شروع کار با یادگیری ماشین — Roadmap یا نقشه راه در ۶ گام

یادگیری ماشین «Machine Learning» شاخه‌ای از هوش مصنوعی «Artificial Intelligence یا AI» است که بر توانایی سیستم‌ها برای یادگیری از داده‌ها، کشف الگوها و تصمیم‌گیری مستقل تاکید دارد. در عصر حاظر که تحت تسلط داده ها است، یادگیری ماشین در حال تبدیل صنایع مختلف برای ارائه ابزارهای قوی برای تجزیه و تحلیل پیش بینی، اتوماسیون و تصمیم گیری آگاهانه است.

هدف از نگارش این آموزش در مجله پی استور، آشنایی شما با اصول یادگیری ماشین، ترسیم پیش نیازهای ضروری و یک نقشه راه ساختاریافته برای شروع یادگیری شما به این حوزه است. در این مسیر سعی خواهیم کرد مفاهیم اساسی، پروژه‌های عملی برای تقویت مهارت‌ها و منابع انتخاب‌شده برای یادگیری مستمر را پوشش دهیم.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری می‌شود. یادگیری ماشین سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا وظایف خاصی را بدون برنامه‌نویسی صریح انجام دهند. این کار با اجازه دادن به سیستم ها برای یادگیری و تصمیم گیری یا پیش بینی بر اساس داده ها به دست می‌آید. یادگیری ماشینی با خودکار کردن وظایف و کشف بینش هایی از الگوهای داده پیچیده ای که تشخیص آن‌ها از توانایی انسان خارج است، در زمینه های مختلف انقلابی ایجاد کرده است.

چرا از یادگیری ماشین استفاده کنیم؟

دلایل خیلی زیادی برای استفاده از یادگیری ماشین وجود دارد که در ادامه فهرست کلی از این دلایل را مشاهده می‌کنیم:

• اتوماسیون و کارایی: یادگیری ماشین وظایف را خودکار می کند، منابع انسانی را آزاد و کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشد.
• بینش داده ای: یادگیری ماشین الگوها و همبستگی‌ها را در مجموعه داده‌های بزرگ (Big Data) تشخیص می دهد، تجزیه و تحلیل پیش بینی و تصمیم گیری آگاهانه را امکان پذیر می کند.
• دقت بهبود یافته: الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیش‌بینی‌ها و طبقه‌بندی‌های دقیقی را ارائه می‌دهند، که به طور مداوم در طول زمان یاد می‌گیرند و بهبود می‌یابند.
• شخصی سازی: تجارب کاربر و استراتژی های بازاریابی هدفمند را بر اساس ترجیحات و رفتارهای فردی ایجاد می کند.
• کاهش هزینه: هزینه های عملیاتی را از طریق اتوماسیون و کشف تقلب، صرفه جویی در منابع و کاهش تلفات کاهش می دهد.
• نوآوری و مزیت رقابتی: با فعال کردن محصولات و خدمات جدید، ایجاد مزیت رقابتی از طریق استراتژی های داده محور، نوآوری را به پیش می‌برد.
• برنامه های کاربردی در دنیای واقعی: در مراقبت های بهداشتی، مالی، خرده فروشی، تولید، حمل و نقل، بهبود فرآیندها از تشخیص تا مدیریت زنجیره تامین کاربرد دارد.
• مدیریت داده های پیچیده: داده های با ابعاد بالا را به طور کارآمد پردازش می کند و بینش هایی را استخراج می کند که برای تصمیم گیری استراتژیک بسیار مهم است.
• تصمیم گیری در زمان واقعی: از تجزیه و تحلیل بلادرنگ و سیستم های تطبیقی ​​پشتیبانی می کند و اطمینان حاصل می کند که تصمیمات بر اساس داده های فعلی و قابل اجرا است.
• تاثیر میان رشته ای: برنامه های کاربردی همه کاره رشته های متعددی را در بر می گیرد، همکاری را تقویت می کند و چالش های متنوع و پیچیده را حل می کند.

