ماشین لرنینگ یکی از زیر مجموعه های هوش مصنوعی است که به سیستم ها امکان می دهد که به صورت خودکار، یادگیری داشته باشند در واقع، در یادگیری ماشین تلاش می شود تا با بهره گیری از الگوریتم ها، یک ماشین به شکلی طراحی شود که بتواند بدون برنامه نویسی و تعیین تک تک اقدامات لازم، بیاموزد و عمل کند. تمرکز اصلی یادگیری ماشین، توسعه برنامه هایی است که بتوانند به داده ها دسترسی پیدا کرده و بدون مداخله انسان به طور اتوماتیک از آن برای یادگیری خود استفاده کرده و اقدامات خود را بر اساس آن تنظیم کنند. هدف این علم این است که یک سیستم هوشمند دارای قدرت تفکر تولید شود که قادر به انجام بسیاری از کارها است.
انواع یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به روش های نظارت شده، نظارت نشده و یادگیری تقویتی انجام می گیرد که در ادامه به توضیح بیشتر درباره هر یک از موارد می پردازیم.
یادگیری نظارت شده
اغلب روش های یادگیری ماشین از یادگیری نظارت شده استفاده می کنند. در این روش، سیستم تلاش می کند تا الگوها را بر اساس مثال های داده شده به آن فرا بگیرد. این روش یادگیری خود به دو دسته “دسته بندی” و “رگرسیون” قابل تقسیم است. در “دسته بندی”، متغیر خروجی یک دسته یا گروه است و در روش رگرسیون، متغیر خروجی یک مقدار حقیقی است.
یادگیری نظارت نشده
در یادگیری نظارت نشده، الگوریتم باید خود به تنهایی به دنبال ساختارهای موجود در داده ها باشد و از مجموعه داده هایی بهره ببرد که فاقد متغیرهای خروجی هستند. یادگیری نظارت نشده قابل تقسیم به مسائل “خوشه بندی” و “انجمنی” است.
یک مساله، هنگامی از قوانین انجمنی پیروی می کند که هدف کشف قواعدی باشد که بخش بزرگی از داده ها را توصیف می کند. در حالی که در مساله خوشه بندی، قصد کشف گروههای ذاتی و یا به عبارت دیگر داده هایی ا که ذاتا در یک گروه خاص می گنجند، داریم.
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی برای تصمیم گیری در محیط هایی استفاده می شود که ماهیت پویا داشته و مدام در معرض آزمون و خطا هستند.
اهمیت یادگیری ماشین
با افزایش شدید حجم داده ها و پیچیده شدن فرآیند تجزیه و تحلیل آن ها، یادگیری ماشین به یک روش اصلی برای حل مسائل کلان داده، تبدیل شده است. در ادامه به مثال هایی از کاربرد یادگیری ماشین در کار با داده های عظیم اشاره شده است:
- محاسبات مربوط به امور مالی و پیش بینی قیمت بازار
- پردازش تصویر، بینایی کامپیوتری، تشخیص چهره، تشخیص حرکت و تشخیص شیء
- زیست شناسی محاسباتی، تشخیص تومورهای سرطانی، تعیین توالی DNA، کشف دارو و …
- حوزه انرژی، هوا فضا، خودرو سازی و …
- پردازش زبان طبیعی، برنامه های تشخیص و شناسایی صوت و زبان
به دلیل کاربردهای روز افزون ماشین لرنینگ در سراسر دنیا، بسیاری از افراد خواستار تحصیل در رشته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شده اند. برای سایرین نیز آشنایی با مفاهیم و مبانی این حوزه به یک ضرورت تبدیل شده است چرا که در آینده ای نزدیک، این حوزه در بسیاری از فرآیند ها وارد شده و به همین دلیل افرادی که می خواهند در زمینه علمی و شغلی خود پیشرو باشند باید در مورد آن اطلاعات داشته باشند. در موسسه راشد مشهد دوره های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برگزار می شود که در ادامه به جزئیات آن می پردازیم.
دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی 1) در موسسه راشد
دوره های یادگیری ماشین (هوش مصنوعی 1) در موسسه راشد مشهد توسط دکتر مسعود هوشمند برگزار می شود که یکی از بهترین اساتید این حوزه در سطح کشور می باشند. این دوره با حداقل تئوری ضروری، به صورت کاملا کاربردی و با کیفیت بسیار بالا ارائه می شود. در جدول زیر سرفصل های دوره و تعداد جلسات مربوط به هر مبحث آورده شده است. جهت کسب اطلاعات بیشتر درباره جزئیات این دوره با موسسه راشد تماس بگیرید.
اگر تمایل به دریافت اطلاعات بیشتری در مورد دورههای آموزشی یا تخصص اشتغال و مهاجرت دارید میتوانید از راه های ارتباطی زیر استفاده نمایید.
| عنوان سرفصل | |
| مقدمه ای بر یادگیری ماشین، تعاریف یادگیری نظارت شده (دسته بندی – رگرسیون) / نظارت نشده (خوشه
بندی)- مثال ها و کاربردها |
|
| مروری بر برنامه نویسی پایتون | |
| معرفی Jupyter Notebook | |
| آشنایی با سرویس Google Colab | |
| مروری بر بسته NumPy و بستهPandas | |
| مروری بر مصور سازی داده ها با بستهMatplotLib | |
| پیش پردازش داده ها (مقادیر ناموجود، نویز و داده های پرت، داده های تکراری، نرمال سازی) | |
| معرفی یادگیری نظارت شده – دسته بندی به روش K نزدیکترین همسایه (KNN) | |
| معیارهای کارایی روش های دسته بندی – بیش برازش و کم برازش | |
| رگرسیون (خطی و غیر خطی) | |
| دسته بند رگرسیون لجستیک (Regression Logistic) | |
| تنظیم پارامترهای مدل (tuning Hyper parameters) | |
| دسته بند درخت تصمصیم | |
| دسته بند جنگل تصادفی (Random Forest ) | |
| خوشه بندی – روشK-Means |
درخواست مشاوره
جهت کسب اطلاعات بیشتر درباره این دوره درخواست مشاوره خود را ارسال کنید و یا با ما در تماس باشید.
درخواست مشاورهدوره های مرتبط
آموزش برنامه نویسی python
Python، بهترین راه یادگیری برنامه نویسی به ساده ترین شیوه ممکن است. این درحالیست که استفاده از این زبان میان غولهای دنیای کامپیوتر، به یک نیاز مبرم و روزانه تبدیل شده است. اما با اطمینان خاطر میتوان گفت، پایتون به دلیل تطبیق با زبان انسان و شی گرا بودن، راحت ترین زبان برنامه نویسی برای مبتدیان است.
آموزش برنامه نویسی #C
خلاصه: زبان برنامه نویسی C# شی گرا می باشد. مناسب برای ورود به دنیای برنامه نویسی است و می تواند راه…
آموزش wordpress
آموزش کار با وردپرس
آموزش برنامه نویسی اندروید مشهد
مهمترین عاملی که امروزه یک فرد را باسواد جلوه میدهد، تسلط به مباحث کامپیوتری است. برنامه نویسی، حوزه ای پرطرفدار و ئر چالش است که علاقه مندان زیادی از سراسر دنیا را به سوی خود جلب کرده است. برنامه نویسی اندروید یکی از پرکاربردترین مباحث به روز برنامه نویسی محسوب میشود. گذراندن این دوره برای مشتاقان دنیای هیجان انگیز موبایل بسیار توصیه میشود.
دوره فول استک وب (full stack) | آموزش جامع برنامه نویسی وب
دوره fullstack ، شامل مجموعه مهارت های برنامهنویسی front-end و back-end است. به فرد متخصص/ برنامه نویسی که به تمام زبانهای این مجموعه مسلط است، fullstack developer میگویند. یک برنامه نویس فولاستک قادر است، رابط کاربری متناسب با تجربهی کاربری بهینه طراحی کند. همچنین به کدنویسی سمت سرور، موضوعات امنیتی وب، بهینهسازی و سرعت سایت نیز مسلط است. فول استک دولوپر حتما باید به مباحث سرور و شبکه و انواع دیتابیس تسلط داشته باشد تا بتواند در دو حالت فرانت اند و بک اند به خوبی مهارتهای خود را به نمایش گذارد.
حامد
سلام پیش نیاز این دوره چیه؟؟