(function (s, e, n, d, er) { s['Sender'] = er; s[er] = s[er] || function () { (s[er].q = s[er].q || []).push(arguments) }, s[er].l = 1 * new Date(); var a = e.createElement(n), m = e.getElementsByTagName(n)[0]; a.async = 1; a.src = d; m.parentNode.insertBefore(a, m) })(window, document, 'script', 'https://cdn.sender.net/accounts_resources/universal.js', 'sender'); sender('986212f6399684')
کاربرد ماشین لرنینگ با پایتون

  این مقاله را میتوانید در مدت زمان 7 دقیقه مطالعه کنید   منتشر شده در تاریخ: فروردین ۲۲ام, ۱۳۹۹   آخرین بروزرسانی: شهریور ۲۱ام, ۱۴۰۱


پایتون به عنوان زبان ارجح برای آموزش و یادگیری  ML (یادگیری ماشین) مورد استفاده قرار می‌گیرد. اساسا می‌شود ادعا کرد که هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ به زبان برنامه‌ نویسی پایتون گره خوردند. بخشی از پیشرفت و گسترش در این حوزه‌ها را باید مدیون امکانات و قابلیت‌های پایتون دانست. یادگیری ماشین با زبان برنامه نویسی پایتون نقطه شروع خوب برای ML است.

شما می‌توانید از آن برای استفاده از مدل‌های موجود مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و SVM استفاده کنید. اگر در مورد یادگیری ماشین جدی‌تر هستید بهتر است برخی از کتاب‌های ریاضیات را نیز بخوانید و یاد بگیرید. در این مقاله با ۱۲ کاربرد شگفت‌انگیز ماشین لرنینگ با پایتون آشنا خواهیم شد.

البته قبل‌از معرفی‌کردن آن ۱۲ کاربرد شگفت‌انگیز، باید به این سوال جواب داده شود که زبان پایتون چه مزیت‌هایی دارد که آن را برای ماشین لرنینگ بهترین گزینه می‌کند؟ 

 

کارایی یادگیری ماشین با پایتون

۱. سادگی برنامه نویسی در پایتون 

تنها دلیل انتخاب پایتون به عنوان زبان مقدماتی برای برنامه نویسی سادگی آن است. پایتون ساده اما قدرتمند است. پایتون زبان سطح بالایی است. زبان‌های سطح بالا به زبان انسان نزدیک‌تر هستند. کدنویسی در این زبان بسیار آسان است چون قواعد نوشتاری زبان برنامه‌نویسی پایتون شبیه زبان انگلیسی است. به‌همین‌دلیل، توسعه‌دهنده می‌تواند با تعداد کمتری خط کد (کدنوشتن) برنامه‌نویسی کند. همچنین، پایتون سیستمی تفسیری دارد، یعنی کدها همان‌ زمان که نوشته می‌شوند اجرا هم می‌شوند. بنابراین، سادگی مزیت بزرگی برای پایتون محسوب می‌شود.

 

۲. مجموعه عظیمی از کتابخانه های مرتبط در پایتون

پایتون برای اهداف یادگیری ماشینی مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌ها را در اختیار دارد. این‌ها شامل Python NumPy ، SciPy ، scikit-Learn و موارد دیگر است. این کتابخانه‌ها برای تمام کارهای ذاتی یادگیری ماشین کاربرد دارند.

scikit-Learn برای داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین مناسب است.
pylearn– انعطاف‌پذیر‌تر از scikit-Learn می‌باشد.
کتابخانه ماژولار PyBrain با الگوریتم‌های یادگیری ماشین انعطاف‌پذیر، آسان و قدرتمند و محیط‌های از‌پیش تعریف‌شده برای آزمایش و مقایسه الگوریتم‌ها مناسب است.
orange – کمک به تجسم و تجزیه و تحلیل داده‌ها با منبع باز، دارای مؤلفه‌هایی برای یادگیری ماشین، دارای پسوندهایی برای سنجش بیومتریک و استخراج متن، پشتیبانی از داده‌کاوی از طریق برنامه نویسی بصری یا برنامه نویسی پایتون است.
PyML– چارچوب تعاملی شی‌گرا برای یادگیری ماشین  که در پایتون نوشته شده است.
Milk_ دارای SVM ، k-NN ، جنگل‌های تصادفی، درختان تصمیم‌گیری، که انتخاب ویژگی را انجام می‌دهد.
Shogun– ابزار یادگیری ماشین، متمرکز بر روش‌های کرنل بزرگ مقیاس و SVMها می‌باشد.
Tensorflow_کتابخانه شبکه عصبی سطح بالا است.

