پیش نیازهای یادگیری ماشین

در حال حاضر، یادگیری ماشین یکی از پرطرفدارترین فناوری‌ها به شمار می‌آید. اگر در این موضوع تازه کار هستید، پس باید پیش نیازهای یادگیری ماشین را بدانید. قبل از شروع، مهم است که شما مفاهیم مختلف و انواع مختلف یادگیری ماشین را درک کنید که می‌توانند در این زمینه به شما کمک کنند.

 

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی زیرمجموعه هوش مصنوعی و مطالعه علمی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری مورد استفاده سیستم‌های رایانه‌ای است. آن‌ها بیشتر از ماشین لرنینگ برای انجام یک کار خاص با کمک الگوها و استنباط داده‌ها استفاده می‌کنند.

 

برنامه های یادگیری ماشین

ما در حال حرکت به سمت اتوماسیون و هوش مصنوعی هستیم تا بازدهی و کارآیی بیشتری داشته باشیم. بنابراین، یادگیری ماشین یکی از بهترین گزینه‌ها است چون طیف وسیعی از کاربردها را شامل می‌شود.

در اینجا تعداد کمی از آن‌ها نام برده‌ایم:

 

۱. تشخیص تصویر

یکی از رایج‌ترین موارد استفاده از یادگیری ماشین در سیستم‌های تشخیص چهره در یک تصویر است. در هر پایگاه داده یک دسته جداگانه برای افراد وجود دارد که مشخصات و خصوصیات افراد در آن ذخیره می‌شود. از این رو می‌توانید از دیپ لرنینگ برای شناسایی افراد از روی دست خط یا حروف چاپی نیز استفاده کنید.

 

برای اطلاعات بیشتر راجع‌به الگوریتم تشخیص چهره، به مقاله‌ی چگونه می توان با استفاده از دیپ لرنینگ در پایتون ، FaceID را در آیفون X اجرا کرد؟ مراجعه کنید.

 

۲. تشخیص پزشکی

می‌تواند در تکنیک‌ها و ابزار‌هایی که قرار است به فرایند تشخیص بیماری‌ها کمک کنند، استفاده شود. با کمک تجزیه و تحلیل پارامترهای بالینی، پیش‌بینی پیشرفت بیماری انجام می‌شود. از اینجا می‌توانید از نظر برنامه‌ریزی درمانی بیمار، همراه با نظارت، نظر پزشکی داشته باشید.

 

اگر به مبحث ماشین لرنینگ علاقه‌مندید، مقاله‌های ۱۲کارایی شگفت انگیز یادگیری ماشین با پایتون و چرا پایتون بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین است؟ نیز برایتان جذاب خواهد بود.

 

۳. بخش مالی

یادگیری ماشین، قلب تپنده‌ی محبوبیت سرویس‌هایی‌ست که بخش مالی فراهم می‌کند .به بانکها و سایر موسسات کمک می کند تا هوشمندانه تصمیم بگیرند. با کمک یادگیری ماشین میتوانید بسته شدن حساب را از قبل پیش بینی کنید.

هدف اصلی این است که به کامپیوترها اجازه یادگیری خودکار، بدون دخالت و کمک انسان داده شود. همچنین باید بتواند بر اساس آن اقدامات را تنظیم و سازگار کند.

 

اطلاعات جامع‌تر درباره‌ی انواع مختلف ماشین‌لرنینگ را در مقاله‌ی انواع یادگیری ماشین همراه با مثال می‌توانید به‌دست آورید.

 

پیش نیاز یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ چیست؟

از آنجا که اکنون درک بهتری داریم، می‌توانیم در مورد پیش نیازهای یادگیری ماشین صحبت کنیم:

 

۱. آمار، حساب، جبر خطی و احتمال

الف) آمار شامل ابزاری است که برای به‌دست آوردن نتیجه از داده‌ها استفاده می‌شود.

با تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند، از آمار توصیفی استفاده می‌شود.

از آمار استنباطی برای بدست آوردن اطلاعات از یک نمونه داده بدون استفاده از مجموعه داده کامل استفاده می‌شود.

وقتی نوبت به پیش نیازهای یادگیری ماشین لرنینگ می‌رسد، این مورد در بالای لیست قرار دارد، زیرا شامل برخی از ریاضیات اساسی است. این اساس اصلی چگونگی استخراج اطلاعات از داده‌های موجود را ایجاد می‌کند.

 

ب) در بخش ریاضیات، محاسبات نیز پیش نیاز یادگیری ماشین است و نقش اساسی در الگوریتم دارد. از آنجا که مجموعه‌های داده با چندین ویژگی برای ساخت مدل‌های یادگیری استفاده می‌شوند. حساب چند متغیره در ساختن مدل یادگیری ماشین نقش حیاتی دارد.

