تبلیغات

دوره یادگیری ماشین — آموزش Machine Learning به زبان ساده

دوره یادگیری ماشین

دوره یادگیری ماشین یکی از دوره های محبوب برنامه نویسان مبتنی بر زبان پایتون می باشد، این دوره ها توسط آموزشگاه های مختلف برگذار می شود اما همه کیفیت مطلوبی ندارند. در این مقاله قصد داریم توضیح دهیم یادگیری ماشین چیست و سپس بهترین دوره موجود در ایران را به شما معرفی نماییم.

یادگیری ماشین را به راحتی می توانید بیاموزید فقط نیاز به تلاش و پشتکار دارید. اگر می خواهید وارد بازار کار این رشته شوید و مهارت های خود را افزایش دهید، حتما این مقاله را مطالعه نمایید.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی (ML) نوعی هوش مصنوعی (AI) است که به برنامه های نرم افزاری اجازه می دهد بدون برنامه ریزی صریح، در پیش بینی نتایج دقیق تر شوند. الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می کنند.

یادگیری ماشینی یک تکنیک تجزیه و تحلیل داده است که ساخت یک مدل تحلیلی را خودکار می کند. این شاخه ای از هوش مصنوعی، مبتنی بر این ایده است که سیستم ها می توانند از داده ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین مداخله انسانی تصمیم درست بگیرند. ML یکی از هیجان انگیزترین فناوری هایی است که هر کسی تا به حال با آن روبرو شده است. همانطور که از نام آن پیداست، توانایی یادگیری را به کامپیوتر می دهد که آن را شبیه انسان می کند.

دوره یادگیری ماشین

یادگیری ماشین معمولا با زبان برنامه نویسی پایتون کد نویسی می شود، زیرا با این زبان به راحتی می توان هوش مصنوعی تعریف نمود و از آن برای یادگیری ماشین بهره برد. علاوه بر یادگیری ماشین زبان پایتون کاربرد های دیگری نیز دارد، به همین دلیل پیشنهاد می کنیم قبل از شروع دوره یادگیری ماشین این زبان برنامه نویسی را به خوبی فرابگیرید. در زیر یکی از بهترین مجموعه آموزش های پایتون که توسط فرادرس تهیه شده را قرار دادیم تا بتوانید از آن استفاده نمایید.

مقدمه ای بر یادگیری ماشین

اصطلاح “یادگیری ماشین” توسط آرتور ساموئل در سال 1959، یکی از پیشگامان آمریکایی در زمینه بازی های کامپیوتری و هوش مصنوعی اختراع شد، او اظهار داشت که یادگیری ماشین، این امکان را به هوش مصنوعی می دهد که بتوانند بدون برنامه ریزی، یاد بگیرند.

یادگیری ماشینی (ML) را می توان به صورت خودکارسازی و بهینه سازی فرآیند یادگیری رایانه ها بر اساس تجربیات آن ها بدون اینکه واقعاً برنامه ریزی شده باشد، تفسیر کرد.

یادگیری ماشین چگونه کار می کند ؟

یکی از مهم ترین پیش نیاز های ورود به دوره یادگیری ماشین این است که با نحوه کار آن، آشنا شوید. یادگیری ماشینی از دو نوع روش استفاده می کند: یادگیری نظارت شده که مدلی را بر روی ورودی ها و خروجی های شناخته شده آموزش می دهد تا بتواند نتایج آینده را پیش بینی کند و یادگیری بدون نظارت که الگوهای پنهان یا ساختارهای داخلی را در ورودی ها پیدا می کند.