 


اگر می‌خواهید بیشتر درخصوص مزایای یادگیری ماشین با زبان پایتون آشنا شوید. می‌توانید به مقاله چرا پایتون بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین است؟ مراجعه نمایید.


 

 

برنامه های کاربردی ماشین لرنینگ با پایتون

 

۱. پیش بینی گزینه های موسیقی

 

ماشین لرنینگ با پایتون - دستیار صوتی

 

سیستم‌هایی مانند Genius توسط Apple Music بر آنچه شما گوش می‌دهید نظارت می‌کند. آن سیستم‌ها بعدا می‌تواند لیستی از آهنگ‌هایی را که احتمالاً ترجیح می‌دهید به شما پیشنهاد دهد. همچنین آهنگ‌هایی را از لیست پخش شما انتخاب می‌کند تا کتابخانه‌هایی مشابه بایکدیگر ایجاد کند.

۲. کشف مواد مخدر و تشخیص بیماری با الگوریتم های ماشین لرنینگ

 

ماشین لرنینگ با پایتون _تشخیص مواد مخدر

می‌توانیم کارهای زیر را به کمک یادگیری ماشین در این زمینه انجام دهیم:

  • برنامه‌های کاربردی آموزش ماشین با پایتون؛
  • غربالگری اولیه ترکیبات دارویی؛
  • پیش‌بینی میزان موفقیت براساس عوامل بیولوژیکی؛
  • فن‌آوری‌های تحقیق و توسعه در حوزه‌های مرتبط؛
  • فرآیندهای بیماری را درک کنید؛
  • درمان‌هایی مؤثر برای بیماری‌ها طراحی کنید؛
  • شخصی‌سازی ترکیبات دارویی؛
  • داروهای ارزان‌تر با همانندسازی بهبودیافته تولید کنید؛
  • تحقیق و توسعه روش‌های تشخیصی و درمانی.

۳. تشخیص چهره

 

تشخیص چهره-یادگیری ماشین با پایتون

 

امکاناتی مانند تشخیص چهره به کمک ماشین لرنینگ اغلب مواردی است که با Facebook می‌بینیم. وقتی می‌خواهیم یک عکس را برچسب گذاری کنیم، فیس بوک به‌طور خودکار چند نام را به ما پیشنهاد می‌دهد. و در اکثر اوقات، نام  پیشنهادی او برای چهره‌ای که کشف کرده است به کمک یادگیری ماشینی دقیق است.

۴. دستیاران شخصی مجازی 

 

دستیار شخصی مجازی-ماشین لرنینگ با پایتون
نام‌هایی مانند سیری و الکسا قابلیت‌های دستیاران مجازی را به خاطر می‌آورند. ما می‌توانیم از سیری بخواهیم برایمان تماس بگیرد یا موسیقی بخواند. برای پیش‌بینی وضع هوا امروز می‌توانید از الکسا سوال کنید. حتی می‌توانید آلارم گوشی را تنظیم کنید یا پیامک ارسال کنید. فقط باید با آن صحبت کنید و او به فرمان شما گوش فرا می‌دهد. این دستیارها به نحوه‌ی تعامل شما با آنها توجه می‌کنند و از آن استفاده می کنند تا تجربه بعدی شما را بهتر کنند.

 ۵. خدمات رسانه های اجتماعی

 

فیسبوک _یادگیری ماشین با پایتون

 

این برنامه از یادگیری ماشینی برای نظارت بر فعالیت شما استفاده می‌کند. این برنامه هرکاری را که در فیس بوک انجام می‌دهید به‌خاطر می‌سپارد ( چه پروفایل‌هایی را که بازدید می‌کنید، چه افرادی را که برای آن‌ها درخواست دوستی می‌فرستید یا افرادی که درخواست‌های آن‌ها را می‌پذیرید و همین‌طور افرادی که آن‌ها را در لیست دوستان نزدیک خود قرار می‌دهید).  فیس بوک امیدوار است تجربه غنی‌تری را در پلتفرم خود به شما ارائه دهد. بنابراین شما مرتبا از یادگیری ماشین با پایتون در آن استفاده خواهید کرد.

