(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')
پیش نیازهای یادگیری ماشین

  این مقاله را میتوانید در مدت زمان 3 دقیقه مطالعه کنید   منتشر شده در تاریخ: شهریور ۲۸ام, ۱۳۹۹   آخرین بروزرسانی: تیر ۱۵ام, ۱۴۰۰


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

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.

معایب و خطرات هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ چیست

نیمه‌ تاریک هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

«ربات‌ها می‌آیند و جای انسان را می‌گیرند.» «هوش مصنوعی مشاغل زیادی را ازبین خواهد برد و انسان‌ها را بیکار خواهد کرد.» «تروریست‌ها از هوش مصنوعی به‌عنوان سلاح استفاده خواهند کرد.»…

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…

بازاریابی و هوش مصنوعی

بازاریابی با چاشنی هوش مصنوعی

هیچ تعجبی ندارد اگر بگوییم هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ آمده‌اند تا در هر صنعتی از آن‌ها استفاده شود. طبق آخرین آمار، استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ…

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...