موضوع چیست؟ از صفر تا صد با یادگیری ماشین
یادگیری ماشین مفهومی که به سرعت در حال تغییر دنیای اطراف ماست. از تشخیص چهره در گوشی های هوشمند تا پیش بینی رفتار مشتریان در کسب و کار یادگیری ماشین در حال نفوذ به هر جنبه ای از زندگی ماست. اما این فناوری پیچیده به نظر می رسد و ممکن است برای افراد مبتدی گیج کننده باشد. نگران نباشید! در این مقاله به زبان ساده و به طور مرحله به مرحله به دنیای یادگیری ماشین قدم می گذاریم.
یادگیری ماشین چیست؟
به طور ساده یادگیری ماشین توانایی کامپیوترها برای یادگیری از داده ها و انجام وظایف بدون برنامه نویسی صریح است. در واقع به جای اینکه به کامپیوتر دستورالعمل های دقیق برای حل یک مسئله بدهیم داده های مربوط به آن مسئله را در اختیار آن قرار می دهیم تا خود به تنهایی قوانین و الگوهای پنهان را کشف کند.
انواع یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می شود:
-
یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): در این نوع یادگیری به مدل ما داده های برچسب گذاری شده ارائه می شود. به عنوان مثال در تشخیص تصویر ما به مدل مجموعه ای از تصاویر را با برچسب "گربه" یا "سگ" نشان می دهیم. هدف مدل این است که الگویی بین ویژگی های تصویر و برچسب آن پیدا کند تا در نهایت تصویر جدیدی را با دقت طبقه بندی کند.
-
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): در این نوع مدل داده هایی بدون برچسب دریافت می کند و به دنبال یافتن الگوها و ساختار پنهان در داده ها بدون دخالت انسان است. خوشه بندی داده ها و کاهش ابعاد دو نمونه از وظایف یادگیری بدون نظارت هستند.
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این نوع یادگیری مدل با انجام "عمل" در محیط خود و دریافت "جایزه" یا "مجازات" برای "عمل" خود یاد می گیرد. هدف مدل این است که بهترین استراتژی برای به حداکثر رساندن "جایزه" را بیابد. بازی های کامپیوتری و رباتیک از زمینه های کاربردی یادگیری تقویتی هستند.
مراحل ساخت یک مدل یادگیری ماشین:
ساخت یک مدل یادگیری ماشین شامل چندین مرحله است:
-
جمع آوری و آماده سازی داده: اولین قدم جمع آوری داده های مربوط به مسئله مورد نظر و آماده سازی آنها برای استفاده در مدل است. این مرحله شامل تمیز کردن داده ها حذف مقادیر "ناقص" و "غیر قابل اعتماد" و تبدیل "نوع داده" ها به فرمت مناسب است.
-
انتخاب الگوریتم: نوع "الگوریتم" مناسب را باید بر اساس نوع "داده" و "هدف" ما انتخاب کنیم. انواع مختلفی از "الگوریتم" ها مانند رگرسیون خطی درخت تصمیم شبکه های عصبی و… وجود دارد.
-
آموزش مدل: داده های آموزشی را به "مدل" می دهیم تا الگوهای پنهان را کشف کند. هدف "آموزش" این است که مدل "بهترین" توانایی "پیش بینی" را داشته باشد.
-
ارزیابی مدل: عملکرد مدل را با "داده های تست" جدید ارزیابی می کنیم. هدف "ارزیابی" این است که مطمئن شویم "مدل" به طور "کافی" دقیق است و قدرت "عمومی سازی" دارد.
- پیاده سازی مدل: مدل "آماده" را در سیستم واقعی پیاده سازی می کنیم. به عنوان مثال "مدل " تشخیص "کلاهبرداری" را "در سیستم بانک" پیاده سازی می کنیم.
نکات "مهم" در "ساخت یک مدل یادگیری ماشین":
-
"داده" "مهم ترین "عنصر" در "یادگیری ماشین" است. "کیفیت" و "مقدار" داده "مستقیماً" "روی "دقت "مدل" "تأثیر "می گذارد.
