معرفی روش های یادگیری و الگوریتم های ماشین لرنینگ

یکی از تفاوتهای اصلی بین انسان و کامپیوتر این است که انسانها از تجربیات گذشته یاد میگیرند، یا حداقل سعی میکنند که یاد بگیرند! یافتن تخصص در زمینهی ماشین لرنینگ طرفداران فراوانی در دنیای علوم کامپیوتر دارد، زیرا حوزههای شغلی فراوانی در دنیا نیازمند متخصصانی در زمینه ماشین لرنینگ است. ما در این مقاله انواع الگوریتمهای یادگیری و مراحل اصلی ماشین لرنینگ را نام بردیم و توضیح مختصری درباره آنها دادیم ولی دنیای یادگیری ماشین بسیار وسیع است و هر بخش از آن جذابیتهای مختلفی دارد. بوسیله پایتون ساخت برنامه های کاربردی به صورت ساده تر برای ما ممکن شد. میتوانید از دوره های آموزش پایتون آکادمی آمانج به بهترین شکل استفاده کنید. بنابراین، یادگیرنده یک بار دیگر پارامترها را برای تغییر شکل مدل تنظیم میکند. داده هایی از این قبیل اغلب به عنوان “مجموعه یادگیری” یا “دادههای آموزشی” برای یک سیستم یادگیری ماشینی گفته میشود ، زیرا توسط یادگیرنده در سیستم یادگیری ماشین برای آموزش خود در ایجاد یک مدل بهتر استفاده میشود. پایتون از سال 1991 ایجاد شد و از آن زمان و مخصوصا سال های اخیر توجه بسیاری از برنامه نویسان و کسانی که میخواهند با برنامه نویسی آشنا شوند را به خود جلب کرد .

پایتون که برخی آن را پایتان (python) نیز میگویند یک زبان برنامه نویسی سطح بالا ،شئ گرا ، Open Source و تفسیری است که دارای دستورها و کدهای ساده و پویاست. همه چیز با مدل شروع می شود ،مدل پیش بینی ای است که سیستم یادگیری ماشین از آن استفاده میکند. یادگیری ماشینی بر توسعه برنامههای رایانهای است که میتوانند به دادهها دسترسی پیدا کرده و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند. این روش به ماشین ها و نمایندگان نرم افزار اجازه میدهد تا به طور خودکار رفتار ایده آل را در یک زمینه خاص به منظور به حداکثر رساندن عملکرد خود تعیین کنند. الگوریتم یادگیری دستگاه تقویت کننده یک روش یادگیری است که با تولید اقدامات و کشف خطاها یا نقاط قوت با محیط خود در تعامل است. یادگیری ماشین یک زیرشاخه معروف در هوش مصنوعی است که به ماشینها یا کامپیوترها کمک میکند که بتوانند بدون برنامهریزی مشخص و با الگو گرفتن از رفتار خودشان تصمیمگیری و عمل کنند. میتواند چیزی که از گذشته یاد گرفته شده را به وسیلهی نمونههای دارای لیبل بر روی دادههای جدید اعمال کند تا رویدادهای پیشرو را پیشبینی کند.

هدف اصلی این است که رایانهها بتوانند بطور خودکار بدون مداخله یا کمک انسان یاد بگیرند و بر این اساس اقدامات را تنظیم کنند. مفهوم یادگیری ماشین متشکل میشود از ایجاد توانایی یادگیری از دادههای تجربی قبلی موجود در رایانهها برای استفاده در موقعیت مشابه ولی جدید. دوباره پیش بینی جدیدی ایجاد میکند، بنابراین انتظار میرود زمان بیشتری را صرف کسب نمره prefect کند. مثلا: معلم(فردی که اطلاعات مورد نیاز را به ماشین میاموزد) به الگوی یادگیری ماشین میگوید که انتظار دارد برای پنج ساعت مطالعه به نمره کامل آزمون برسد. مثلا: معلم ما ممکن است چهار نمره آزمون از دانش آموزان مختلف را به همراه ساعتهایی که هر یک از آنها مورد مطالعه قرار می گیرد وارد کند. این بدان معناست که اگر ما میخواهیم آنها کاری انجام دهند، باید دستورالعملهای دقیق و گام به گام را در مورد آنچه باید انجام دهند و چگونگی انجام ارائه دهیم. بنابراین ما اسکریپتها و رایانههای برنامه ریزی شده را برای پیروی از دستورالعملها مینویسیم.

اما باید به رایانهها یا دستگاهها گفته شود که چه کاری انجام شود و آنها را برنامه ریزی کرد. یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ، کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستمها امکان یادگیری و پیشرفت خودکار از تجربه را بدون برنامه ریزی صریح فراهم میکند. همانطور که در بالا نیز ذکر شد، ماشین لرنر بیش از هر چیز دیگری نیاز به یادگیری و تکرار دارد، بنابراین مشاهده و توجه به این موضوع از اهمیت بالایی برخوردار است. سیستمهایی که از این روش استفاده میکنند، میتوانند دقت یادگیری را به میزان قابل توجهی بهبود ببخشند. ماشین لرنینگ در بخشهای مختلف زندگی مردم حضور دارد و سرویسهای مختلفی به کمک این دانش ساخته میشوند. الگوریتمهای یادگیری ماشین معمولا به دو صورت نظارت شده و نظارت نشده دستهبندی میشوند. الگوریتمهای یادگیری نیمه، تحت نظارت ماشین در واقع بین یادگیری نظارت شده و نظارت نشده وجود دارد، زیرا آنها از هر دو دادهی دارای برچسب و بدون برچسب برای آموزش استفاده می کنند – به طور معمول مقدار کمی از داده های برچسب خورده و مقدار زیادی از داده های بدون برچسب وجود دارد. ولی در کنار آنها دو الگوریتم نیمه و تقویت شده بهوجود آمده است که درباره هریک توضیح مختصری داده شده است.

برای کسانی که هر گونه نگرانی در مورد دقیقا کجا و همچنین راهنمایی در مورد چگونگی استفاده از مجله خبری fudzilla ، شما احتمالا می توانید با ما در صفحه وب تماس بگیرید.