هوش مصنوعي و يادگيري ماشين

در هنگام استفاده از API، امکان دسترسی مستقیم به اطلاعات حساس و مهم برای سایر سیستم ها وجود ندارد و فقط دستورها و رابط های تعریف شده در اختیار افراد قرار خواهند گرفت. بنابراین یکی از مزایای استفاده از آنها، امنیت آنهاست. همچنین API، ارتباط بین سیستم های مختلف را آسان می نماید با تعریف پروتکل های استاندارد و تعریف شده امکان ارسال و دریافت دستورات و اطلاعات را در مدت زمان کوتاه برای ما فراهم می کنند.

یکی دیگر از مزایای استفاده از API، استفاده از آن در شرکت ها می باشد که این کار برای آنها مزایایی دارد. ممکن است این سوال ذهنتان را درگیر کند که شرکت ها چه مزایایی از ارائه API خود می برند؟ در پاسخ این سوال می توان گفت که شرکت ها از ارائه این رابط کاربردی برنامه نویسی می توانند به دو صورت بهره مند شوند که عبارتند از :

از سرویس شرکت ها استفاده می شود: ارائه API توسط شرکتی باعث افزایش سرویس می شود و همچنین به تعداد کاربران آنها نیز افزوده می شود که این مورد برای بسیاری از شرکتها یک امتیاز بزرگ محسوب می شود. به عنوان مثال اگر فردی روی سایت‌ خود امکان ورود با سایت های گوگل یا فیسبوک را داشته باشد، موجب می شود که به صورت ناخودآگاه کاربران اقدام به استفاده از حساب های کاربری خود در این دو سایت شوند و این برای این سایت ها یک سود بزرگ به شمار می آید.
API ها همواره رایگان نیستند: بسیاری از سرویس هایی که آنها ارائه می دهند فقط تا یک حدی رایگان هستند. مثلا ارائه سرویس فقط برای 100 تا درخواست رایگان است و برای ارائه سرویس برای بیش از این مقدار درخواست باید ماهانه هزینه ای را پرداخت کرد. البته لازم به ذکر است که API هایی هم وجود دارند همیشه و در هر حالتی رایگان نیستند و معمولا سایت ها و سرویس های بزرگ API خود را به صورت کاملا رایگان ارائه نمی دهند و از یک جایی به بعد برای درخواست های خود هزینه ‌هایی را دریافت می کنند.

برای درک بهتر مفهوم api اینجا کلیک کنید.

کاربرد شبکه­ های عصبی: شبکه عصبی Neural Network ، در دنیای مالی، به طور گسترده ­ای مورد استفاده قرار می­گیرند. به توسعه فرآیندی مانند پیش­بینی سری زمانی، تجارت الگوریتمی، طبقه­ بندی اوراق بهادار، مدل سازی ریسک اعتباری و ساخت شاخص ­های اختصاصی و مشتقات قیمت و با برنامه ­هایی برای عملیات مالی، برنامه ریزی شرکت، تجارت، تجزیه و تحلیل تجارت و نگهداری محصول بسیار به کار می­رود.

شبکه­ های عصبی همچنین در برنامه ­های تجاری مانند پیش­بینی و راه­ حل­ های تحقیق در بازاریابی، کشف تقلب و ارزیابی ریسک، مورد استفاده گسترده قرار گرفته ­اند. و از دیگر کاربردهای شبکه ­های عصبی، شناسایی چهره ها، شناسایی افراد در تصاویر، تشخیص حالت­های چهره (عصبانی، شاد)، اشیا موجود در تصاویر (علائم توقف، عابر پیاده، نشانگر خط …)،تشخیص حرکات در ویدئو، شناسایی صداها، شناسایی بلندگوها، رونویسی گفتار به متن، تشخیص احساسات در صداها، تشخیص احساسات در متن (بازخورد مشتری) از کاربردهای بسیار مفید یک شبکه عصبی است.

برای مطالعه بیشتر درموردشبکه های عصبی روی لینک زیر کلیک کنید.
https://bigpro1.com/fa/neura-networks/

بسته به سازمان شما و اهداف آن، آماده سازی داده ها مراحل آماده سازی داده ها متفاوت است اما به صورت کلی معمولاً شامل وظایف زیر است:

ادغام مجموعه داده ها و/یا رکوردها
انتخاب یک زیرمجموعه نمونه از داده ها
جمع آوری سوابق
استخراج صفات جدید
مرتب سازی داده ها برای مدل سازی
حذف یا جایگزینی مقادیر خالی یا گمشده
تقسیم به مجموعه داده های آموزشی و آزمایشی
برای آگاهی از جییات بیشتر مراحل آماده سازی داده مقاله پیش پردازش و آماده سازی داده بیگ پرو1 را مطالعه کنید.

