدل یادگیری ماشین واحد در نظر بگیرید. این بسیار مهم است زیرا یک مدل خاص ممکن است تحت شرایط خاص دقیق باشد اما تحت شرایط دیگر نادرست باشد. مدل دیگر ممکن است روند دقت معکوس را نشان دهد. با ترکیب این مدل ها، کیفیت پیش بینی ها متعادل می شود.

اکثر بازیگران برتر در رقابت های کاگل به نوعی از روش های گروهی استفاده می کنند. محبوب ترین الگوریتم های گروهی شامل Random Forest، XGBoost و LightGBM هستند.

شبکه های عصبی و یادگیری عمیق

برخلاف رگرسیون های خطی و لجستیک، که مدل های خطی در نظر گرفته می شوند، هدف شبکه های عصبی ثبت الگوهای غیر خطی در داده ها با ترکیب لایه هایی از پارامترها در مدل است. در تصویر زیر، شبکه عصبی ساده از سه ورودی، یک لایه مخفی با پنج پارامتر و یک لایه خروجی تشکیل شده است.

شبکه عصبی یادگیری ماشین
شبکه عصبی با یک لایه پنهان

در واقع، ساختار شبکه های عصبی به اندازه کافی متنوع است تا مدل های رگرسیون خطی و لجستیک شناخته شده را در بر بگیرد. اصطلاح “یادگیری عمیق” به یک شبکه عصبی با چندین لایه پنهان (همانطور که در شکل بعدی نشان داده شده است)اشاره دارد و طیف گسترده ای از معماری ها را در بر می گیرد.

همراهی با پیشرفت های یادگیری عمیق می تواند چالش برانگیز باشد که بخشی از آن به دلیل تلاش های مستمر جوامع تحقیقاتی و صنعتی است که منجر به ظهور متدولوژی های جدید به طور منظم می شود.

شبکه عصبی یادگیری ماشین
یادگیری عمیق: شبکه عصبی با بسیاری از لایه های پنهان.

برای عملکرد بهینه، تکنیک های یادگیری عمیق نیازمند مقادیر قابل توجهی داده و توان محاسباتی قابل توجهی هستند، چرا که این روش به صورت خودکار پارامترهای متعددی را در معماری های گسترده تنظیم می کند. این موضوع نیاز به کامپیوترهای قدرتمند مجهز به GPU (واحدهای پردازش گرافیکی)برای متخصصان یادگیری عمیق را کم تر می کند.

تکنیک های یادگیری عمیق به ویژه در حوزه هایی مانند بینایی (طبقه بندی تصویر)، متن، صوت و ویدئو برتری دارند. رایج ترین بسته های نرم افزاری برای یادگیری عمیق، Tensorflow و PyTorch هستند.

یادگیری انتقالی

تصور کنید شما یک متخصص داده در صنعت خرده فروشی هستید. پس از ماه ها آموزش یک مدل با کیفیت بالا برای طبقه بندی تصاویر به عنوان پیراهن، تی شرت و پولو، اکنون وظیفه ساخت یک مدل مشابه برای طبقه بندی تصاویر لباس ها به عنوان شلوار جین، کالا، عادی و شلوار را بر عهده دارید. آیا می توانید از دانش مدل اول برای مدل دوم استفاده کنید؟ بله، می توانید، از طریق انتقال یادگیری.

یادگیری انتقالی شامل استفاده مجدد از بخشی از یک شبکه عصبی آموزش دیده قبلی و تطبیق آن با یک وظیفه جدید اما مشابه است. به طور خاص، زمانی که یک شبکه عصبی را برای یک کار خاص آموزش دادید، می توانید بخشی از لایه های آموزش دیده را انتقال دهید و آن ها را با چند لایه جدید ترکیب کنید که با استفاده از داده های کار جدید قابل آموزش هستند. با اضافه کردن این لایه ها، شبکه عصبی جدید می تواند به سرعت یاد بگیرد و با کار جدید سازگار شود.

مزیت اصلی یادگیری انتقال این است که به داده کمتری برای آموزش شبکه عصبی نیاز دارد. این امر به ویژه از آن جهت حیاتی است که آموزش الگوریتم های یادگیری عمیق هم از نظر زمان و هم از نظر پول (منابع محاسباتی)منبع محور است. علاوه بر این، به دست آوردن مقدار کافی از داده های برچسب گذاری شده برای آموزش اغلب چالش برانگیز است.

با بازگشت به مثال ما، فرض کنید مدل پیراهن از یک شبکه عصبی با ۲۰ لایه پنهان استفاده می کند. پس از آزمایش متوجه می شوید که می توانید ۱۸ لایه از مدل پیراهن را انتقال دهید و یک لایه جدید را با پارامترها برای آموزش روی تصاویر شلوار ترکیب کنید. در نتیجه، مدل شلوار ۱۹ لایه مخفی خواهد داشت. در حالی که ورودی ها و خروجی ها برای این دو کار متفاوت هستند، لایه های قابل استفاده مجدد ممکن است اطلاعات مربوط به هر دو، مانند جنبه های لباس را ثبت کنند.

