درباره یادگیری ماشین

درباره یادگیری ماشین


  • 231 بازدید

به عبارت ساده ، یادگیری ماشینی زیر مجموعه اصلی هوش مصنوعی است. این امر باعث می شود کامپیوترها بدون برنامه نویسی صریح به خودآموزی بپردازند. هنگامی که با داده های جدید تغذیه می شود ، این رایانه ها به تنهایی یاد می گیرند ، رشد می کنند ، تغییر می کنند و توسعه می یابند.

مفهوم یادگیری ماشین مدتی است که به وجود آمده است. با این حال ، توانایی اعمال خودکار و سریع محاسبات ریاضی بر روی داده های بزرگ ، اکنون کمی جابجا می شود.

یادگیری ماشین در بسیاری از مکانها مانند اتومبیل گوگل خودران ، موتورهای توصیه آنلاین - توصیه دوستان در فیس بوک ، توصیه هایی از آمازون و در زمینه کشف تقلب سایبری استفاده شده است.

زمینه یادگیری ماشین به طور مداوم در حال تحول است. و همراه با تکامل ، افزایش تقاضا و اهمیت حاصل می شود. یک دلیل اساسی که دانشمندان داده به یادگیری ماشینی نیاز دارند ، این است: پیش بینی های با ارزش که می تواند تصمیم گیری های بهتر و اقدامات هوشمندانه را در زمان واقعی و بدون دخالت انسان هدایت کند.

یادگیری ماشین به عنوان فناوری به تجزیه و تحلیل بخش های زیادی از داده ها کمک می کند ، وظایف دانشمندان داده را در یک فرایند خودکار کاهش می دهد و به پیشرفت و شناخت زیادی دست می یابد. یادگیری ماشینی شیوه کار با استخراج و تفسیر داده ها را با درگیر کردن مجموعه های خودکار از روش های عمومی که جایگزین تکنیک های آماری سنتی شده اند ، تغییر داده است.

الگوریتم  های یادگیری ماشین تا چه اندازه تحلیل داده ها را متحول کرده است؟

تجزیه و تحلیل داده ها به روش سنتی با رویکرد آزمایش و خطا مشخص شده است - عملی که استفاده از آن در صورت وجود مجموعه داده های بزرگ و ناهمگن غیرممکن می شود. به همین دلیل است که داده های بزرگ به دلیل overhyped مورد انتقاد قرار گرفتند. در دسترس بودن اطلاعات بیشتر به طور مستقیم با دشواری در آوردن مدلهای پیش بینی جدید که به طور دقیق کار می کنند متناسب است. راه حلهای آماری سنتی بیشتر روی آنالیز استاتیک متمرکز است که محدود به آنالیز نمونه هایی است که به موقع منجمد می شوند. بدیهی است که این امر می تواند نتیجه گیری غیرقابل اطمینان و نادرست داشته باشد.

یادگیری ماشین به عنوان راه حلی برای این هرج و مرج می باشد و گزینه های هوشمندانه ای برای تجزیه و تحلیل حجم عظیم داده ها ارائه می دهد. این جهشی است که از علم رایانه ، آمار و سایر کاربردهای نوظهور در صنعت پیش می رود. یادگیری ماشین با تولید الگوریتم های کارآمد و سریع و مدل های داده محور برای پردازش در زمان واقعی این داده ها قادر به تولید نتایج دقیق و آنالیز است.

چگونه با افزایش محبوبیت یادگیری ماشین در صنعت ، اطلاعات داده ها پیشرفت خواهد کرد؟

یادگیری ماشینی و علوم داده می توانند به صورت دستی به کار روند. تعریف یادگیری ماشینی - توانایی یک ماشین برای تعمیم دانش از داده ها را در نظر بگیرید. بدون داده ، ماشین ها می توانند بیاموزند ولی بسیار کم. در هر صورت ، افزایش استفاده از یادگیری ماشینی در بسیاری از صنایع به عنوان یک کاتالیزور در جهت سوق دادن به علم داده به منظور افزایش ارتباط عمل می کند. یادگیری ماشینی فقط به اندازه داده هایی که داده می شود و توانایی الگوریتم ها برای مصرف آن خوب است. با پیشروی ، سطح پایه یادگیری ماشین یک نیاز استاندارد برای دانشمندان داده خواهد شد.

یکی از مهمترین مهارتهای دانش داده توانایی ارزیابی مهارت یادگیری ماشینی است. در علم داده ، کمبود چیزهای جالب برای انجام الگوریتم های جدید برای داده وجود ندارد. با این حال ، آنچه کمبود آن است به همین دلیل است که کارها انجام می شود و چگونه می توان مشکلات غیر استاندارد را حل کرد.

اگر به پژوهش در حوزه متن کاوی علاقه مند هستید توصیه می شود حتما مجموعه بی نظیر دویست و بیست و هفت مقاله فارسی در مورد رویکرد یادگیری ماشین  و مجموعه های مشابه آن را تهیه بفرمایید.

اگر در زمینه داده کاوی در حال تحقیق یا پیاده سازی پروژه یا پایان نامه هستید برای گرفتن مشاوره یا دادن سفارش انجام با ما تماس بگیرید.  آکادمی داده در تلگرام (https://t.me/dataacademyحضور دارد برای ارتباط از طریق ایمیل آدرس جیمیل: dataacademyir@gmail.com می باشد.  

 

افتخار آکادمی داده، همسفر بودن با شما در راه یادگیری علم داده است