آرشیو فروردین ماه 1401

بهترین ابزارهای یادگیری ماشین

Shogun
جعبه ابزار Shogun یک کتابخانه یادگیری ماشین است که به شکل مستقل و فارغ از سکو قابل استفاده است. این کتابخانه به‌طور کامل به زبان سی پلاس‌پلاس نوشته شده تا توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها در ابعاد مختلف قادر به استفاده از آن باشند. Shogun را می‌توان در زبان‌های برنامه‌نویسی مثل اسکالا، رابی، پایتون، آر و سایر زبان‌ها استفاده کرد. shogun شامل تعدادی روش و ساختار داده‌ای است که می‌توان برای بررسی مسائل عادی یادگیری ماشین از آن‌ها استفاده کرد. این کتابخانه را می‌توان برای افزودن عملکرد بردار ماشین به یک ابزار موجود یا در تکنیک‌های خوشه‌بندی و تجزیه و تحلیل تفکیک خطی استفاده کرد.

Scikit-Learn
یک بسته یادگیری ماشین است که به عنوان یک پلتفرم مستقل طراحی شده است. اسکیت‌لرن یک راه‌حل جذاب برای توسعه نرم‌افزارهای هوشمند و مدل‌های یادگیری ماشین است. این فناوری را می‌توان برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها و طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های کاربردی به کار گرفت. توسعه‌دهندگان از Scikit-learn برای رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. علاوه بر این، می‌توان از این فناوری همراه با ماژول‌های دیگر پایتون استفاده کرد. Scikit-Learn به شما اجازه می‌دهد داده‌های خود را به روش‌های مختلف مدیریت و دستکاری کنید و علاوه بر این به مدیرا تجاری در توسعه روش‌های یادگیری ماشین مبتنی بر پایتون کمک می‌کند. توسعه‌دهندگان ممکن است از محیط یکسانی برای آزمایش و آموزش الگوریتم‌های خود استفاده کنند.

Azure Machine Learning Studio
استودیو یادگیری ماشین آژر یکی از اولین راه‌حل‌های مرتبط با الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که از رویکرد کشیدن و رها کردن برای سادگی کار استفاده می‌کند. محصول فوق یکی از قدرتمندترین ابزارهایی است که مایکروسافت در حوزه هوش مصنوعی طراحی کرده است. در حال حاضر آژر مجموعه‌ای بسیار بزرگ‌تر از ابزارهای یادگیری ماشین مثل Machine Learning Designer که روند توسعه، آزمایش و نگه‌داری مدل‌های یادگیری ماشین را ساده و سریع می‌کند ارایه می‌کند. استودیو یادگیری ماشین آژر یک برنامه کاربردی ساده است که به مشاغل در اتصال ماژول‌ها و مجموعه داده‌ها به برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین کمک می‌کند. دسترسی به پردازنده مرکزی و گرافیکی نیز توسط AZ پشتیبانی می‌شود.

Amazon Machine Learning
زیرساخت یادگیری ماشین آمازون به دنلا آن است تا به هر توسعه‌دهنده و دانشمند اده کمک کند تا از قابلیت‌های یادگیری ماشین استفاده کند. این پلتفرم که به عنوان زیرساخت هوش مصنوعی پیش‌رو توسط گارتنر شناخته می‌شود به هر کسب‌وکاری اجازه می‌دهد به بهترین شکل از مزایای یادگیری ماشین و داده‌ها برای بهبود فعالیت‌های تجاری خود استفاده کند. شرکت‌ها می‌توانند از این فناوری برای ساخت سریع، آموزش و استقرار چند سرویس یادگیری ماشین، ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های موجود یا ایجاد راه‌حل‌های سفارشی بر اساس نیازهای خاص شرکت خود استفاده کنند. برای شروع کار راهنمای کاربردی و مستندات زیادی در دسترس است، همچنین انواع چارچوب‌های یادگیری عمیق و جایگزین‌های زیرساخت یادگیری ماشین برای انتخاب وجود دارد.

