ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ، یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که تلاش می کند الگوها و بینش هایی را از مجموعه داده ها بر اساس الگوریتم های کامپیوتری به دست آورد. در زمینه یادگیری ماشین، چهار زیرمجموعه وجود دارد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی. برخی از مراحلی که در پروژه های یادگیری ماشین باید دنبال شود شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش، انتخاب مدل مناسب، آموزش مدل، بهینه سازی پارامترها و استقرار مدل است.

برای یادگیری این علم و مهارت، بهتر است ابتدا با پیش نیازهای آن از جمله برنامه نویسی، آمار و احتمال، ریاضیات و کار با داده ها آشنا شوید. در مرحله بعدی باید مفاهیم اولیه یادگیری ماشین مانند جمع آوری داده ها را یاد بگیرید. و پیش پردازش، سپس شما باید یک مدل مناسب را انتخاب کنید، قدم بعدی ورود به مفاهیم عمیق یادگیری ماشین و سپس کار بر روی پروژه های واقعی در این زمینه است.

آشنایی با مفهوم ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها توانایی یادگیری و پیش‌بینی از داده‌ها را بدون برنامه‌نویسی صریح می‌دهد. به عبارت ساده تر، یادگیری ماشینی به کامپیوتر ها کمک می کند تا مانند انسان ها از تجربیات و داده های قبلی برای بهبود عملکرد خود استفاده کنند. در قلب یادگیری ماشین، از الگوریتم هایی استفاده می کنید که تصمیم گیری ها و پیش بینی های مبتنی بر داده را تسهیل می کند. به طور کلی، یادگیری ماشین از سه بخش اساسی تشکیل شده است:

• فرآیند تصمیم گیری: در این فرآیند از الگوریتم های یادگیری ماشین برای اهداف پیش بینی یا طبقه بندی استفاده می شود. در این مرحله، داده های ورودی ممکن است برچسب گذاری شوند یا نباشند.
• تابع خطا: این جزء از یادگیری ماشین خطا را در یک مدل ارزیابی می کند. اگر این درصد خطا خیلی زیاد یا دور از واقعیت باشد، کارشناسان سعی می کنند مدل را بهینه کنند.
• بهینه سازی مدل: مرحله بعدی مرحله بهینه سازی مدل یادگیری ماشین است که در آن سعی می شود بر اساس داده ها و خطاهای موجود، مدلی با کمترین خطا ایجاد شود.

چه مراحلی در یک پروژه یادگیری ماشین طی می‌شود؟

هنگامی که به اجرای پروژه ای در زمینه یادگیری ماشین فکر می کنید، توجه داشته باشید که اقدامات خاصی در این زمینه انجام می شود. برخی از مهمترین مراحل عبارتند از:

1. تعریف مشکل: دقیقاً مشکلی را که می خواهید با یادگیری ماشین حل کنید، تعریف کنید. این مشکل می تواند پیش بینی، طبقه بندی، خوشه بندی یا هر کار دیگری باشد.
2. جمع آوری داده ها: داده های مورد نیاز برای آموزش مدل را جمع آوری کنید. اطمینان حاصل کنید که داده ها به اندازه کافی بزرگ، متنوع و مرتبط با مشکل هستند.
3. پاکسازی داده ها: داده ها را از نویز، داده های از دست رفته و ناسازگاری پاک کنید.
4. پیش پردازش داده ها: داده ها را به قالب قابل استفاده توسط الگوریتم یادگیری ماشین تبدیل کنید. این شامل مقیاس بندی، عادی سازی، رمزگذاری و ایجاد ویژگی های جدید است.
5. بررسی الگوریتم: الگوریتم های یادگیری ماشینی مناسب را بر اساس نوع مشکل و داده ها انتخاب کنید. برخی از الگوریتم های رایج عبارتند از: رگرسیون خطی، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، شبکه های عصبی.
6. تقسیم داده ها: داده ها را به مجموعه آموزشی و مجموعه آزمایشی تقسیم کنید. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل و مجموعه تست برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می شود.
7. آموزش: مدل را با استفاده از مجموعه آموزشی آموزش دهید. این فرآیند شامل تنظیم پارامترهای مدل برای به حداقل رساندن خطاها است.
8. ارزیابی روی مجموعه تست: ارزیابی عملکرد مدل در مجموعه تست. معیارهای ارزیابی به نوع مشکل بستگی دارد. به عنوان مثال، دقت، حساسیت، ویژگی و امتیاز F1 برای مسائل طبقه بندی استفاده می شود.
9. استقرار: استقرار مدل در یک محیط واقعی به طوری که بتواند پیش بینی ها یا تصمیم گیری های مورد نظر را انجام دهد.
10. تعمیر و نگهداری: مدل را با داده های جدید به روز کنید تا عملکرد آن حفظ شود.

چند روش در یادگیری ماشین وجود دارد؟

به طور کلی یادگیری ماشین را به 3 دسته تقسیم می‌کنند:

• یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در ادامه‌ی مقاله‌ی ماشین لرنینگ چیست به توضیح این سه دسته می‌پردازیم.

یادگیری تحت نظارت چیست؟

همانطور که از نام آن پیداست، در این مورد ماشین به یک سرپرست یا راهنما نیاز دارد. درست مثل فردی که پشت فرمان نشسته و رانندگی را یاد می گیرد. شخصی به عنوان راهنما در کنار آن فرد می نشیند و توصیه های لازم را به او می کند. در یادگیری نظارت شده، مجموعه ای از داده های آماده شده از قبل به عنوان راهنما در اختیار ماشین قرار می گیرد و ماشین با توجه به مدل مربوطه تصمیمات لازم را می گیرد.

