آموزش یادگیری ماشین - دوره یادگیری ماشین

قبل از صحبت درمورد اهمیت و مزایای آموزش یادگیری ماشین و شرکت در یک دوره یادگیری ماشین، بهتر است ببینیم که یادگیری ماشین چیست و چه کاربردی دارد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) که زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و حوزه‌ای از علوم محاسباتی است، بر تجزیه و تحلیل و تفسیر الگوها و ساختار داده‌ها تمرکز دارد. یادگیری ماشینی به کاربر اجازه می‌دهد تا حجم عظیمی از داده‌ها را به الگوریتم داده و از کامپیوتر بخواهد تا آن‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و توصیه‌ها و تصمیمات مبتنی بر داده را تنها بر اساس داده‌های ورودی و بدون دخالت انسان اتخاذ کند. الگوریتم یادگیری ماشین همچنین می‌تواند از داده‌های خروجی خود برای بهبود تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین چگونه کار می‌کنند؟

اگر به آموزش یادگیری ماشین و شرکت در یک دوره یادگیری ماشین فکر می‌کنید، حتما این سؤال برای شما هم پیش آمده است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین چگونه کار می‌کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین از تکنیک‌های مختلفی برای مدیریت حجم زیادی از داده‌های پیچیده برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. همه چیز با آموزش الگوریتم یادگیری ماشین با استفاده از مجموعه داده‌های آموزشی برای ایجاد یک مدل شروع می‌شود. ابتدا داده‌هایی به مدل داده می‌شود که پاسخ آن‌ها مشخص است. سپس الگوریتم اجرا می‌شود و تنظیماتی انجام می‌شود تا زمانی که خروجی الگوریتم با پاسخ شناخته‌شده موافق شود. سپس مقدار بیشتری از داده‌ها برای کمک به یادگیری سیستم به الگوریتم داده می‌شود. این کار الگوریتم یادگیری ماشین را قادر می‌سازد تا بتواند به‌تنهایی یک پاسخ بهینه تولید کند که به‌تدریج و در طول زمان دقت آن افزایش می‌یابد.

چرا یادگیری ماشین مهم است؟

تصور هر فعالیتی در هر حوزه‌ای از صنعت بدون استفاده از یادگیری ماشین بسیار دشوار است. یادگیری ماشین به دلیل طیف گسترده‌ای از کاربردها و توانایی باورنکردنی آن در تطبیق و ارائه راه‌حل‌های سریع، مؤثر و بهینه برای مشکلات پیچیده اهمیت دارد.

واضح است که هرچه سازمان‌های بیشتری استفاده از یادگیری ماشین را در عملیات روزمره خود در نظر می‌گیرند، نیاز آن‌ها به استخدام متخصصان یادگیری ماشین افزایش می‌یابد. این تقاضای بازار به متخصصان یادگیری ماشین می‌تواند دلیل خوبی برای شرکت در یک دوره یادگیری ماشین و آموزش یادگیری ماشین باشد.

از یادگیری ماشین در چه صنایعی استفاده می‌شود؟

اکثر صنایعی که با حجم زیادی از داده‌ها کار می‌کنند، ارزش فناوری یادگیری ماشین را درک کرده‌اند. با استفاده از یادگیری ماشین، سازمان‌ها می‌توانند کارآمدتر کار کنند یا نسبت به رقبا برتری کسب کنند. در ادامه لیستی از برخی صنایعی که به‌طور گسترده از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، آورده شده است:

• خدمات مالی
• دولت
• مراقبت‌های بهداشتی
• فروشگاه‌های آنلاین
• انرژی
• حمل و نقل
• بازاریابی و فروش
• شبکه‌های اجتماعی

طیف گسترده کاربرد یادگیری ماشین در صنعت دلیل دیگری برای شروع آموزش یادگیری ماشین و شرکت در یک دوره یادگیری ماشین است.

کاربرد‌های یادگیری ماشین

موارد استفاده از یادگیری ماشین در دنیای امروز بسیار گسترده است. ممکن است در زندگی روزمره بارها به نحوی از آن استفاده کنید و حتی از آن اطلاع نداشته باشید. در ادامه مثال‌هایی از کاربرد یادگیری ماشین که ممکن است هر روز با آن‌ها روبرو شوید، آورده شده‌ است:

• تشخیص تصویر

تشخیص تصویر یکی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. این فناوری، رایانه‌ها و سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات معنی‌داری را از ورودی‌های بصری بدست آورند. تشخیص تصویر در رادیولوژی، اتومبیل‌های خودران، بازاریابی هوشمند و… کاربرد دارد. 