TensorFlow
TensorFlow یک نام محبوب در زمینه یادگیری ماشین است که در حال حاضر متعلق به گوگل است. TensorFlow، مانند بسیاری از فناوری‌هایی که به آن‌ها اشاره کردیم، یک چارچوب منبع باز ارائه می‌دهد که برای توسعه برنامه‌های کاربردی بزرگ یادگیری ماشین ایده‌آل است. تنسورفلو می‌تواند شبکه‌های عصبی عمیق را با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین ترکیب کند و علاوه بر این، به بهترین شکل در زبان پایتون قابل استفاده است.
این واقعیت که TensorFlow می‌تواند روی هر دو فناوری CPU و GPU کار کند شاید مهمترین ویژگی آن باشد. همچنین تعداد زیادی مدل و مجموعه داده برای کاوش وجود دارد که از آن جمله باید به پشتیبانی از پردازش زبان طبیعی، طبقه‌بندی تصویر و موارد دیگر اشاره کرد. گوگل به تازگی یک برنامه کاربردی برای تنسورفلو ارایه کرده که شامل صدور گواهینامه تخصصی کار با این ابزار می‌شود.

اما یکی از بهترین ابزارها که نیازی به دانش خاصی ندارد ابزارهای انجام پروژه یادگیری ماشین وبسایت بیگ پرو1 است که کاربر می تواند همانند یک متخصص پروژه های خود را انجام دهد
تنها کاری که نیاز است کاربر انجام دهد این است که فقط فایل مربوطه را در داشبورد بیگ پرو1 بارگذاری کند تا ابزارهای دقیق این وبسایت در سرییع ترین زمان ممکن نتیجه را در اختیارشان قرار دهد. اینجا کلیک کنید.

تحلیل آماری چیست؟
اگر بخواهیم تحلیل آماری را دقیق ­تر توضیح دهیم باید ابتدا به تعریف واژه­ ی آمار بپردازیم.علم آمار از گذشته تا کنون نقشی اساسی و مهم را در علوم مختلف داشته است که از اولین کاربردهای آن می ­توان به مالیات گیری و خراج بستن بر دارایی ها اشاره کرد. بعدها در دوره رنسانس، از علم آمار استفاده­ نوینی صورت گرفت و به آمار استنباطی نیز توجه زیادی شد. در دنیای امروز علم آمار و آمارگیری بسیار پررونق است. اکثر دانش آموختگان حداقل یکبار مطلبی را در ارتباط با آمار خوانده اند و نیاز بوده تا با استفاده از روش­ های آمارگیری، تحلیل ­هایی انجام دهند.

تحلیل آماری پایان نامه یک روش ریاضی برای بررسی داده های به دست آمده از تحقیقات است. این کار با بررسی ارتباطات گروه های مختلف داده ها انجام می گیرد. تحلیل آماری ممکن است برخی اوقات پیچیده باشد.
برای مطالعه بیشتر در این زمینه و همچنین انجام آسان و سریع تحلیل آماری روی لینک زیر کلیک کنید.

https://bigpro1.com/fa/statistical-analysis/

یادگیری با نظارت چیست؟
یادگیری ماشین با نظارت، Supervised learning یا یادگیری نظارت شده، یکی از زیرمجموعه های یادگیری ماشین است که بر اساس مجموعه داده های ورودی و خروجی، سیستم را برای یادگیری یک موضوع آماده می کند. متخصصا ن ماشین لرنینگ، معمولا برای آموزش نظارت شده به ماشین از دو دسته داده به نام های داده های آموزشی و داده های تست استفاده می کنند.

