امروزه یادگیری ماشین که یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است، به یک موضوع مهم در جهان تبدیل شده و دنیا را تحت تاثیر خود قرار داده است. یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ در حوزه‌های بسیاری کاربرد دارد؛ خصوصا در سال‌های اخیر در رشته‌ها و دانشگاه‌های گوناگونی در مقاطع کارشناسی، کارشناسی‌ارشد و دکتری در حال آموزش است.
همین موضوع باعث شده تا دانشجویان، فارغ‌التحصیلان، صاحبان کسب‌و‌کار و فعالان حوزه هوش مصنوعی نیازمند انجام پروژه یادگیری ماشین در رشته و یا حوزه خود باشند. انجام پروژه ماشین لرنینگ نیازمند کسب مهارت لازم در حوزه برنامه نویسی است و لازمه این امر تسلط کافی بر ابزارهای مختلف این حوزه است. به دلیل تنوع بالا در ابزارهای مربوط به ماشین لرنینگ تسلط بر همه‌ی این ابزارها دشوار و زمان‌بر است.
∇ انجام پروژه یادگیری ماشین:
یادگیری ماشین یکی از موضوعات مهم در دنیای امروز است، اهمیت این حوزه به قدری است که فعالان حوزه هوش مصنوعی، دانشجویان و صاحبان کسب و کار به انجام پروژه یادگیری ماشین روی می‌آورند.
همانطور که در بالا گفته شد انجام پروژه یادگیری ماشین با توجه به گستردگی آن امری دشوار و نیازمند صرف زمان و هزینه‌ی گزافی است.
به همین دلیل ما بر آن شدیم تا با قرار دادن ابزارهای انجام آنلاین پروژه های یادگیری ماشین در بیگ پرو1 این مشکل را مرتفع کرده و باری را از دوش فعالان این حوزه بر داریم.
بیگ پرو1 این امکان را فراهم کرده تا کاربر بدون داشتن مهارت خاصی در استفاده از ابزارهای مورد نیاز و تنها با استفاده از ابزار انجام پروژه یادگیری ماشین به‌صورت آنلاین، پروژه ی خود را در کمترین زمان ممکن انجام دهد و بهترین نتیجه را دریافت کند.
کاربری آسان و سریع
دسترسی به مجموعه کامل الگوریتم های یادگیری ماشین
کنترل مناسب روند انجام مدلسازی جهت جلوگیری از اشتباهات کاربری
خروجی کامل و قابل فهم برای کاربر
ارائه شاخص های ارزیابی مدل به صورت کامل
امکان تست سیستم با فرم ساز پویا
∇ یادگیری ماشین چیست؟
ماشین لرنینگ زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم توانایی یادگیری خودکار و بهبود تجربه بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای متمرکز است که می‌توانند به مجموعه‌ای از داده‌ها دسترسی داشته و با توجه به آموزشی که توسط این داده‌ها به ماشین داده شده از آنها برای یادگیری خود استفاده کنند.
فرآیند یادگیری با مشاهدات یا داده‌ها مانند مثال‌ها، تجربه مستقیم یا دستورالعمل‌ها آغاز می‌شود، تا براساس الگوهایی که ارائه می‌دهیم، در آینده تصمیمات بهتری بگیریم. هدف اصلی این است که به کامپیوترها اجازه داده شود تا بدون دخالت یا کمک انسان به طور خودکار یاد بگیرند و اقدامات را بر اساس آن تنظیم کنند. با توجه به وابستگی روزا افزون انسان‌ها به ماشین‌ها در آینده شاهد انقلاب جدیدی توسط هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ خواهیم بود.
یادگیری ماشینی تجزیه و تحلیل مقادیر عظیم داده را امکان‌پذیر می‌کند. گرچه به طور کلی نتایج سریع‌تر و دقیق‌تری برای شناسایی فرصت‌های سودآور یا خطرات زیان آور ارائه می‌دهد، اما ممکن است برای آموزش صحیح آن به زمان و منابع بیشتری نیز نیاز داشته باشد. تلفیق یادگیری ماشینی با هوش مصنوعی و فن‌آوری‌های شناختی می‌تواند آن را در پردازش حجم زیادی از اطلاعات مؤثرتر کند.
∇ تاریخچه یادگیری ماشین
ماشین لرنینگ در اصل موضوع جدیدی نیست. آرتور ساموئل یکی از پیشگامان هوش مصنوعی است که در سال 1959 زمانی که در IBM کار می‌کرد، عبارت یادگیری ماشین را ابداع کرد. وی ماشین لرنینگ را چنین عنوان کرد: “یادگیری ماشین، حوزه‌ای از تحقیقات است که در آن کامپیوترها می‌توانند بدون آن که برنامه‌ریزی شوند یاد بگیرند.”
با اینکه آرتور ساموئل در سال 1959 واژه ماشین لرنینگ را ابداع کرد اما تفکر در مورد ماشین لرنینگ کمی قدیمی‌تر است و به سال 1950 بر می‌گردد. در سال 1950 فردی به نام آلن تورینگ در مقاله‌های خود این سوال را مطرح کرد « آیا ماشین فکر می‌کند؟» و همین سوال آغاز پژوهش‌های گسترده در مورد هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ شد.