یادگیری انتقالی محبوبیت زیادی پیدا کرده است و در حال حاضر مدل های از پیش آموزش دیده زیادی برای کاره ای رایج یادگیری عمیق مانند طبقه بندی تصویر و متن در دسترس هستند.

یادگیری تقویتی

یک موش را در هزارتو در نظر بگیرید و به دنبال تکه های پنهان پنیر بگردید. هر چه بیشتر موش را در معرض هزارتو قرار دهیم، پیدا کردن پنیر بهتر می شود. در ابتدا، موش ممکن است به طور تصادفی حرکت کند، اما با گذشت زمان، تجربه آن به او کمک می کند تا بفهمد کدام اعمال به پنیر منجر می شود.

این فرآیند منعکس کننده کاری است که ما با یادگیری تقویتی (RL)برای آموزش یک سیستم یا یک بازی انجام می دهیم. RL یک روش یادگیری ماشین است که یک عامل را قادر به یادگیری از تجربه می کند. از طریق یک رویکرد آزمون و خطا در یک محیط تعریف شده، هدف RL به حداکثر رساندن پاداش های تجمعی است. در مثال ما، موش نماینده عامل است و هزارتو محیط است. اقدامات ممکن برای ماوس شامل حرکت به جلو، عقب، چپ یا راست است که پاداش آن پنیر است.

  ایده های دکوراسیون داخلی با فرش ایرانی

RL زمانی مفید است که داده های تاریخی کمی در مورد یک مساله وجود داشته باشد، زیرا برخلاف روش های سنتی یادگیری ماشین نیازی به اطلاعات از قبل ندارد. در یک چارچوب RL، یادگیری به صورت پویا از داده ها رخ می دهد. RL به ویژه در بازی هایی که شامل “اطلاعات کامل” هستند، مانند شطرنج و گو موفق است. در بازی ها، بازخورد بین عامل و محیط سریع است و یادگیری سریع را تسهیل می کند. با این حال، یک اشکال RL این است که آموزش آن می تواند زمان بر باشد، به خصوص برای مشکلات پیچیده.

یادگیری ماشین

دیپ بلو IBM در سال ۱۹۹۷ بهترین شطرنج باز انسانی را شکست داد و آلفاگو، الگوریتم مبتنی بر RL، بر بهترین بازیکن گو در سال ۲۰۱۶ پیروز شد. رهبران فعلی در RL تیم های DeepMind در بریتانیا هستند. در آوریل ۲۰۱۹، تیم پنج نفره OpenAI اولین هوش مصنوعی بود که یک تیم قهرمان جهان را در بازی ویدئویی پیچیده Dota ۲ شکست داد، انتخابی که به این دلیل انجام شد که در آن زمان هیچ الگوریتم RL قادر به پیروزی در آن نبود. 

همین تیم هوش مصنوعی دست رباتیکی توسعه داده اند که می تواند یک بلوک را تغییر جهت دهد. یادگیری تقویتی یک شکل قوی از هوش مصنوعی است و پیشرفت مداوم از این تیم ها انتظار می رود، اگرچه تشخیص محدودیت های روش بسیار مهم است.

پردازش زبان طبیعی

بخش قابل توجهی از داده ها و دانش جهان در اشکال مختلف زبان انسان وجود دارد. فقط قابلیت خواندن و درک هزاران کتاب، مقاله و وبلاگ را در عرض چند ثانیه تصور کنید. در حالی که کامپیوترها هنوز نمی توانند متن انسان را به طور کامل درک کنند، ما می توانیم آن ها را برای انجام وظایف خاص آموزش دهیم. 

به عنوان مثال، ما می توانیم به گوشی های خود آموزش دهیم که پیام های متنی را به صورت خودکار تکمیل کنند یا کلمات غلط املایی را تصحیح کنند. ما حتی می توانیم به ماشین ها آموزش دهیم که در مکالمات ساده با انسان ها شرکت کنند.

پردازش زبان طبیعی (NLP)به خودی خود یک روش یادگیری ماشین نیست بلکه یک تکنیک پرکاربرد برای آماده سازی متن برای یادگیری ماشین است. اسناد متنی متعددی را در فرمت های مختلف (مانند ورد یا وبلاگ های آنلاین)در نظر بگیرید. بسیاری از این اسناد ممکن است حاوی حروف تایپ شده، کاراکترهای گم شده و کلمات غیرضروری باشند که نیاز به فیلترینگ دارند. در حال حاضر، محبوب ترین بسته برای پردازش متن NLTK (جعبه ابزار زبان طبیعی)است که توسط محققان استنفورد توسعه یافته است.