نمونه های واقعی یادگیری ماشینی

برنامه های کاربردی یادگیری ماشین در صنایع مختلف همه جا حاضر هستند و نحوه عملکرد کسب و کارها را تغییر می دهند و تجربیات روزمره را بهبود می بخشند. در اینجا چند مثال قانع کننده از زندگی واقعی آورده شده است:

1. بهداشت و درمان:
   • تشخیص پزشکی: الگوریتم‌های ML داده‌های بیمار (مانند علائم و سابقه پزشکی) را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به پزشکان در تشخیص دقیق بیماری‌ها و تشخیص زودهنگام بیماری‌ها کمک کنند.
   • درمان شخصی: مدل‌های ML برنامه‌های درمانی بهینه را بر اساس داده‌های ژنتیکی، سوابق پزشکی و جمعیت‌شناسی بیمار پیش‌بینی می‌کنند و نتایج بیمار را بهبود می‌بخشند.
2. امور مالی:
   • امتیازدهی اعتباری: بانک ها از ML برای ارزیابی اعتبار با تجزیه و تحلیل رفتار و داده های مالی گذشته و پیش بینی احتمال بازپرداخت وام استفاده می کنند.
   • تشخیص تقلب: الگوریتم‌های ML الگوهای غیرعادی را در تراکنش‌ها شناسایی می‌کنند و از فعالیت‌های متقلبانه در زمان واقعی جلوگیری می‌کنند.
3. خرده فروشی:
   • سیستم‌های توصیه: پلتفرم‌های تجارت الکترونیک از ML برای پیشنهاد محصولات بر اساس تاریخچه مرور مشتری، الگوهای خرید و ترجیحات، بهبود تجربه کاربر و افزایش فروش استفاده می‌کنند.
   • مدیریت موجودی: ML روند تقاضا را پیش‌بینی می‌کند و سطوح موجودی را بهینه می‌کند و وضعیت موجودی انبار و مازاد را کاهش می‌دهد.
4. ساخت:
   • تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: مدل‌های ML داده‌های حسگر را از ماشین‌آلات تجزیه و تحلیل می‌کنند تا خرابی تجهیزات را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند و امکان تعمیر و نگهداری پیشگیرانه و به حداقل رساندن خرابی را فراهم کنند.
   • کنترل کیفیت: الگوریتم‌های ML محصولات را در خطوط تولید بازرسی می‌کنند و عیوب را با دقت و سازگاری بیشتری نسبت به بازرسی انسانی شناسایی می‌کنند.
5. حمل و نقل:
   • وسایل نقلیه خودمختار: ML با تفسیر داده‌های بی‌درنگ از حسگرها (مانند دوربین‌ها و رادار) برای حرکت در جاده‌ها، شناسایی موانع و تصمیم‌گیری رانندگی، خودروهای خودران را تقویت می‌کند.
   • بهینه‌سازی مسیر: شرکت‌های لجستیک از ML برای بهینه‌سازی مسیرهای تحویل بر اساس شرایط ترافیکی، پیش‌بینی آب و هوا و داده‌های تاریخی استفاده می‌کنند و زمان و هزینه‌های تحویل را کاهش می‌دهند.
6. بازاریابی:
   • تقسیم بندی مشتری: ML مشتریان را بر اساس رفتار و جمعیت شناسی به بخش هایی دسته بندی می کند و کمپین های بازاریابی هدفمند و تبلیغات شخصی را امکان پذیر می کند.
   • تجزیه و تحلیل احساسات: الگوریتم‌های ML رسانه‌های اجتماعی و بازخورد مشتریان را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا احساسات عمومی در مورد محصولات و برندها را اندازه‌گیری کنند و استراتژی‌های بازاریابی را اطلاع‌رسانی کنند.
7. پردازش زبان طبیعی (NLP):
   • ربات‌های چت و دستیاران مجازی: NLP رابط‌های مکالمه‌ای را تقویت می‌کند که پرسش‌های زبان طبیعی را درک کرده و به آن پاسخ می‌دهد، پشتیبانی مشتری و تعاملات خدماتی را افزایش می‌دهد.
   • ترجمه زبان: ابزارهای ترجمه مبتنی بر ML متن و گفتار را بین زبان‌ها ترجمه می‌کنند و ارتباطات و همکاری جهانی را تسهیل می‌کنند.
8. سرگرمی:
   • توصیه محتوا: پلتفرم‌های پخش جریانی از ML برای توصیه فیلم‌ها، نمایش‌های تلویزیونی و موسیقی بر اساس اولویت‌های کاربر، سابقه مشاهده و رتبه‌بندی استفاده می‌کنند و کشف محتوا را بهبود می‌بخشند.
9. انرژی:
   • شبکه های هوشمند: ML توزیع و مصرف انرژی را با پیش بینی الگوهای تقاضا، مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر و بهبود پایداری و کارایی شبکه بهینه می کند.
10. تحصیلات:
    • یادگیری تطبیقی: الگوریتم‌های ML محتوا و مسیرهای آموزشی را بر اساس عملکرد دانش‌آموز و سبک‌های یادگیری شخصی می‌کنند و نتایج یادگیری و مشارکت را افزایش می‌دهند.