یادگیری بدون نظارت چیست؟

در این حالت، ماشین نیازی به راهنما ندارد و می تواند روابط بین داده ها را با استفاده از مشاهدات کشف کند. در این حالت، هنگامی که کامپیوتر داده های مختلف را دریافت می کند، می تواند روابط بین آنها را کشف کند. نمونه ای از یادگیری بدون نظارت، ماشینی است که می تواند تفاوت بین خودروهای سمند و دانا را بر اساس الگوهایی که با استفاده از خوشه بندی کشف کرده است، تشخیص دهد. به عبارت دیگر اگر 100 خودرو به خودرو وارد شود در یکی از این 2 دسته قرار می گیرد.

یادگیری تقویتی چیست؟

باز هم با نگاه دقیق به نام این مدل می توانید به عملکرد آن پی ببرید. در این حالت، ماشین دائماً در حال پیشرفت است و سعی می کند چیزهای جدیدی در رابطه با یک عامل یا یک محیط بیاموزد. این روش سعی می کند با استفاده از آزمون و خطا مشکل را حل کند. در این صورت ماشین سعی می کند در تصمیم گیری های آینده خود موفق تر باشد.

چه مراحلی برای یادگیری ML وجود دارد؟

مراحل آموختن یادگیری ماشین چیست؟ اگر شما هم سوالاتی در این زمینه دارید باید بدانید برای یادگیری این مهارت و دانش، شما نیازمند طی کردن مراحلی هستید که در ادامه درباره آنها صحبت خواهیم کرد.

یادگیری پیش‌نیازهای یادگیری ماشین

برخی از مهم ترین پیش نیازهای یادگیری ماشینی که باید یاد بگیرید عبارتند از:

• یادگیری برنامه نویسی: ابتدا باید مهارت های برنامه نویسی را یاد بگیرید. زبان برنامه نویسی پایتون معمولا بهترین گزینه برای این کار است. با این حال، می توانید زبان های دیگری مانند C++ یا R را نیز برای یادگیری انتخاب کنید.
• آمار و احتمال: یادگیری ماشینی به طور کلی بر اساس آمار و احتمال است. به همین دلیل باید مفاهیم اولیه آمار و احتمال را بیاموزید و اگر قصد انجام فعالیت های تحقیقاتی در این زمینه را دارید باید آمار و احتمال پیشرفته را نیز بیاموزید.
• ریاضیات: قدم بعدی این است که دانش خود را در مورد ریاضیات توسعه دهید. شما باید جبر خطی را یاد بگیرید و با مهارت های اولیه در زمینه الگوریتم ها آشنا شوید. به این ترتیب می توانید اصول الگوریتم های یادگیری ماشین را درک کنید.
• داده: در نهایت، باید با مفهوم داده آشنا شوید و تجربه کار با آن را کسب کنید. به یاد داشته باشید که داده ها بخش ضروری یادگیری ماشین هستند و هر چه تجربه بیشتری با آن داشته باشید، می توانید از یادگیری آن انتظار نتایج بهتری داشته باشید.

برای یادگیری هرچه بهتر این حوزه بهترین راه این است که از خدمات ارائه شده توسط مجموعه آموزشگاه ماندگار استفاده کنید.

یادگیری مفاهیم اولیه یادگیری ماشین

وقتی صحبت از یادگیری ماشینی به زبان ساده می شود، باید به این نکته توجه کنید که باید با مفاهیم و مهارت های اولیه در این زمینه آشنا شوید. از جمله مهم ترین این مهارت های اساسی می توان به موارد زیر اشاره کرد:

جمع آوری داده ها: در ابتدا باید مهارت های جمع آوری داده ها را بیاموزید و این مهارت ها را در خود تقویت کنید. در این مرحله می‌توانید با تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌ها نیز آشنا شوید که می‌توانید در بوت کمپ برنامه‌نویسی بینش خوبی در مورد آن‌ها کسب کنید.
در مرحله بعد، همچنین باید با مفروضاتی که برای کار و تهیه داده ها وجود دارد آشنا شوید و تکنیک های موجود در این زمینه را بشناسید.
تفسیر داده ها و مدل: شما باید یاد بگیرید که داده هایی را که دارید تفسیر کنید و البته تفسیر درستی از مدل ایجاد شده داشته باشید.
بهبود کد: در نهایت، باید یاد بگیرید که چگونه مدل و کد خود را در این زمینه به درستی بهبود دهید.

کارکردن روی پروژه‌های واقعی

برای یادگیری کامل یادگیری ماشین، باید روی پروژه های واقعی که در این زمینه وجود دارد کار کنید. برای رسیدن به این هدف، باید به نکات زیر توجه کنید:

• سعی کنید پروژه های متناسب با سلیقه و علایق خود را انتخاب کنید.
• روی پروژه های یادگیری ماشینی اولیه کار کنید. به این ترتیب می توانید انتظار داشته باشید که تمام مفاهیم در زمینه یادگیری ماشین را بدانید.
• سعی کنید به پروژه هایی که روی آنها کار می کنید ارزش بیافزایید. به این ترتیب، هنگام کار بر روی پروژه های یادگیری ماشینی می توانید عملکرد بهتری داشته باشید.

برای این‌که بتوانید پروژه‌های واقعی را برای کارکردن در حوزه یادگیری ماشین پیدا کنید، بهترین راهی که پیش روی شما قرار دارد این است که از گیت هاب دیدن کنید.