انواع یادگیری ماشین

پیاده سازی برای یادگیری ماشین به 4 دسته اصلی زیر تقسیم می شود:

دوره یادگیری ماشین

  • یادگیری نظارت شده: زمانی که یک الگوریتم، از داده های نمونه و پاسخ های هدف مرتبط( که ممکن است از مقادیر عددی یا برچسب‌های رشته ای مانند کلاس ها یا برچسب ها تشکیل شده باشد) یاد می‌گیرد. این الگوریتم محتوای آموخته شده قبلی را با استفاده از مثال های برچسب گذاری شده برای پیش بینی رویداد های آینده به داده‌های جدید اعمال می کنند.
  • یادگیری بدون ناظر : در این تکنیک از یادگیری ماشین، نیازی به نظارت کاربر بر مدل نیست و فقط مدل، الگوها و اطلاعاتی که در داده وجود دارد را کشف می کند. در این نوع از یادگیری ماشین معمولا داده ها بدون برچسب هستند.
  • یادگیری تقویتی : این نوع ، یکی از مهمترین انواع یادگیری ماشین محسوب می شود که عامل در آن نحوه رفتار کردن در محیط را با دیدن نتایج و انجام اقدامات، یاد می گیرد.
  • یادگیری نیمه نظارتی : در این نوع یادگیری ماشین، تعدادی زیادی داده بدون برچسب به همراه مقدار کمی از داده های برچسبدار برای آموزش مدل ها مورد استفاده قرار می گیرند.

اگر قصد دارید یادگیری ماشین را به خوبی فرا بگیرید پیشنهاد می کنیم، حتما مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین فرادرس را مشاهده نمایید. این مجموعه به صورت کامل شما را با انواع یادگیری ماشین آشنا کرده و هر شاخه از یادگیری ماشین را که نیاز داشته باشید می توانید در آنجا مشاهده نمایید. در ادامه لینک مربوط به این آموزش ارائه شده است.

انواع داده ها در یادگیری ماشین

دوره یادگیری ماشین

  • داده های آموزشی: بخشی از داده هایی که برای آموزش مدل خود استفاده می کنیم. این داده‌هایی است که مدل شما واقعاً می‌بیند (هم ورودی و هم خروجی) و یاد می گیرد.
  • داده‌های اعتبارسنجی: بخشی از داده هایی که برای ارزیابی مدل استفاده می شوند، اغلب با مجموعه داده های آموزشی همراه با بهبود فراپارامترهای درگیر مطابقت دارند (پارامترهایی که ابتدا قبل از شروع آموزش مدل تنظیم می شوند). این داده زمانی وارد عمل می شود که مدل واقعاً آموزش داده شود.
  • داده های تست یا آزمایش شده: زمانی که مدل ما به طور کامل آموزش داده شد، داده های تست یک تخمین بی طرفانه ارائه می دهند. وقتی ورودی های آزمایشی را تغذیه می کنیم، مدل ما مقادیری را پیش بینی می کند (بدون دیدن نتایج واقعی). پس از پیش بینی، مدل، خود را با مقایسه با نتایج واقعی ارائه شده در داده های آزمایش ارزیابی می کند.

اکر می خواهید درک بهتری از داده ها داشته باشید، می توانید آموزش داده کاوی فرادرس را مشاهده کنید. این آموزش فرادرس به طور کامل شما را از آموزش های دیگر بی نیاز خواهد نمود.

برنامه های کاربردی یادگیری ماشین

دوره یادگیری ماشین

برنامه های کاربردی یادگیری ماشین عبارتند از:

1- موتورهای جستجو

یکی از دلایلی که چرا موتورهای جستجو مانند گوگل، بینگ و غیره، به خوبی کار می کنند، این است که سیستم با کمک یک الگوریتم یادگیری پیچیده، صفحات را رتبه بندی کرده است.

2-تشخیص تصویر

تشخیص تصویر یکی از رایج ترین کاربردهای یادگیری ماشینی است که برای شناسایی اشیاء، افراد، مکان ها، تصاویر دیجیتال و غیره استفاده می شود.

3- تشخیص گفتار

هنگام استفاده از گوگل، گزینه “جستجوی صوتی” را مشاهده می کنیم، این گزینه تحت تشخیص گفتار است و یک برنامه یادگیری ماشینی محبوب به شمار می رود.