ساده ترین روش برای نگاشت متن در یک نمایش عددی شامل محاسبه فراوانی هر کلمه در هر سند متنی است. یک ماتریس از اعداد صحیح را تجسم کنید که در آن هر سطر نشان دهنده یک سند متنی و هر ستون نشان دهنده یک کلمه است. این ماتریس که با نام ماتریس فرکانس ترم (TFM)شناخته می شود، نشان دهنده فرکانس های کلمه است. 

یک نمایش ماتریسی رایج دیگر از یک سند متنی با تقسیم هر ورودی در ماتریس به یک وزن ایجاد می شود که نشان می دهد هر کلمه در کل پیکره اسناد چقدر مهم است. این روش با نام فرکانس معکوس فرکانس (TFIDF)شناخته می شود و تمایل دارد در وظایف یادگیری ماشین به خوبی عمل کند.

تعبیه کلمات

در حالی که ماتریس بسامد (TFM)و بسامد معکوس سند بسامد (TFIDF)نمایش های عددی از متن را براساس بسامد و بسامد وزن دار ارایه می دهند، تعبیه کلمات یک رویکرد ظریف تر را با ثبت زمینه یک کلمه در یک سند ارایه می دهد.

جایگذاری کلمات، به ویژه آن هایی که توسط روش هایی مانند Word۲Vec تولید می شوند، می توانند کلمات را به صورت بردارهای عددی نشان دهند. این بردارها کارهایی مانند یافتن مترادف ها، انجام عملیات ریاضی با کلمات، یا نمایش کل اسناد متنی با میانگین گیری بردارهای کلمه را ممکن می سازند.

به عنوان مثال، با فرض یک پیکره به اندازه کافی بزرگ از اسناد متنی شامل کلمات “پادشاه”، “ملکه”، “مرد” و “زن”، می توانیم از جایگذاری کلمات برای تخمین نمایش برداری “زن” از طریق عملیات ریاضی استفاده کنیم:

این نشان دهنده توانایی تعبیه کلمات برای ثبت روابط و انجام عملیات ریاضی با کلمات است.

جاسازی کلمات یادگیری ماشین
محاسبه با جاسازی های کلمه (بردار).

جایگذاری کلمات، اندازه گیری شباهت های بین کلمات را با محاسبه شباهت بین نمایش های برداری دو کلمه تسهیل می کند. شباهت کوزین زاویه بین دو بردار را کمی می کند.

تعبیه کلمات با استفاده از روش های یادگیری ماشین، اغلب به عنوان یک مرحله پیش پردازش قبل از اعمال الگوریتم یادگیری ماشین ایجاد می شود. به عنوان مثال، در پیش بینی احتمال خرید خانه توسط کاربر جدید توییتر براساس توییت های او، Word۲Vec را می توان با یک مدل رگرسیون لجستیک ترکیب کرد.

جایگذاری کلمات را می توان از ابتدا آموزش داد یا به عنوان مجموعه های از پیش آموزش دیده بردارهای کلمات از طریق یادگیری انتقال به دست آورد. FastText بردارهای کلمات از پیش آموزش دیده را در ۱۵۷ زبان مختلف برای دانلود فراهم می کند.

” آیا ChatGPT نوعی یادگیری ماشینی است؟

 بله. این شرکت از قابلیت های یادگیری ماشین خود برای ایجاد پاسخ های شخصی سازی شده به زبان طبیعی برای سوالات در تجارت الکترونیک و خدمات مشتری استفاده می کند. این چت بات همچنین از مهارت های یادگیری ماشین خود برای ایجاد کمپین های بازاریابی موثر و محتوای آنلاین استفاده می کند. این اطلاعات در تاریخ ۲۵ فروردین ۱۴۰۲ به اشتراک گذاشته شد.”

اهمیت یادگیری ماشینی

اهمیت یادگیری ماشین

یادگیری ماشین با فناوری های نوظهور مختلف به پیشرفت خود ادامه می دهد و اهمیت خود را در صنایع مختلف حفظ می کند.

اهمیت یادگیری ماشین در توانایی آن برای ارائه بینش در مورد رونده ای رفتار مشتری و الگوهای تجاری عملیاتی، و تسهیل توسعه محصولات نوآورانه نهفته است. شرکت های پیشرو مانند فیسبوک، گوگل و اوبر یادگیری ماشین را به عنوان بخش مرکزی فعالیت های خود ادغام کرده اند و آن را به یک مزیت رقابتی کلیدی تبدیل کرده اند.

یادگیری ماشین کاربردهای عملی دارد که نتایج کسب وکار ملموسی به همراه دارد و منجر به صرفه جویی در زمان و هزینه می شود. این پتانسیل را دارد که تاثیر عمیقی بر آینده سازمان ها بگذارد. قابل ذکر است که صنعت مراقبت از مشتری تحول قابل توجهی را از طریق یادگیری ماشین تجربه کرده است. 