یادگیری ماشین نیاز به برنامه نویسی های خیلی پیچیده برای پیش بینی بهتر رو از بین می بره و این قدرت رو داره تا با توجه به شرایط و داده های در دسترس، تصمیمات هوشمندانه ای بگیره.

الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از داده های تاریخی به عنوان ورودی، مقادیر خروجی جدیدی رو محاسبه یا پیش بینی می کنن. هدف اصلی اینه که کامپیوترها بتونن به صورت خودکار یاد بگیرن و برای انجام اعمال مشخص نیاز به نظارت یا کمک انسان نداشته باشن.

اگر علاقه دارید که درمورد یادگیری ماشین بیشتر بدانید و یا پروزه یادگیر ماشین دارید که باید انجام دهید می توانید از بیگ پرو1 کمک بگیرید.

تکنیک‌های یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌ی بزرگی از داده‌ها راه‌حل‌هایی را ارائه می‌دهند که هدفشان تبدیل جهان به مکانی کارآمد و ایمن است.

لیست زیر هرچند ذاتا بسیار پیچیده است، مروری کلی از محبوب‌ترین تکنیک‌های یادگیری عمیق را برای توسعه‌ی فرایند‌ها و حل بسیاری از مشکلات ارائه می‌دهد. در ادامه‌ی مطلب می‌خوانید تکنیک‌های یادگیری عمیق چیست.

شبکه‌های چندلایه‌ی پِرسِپترون (Multilayer Perceptron Networks)؛
شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks)؛
شبکه‌های عصبی بازگشتی (Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks).
سازمان‌ها می‌توانند هنگام تصمیم گیری درمورد چگونگی بهبود محصولات، خدمات و وظایف خود و هم‌چنین تعیین هدفگذاری برای آینده، از این شبکه‌های عصبی پیشرفته استفاده کنند.

شما میتوانید برای مطالعه مقاله ای جامع در مورد یادگیری عمیق مقاله "انجام آنلاین یادگیری عمیق در بیگ پرو1" در وبسایت بیگ پرو1 را مطالعه کنید.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دنیای ما را تحت تاثیر خود قرار داده اند، یادگیری ماشین که زیرمجموعه هوش مصنوعی است در تمامی حوزه ها وارد شده و باعث رشد آنها شده است.
یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین که نقش بسزایی در حال حاضر بشر دارد، الگوریتم یادگیری ماشین خودکار است، این الگوریتم کاربردهای فراوانی دارد که یکی از آنها ورود به حوزه پزشکی است، یادگیری ماشین خودکار به دانشمندان کمک کرده تا بتوانند در کمترین زمان ممکن واکسن کووید19 را تولید کنند. این الگوریتم در صنعت داروسازی بسیار موثر بوده و هست.
در ادامه میخواهیم به شما یک مقاله معرفی کنیم که در آن به طور کامل کاربرد یادگیری ماشین خودکار در صنعت داروسازی را شرح می دهد.
اگر به این موضوع علاقه مند هستید برای مطالعه مقاله اینجا کلیک کنید.

مایکروفیت یک نرم افزار ویژه اقتصاد سنجی- کاربرد علم آمار در اقتصاد یا Econometric است که قابلیت ­های بسیاری در انجام روش­ های رگرسیونی و تمامی آزمون­ های مکمل آن در اقتصاد دارد و برای محققان رشته­ های علوم اقتصادی می­ تواند بسیار مفید واقع شود.


نرم افزارهای متعددی برای انجام تحلیل آماری مورد استفاده قرار می­ گیرند که هر یک ویژگی و خصوصیت خاص خودشان را دارند، تسلط به تمامی این نرم افزارها امکان پذیر نیست بنابراین برای انجام تحلیل آماری باید به دنبال بهترین گزینه ای باشید که هم کیفیت بالایی داشته باشد و سریع و دقیق کار شما را راه بیاندازد و هم مقبرون به صرفه باشد، یکی از این ابزارها بیگ پرو1 است، ابزار تحلیل آماری بیگ پرو1 این امکان را ایجاد کرده تا کاربر بتواند بدون تخصص کافی در انجام تحلیل آماری مانند یک متخصص و دقیق و سریع تحلیل آماری خود را انجام دهد. برای ورود به وبسایت بیگ پرو1 روی لینک زیر کلیک کنید:

https://bigpro1.com/fa/top-5-statistical-analysis-software/

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.