تشخیص گفتار فرآیند تبدیل دستورالعمل های صوتی به متن است که به عنوان «گفتار به متن» یا «تشخیص گفتار رایانه ای» نیز شناخته می شود. در حال حاضر، الگوریتم های یادگیری ماشین به طور گسترده توسط برنامه های مختلف تشخیص گفتار استفاده می شود.

4- پیش بینی ترافیک

دوره یادگیری ماشین

اگر بخواهیم از مکان جدیدی بازدید کنیم از نقشه های گوگل استفاده می کنیم که مسیر درست را با کوتاه ترین زمان به ما نشان می دهد و شرایط ترافیکی را پیش بینی می کند.

شرایط ترافیکی مانند ترافیک آزاد، ترافیک کند یا ازدحام جمعیت را به دو صورت پیش‌بینی می کند:

موقعیت مکانی خودرو در زمان واقعی از برنامه و سنسورهای Google Map
میانگین زمان صرف شده در روزهای گذشته به طور همزمان

همه کسانی که از Google Map استفاده می کنند به بهتر شدن این برنامه کمک می کنند. اطلاعات را از کاربر می گیرد و برای بهبود عملکرد به پایگاه داده خود می فرستد.

5- خودرو های خودران

یکی از جالب ترین کاربردهای یادگیری ماشینی، ماشین های خودران است. یادگیری ماشینی نقش مهمی در خودروهای خودران دارد. تسلا، محبوب ترین شرکت خودروسازی، در حال کار بر روی یک خودروی 100 درصد خودران است و از یک روش یادگیری بدون نظارت برای آموزش مدل های ماشین برای تشخیص افراد و اشیاء در حین رانندگی استفاده می کند.

6- دستیار شخصی مجازی

دستیار های شخصی مجازی بی شماری همچون سیری، کورتانا، گوگل اسیستنس و … وجود دارند که اجازه پیداکردن اطلاعات با استفاده از دستورات صوتی را می دهند. این دستیاران مجازی از الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان بخش مهمی از هسته خود استفاده می کنند.

با زبان برنامه نویسی پایتون به راحتی می توان یک دستیار صوتی تولید نمود. اگر می خواهید این کار را انجام دهید، می توانید از آموزش زیر استفاده کنید.

7- تشخیص پزشکی

در پزشکی از یادگیری ماشینی برای تشخیص بیماری ها استفاده می شود. در عین حال، فناوری های پزشکی بسیار سریع در حال توسعه بوده و قادر به ایجاد مدل های سه بعدی هستند که می توانند موقعیت دقیق ضایعات را در مغز پیش بینی کنند.
این کمک می کند تا به راحتی تومورهای مغزی و سایر بیماری های مرتبط با مغز را شناسایی کنید.

8- ترجمه خودکار زبان

امروزه، اگر از یک مکان جدید بازدید می کنیم و زبان آن را نمی دانیم، اصلاً مشکلی نیست، زیرا یادگیری ماشینی نیز در این امر به ما کمک می کند و متن را به زبان هایی که می شناسیم تبدیل می کند. GNMT (Google Neural Machine Translation) توسط گوگل این ویژگی را فراهم می کند، که یک یادگیری ماشین عصبی است که متن را به زبان ما ترجمه می کند و به آن ترجمه خودکار می گویند.

فناوری پشت ترجمه خودکار یک الگوریتم یادگیری توالی به ترتیب است که با تشخیص تصویر استفاده می شود و متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می کند.

بهترین کتابخانه های یادگیری ماشین

دوره یادگیری ماشین

در دوره یادگیری ماشین آشنایی با کتابخانه های آن اهمیت بسیار زیادی دارد، زیرا این کتابخانه ها سرعت کدنویسی را کاهش داده و روش های سریعی برای نوشتن الگوریتم ها ارائه می دهند.