راه حل های دستیار مجازی که با یادگیری ماشین کار می کنند، وظایفی را خودکار می کنند که به طور سنتی نیاز به مداخله انسانی دارند، مانند تغییر رمز عبور یا بررسی تراز حساب. این اتوماسیون زمان ارزشمند نماینده را آزاد می کند، و آن ها را قادر می سازد تا بر روی وظایف مراقبت از مشتری تمرکز کنند که نیازمند تماس انسانی و شامل حوزه های تصمیم گیری پیچیده است  حوزه هایی که ماشین ها ممکن است در آن ها با مشکل مواجه شوند.

 در تعاملات، ما این فرآیند را با استفاده از فن آوری درک انطباقی افزایش می دهیم، جایی که ماشین محدودیت های خود را می آموزد و زمانی که اعتماد به نفس پایینی در ارائه راه حل صحیح دارد، به انسان واگذار می کند.

یادگیری ماشینی چیست و چرا مهم است؟

یادگیری ماشین بخش مهمی از حوزه در حال گسترش علم داده است. این کار شامل آموزش الگوریتم ها از طریق روش های آماری برای طبقه بندی، پیش بینی و کشف بینش های کلیدی در پروژه های داده کاوی است.

چرا یادگیری ماشینی برای آینده مهم است؟

یادگیری ماشین نقش مهمی در تغییر حوزه های مختلف مانند اتوماسیون، بهداشت و درمان، پردازش زبان طبیعی، حمل و نقل، تجارب شخصی سازی شده، امنیت سایبری و علم خواهد داشت. این سیستم اتوماسیون را ممکن خواهد کرد و مراقبت های بهداشتی را از طریق درمان ها و تشخیص های شخصی سازی شده افزایش خواهد داد.

مهم ترین نکته در یادگیری ماشینی چیست؟

مهم ترین جنبه یادگیری ماشین، آموزش است. این کار شامل انتخاب دقیق ویژگی ها و هایپرپارامترها است. ماشین ها تصمیم نمی گیرند؛ مردم این کار را می کنند. علاوه بر این، پاک سازی داده ها بخش حیاتی یادگیری ماشین است.

آیا یادگیری ماشینی مهارت مهمی است؟

داشتن مهارت در توسعه یادگیری ماشین و درک چرخه عمر پروژه می تواند امنیت شغلی را افزایش دهد. باتوجه به تقاضای بالا برای متخصصان یادگیری ماشین، کسب این مهارت ها می تواند فرصت های شغلی هیجان انگیز و رضایت بخشی ایجاد کند.

آیا یادگیری ماشینی برای جهان مفید است؟

یادگیری ماشین با تغییر بخش های مختلف از جمله بهداشت و درمان، آموزش، حمل و نقل، غذا، سرگرمی و تولید تاثیر مثبتی بر جهان می گذارد. این موضوع تقریبا بر تمام جنبه های زندگی ما از جمله مسکن، خودرو، خرید، سفارش غذا و غیره تاثیر خواهد گذاشت.

یادگیری ماشین با پایتون

آیا پایتون برای یادگیری ماشینی مناسب است؟

پایتون به دلیل ماهیت کاربرپسند، کتابخانه گسترده فریمورک‌ها، انعطاف‌پذیری و غیره، انتخابی عالی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی است. پایتون مقدار قابل توجهی قدرت و سازگاری را برای محیط های یادگیری ماشین به ارمغان می آورد.

هوش مصنوعی با استفاده از پایتون چیست؟

مقدمه CS50 بر هوش مصنوعی با پایتون به بررسی مفاهیم و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که اساس هوش مصنوعی مدرن را تشکیل می‌دهند. به ایده های پشت فن آوری هایی مانند موتورهای بازی، تشخیص دست خط و ترجمه ماشینی می پردازد.

چگونه هوش مصنوعی را در پایتون آموزش دهیم؟

مرحله ۱: مشکل را تعریف کنید.

مرحله ۲: جمع آوری و پیش پردازش داده ها.

مرحله ۳: یک مدل هوش مصنوعی را انتخاب کنید.

مرحله ۴: مدل هوش مصنوعی را آموزش دهید.

مرحله ۵: مدل هوش مصنوعی را ارزیابی کنید.

مرحله ۶: مدل هوش مصنوعی را آزمایش کنید.

مرحله ۷: مدل هوش مصنوعی را پیاده کنید.

مرحله ۸: نظارت و اصلاح.

پایتون یادگیری ماشین
کتابخانه های برتر پایتون برای یادگیری ماشین

کدام پایتون برای یادگیری ماشینی بهترین است؟

در اینجا ۹ مورد از بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین آورده شده است:

  1. NumPy:

     یک کتابخانه محبوب برای مدیریت آرایه ها و ماتریس های چند بعدی.

     طیف وسیعی از عملیات ریاضی را فعال می کند.