۶. اتومبیل های خودران 

 

 

لتومبیل های خودران با ماشین لرنینگ

 

 اتومبیل‌های خودران  داده‌ها راجع به اشیاء اطراف و اندازه و سرعت آن‌ها را از طریق سنسورها دریافت می‌کنند. و براساس نحوه‌ی رفتار آن‌ها، اشیاء را به عنوان دوچرخه سوار، پیاده و سایر اتومبیل‌ها طبقه‌بندی می‌کنند. سپس از این داده‌ها برای مقایسه نقشه‌های ذخیره‌شده با شرایط فعلی استفاده می‌کنند. چنین اتومبیل‌هایی از الگوریتم‌های Machine Vision استفاده می‌کنند.

۷. پشتیبانی آنلاین مشتری

 

پشتیبانی آنلاین مشتری با ماشین لرنینگ

 

وب سایت‌های آموزشی و سیستم عامل‌های خرید اغلب یک گپ زنده را برای کمک به سوالات مشتریانشان برای سایت‌ها و پلتفرم‌های خود ایجاد می‌کنند. بازدید‌کننده‌ای با کلی سؤال بی‌جواب ،احتمالا از خرید‌کردن منصرف می‌شود و سایت را ترک می‌کند. به‌همین‌دلیل،  برخی از وب سایت‌ها از یک chatbot  استفاده می‌کنند که می‌تواند به سؤالات مشتری پاسخ دهد و او را در سایت نگه دارد. 

۸. نظارت تصویری (Surveillance)

 

نظارت تصویری

 

قبل از وقوع برخی از جرائم می‌توان با نظارت و شناسایی رفتار افراد از آن‌ها جلوگیری کرد. ماشین لرنینگ با پایتون رفتارهایی مانند ایستادن بی حرکت، چرت‌زدن روی نیمکت و تعقیب‌کردن فرد دیگری را می‌تواند بفهمد و  از طریق سیستم نظارت تصویری به انسان هشدار دهد.

 

۹. توصیه های محصول

 

پشتیبانی مشتری با کمک پایتون و یادگیری ماشین

 

سیستم‌عامل‌های خرید مانند آمازون  متوجه می‌شوند چه کالاهایی را مشاهده می‌کنید و محصولات مشابه را به شما پیشنهاد می کنند. اگر این محصول مورد علاقه شما باشد و شما از آن خوشتان بیاید و بخریدش، این چیزی جز موفقیت برای آن‌ها نیست. این سیستم عامل‌ها برای تشخیص محصولات به کمک ماشین لرنینگ از لیست دلخواه، سبد خرید و مشاهدات شما استفاده می‌کنند.

 

۱۰. برنامه های قیمت گذاری بیمه

 

برنامه های قیمت گذاری بیمه با یادگیری ماشین
یادگیری ماشینی می‌تواند سابقه‌ی کسی‌ را که می‌خواهد از خدمات بیمه استفاده کند بررسی کند و باتوجه به آن سابقه پیش‌بینی کند و تشخیص دهد که مثلا راننده‌ی تاکسی که قرار است بیمه شود چه‌میزان احتمال دارد که  در طول مدت بیمه باعث ایجاد خسارت زیاد شود . این به شرکت‌های بیمه امکان می‌دهد تا قیمت برنامه‌های بیمه‌ی خود را برای هر شخص تنظیم کنند.

 

۱۱. ترجمه خودکار

 

یادگیری ماشین با پایتون- ترجمه خودکار

 

ماشین لرنینگ با پایتون  به ما امکان می‌دهد یک متن را به زبانی دیگر ترجمه کنیم. الگوریتم ماشین لرنینگ برای این کار از شکل چگونگی قرارگیری کلمات در کنار هم استفاده می‌کند و سپس از این اطلاعات برای بهبود کیفیت ترجمه استفاده می‌کند. با این کار، ما همچنین می توانیم متون روی تصاویر را با استفاده از شبکه های عصبی و شناسایی حروف ترجمه کنیم.