فاز اول Supervised learning، استفاده از داده آموزشی
در یادگیری ماشین با نظارت برای آموزش به سیستم از داده ها و اطلاعاتی استفاده می شود که پاسخ آن ها برای سیستم مشخص است. مثلا اگر سیستم برای تشخیص اشکال مربعی شکل طراحی شده باشد، مجموعه داده، شامل اشکال مربع، مثلث، دایره، لوزی و… است که مربع بودن یا نبودن هرکدام از این داده ها با برچسب (label) های 0 و 1 مشخص می شود. بدین ترتیب پس از ورود هر داده (در اینجا شکل هندسی) به سیستم و مشاهده برچسب آن، ماشین متوجه می شود که شکل مورد نظر مربع است (برچسب 1) یا مربع نیست (برچسب 0).

ماشین با دریافت تعداد زیادی تصویر از اشکال هندسی مختلف، به صورت خودکار برای خود تابعی تشکیل می دهد که به کمک آن بتواند شکل مربع را تشخیص دهد. در این زمان آموزش تکمیل شده است.

فاز دوم، تست سیستم
پس از اینکه آموزش به ماشین به اتمام رسید، نوبت به امتحان گرفتن و تست سیستم است. در این مرحله محققان مجموعه داده ای تهیه می کنند که برچسب داده های آن مشخص است. اما تنها داده ها را (بدون برچسب هایشان) وارد سیستم می کنند تا بسنجند که سیستم تا چه حد قادر به ارائه خروجی صحیح است.

در همین مثال اشکال هندسی، وقتی چندین شکل مختلف و بدون برچسب در اختیار سیستم قرار داده شد، ماشین بر اساس آموخته های قبلی خود اشکال را در دو گروه مربع و غیر مربع قرار می دهد. سپس طراحان سیستم با توجه به برچسب هایی که در اختیار دارند، نتیجه کار ماشین را می سنجند.

فاز سوم، سنجش
سنجش عملکرد در یادگیری ماشین با نظارت امر مهمی است. زیرا در صورتی که ماشین تمامی اشکال را بدون کوچکترین خطایی دسته بندی کرده باشد، ممکن است اشکال بزرگی به نام Overfitting بوجود آمده باشد و به اصطلاح سیستم به جای یادگیری، داده ها را حفظ کرده باشد. در مورد این مشکل در مطالب آتی صحبت خواهیم کرد.

حالت دوم این است که سیستم خطای قابل توجهی داشته باشد. در این حالت مجددا باید به آموزش ادامه داد. در روش هایی مثل استفاده از شبکه های عصبی، ممکن است با تغییر تعداد لایه ها یادگیری بهبود یابد.

اما در صورتی که سیستم به مقدار منطقی خطا داشت و پاسخ های نسبتا منطقی ومعقولی ارائه نمود، می توان از آن برای اجرای هدف اصلی بهره برداری نمود.

---

---

توجه

تشخیص شکل مربع تنها یک مثال است و همین مساله در مورد مسائل بسیار پیچیده تر مثل پیشبینی وضعیت بورس یا پرواز هواپیما در شرایط جوی مختلف نیز قابل پیاده سازی می باشد. یادگیری ماشین با نظارت درست مانند کودک انسان که پس از مشاهده چند نوع لیوان، قادر به تشخیص هر نوع لیوانی در هر رنگ، جنس یا اندازه ای خواهد بود، عمل می کند.

همچنین هر سیستم براساس مساله خاصی طراحی می شود و ممکن است داده ها را به دو یا چند دسته تقسیم کند. در مثال فوق اگر آموزش به نحوی دیگر بود، سیستم می توانست اشکال را در گروه های مربع، مثلث، دایره و… قرار دهد.

یادگیری ماشین با نظارت چه کاربردهایی دارد؟
از Supervised learning در مسائل مختلفی چون فیلتر اسپم ها، تشخیص سرطان، تشخیص تقلب و… استفاده می شود.

معایب یادگیری نظارت شده

بزرگترین ایراد یادگیری ماشین با نظار آن است که داده های جمع آوری شده دارای برچسب نیستند.در نتیجه یک یا چند نیروی انسانی باید یا صرف روزها و یا ماه ها وقت، مجموعه داده ها را برچسب گذاری نمایند. این مساله علاوه بر وقت گیر و هزینه بر بودن، خطای انسانی را نیز در پی خواهد داشت.