مجله هوش مصنوعی شهاب
بهترین راه برای یادگیری و تسلط بر یادگیری ماشین
یادگیری ماشین علم جدیدی در صنعت فناوری اطلاعات است. یادگیری ماشین، علمی است که در آن با کمک ماشین های هوشمند، کارها را انجام می دهیم. این مفهومی است که در آن رایانه ها از مجموعه ای از الگوریتم ها و تکنیک ها برای تصمیم گیری و پیش بینی از داده های موجود، استفاده می کنند.
یادگیری ماشین در حال تغییر جهان است و در چندین بخش مانند علوم ، بهداشت و درمان ، تولید ، خرده فروشی ، مخابرات و غیره مورد استفاده قرار می گیرد.
بیایید به سرعت بهترین روش برای شروع کار با یادگیری ماشین را بررسی کنیم.
گام های آموزش یادگیری ماشین
بیایید ساده ترین راه را برای یاد گرفتن یادگیری ماشین به شکل مراحل زیر بررسی کنیم
۱- با مبانی ریاضیات شروع کنید
داشتن پایه و اساس محکم در ریاضیات برای شروع سفرتان در یادگیری ماشین ضروری است. این امر به درک بهتر الگوریتم های یادگیری ماشین کمک می کند. مفاهیم اصلی برای پوشش دادن ریاضیات عبارتند از:
۱-۱ جبر خطی
یادگیری جبر خطی به نمایش داده ها به عنوان معادلات خطی کمک می کند. یادگیری مفاهیم جبر ، رادیکال ها ، معادلات گرافیکی خطی ، نحوه انجام عملیات در یک شیب ، فاکتور گیری ، تجزیه و تحلیل ماتریس و غیره. جبر، در واقع برای یافتن متغیر های زندگی واقعی و حل آن ها بکار می رود. این روش در سیستم های توصیه و تشخیص چهره مورد استفاده قرار می گیرد. نمایش داده با کمک ماتریس های جبر خطی انجام می شود.
۱-۲ حسابان
بیشینه و کمینه ، توابع یک متغیره یا چند متغیره و مشتقات جزئی برخی از مباحث مهم حسابان هستند. این روش برای مطالعه متغیر ها و چگونگی تغییر آن ها به کار می رود. علم حسابان برای ساخت بسیاری از تکنیک ها و برنامه های یادگیری ماشین مورد نیاز است. به عنوان مثال – برای بهینه سازی مدل ها ، شما باید مشتقات و گرادیان ها را محاسبه کنید.
۱-۳ احتمال
احتمال، حوزه اصلی ریاضیات برای جمع آوری و تحلیل داده ها در زمینه یادگیری ماشین است. مفهوم احتمال، یک اندازه گیری از احتمال وقوع یک رویداد است. شما باید بینش هایی را از داده های موجود استنتاج کنید، و برای این منظور، باید احتمال را درک کرده باشید.
معمولاً احتمال و آمار چیزی است که شما باید در کنار هم مطالعه کنید. برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین، ترکیبی از هر دوی این مهارت ها لازم است. زیرا آن ها اطلاعات مربوط به نوع تحلیل داده ها را در اختیار شما قرار می دهند.
۲- آمار
تکنیک ها و روش های آماری مورد نیاز برای کنترل داده ها به دو دسته تقسیم می شود:
۲-۱ آمار توصیفی
آمار توصیفی برای توصیف و خلاصه کردن داده های موجود لازم است تا شما بتوانید تصمیم بگیرید که چه نوع ابزار تجزیه و تحلیل داده ها می تواند برای تفسیر نتایج ، مورد استفاده قرار گیرد. مباحث مربوط به آمار توصیفی عبارتند از: شاخص مرکزی ، توزیع نرمال ، پراکندگی و توزیع نمونه برداری.
۲-۲ آمار استنباطی
آمار استنباطی به شما کمک می کند پس از تجزیه و تحلیل داده ها، استنتاج و نتیجه گیری کنید. موضوعاتی که برای نتیجه گیری باید مطالعه کنید عبارتند از- تخمین ، آزمایش فرضیه ، ANOVA ( تحلیل واریانس ) ، همبستگی ، رگرسیون ، و غیره. این تکنیک بر روی یک نمونه کوچک تر اعمال می شود و آن را بر روی گروه بزرگ تر نشان می دهد.
۳- الگوریتم های یادگیری ماشین
الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی هایی را انجام دهند. این الگوریتم ها به سه گروه تقسیم می شوند:
۳-۳ یادگیری نظارت شده
یک مدل با کمک داده های موجود (شناخته شده / برچسب خورده) آماده شده و پیش بینی ها، بر پایه مدل تهیه می شود. اگر پیش بینی ها غلط باشند، مدل به روزرسانی می شود و پیش بینی ها اصلاح می شوند. این فرآیند تا زمانی ادامه می یابد که مدل به سطح مطلوبی از دقت بر روی داده ها، دست یابد.
در مورد یادگیری نظارت شده و سایر انواع الگوریتم های یادگیری ماشین با جزئیات بیشتر بیاموزید.