  1. ScikitLearn:

     یک کتابخانه همه کاره که برای کارهای مختلف یادگیری ماشین طراحی شده است.

     ابزارهایی را برای کارهایی مانند طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی فراهم می کند.

  1. پاندا:

     برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها مفید است.

     ساختارهای داده کارآمد را برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ ارائه می دهد.

  1. TensorFlow:

     به طور گسترده برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود.

     به خصوص برای برنامه های کاربردی در یادگیری عمیق مشهور است.

  1. seaborn:

     یک کتابخانه تجسم داده ها بر اساس Matplotlib.

     ایجاد گرافیک های آماری آموزنده و جذاب بصری را ساده می کند.

  1. Theano:

     تعریف کارآمد، بهینه سازی و ارزیابی عبارات ریاضی را تسهیل می کند.

     به ویژه برای کارهای یادگیری عمیق مناسب است.

  1. کراس:

     یک API شبکه های عصبی سطح بالا.

     توسعه مدل های یادگیری عمیق را ساده می کند.

  1. PyTorch:

     یک کتابخانه قدرتمند برای یادگیری عمیق.

     به دلیل انعطاف پذیری و نمودار محاسباتی پویا شناخته شده است.

یادگیری ماشین و react js

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در توسعه نرم افزار اهمیت بیشتری پیدا می کنند. React، یک کتابخانه محبوب جاوا اسکریپت، یک انتخاب عالی برای ایجاد برنامه های کاربردی وب با هوش مصنوعی و ML است. در این مقاله، روش‌های مختلفی را که توسعه‌دهندگان React می‌توانند از هوش مصنوعی و ML در برنامه‌های خود استفاده کنند و برخی از بهترین شیوه‌ها را بررسی خواهیم کرد.

 

  1. یکپارچه سازی مدل های از پیش ساخته شده:

    – یک راه آسان استفاده از مدل های از پیش ساخته شده از پلتفرم های ابری است.

    – به عنوان مثال، Google’s Cloud Vision API می تواند اشیاء، چهره ها و متن را در تصاویر شناسایی کند.

    – برای استفاده از این مدل‌ها در React، با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Axios یا fetch، با پلتفرم ابری تماس‌های API برقرار کنید. نتایج را در برنامه React خود نمایش دهید.

 

  1. ساختن مدل های سفارشی:

    – راه دیگر ساخت مدل های سفارشی شما است.

    – از کتابخانه های ML مانند TensorFlow یا PyTorch برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل ها استفاده کنید.

  تجهیزات عکاسی مورد نیاز مبتدیان

    – پس از آموزش، با ایجاد یک نقطه پایانی API برای پیش بینی، از مدل در برنامه React خود استفاده کنید.

 

  1. یکپارچه سازی چت بات ها:

    – ربات‌های چت، برای پشتیبانی مشتری یا درخواست‌های کاربر، می‌توانند با استفاده از پلتفرم‌های از پیش ساخته شده مانند Dialogflow یا ساخته‌شده سفارشی با استفاده از کتابخانه‌های ML اضافه شوند.

    – یک نقطه پایانی API برای ورودی کاربر و پاسخ ربات چت ایجاد کنید، ارتباطات بلادرنگ را با کتابخانه هایی مانند Socket.IO یا GraphQL مدیریت کنید.

 

بهترین شیوه ها:

    – از خدمات ابری عاقلانه استفاده کنید:

       – سرویس های ابری می توانند قدرتمند اما پرهزینه باشند، بنابراین با احتیاط از آنها استفاده کنید.

    – بهینه سازی عملکرد:

       – مدل های ML می توانند منابع فشرده باشند. بهینه سازی عملکرد با تکنیک هایی مانند کش و بارگذاری تنبل.

    – امنیت را در نظر داشته باشید:

       – برنامه های AI و ML می توانند آسیب پذیر باشند. از رمزگذاری و احراز هویت برای امنیت داده ها استفاده کنید.

    – ارائه بازخورد کاربر:

       – به کاربران درباره نحوه پردازش ورودی های هوش مصنوعی و ML، مانند نشانه های بصری برای پردازش ربات چت، بازخورد بدهید.

 

جدای از اینها، توسعه دهندگان React همچنین می توانند پردازش زبان طبیعی (NLP) را برای تجزیه و تحلیل متن و تجزیه و تحلیل احساسات برای درک احساسات کاربر ادغام کنند. این فناوری ها تجربه کاربر و بازاریابی هدفمند را افزایش می دهند.

 

ادغام هوش مصنوعی و ML به کسب‌وکارها امکان می‌دهد با تجزیه و تحلیل داده‌ها و رفتار کاربران، اطلاع‌رسانی به توسعه محصول، بازاریابی و استراتژی‌های فروش، تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند.