پیش از ارائه کتابخانه های یادگیری ماشین، افراد با کدنویسی دستی همه الگوریتم ها و فرمول های ریاضی و آماری، وظایف یادگیری ماشین را انجام می دادند که باعث می شد این فرآیند زمان بر، خسته کننده و ناکارآمد باشد. اما این روزها به لطف کتابخانه ها، فریمورک ها و ماژول های مختلف پایتون، این کار بسیار آسان تر و کارآمدتر شده است.

در زیر بهترین کتابخانه های پایتون مورد استفاده در یادگیری ماشین را معرفی می کنیم تا در زمان شرکت در دوره یادگیری ماشین به این نکته نیز دقت کنید.

1- کتابخانه Numpy

NumPy یک کتابخانه بسیار محبوب پایتون برای مدیریت آرایه ها و ماتریس های چند بعدی بزرگ با مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا است. این کتابخانه برای محاسبات علمی اساسی در یادگیری ماشین بسیار مفید است .

2- کتابخانه SciPy

SciPy یک کتابخانه بسیار محبوب در بین علاقه مندان به یادگیری ماشین می باشد. زیرا شامل ماژول های مختلفی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام و آمار است. همچنین کتابخانه SciPy برای پردازش تصویر نیز بسیار مفید است.

3- کتابخانه TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه محاسباتی عددی با کارایی بالا و اوپن سورس بسیار محبوب است که توسط تیم Google Brain توسعه یافته است. همانطور که از نام آن پیداست، Tensorflow فریم ورکی است که شامل تعریف و انجام محاسبات شامل تانسورها است. این می تواند شبکه های عصبی عمیق را آموزش دهد و راه اندازی کند که می توانند برای توسعه چندین برنامه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند. TensorFlow به طور گسترده در زمینه تحقیق و کاربرد یادگیری عمیق استفاده می شود.

در زیر یکی از بهترین آموزش های یادگیری عمیق با این کتابخانه را قرار دادیم که می توانید از آن استفاده کنید.

4- کتابخانه Scikit-learn

Scikit-learn یکی از محبوب ترین کتابخانه های یادگیری ماشینی برای الگوریتم های کلاسیک یادگیری ماشین است و بر روی دو کتابخانه اصلی پایتون، یعنی NumPy و SciPy ساخته شده است. Scikit-learn از اکثر الگوریتم های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت پشتیبانی می کند. Scikit-learn همچنین می تواند برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل استفاده شود. این کتابخانه برای کسانی که تازه دوره یادگیری ماشین را شروع کرده اند بسیار مناسب خواهد بود.

5- کتابخانه Theano

همه ما می دانیم که یادگیری ماشین اساساً ریاضی و آمار است. Theano یک کتابخانه محبوب پایتون است که برای تعریف، ارزیابی و بهینه سازی کارآمد عبارات ریاضی با استفاده از آرایه های چند بعدی استفاده می شود.

بهترین دوره یادگیری ماشین

در این مقاله شما را با مبانی ابتدایی یادگیری ماشین آشنا کردیم تا دانش کافی برای شروع دوره های آموزشی داشته باشید. با دانشی که از این مقاله بدست آورده اید می توانید در تمام دوره های موجود در زمینه یادگیری ماشین شرکت نمایید. اما برای اینکه سرعت یادگیری بیشتری داشته باشید و حرفه ای تر این مباحث را فرابگیرید نیاز دارید تا از بهترین دوره یادگیری ماشین استفاده کنید.

یکی از بهترین دوره های آموزش یادگیری ماشین مربوط به فرادرس می باشد، این آموزش به طور کامل شما را با مبانی و اصول یادگیری ماشین آشنا کرده و سپس انواع یادگیری ماشین را مطرح می نمایید. اگر قصد دارید به صورت اصولی این مبحث را بیاموزید از لینک زیر دوریه یادگیری ماشین را دریافت نمایید.

تبلیغات

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

*

code