 

ج) جبر خطی با ماتریس‌ها، بردارها و تبدیل های خطی سروکار دارد. این در یادگیری ماشین برای انجام عملیات و تغییر شکل در مجموعه داده‌ها استفاده می‌شود.

 

د) از آنجا که از احتمال برای پیش بینی وقوع یک واقعه استفاده می‌شود، به شما کمک می‌کند تا وضعیت را استدلال کنید. (در مورد چرایی وقوع یک رویداد خاص)

 احتمال یک پیش زمینه در پیش نیازهای یادگیری ماشین است.

 

۲. دانش برنامه نویسی

توانایی نوشتن کد یکی از مهم‌ترین موارد در ماشین لرنینگ است. برای پیاده سازی فرآیند باید زبان‌هایی مانند Python و R را بدانید.

توابع اساسی مانند:

تعریف و فراخوانی توابع

لیست‌ها، مجموعه‌ها و فرهنگ‌نامه‌ها (ارزیابی، تکرار و ایجاد)

برای حلقه هایی با تکرار کننده‌های متغیر چندگانه

if / else عبارات شرطی

قالب بندی رشته

دستور Pass – برای نحو

شما باید به طور اختصاصی، یک دوره‌ی پایتون شرکت کنید. این نه تنها روند یادگیری شما را آسان می‌کند بلکه درک بهتری از مدل‌سازی داده‌ها را نیز به شما ارائه می‌دهد.

 

۳. مدل سازی داده‌ها

مدل سازی داده‌ها یک فرآیند تخمین ساختار مجموعه داده است، و برای یافتن هر گونه تغییر یا الگو در آن انجام می‌شود. یادگیری ماشین نیز بر اساس مدل سازی پیش بینی انجام می‌دهد. بنابراین، برای پیش بینی باید از مشخصات مختلفی که در اختیار دارید استفاده کنید.

 

نتیجه

ما در این مقاله پیش‌نیازها و کاربردهای ماشین لرنینگ را به‌طور خلاصه توضیح دادیم. یادگیری ماشین یک حرفه پرسود برای شما خواهد بود ولی نیاز به تمرین و تجربه دارد. این چیزی نیست که بتوان یک شب انجام داد. اما اگر نگاهی به حقوق یادگیری ماشین بیندازید، آن‌وقت تلاش خود را خواهید کرد.

 

اگر به پیش نیازهای ماشین لرنینگ مسلط هستید، ما در آکادمی آمانج یک دوره جامع یادگیری ماشین برگزار می‌کنیم. برای دریافت اطلاعات بیشتر، راجع به دوره‌ی جامع یادگیری ماشین اینجا کلیک کنید .

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

شاید به این مطالب نیز علاقه مند باشید.

یادگیری نظارت نشده با پایتون

یاد گیری نظارت نشده در ماشین لرنینگ(راهنمای جامع)

حوزه یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه های هوش مصنوعی است که هوش مصنوعی با یادگیری روش حل مساله آنها را حل می کند اگر به این حوزه علاقه مندید…

یادگیری ماشین

بررسی مهمترین تفاوت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بخشی از علوم رایانه هستند که با یکدیگر ارتباط دارند. این دو فناوری پیشرفته ترین فناوری هایی هستند که برای ایجاد سیستم های هوشمند مورد…

دیتاست یادگیری ماشین استاندارد

دیتاست یادگیری ماشین استاندارد + ۵ مثال کامل در دیتاست های طبقه بندی باینری

مقدمه: بهتر است مبتدیان در یادگیری ماشین بر روی دیتاست‌های (مجموعه داده های) کوچک دنیای واقعی تمرین کنند. به اصطلاح مجموعه داده های یادگیری ماشین استاندارد شامل مشاهدات واقعی هستند…

No Comments

    پیام بگذارید

    آکادمی آمانج
    مهارت آموزی جهت ورود به بازار کار

    تاییدیه ها

    تهران - امیرآباد، دانشکده فنی دانشگاه تهران، ساختمان مکانیک جدید واحد ۱۱۴

    آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

    امتیازشو ثبت کنید

    میانگین / 5. تعداد رای

    اولین نفر شما امتیاز دهید

    کد تخفیف نمیخوای؟

    اگه میخوای کد تخفیف شرکت در دوره‌ها، وبینارهای رایگان، بهترین مقالات آکادمی آمانج رو از دست ندی ایمیلت رو این زیر وارد کن!
    همین الان عضو شو
    close-link
    من اینجام