 

برای شروع، توسعه دهندگان باید مشکل کسب و کار را شناسایی کنند، ابزارهای هوش مصنوعی و ML را بررسی کنند و در دسترس بودن و کیفیت داده ها را در نظر بگیرند. حریم خصوصی و امنیت باید با رعایت مقررات تضمین شود. نظارت و ارزیابی مستمر عملکرد مدل بسیار مهم است که شامل جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل، بهینه سازی و آزمایش می شود.

 

نتیجه

ادغام هوش مصنوعی و ML در برنامه های React باعث افزایش تجربه کاربر می شود. توسعه دهندگان React چه با استفاده از مدل های از پیش ساخته شده، چه ساختن مدل های سفارشی یا افزودن ربات های گفتگو، ابزارهای مختلفی دارند. پیروی از بهترین شیوه‌ها، برنامه‌های کاربردی با کیفیت بالا را تضمین می‌کند و ارزشی برای کاربران و کسب‌وکارها فراهم می‌کند. با پیشرفت هوش مصنوعی و ML، موارد استفاده نوآورانه‌تر در برنامه‌های React مورد انتظار است.

تعاریف مرتبط با یادگیری ماشین

  1. یادگیری ماشین (ML):

     تعریف: یادگیری ماشینی حوزه ای از علم محاسبات است که بر تجزیه و تحلیل و تفسیر الگوها و ساختارها در داده ها تمرکز می کند تا یادگیری، استدلال و تصمیم گیری خارج از تعامل انسانی را امکان پذیر کند. این به یک الگوریتم کامپیوتری اجازه می دهد تا حجم وسیعی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند، توصیه ها و تصمیمات مبتنی بر داده را صرفاً بر اساس داده های ورودی انجام دهد و تصمیم گیری های آینده را از طریق یادگیری تکراری بهبود بخشد.

  1. هوش مصنوعی (AI):

     تعریف: هوش مصنوعی حوزه وسیع تری است که یادگیری ماشین را در بر می گیرد. این شامل توسعه الگوریتم ها و سیستم هایی است که می توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که به طور خاص بر توانایی الگوریتم ها برای یادگیری از داده ها تمرکز دارد.

  1. آرتور ساموئل:

     نقش: آرتور ساموئل، فردی که با IBM مرتبط است، با ابداع اصطلاح “یادگیری ماشین” اعتبار دارد. تحقیقات او، به ویژه در بازی چکرز، نقش مهمی در توسعه اولیه یادگیری ماشین ایفا کرد.

  1. رابرت نیلی:

     نقش: رابرت نیلی، استاد خودخوانده چکرز، در سال ۱۹۶۲ مقابل یک کامپیوتر IBM 7094 بازی کرد و شکست خورد. این رویداد به عنوان یک نقطه عطف بزرگ در زمینه هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود که دستاوردهای اولیه در یادگیری ماشین را به نمایش می گذارد.

  1. علوم داده:

     نقش در یادگیری ماشین: از علم داده به عنوان بخش مهمی از حوزه در حال گسترش یادگیری ماشین یاد می شود. دانشمندان داده از روش‌های آماری برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین، طبقه‌بندی، پیش‌بینی و کشف بینش‌های مهم در پروژه‌های داده کاوی استفاده می‌کنند.

  1. TensorFlow و PyTorch:

     نقش: TensorFlow و PyTorch به عنوان چارچوب های مورد استفاده برای توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین ذکر شده اند. این چارچوب ها با ارائه ابزارها و منابع برای ایجاد و آموزش مدل های یادگیری ماشین، توسعه راه حل ها را تسریع می کنند.

  1. گزارش تحقیقاتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ۲۰۲۳ فناوری Rackspace:

     آمار:

       ۷۲ درصد از شرکت های مورد بررسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به عنوان بخشی از استراتژی های فناوری اطلاعات و کسب و کار خود گزارش کردند.

       ۶۹ درصد AI/ML را مهمترین فناوری توصیف کردند.

     برنامه های کاربردی:

       ۶۷٪ از AI/ML برای بهبود فرآیندهای موجود استفاده کردند.

       ۶۰٪ آن را برای پیش بینی عملکرد تجاری و روند صنعت استفاده کردند.

       ۵۳ درصد از آن برای کاهش خطر استفاده کردند.

تاریخچه یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی از زمان ظهور رایانه‌ها، مراحل مختلفی از توسعه را پشت سر گذاشته است. در زیر، برخی از رویدادهای کلیدی در این سفر را بررسی خواهیم کرد.

تاریخچه یادگیری ماشین
تاریخچه جدول زمانی یادگیری ماشین: ۱۹۴۳-۱۹۷۹

۱۹۴۳: اولین شبکه عصبی با مدار الکتریکی

در سال ۱۹۴۳، وارن مک کالوچ و والتر پیتس اولین شبکه عصبی با مدار الکتریکی را توسعه دادند. هدف این شبکه حل چالشی بود که جان فون نویمان و دیگران مطرح کردند: چگونه کامپیوترها می توانند بدون دخالت انسان با یکدیگر ارتباط برقرار کنند؟ این مدل اولیه امکان ارتباط کامپیوتری بدون دخالت انسان را نشان داد و راه را برای توسعه یادگیری ماشین هموار کرد.