∇ الگوریتم های یادگیری ماشین
یادگیری ماشین الگوریتم های گسترده‌ای دارد که هرکدام در حوزه های مختلفی کاربرد دارند، در اینجا به معرفی 3 الگوریتم مهم و پرکاربرد از الگوریتم های یادگیری ماشین می‌پردازیم:
الگوریتم یادگیری ماشین بانظارت:
در این الگوریتم همانطور که از اسمش پیداست ماشین نیاز به یک ناظر یا یک راهنما دارد. در یادگیری ماشین با نظارت یک سری دادههای از پیش آماده شده به‌صورت برچسب گذاری شده به عنوان راهنما به ماشین داده می‌شود، به عبارت دیگر سیستم تلاش می‌کند تا الگوها را براساس نمونه‌های داده شده فرا بگیرد و از آنها برای پیش‌بینی وقایع آینده استفاده کند. این سیستم پس از آموزش کافی قادر است اهداف مربوط به هر ورودی جدید را فراهم کند. الگوریتم یادگیری ماشین با نظارت همچنین می‌تواند خروجی خود را با خروجی درست و از قبل تعیین شده مقایسه کند و خطاهای موجود را بیابد تا بر اساس آن مدل را اصلاح کند.
رگرسیون (Regression)، دسته بندی یا طبقه بندی (Classification) و درخت تصمیم (Decision Tree) سه روش یادگیری ماشین با نظارت هستند.
طبقه بندی (Classification): یک الگوریتم طبقه بندی با هدف طبقه‌بندی ورودی‌ها به تعداد مشخصی از دسته‌ها یا کلاس‌ها ، بر اساس دادههای برچسبی که روی آنها آموزش داده شده است، می باشد.
رگرسیون(Classification): وظایف رگرسیون متفاوت است، زیرا آنها انتظار دارند که مدل رابطه‌ای عددی بین دادههای ورودی و خروجی ایجاد کند.
درخت تصمیم(Decision Tree): درخت تصمیم یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد برای یادگیری تحت نظارت است، این الگوریتم روش‌های تقسیم یک مجموعه داده را بر اساس شرایط مختلف مشخص می‌کند.
الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت:
الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت در مقابل الگوریتم یادگیری ماشین با نظارت قرار دارد و الگوریتم بسیار سخت‌تری از آن دارد. یادگیری بدون نظارت یک روش ماشین لرنینگ است که در آن کاربران نیازی به نظارت بر مدل ندارند. در این الگوریتم دادههای مورد نیاز برای آموزش، نه طبقه بندی شده هستند و نه برچسب گذاری شده و خود الگوریتم باید ساختاری در ورودی پیدا کند و بتواند به تنهایی برای یافتن اطلاعات و الگوهایی که از قبل موجود نبودند کار کند.
یکی از روش های یادگیری بدون نظارت روش خوشه بندی است.
خوشه بندی:
خوشه بندی یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین بدون نظارت است که این اجازه را به سیستم می‌دهد تا دادههای خام و طبقه‌بندی نشده را براساس شباهت‌ها و تفاوت‌های آنها به گروه‌های مختلف تقسیم کند. همچنین تعداد خوشه‌هایی که توسط این الگوریتم شناسایی می‌شوند و جزییات گروه‌های آن قابل تنظیم است. تجزیه خوشه ای برای برنامه‌هایی مانند تقسیم‌بندی مشتری و هدف‌گیری انتخاب ضعیفی است. از الگوریتم های مهم خوشه بندی می توان به خوشه بندی سلسله مراتبی، K-means، K-NN (نزدیکترین همسایگان)، تجزیه و تحلیل مولفه اصلی، تجزیه ارزش انحصاری، تجزیه و تحلیل جزء مستقل است.
الگوریتم یادگیری تجمعی:
الگوریتم یادگیری تجمعی یک متا رویکرد کلی به ماشین لرنینگ است که با ترکیب پیش‌بینی‌های چند مدل، عملکرد پیش‌بینی بهتری را دنبال می‌کند. روش‌های یادگیری تجمعی زمانی محبوب و رایج است که بهترین عملکرد در یک پروژه مدلسازی پیش‌بینی کننده مهمترین نتیجه باشد.
اگرچه ظاهراً تعداد نامحدودی از مجموعه‌هایی وجود دارد که می‌توان برای مشکل مدلسازی پیش‌بینی ایجاد کرد، اما سه روش وجود دارد که بر حوزه یادگیری تجمعی مسلط است. به حدی که هر کدام به جای الگوریتم به خودی خود، زمینه‌ای است که روش‌های تخصصی‌تری را ایجاد کرده است. سه کلاس اصلی از روش‌های یادگیری تجمعی عبارتند از: بگینگ ، بوستینگ و استاکینگ.
بگینگ (Bagging): این الگوریتم برای بهبود ثبات و دقت الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
بوستینگ (Boosting): روش بوستینگ یا تقویت یکی دیگر از الگوریتم‌های یادگیری تجمعی است.