-
"انتخاب "الگوریتم" "مناسب" "برای "مشکل "شما "بسیار "مهم "است. "هر "الگوریتم "برای "کار "خاصی "طراحی "شده "است.
-
"آموزش "مدل "نیاز "به "زمان "و "منابع "زیادی "دارد. "انتخاب "محیط "و "ابزار "مناسب "برای "آموزش "مدل "بسیار "مهم "است.
- "ارزیابی "مدل "باید "به "طور "منظم "انجام "شود. "عملکرد "مدل "ممکن "است "با "گذشت "زمان "تغییر "کند.
ابزارها و کتابخانه ها:
برای ساخت "مدل "یادگیری ماشین" ابزارها و کتابخانه های "مختلفی" وجود دارد:
-
Scikit-learn (Python): یک "کتابخانه "پایتون "برای "الگوریتم "های "یادگیری ماشین" است. رابط "ساده" و "مستندسازی" خوب "دارد.
-
TensorFlow (Python): یک "کتابخانه "پایتون "برای "شبکه های عصبی" است. برای "پروژه های "بزرگ "و "پیچیده "مناسب "است.
- PyTorch (Python): یک "کتابخانه "پایتون "برای "شبکه های عصبی" است. محبوبیت "زیادی "در "بین "محققان "دارد.
جدول مقایسه ای ابزارها:
| ابزار | نوع "یادگیری" | مزایا | معایب |
|---|---|---|---|
| Scikit-learn | "نظارت "شده" و "بدون "نظارت" | "سادگی" و "مستندسازی "خوب" | "برای "شبکه "های "عصبی "مناسب "نیست" |
| TensorFlow | "شبکه های "عصبی" | "قدرت "و "انعطاف "پذیری" | "پیچیدگی "بالا" |
| PyTorch | "شبکه های "عصبی" | "سادگی "و "انعطاف "پذیری" | "مستندسازی "کمتر" |
کاربردهای یادگیری ماشین:
یادگیری ماشین در "مناطق "متعددی "کاربرد "دارد. برخی "از "مهمترین "کاربردها "عبارت "اند "از:
- "تشخیص "تصویر "و "ویدئو"
- "پردازش "زبان "طبیعی"
- "پیش "بینی "سهام"
- "تشخیص "کلاهبرداری"
- "خودروهای "بدون "راننده"
- "رباتیک"
- "تجارت "الکترونیک"
نتیجه گیری:
یادگیری ماشین یک "فناوری "قدرتمند "است" که "در "حال "تغییر "دنیای "ما "است. "با "یادگیری "مفاهیم "اساسی "آن "می توانید "به "طور "موفق "از "آن "در "زمینه های "مختلف "استفاده "کنید.
پرسش و پاسخ:
- "آیا "یادگیری "ماشین "برای "من "سخت "است؟"
"یادگیری "ماشین "به "طور "ساده "شروع "می "شود. "با "استفاده "از "ابزارها "و "کتابخانه "های "مناسب "می توانید "بدون "تجربه "پیش "قبلی "در "برنامه "نویسی "یک "مدل "ساده "ایجاد "کنید.**
- "آیا "می "توانم "از "یادگیری "ماشین "در "کسب "و "کار "خود "استفاده "کنم؟"
"بله " "یادگیری "ماشین "کاربرد "های "متعددی "در "کسب "و "کار "دارد. "از "پیش "بینی "فروش "تا "شخصی "سازی "تجربه "مشتری "می توانید "از "یادگیری "ماشین "برای "بهبود "کسب "و "کار "خود "استفاده "کنید.**
- "چه "مواردی "را "برای "شروع "یادگیری "ماشین "نیاز "دارم؟"
"برای "شروع "یادگیری "ماشین "به "یک "کامپیوتر "با "مشخصات "مناسب "و "یک "رابط "برنامه "نویسی "مانند "پایتون "نیاز "دارید. "همچنین "به "یک "داده "آموزش "نیاز "دارید "تا "مدل "را "آموزش "دهید.**