۱۹۵۰: آزمون تورینگ

تست تورینگ که توسط ریاضیدان آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ ارائه شد، هوش مصنوعی را ارزیابی می کند. تعیین می کند که آیا یک ماشین می تواند رفتار انسان را تا حدی تقلید کند که انسان نتواند بین پاسخ انسان و ماشین تمایز قائل شود. 

هدف ارزیابی این است که آیا ماشین‌ها می‌توانند تفکر هوشمند و نوعی توانایی عاطفی را از خود نشان دهند. در حالی که تلاش‌هایی برای ایجاد هوش مصنوعی با قبولی در آزمون تورینگ انجام شده است، اما هیچ‌یک موفق نشدند و به دلیل تأکید بر تقلید بر هوش واقعی، انتقاداتی از این آزمون به وجود آمد.

۱۹۵۲: چکرز کامپیوتر

در سال ۱۹۵۲، آرتور ساموئل، پیشگام یادگیری ماشین، اولین برنامه کامپیوتری را برای چکرزهای سطح قهرمانی ایجاد کرد. برنامه او با استفاده از هرس آلفا-بتا شانس برنده شدن را ارزیابی کرد. الگوریتم مینی‌مکس ساموئل، به حداقل رساندن ضرر در بازی‌ها، امروزه به‌طور گسترده به‌ویژه در برنامه‌های بازی استفاده می‌شود.

۱۹۵۷: فرانک روزنبلات – پرسپترون

فرانک روزنبلات، روانشناس، پرسپترون را در سال ۱۹۵۷ معرفی کرد – یک الگوریتم یادگیری ماشین اولیه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی. هدف Perceptron افزایش دقت پیش‌بینی رایانه با یادگیری از داده‌ها، تنظیم پارامترها برای دستیابی به راه‌حل‌های بهینه بود. این به دنبال تسهیل یادگیری کامپیوتر از داده ها، بهبود روش های قبلی بود.

نکته: هوش مصنوعی به داده های آموزشی برای یادگیری مستقل نیاز دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به مقادیر زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده نیاز دارند – مشروح‌شده با اطلاعات مربوط به اشیاء یا رویدادهای مختلف. مجموعه‌های داده توسط کلیک‌ورکر نمونه‌هایی با دقت برای تحقیقات یا برنامه‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهند.

۱۹۶۷: الگوریتم نزدیکترین همسایه

الگوریتم نزدیکترین همسایه که برای شناسایی الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ ایجاد شده است، شباهت‌های بین آیتم‌ها را پیدا کرده و نزدیکی به الگوهای شناسایی شده را تعیین می‌کند. در سال ۱۹۶۷، کاور و هارت مقاله‌ای در مورد «طبقه‌بندی الگوی نزدیک‌ترین همسایه» منتشر کردند که با استفاده از منطق استقرایی، اشیاء ورودی را بر اساس شباهت‌ها با نزدیک‌ترین همسایگان به دسته‌هایی دسته‌بندی کرد.

۱۹۷۴: پس انتشار

در ابتدا برای شبکه های عصبی طراحی شد، پس انتشار، که توسط Paul Werbos در سال ۱۹۷۴ معرفی شد، تشخیص الگو را افزایش می دهد. این رویکرد وزن مدل را برای بهبود دقت تنظیم می‌کند و استفاده از آن را فراتر از شبکه‌های عصبی برای افزایش عملکرد و تعمیم از مجموعه داده‌ها به نمونه‌های جدید گسترش می‌دهد.

۱۹۷۹: سبد خرید استنفورد

Stanford Cart، یک ربات کنترل از راه دور که در دهه ۱۹۶۰ توسعه یافت، در سال ۱۹۷۹ به یک نقطه عطف مهم دست یافت. هدف آن حرکت مستقل در فضا، اجتناب از موانع و رسیدن به مقاصد خاص است. در سال ۱۹۷۹، “گاری” با موفقیت از یک اتاق پر از صندلی در ۵ ساعت بدون دخالت انسان عبور کرد.

تاریخچه یادگیری ماشین پس از۱۹۹۷

موج یادگیری ماشین در قرن بیست و یکم نتیجه قانون مور و رشد تصاعدی آن است. با مقرون به صرفه تر شدن قدرت محاسباتی، آموزش الگوریتم های هوش مصنوعی با داده های گسترده امکان پذیر شد و منجر به افزایش دقت و کارایی شد.