۳-۲ یادگیری بدون نظارت
مدلی که بدون کمک هرگونه اطلاعات شناخته شده یا دارای برچسب تهیه می شود. بنابراین روابط، در بین مجموعه داده های غیرمعین پیدا می شود. ماشین این کار را از طریق الگو ها ، گرایش ها و شباهت های بین داده های موجود انجام می دهد. خوشه بندی و روش های تداعی نمونه هایی هستند که به یادگیری ماشین بدون نظارت کمک می کنند.
۳-۳ یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی بین دو الگوریتم ذکر شده بالا رخ می دهد، بنابراین به آن یادگیری نیمه نظارت شده نیز گفته می شود. این روش از مقدار کمی از داده های ورودی شناخته شده استفاده می کند و مقدار زیادی از داده های ورودی بدون برچسب را پشتیبانی می کند (مانند روش نمونه برداری). این کار به ارائه بازخورد در مورد بهترین روش پیش بینی، کمک می کند.
۴- زبان های برنامه نویسی
هیچ زبان برنامه نویسی وجود ندارد که بتواند یادگیری ماشین را کامل پوشش دهد. پس زبان، نسبت به پروژه ای که روی آن کار می کنید، ارجحیت دارد. زبان های برنامه نویسی به شما کمک می کنند تا مسائل خود را به زبانی کد گذاری کنید که توسط دستگاه به راحتی قابل درک باشد. چند زبان برای شروع عبارتند از: Python ، Java، R و Scala .
پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی است که برای پروژه های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می گیرد.
۵- ویرایش و تحلیل داده ها
بدون داده ، نه یادگیری ماشین ، نه علم داده و نه کلان داده ها وجود ندارند. هم متخصصان و هم مبتدیان باید بدانند که داده پادشاه است. یک داده خوب ساختار یافته به ما امکان می دهد الگوریتم های پیچیده را به راحتی پیاده سازی کنیم (فقط اگر بدانید چطور). فرآیند تحلیل داده ها شامل جمع آوری ، پالایش یا ویرایش ، ذخیره سازی ، تجزیه و تحلیل و در نهایت تجسم داده ها است.
QlikView، QlikSense، SAS visual analytics , D3.js , ggplot2 و غیره برخی از پرکاربرد ترین ابزار ها برای تجسم داده ها در یادگیری ماشین هستند.
۶- مراجعه به کتاب ها و انجمن های یادگیری ماشین
همانطور که گفته می شود – کتاب ها بهترین دوستان شما هستند. در زمان آزاد کتاب بخوانید و دانش فنی خود را افزایش دهید. به یاد داشته باشید، یادگیری یک فرآیند مداوم است، به غیر از این ، شما باید مسیر خود را تغییر داده و مفاهیم را مرور کنید.
همچنین، به طور فعال، در انجمن های آنلاین یادگیری ماشین شرکت کنید. این به شما کمک می کند تا ارتباطات خود را افزایش داده و نظرات متخصصان یادگیری ماشین را بدانید. بنابراین ، دانش خود را در مورد فناوری تقویت می کنید.
۷- کار روی پروژه های بلادرنگ یادگیری ماشین
روی تمرین هدفمند تمرکز کنید – این شامل استفاده از تمرین های خاص و مختصر برای تقویت مهارت هایتان می شود.
گردش کار یادگیری ماشین را تمرین کنید – از جمع آوری داده ، پالایش ، و پیش پردازش شروع کنید. سپس با استفاده از داده ها مدل بسازید و آن ها را براساس مسائل خود ارزیابی کنید.
روی مجموعه داده های واقعی تمرین کنید – نوعی از داده ها را انتخاب کنید که برای یک چالش خاص مناسب باشد و الگوریتمی را بکار ببرید که برای این مسئله مناسب خواهد بود.
خلاصه
اگر تمام این مراحل را برای آموختن یادگیری ماشین دنبال کردید و با یک پروژه واقعی تمرین کرده اید ، اکنون آماده اید که دنیا را تصرف کنید !
شوخی کردم. شما ۹۰٪ یادگیری ماشین را یاد گرفتید، اما هنوز هم چیز های بیشتری مانند یادگیری عمیق ، بینایی رایانه ، پردازش زبان طبیعی و غیره وجود دارد. نکته اصلی برای تبدیل شدن به یک متخصص در این زمینه این است که هرگز یادگیری را متوقف نکنید.
به نظر شما هم این سریع ترین راه آموختن یادگیری ماشین بود. اینطور نیست؟ نظرات خود را به اشتراک بگذارید.
سفر خود را به دنیای یادگیری ماشین شروع کنید!
بیشتر بخوانید :
- هوش مصنوعی مولد تهدیدات جدیدی برای امنیت سایبری ایجاد می کند
- فناوری تشخیص پلاک خودرو چگونه جامعه را هوشمندتر می کند
- گوگل ساختار سازمانی خود را جهت تمرکز بر هوش مصنوعی اصلاح می کند
- پلاک خوان های شهر گرینزبوروی آمریکا فعلاً قرار نیست افزایش پیدا کنند
- فرماندار اوکلند از پلاک خوان ها حمایت می کند اما مخالفان در اثربخشی آن تردید دارند
سپاس فراوان
اگر امکانش هست برای هر مورد منابع پیشنهادی رو هم قرار بدین یا اشاره ای کنید تا دنبالش بریم
سلام
انشاالله به زودی مطلبی در مورد منابع پیشنهادی منتشر خواهیم کرد