۱۲. تشخیص کلاهبرداری های آنلاین

 

تشخیص کلاهبرداری های آنلاین با یادگیری ماشین

 

اگر با PayPal آشنا هستید ، PayPal از یادگیری ماشینی برای دفاع در برابر اقدامات غیرقانونی مانند پولشویی استفاده می‌کند. با مقایسه میلیون‌ها تراکنش می‌توان فهمید که کدام یک از آن‌ها غیرقانونی است.

کاربرد های بیشتر یادگیری ماشین با پایتون

به غیر از مواردی که ذکر کردیم، می‌شود از Machine Learning برای اهداف زیر نیز استفاده کرد:

  • شناسایی ژن‌های انسانی که مستعد ابتلا به سرطان هستند؛
  • شناسایی محصولاتی که مصرف‌کنندگان به آن‌ها واکنش نشان می‌دهند؛
  • می‌شود برای پیش‌بینی معاملات سهام و نوسانات شاخص بورس الگوریتم‌هایی ساخت؛
  •  تاخیر در پروازهای هواپیما را می‌شود پیش‌بینی کرد؛
  • به نگهداری تجهیزات و ماشین‌های کارخانه‌ها کمک می‌کند و همچنین زمان تعمیرات آن‌ها را  پیش‌بینی و اعلام می‌کند؛
  • به ساختن تبلیغات شخصی‌سازی‌شده برای هر کاربر براساس رفتارها و تعاملات آنلاینش کمک می‌کند؛
  • سئو سایت با پایتون و ماشین لرنینگ ساده‌تر و سریع‌تر می‌شود.

 

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری 

 موارد ذکر شده همگی در مورد برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین با پایتون است. امیدوارم توضیحات ما در این خصوص برایتان مفید بوده باشد. البته یادگیری پایتون اولین قدم برای یادگیری ماشین لرنینگ به‌حساب می‌آید. دنیای ماشین لرنینگ، همان‌طور که از کاربردهایی که در این محتوا معرفی شد مشخص است، دنیایی بسیار گسترده است. ماشین لرنینگ هرروز کاربردهای جدیدی پیدا می‌کند. اگر شما علاقه‌مند به این حوزه هستید و می‌خواهید کسی باشید که در آینده‌ی نزدیک ماشین لرنینگ را در حوزه‌ای جدید به‌کار می‌گیرد، باید آموزش ماشین لرنینگ را شروع کنید. 

 

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...

شاید به این مطالب نیز علاقه مند باشید.

data mining , داده کاوی , پایگاه داده ، استخراج داده

داده کاوی و کمک به پیشرفت مشاغل

امروزه ارائه دهندگان خدمات مختلف اطلاعات بسیاری از مشتریان خود در دسترس دارند. این اطلاعات را چطور به دست آورده اند؟ از طریق داده کاوی و هوش تجاری. مدیران فروشگاه‌ها…

آینده پایتون

آینده پایتون روشن است یا تیره؟

شاید در سال های گذشته کسی فکرش را هم نمی کرد که زبان برنامه نویسی پایتون که در سال ١٩٩١ راه اندازی شد، امروز و در سال ٢٠٢٢ تا این…

سوالات مصاحبه پایتون

مهم ترین سوالات مصاحبه استخدامی پایتون در سال ٢٠٢٢ (٣٠ سوال همراه با پاسخ کامل)

مصاحبه شغلی همیشه یکی از موقعیت های مهم و شاید استرس زا در زندگی کاری هر فرد است. مصاحبه استخدامی برنامه نویسی پایتون نیز از این قاعده مستثنی نیست. اگر…

0 0 رای
امتیازدهی به مقاله
دنبال کردن
با خبر کردن از
guest
0 دیدگاه
بازخورد داخلی
دیدن همه نظرات

تاییدیه ها

تهران - ستارخان، خیابان کوثر دوم، پلاک ۱۰، واحد ۳

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...