تاریخچه یادگیری ماشین
تاریخچه یادگیری ماشین از۱۹۹۷ تا ۲۰۱۷

تاریخچه یادگیری ماشین: ۱۹۹۷-۲۰۱۷

۱۹۹۷: یک ماشین بر یک استاد بزرگ شطرنج پیروز شد

در سال ۱۹۹۷، ابرکامپیوتر IBM، Deep Blue، استاد بزرگ شطرنج گری کاسپاروف را شکست داد و اولین نمونه از پیشی گرفتن ماشینی از یک انسان متخصص در شطرنج بود. این رویداد باعث ایجاد نگرانی در جامعه شطرنج شد و به معنای لحظه ای محوری بود زیرا نشان داد که سیستم های هوش مصنوعی می توانند در کارهای پیچیده و فراتر از توانایی های انسانی برتری داشته باشند. این یک نقطه عطف بود که نشان داد بشر یک هوش مصنوعی ایجاد کرده است که قادر به یادگیری و تکامل مستقل است.

۲۰۰۲: کتابخانه نرم افزار Torch

Torch، یک کتابخانه نرم افزاری برای یادگیری ماشین و علم داده، در سال ۲۰۰۲ توسط جفری هینتون، پدرو دومینگوس و اندرو نگ ساخته شد. Torch که به عنوان اولین پلتفرم یادگیری ماشین رایگان در مقیاس بزرگ خدمت می کند، به عنوان جایگزینی برای کتابخانه های دیگر که نیازهای خاص آنها را برآورده نمی کردند، توسعه یافت.

 اگرچه PyTorch دیگر در حال توسعه فعال نیست، اما PyTorch، بر اساس Torch Library، از آن زمان جای خود را گرفته است و یکی از محبوب ترین کتابخانه های یادگیری ماشین باقی مانده است.

۲۰۰۶: کار پیشگام جفری هینتون در یادگیری عمیق

در سال ۲۰۰۶، جفری هینتون “الگوریتم یادگیری سریع برای شبکه های باور عمیق” را منتشر کرد که تولد یادگیری عمیق را نشان می دهد. این کار نشان داد که یک کامپیوتر، از طریق یک شبکه باور عمیق، می تواند آموزش ببیند تا الگوها را در تصاویر تشخیص دهد و به عملکردی در سطح انسانی در وظایف پیچیده تشخیص الگو دست یابد.

۲۰۱۱: آغاز به کار مغز گوگل

Google Brain که در سال ۲۰۱۱ تأسیس شد، یک گروه تحقیقاتی است که به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اختصاص دارد. این گروه که در Mountain View در کالیفرنیا مستقر است و توسط چهره هایی مانند جفری هینتون، جف دین و زوبین قهرمانی رهبری می شود، بر یادگیری عمیق متمرکز است – یک مدل شبکه عصبی مصنوعی که قادر به یادگیری مستقل الگوهای پیچیده از داده ها بدون برنامه نویسی صریح است.

۲۰۱۴: پیشرفت DeepFace در یادگیری عمیق

DeepFace، یک الگوریتم یادگیری عمیق که در سال ۲۰۱۴ به عنوان بخشی از شرکت “Meta” توسعه یافت، به دلیل پیشی گرفتن از عملکرد انسان در تست “چهره‌ها در طبیعت” مورد توجه قرار گرفت. DeepFace که بر روی یک شبکه عصبی عمیق ساخته شده است، به موفقیت در شناسایی الگو و وظایف یادگیری ماشینی دست یافت و توانایی های الگوریتم های یادگیری عمیق را به نمایش گذاشت.

۲۰۱۷: ImageNet Challenge Milestone

چالش ImageNet، یک رقابت بینایی کامپیوتری از سال ۲۰۱۰، در سال ۲۰۱۷ به نقطه عطفی رسید. ۲۹ تیم از ۳۸ تیم با مدل های بینایی کامپیوتری خود به دقت ۹۵ درصد دست یافتند که نشان دهنده بهبود قابل توجهی در قابلیت های تشخیص تصویر است. این رویداد بر پیشرفت سریع در یادگیری ماشینی، به ویژه در حوزه بینایی کامپیوتر تاکید کرد.

منابع

https://www.netapp.com

https://www.ibm.com

https://www.techtarget.com

https://towardsdatascience.com

https://www.datasciencecentral.com

https://www.coursera.org

https://medium.com

https://365datascience.com/

https://www.ibm.com/

https://www.javatpoint.com

https://www.javatpoint.com

https://www.linkedin.com

https://www.coursera.org/

https://ai.engineering.columbia.edu

https://www.coursera.org

https://pll.harvard.edu/

activestate.com

clickworker.com

https://towardsdatascience.com

https://sunscrapers.com

https://www.schoolofit.edu.np

dac.digital

https://builtin.com

medium.com

۰ ۰ رای ها
امتیازدهی به مقاله
اشتراک در
اطلاع از
guest
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
www.novin.com
Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors

یادگیری ماشین | راهنمای کامل ماشین لرنینگ

فهرست