انباشته سازی (stacking): هدف آن پیش بینی بهترین خروجی است.
∇ کاربردهای ماشین لرنینگ در دنیای امروز
ماشین لرنینگ کاربردهای مختلفی دارد که در اینجا به چند مورد از آنها می‌پردازیم:
کاربرد یادگیری ماشین در شبکه های اجتماعی:
در دنیای امروز اکثر افراد روزانه حداقل یک ساعت از وقت خود را در شبکه‌های اجتماعی مانند اینستاگرام یا تویتر می‌گذرانند و به‌سادگی هرچه تمام‌تر از ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند. به طور مثال: کاربرد ماشین لرنینگ در اینستاگرام به این صورت است که بخش اکسپلور دقیقا با توجه به علاقه‌مندی های هر کاربر تنظیم می‌شود. اگر فردی چند روز متوالی یک موضوع را در اینستاگرام جستجو و مشاهده کند در روزهای بعدی ویدئوها و تصاویر بیشتری را در آن زمینه در بخش اکسپلور مشاهده خواهد کرد.
کاربرد یادگیری ماشین در فروشگاه‌های اینترنتی:
یکی دیگر از کاربردهای ماشین لرنینگ استفاده در فروشگاه‌های آنلاین است که باعث افزایش فروش آنها می‌شود. بسیاری از فروشگاه‌های اینترنتی داخلی و خارجی مانند دیجی کالا و آمازون از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. این فروشگاه‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین جهت کسب اطلاعاتی مانند: اولویت‌ها و علاقه‌های کاربران در خرید استفاده می‌کنند تا با استفاده از این اطلاعات در صدد جلب رضایت مشتری برآیند و نوعی بازاریابی آنلاین و هوشمند را پیاده‌سازی نمایند.
کاربرد یادگیری ماشین در موتورهای جستجو:
در حال حاضر بیشتر افراد نمی‌توانند یک روز را بدون اینترنت و جستجو در گوگل سپری کنند. اغلب افراد به طور روزمره برای انجام تحقیقات مدرسه، پروژه‌های دانشگاهی، خواندن اخبار جدید و …. از موتورهای جستجوی گوگل استفاده می‌کنند. موتورهای جستجوی گوگل از گذشته تا حال با مطالعه کلمات کلیدی و ویژگی‌های زبانی استفاده شده در جستجوهای کاربران متحول شده‌اند. هدف الگوریتم گوگل یافتن و ارائه بهترین پاسخ به کاربران است، بدین منظور گوگل با استفاده از هوش مصنوعی سعی می‌کند تا خود را با نیازهای کاربران وفق دهد و کیفیت محتوای پاسخ و میزان همخوانی آن با درخواست‌های کاربران را افزایش دهد.
∇ انجام پروژه های یادگیری ماشین در بیگ پرو1
در سال های اخیر یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ در بسیاری از رشته های دانشگاه‌ها در مقاطع مختلف در حال تدریس می‌باشد. ماشین لرنینگ در حوزه‌های مختلف کاربرد بسیاری دارد. انجام پروژه‌های ماشین لرنینگ نیازمند کسب مهارت برنامه نویسی می‌باشد، کارکردن با دیتاست‌ها پیچیده است و نیازمند صرف زمان بسیاری است، برای انجام پروژه باید برروی ابزارهای مربوط به ماشین لرنینگ تسلط کافی پیداکرد. با توجه به اینکه ابزارهای گوناگونی برای انجام پروژه های یادگیری ماشین وجود دارد تسلط بر همه ی این ابزارها امری طاقت‌فرسا و دشوار است.
با این تفاسیر باتوجه به تعدد ابزارهای مربوط به ماشین لرنینگ و صرف زمان بسیاری جهت تسلط بر این ابزارها، بیگ پرو1 به کمک شما آمده تا پروژه های خود را به‌راحتی انجام دهید.
شما می‌توانید با ورود به داشبورد کاربری خود پروژه‌ی یادگیری ماشین خود را تعریف کرده و منتظر انجام پروژه در کمترین زمان ممکن باشید.
با توجه به اینکه تمام ابزارهای مربوط به ماشین لرنینگ در بیگ پرو1 وجود دارد شما می‌توانید بدون داشتن تسلط در این زمینه پروژه های خود را به بیگ پرو1 بسپارید.
سوالات متداول
بله؛ در صورتی که شما به ماشین لرنینگ و الگوریتم های آن اشراف کامل داشته باشید که در آن صورت نیز، پیشنهاد می‌شود برای صرفه‌جویی در وقت خود از یک ابزار انجام پروژه یادگیری ماشین کمک بگیرید.
خیر؛ شما با استفاده از ابزار انجام پروژه ماشین لرنینگ در بیگ پرو طی یک سری مراحل از پیش تعریف شده، موفق به انجام پروژه خود خواهید شد.
پاسخ این سوال بسیار ساده است. چرا‌که ابزار های بیگ پرو در نهایت دقت و تمرکز عمل طراحی شده‌اند و در طی چندیدن گام به‌راحتی شما را به هدف خود می‌رسانند.