نقشه راه برای آموختن یادگیری ماشین

یادگیری هر موضوع و مبحث تخصصی نیازمند نقشه راه و مراحل یادگیری است. با استفاده از مراحل گام به گام می توان مسیر آموزش را به راحتی بدون هدر رفت وقت هزینه سپری کرد. در ادامه شروع کار با یادگیری ماشین گام های مهم و اساسی تشریح می‌شوند.

گام اول: یادگیری مبانی یادگیری ماشین

در در گام نخست، تسلط بر مبانی ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی، زمینه را برای درک کامل یادگیری ماشین فراهم می‌کند. از جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال گرفته تا برنامه نویسی، این مهارت های پایه ابزاری ضروری برای دستکاری داده ها «manipulating data»، درک الگوریتم ها و بهینه سازی مدل ها را فراهم می کند. با کنکاش در این زمینه ها، دانشمندان داده و علاقه مندان به یادگیری ماشین، تخصص لازم را برای مقابله با مسائل پیچیده و ایجاد نوآوری در این زمینه ایجاد می کنند.

1. ریاضیات و آمار
   • جبر خطی
     • یادگیری مفاهیم اساسی پیرامون بردارها، ماتریس ها و عملیات (جمع، ضرب، وارونگی)
     • مطالعه مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
   • حساب دیفرانسیل و انتگرال
     • درک دیفرانسیل و انتگرال
     • مطالعه مشتقات جزئی و نزول گرادیان
   • احتمال و آمار
     • یادگیری توزیع های احتمال (نرمال، دو جمله ای، پواسون)
     • مطالعه در زمینه واریانس و آزمون فرضیه بیز (Bayes’ theorem)
2. مهارت های برنامه نویسی
   • برنامه نویسی پایتون
     • یادگیری مبانی یک زبان برنامه نویسی: نحو، ساختار داده (لیست ها، دیکشنری‌ها، مجموعه ها)، حلقه‌ها، شرط‌ها
     • مطالعه و درک کارکرد توابع، ماژول ها و شی گرایی
   • کتابخانه های پایتون برای علم داده:
     • یادگیری NumPy برای محاسبات عددی
     • یادگیری Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها
     • Matplotlib و Seaborn برای تجسم داده ها
     • Scikit-Learn برای الگوریتم های یادگیری ماشین

گام دوم: تسلط بر مدیریت و تجسم داده

گام دوم بر تسلط بر تکنیک‌های ضروری برای جمع‌آوری، آماده‌سازی و اکتشاف داده‌ها تمرکز دارد که برای یادگیری ماشین موثر بسیار مهم است. از جمع‌آوری فرمت‌های داده‌های متنوع مانند CSV، JSON و XML گرفته تا استفاده از SQL برای دسترسی به پایگاه‌داده و استفاده از اسکریپ وب و APIها برای استخراج داده. این مرحله یادگیرندگان را با ابزارهایی برای جمع‌آوری مجموعه داده‌های جامع مجهز می‌کند. علاوه بر این، بر مراحل حیاتی تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها، از جمله مدیریت مقادیر گمشده، رمزگذاری متغیرهای طبقه‌بندی، و استانداردسازی داده‌ها برای سازگاری تأکید می‌کند.

تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)، مانند تجسم از طریق هیستوگرام، نمودارهای پراکنده، و نمودارهای جعبه، در کنار آمار خلاصه، بینش‌ها و الگوهای ارزشمندی را در داده‌ها آشکار می‌کنند و پایه‌ای را برای تصمیم‌گیری آگاهانه و مدل‌های یادگیری ماشین قوی ایجاد می‌کنند.

1. جمع آوری داده ها:
   • فرمت های داده (CSV، JSON، XML) را درک کنید.
   • آموزش دسترسی به داده ها از پایگاه های داده با استفاده از SQL.
   • اصول اسکراپینگ وب و APIها.
2. پاکسازی و پیش پردازش داده ها:
   • مقادیر از دست رفته را مدیریت کنید، متغیرهای طبقه بندی را رمزگذاری کنید و داده ها را عادی کنید.
   • انجام تبدیل داده ها (استانداردسازی، مقیاس بندی).
3. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA):
   • از تکنیک های تجسم (هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار جعبه) برای شناسایی الگوها و نقاط پرت استفاده کنید.
   • انجام آمار خلاصه برای درک توزیع داده ها.

گام سوم: درک مفاهیم اصلی یادگیری ماشین

در گام سوم، درک مفاهیم اصلی یادگیری ماشین، اصول اصلی و مهم را برای درک و اجرای الگوریتم‌ها و پارادایم‌های یادگیری مشخص می‌کند. به عنوان نمونه یادگیری تحت نظارت بر پیش‌بینی نتایج با داده‌های برچسب‌گذاری شده متمرکز است، در حالی که یادگیری بدون نظارت الگوهای پنهان در داده‌های بدون برچسب را آشکار می‌کند.

یادگیری تقویتی، با الهام از روانشناسی رفتاری، الگوریتم ها را از طریق تعاملات آزمون و خطا آموزش می دهد. الگوریتم‌های رایج مانند رگرسیون خطی و درخت‌های تصمیم، مدل‌سازی پیش‌بینی را تقویت می‌کنند، در حالی که معیارهای ارزیابی مانند دقت و عملکرد مدل سنج امتیاز F1. این مؤلفه‌ها همراه با تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل، بستری را برای توسعه راه‌حل‌های یادگیری ماشینی قوی تشکیل می‌دهند.

1. آشنایی با انواع مختلف ML:
   • یادگیری تحت نظارت: وظایف رگرسیون و طبقه بندی.
   • یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی و کاهش ابعاد.
   • یادگیری تقویتی: یادگیری از طریق پاداش و مجازات.
2. الگوریتم های رایج یادگیری ماشین:
   • یادگیری تحت نظارت:
     • رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
     • درختان تصمیم، جنگل تصادفی.
     • ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)، k-نزدیک‌ترین همسایه (k-NN).
   • یادگیری بدون نظارت:
     • k-Means Clustering، Hierarchical Clustering.
     • تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA)، t-SNE.
   • یادگیری تقویتی:
     • Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN).
3. معیارهای ارزیابی مدل:
   • معیارهای طبقه بندی: دقت، دقت، یادآوری، امتیاز F1.
   • معیارهای رگرسیون: میانگین خطای مطلق (MAE)، میانگین مربعات خطا (MSE)، مربع R.
   • تکنیک های اعتبار سنجی متقابل

پاورپوینت الگوریتم های یادگیری ماشین

کلیک کنید

گام چهارم: مباحث یادگیری ماشین پیشرفته

در گام چهارم به تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین می پردازیم که برای مدیریت داده های پیچیده و استقرار مدل های پیچیده ضروری است. اصول یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی، CNN برای تشخیص تصویر و RNN برای داده های متوالی را پوشش می دهد.

کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، Keras و PyTorch بررسی می شوند. در پردازش زبان طبیعی (NLP)، موضوعات شامل پیش‌پردازش متن (توکن‌سازی، ریشه‌یابی، واژه‌سازی)، تکنیک‌هایی مانند Bag of Words، TF-IDF، و جاسازی کلمات (Word2Vec، GloVe) و کاربردهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن است.

استراتژی‌های استقرار مدل شامل ذخیره/بارگذاری مدل‌ها، ایجاد API با Flask یا FastAPI و استفاده از پلتفرم‌های ابری (AWS، Google Cloud، Azure) برای استقرار مدل مقیاس‌پذیر است. این مرحله یادگیرندگان را با مهارت‌های پیشرفته برای به کارگیری یادگیری ماشینی در سناریوهای مختلف دنیای واقعی مجهز می‌کند.

1. یادگیری عمیق:
   • شبکه های عصبی: مبانی معماری و آموزش شبکه های عصبی.
   • شبکه های عصبی کانولوشن (CNN): برای وظایف تشخیص تصویر.
   • شبکه های عصبی مکرر (RNN): برای داده های متوالی.
   • فریم ورک ها: TensorFlow، Keras، PyTorch.
2. پردازش زبان طبیعی (NLP):
   • پیش‌پردازش متن: نشانه‌سازی، ریشه‌یابی، واژه‌سازی.
   • تکنیک ها: Bag of Words، TF-IDF، Word Embeddings (Word2Vec، GloVe).
   • کاربردها: تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه بندی متن.
3. استقرار مدل:
   • ذخیره و بارگذاری مدل ها
   • ایجاد API برای استنتاج مدل با استفاده از Flask یا FastAPI.
   • ارائه مدل با سرویس‌های ابری مانند AWS، Google Cloud و Azure.

تشخیص نفوذ با الگوریتم یادگیری KNN در متلب

کلیک کنید

گام پنجم: پروژه های عملی و تجربه عملی

گام پنجم بر کاربرد دانش نظری در سناریوهای دنیای واقعی از طریق پروژه های عملی متمرکز است. این تجربیات عملی نه تنها مفاهیم آموخته شده را تقویت می کند، بلکه مهارت در اجرای راه حل های یادگیری ماشینی را نیز ایجاد می کند. از سطوح مبتدی تا متوسط، این پروژه‌ها کاربردهای متنوعی را شامل می‌شوند، از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده تا تکنیک‌های یادگیری عمیق، که تطبیق‌پذیری و تأثیر یادگیری ماشین را در حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف نشان می‌دهد.

1. پروژه های مبتدی:
   • پیش بینی قیمت مسکن: از مجموعه داده های مسکن بوستون برای پیش بینی قیمت مسکن استفاده کنید.
   • تشخیص سرطان سینه: از مجموعه داده های سرطان سینه برای طبقه بندی سرطان خوش خیم و بدخیم استفاده کنید.
   • تجزیه و تحلیل احساسات در نقدهای فیلم: نقدهای فیلم را برای پیش بینی احساسات تجزیه و تحلیل کنید.
2. پروژه های میانی:
   • طبقه بندی تصاویر با CNN: از شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) برای طبقه بندی تصاویر از مجموعه داده هایی مانند MNIST استفاده کنید.
   • ایجاد یک سیستم توصیه: یک سیستم توصیه با استفاده از تکنیک های فیلتر مشترک ایجاد کنید.
   • پیش بینی تعمیر و نگهداری در تولید: پیش بینی خرابی تجهیزات با استفاده از داده های حسگر.

شبیه سازی تشخیص سرطان سینه با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM در متلب

کلیک کنید

گام ششم: یادگیری مستمر و مشارکت در انجمن‌ها

نتیجه گیری

تحقیق و پاورپوینت آماده در حوزه یادگیری ماشین

تحقیق و پاورپوینت آماده در حوزه یادگیری ماشین

کلیک کنید