• موتورهای پیشنهاد‌دهنده

یادگیری ماشین به‌طور گسترده توسط شرکت‌های مختلف تجارت الکترونیک و سرگرمی برای توصیه محصول به کاربر استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های رفتار مصرف گذشته کاربر، علاقه کاربران را درک و مطابق با آن محصولاتی را به آن‌ها پیشنهاد می‌کنند.

• معاملات خودکار سهام

یادگیری ماشین به‌طور گسترده‌ در معاملات بازار سهام مورد استفاده قرار می‌گیرد. از آنجایی که در بازار سهام همیشه خطر بالا و پایین شدن سهام وجود دارد، از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی الگوهای بازار سهام استفاده می‌شود. یادگیری ماشین سکوهای معاملاتی را قادر می‌سازد تا هزاران یا حتی میلیون‌ها معامله را در روز و بدون دخالت انسان انجام دهند.

• فیلتر هرزنامه ایمیل

فیلتر هرزنامه ایمیل از یک مدل یادگیری ماشین برای فیلتر کردن ایمیل‌های ناخواسته از صندوق پستی شما استفاده می‌کند.

• تشخیص خودکار گفتار

تشخیص خودکار گفتار برای تبدیل گفتار به متن استفاده می‌شود. کاربردهای آن در احراز هویت کاربران بر اساس صدای آن‌ها و انجام وظایف بر اساس ورودی صدای انسان است.

• تشخیص کلاهبرداری

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با نظارت بر فعالیت‌های هر کاربر در تشخیص کلاهبرداری و فعالیت‌های پولشویی بسیار عالی عمل می‌کنند و ارزیابی می‌کنند که آیا یک اقدام عملی معمولی برای آن کاربر است یا خیر.

• تشخیص بیماری‌ها

یادگیری ماشین به بخش مهمی از صنعت مراقبت‌های بهداشتی تبدیل شده است. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان برای تشخیص بیماری‌ها، تعیین بهترین دوره درمان، کمک به تشخیص دقیق‌تر و… استفاده کرد. یادگیری ماشین همچنین قادر به ساخت مدل‌های سه‌بعدی به‌منظور تعیین دقیق موقعیت ضایعات در مغز است.

شرکت‌های بزرگ فناوری و یادگیری ماشین

همه غول‌های فناوری جهان از IBM تا آمازون در رقابت برای تبدیل شدن به رهبران جهان در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. این شرکت‌ها از یادگیری ماشین برای ارائه محصولات و خدمات خود استفاده می‌کنند. در ادامه چند مثال از نحوه استفاده این شرکت‌ها از یادگیری ماشین در عمل آورده شده است.

• IBM

محصول شناخته‌شده IBM یعنی «واتسون» از یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع به ویژه در مراقبت‌های بهداشتی و فروش آنلاین استفاده می‌کند. واتسون در بخش مراقبت‌های بهداشتی توصیه‌های بسیار دقیقی در درمان انواع خاصی از سرطان ارائه می‌دهد. از سوی دیگر، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا به نیازهای مشتریان خود در صنعت فروش آنلاین رسیدگی کنند.

• Pinterest

Pinterest در سال 2015، Kosei که یک شرکت متخصص در کاربرد‌های تجاری فناوری یادگیری ماشین مانند الگوریتم‌های کشف محتوا و توصیه است را خریداری کرد تا بتواند محتوای مرتبط با خواسته‌های کاربران را به آن‌ها ارائه دهد. امروزه از یادگیری ماشینی تقریبا در همه جنبه‌های تجاری Pinterest استفاده می‌شود.

• Apple

اپل تقریبا در همه جنبه‌های دستگاه‌های خود از یادگیری ماشین استفاده می‌کند. همه چیز از ترجمه زبان گرفته تا تعاملات با یادگیری ماشین انجام می‌شود. علاوه بر این اپل از این فناوری برای ردیابی سلامت کاربران مانند تعداد ساعات خواب آن‌ها، تعداد قدم‌هایی که هر روز پیاده‌روی می‌کنند، ضربان قلب و... استفاده می‌کند. پیش‌بینی صفحه کلید و دوربین هوشمند نیز مثال‌های دیگری از استفاده این شرکت از یادگیری ماشین است.

• Google Maps

هرکسی که از Google Maps استفاده می‌کند، موقعیت مکانی خود، سرعت متوسط و مسیری که در آن حرکت می‌کند را به Google ارائه می‌دهد و این به گوگل کمک می‌کند تا داده‌های عظیم مربوط به ترافیک را از کاربران جمع‌آوری کرده و بر اساس آن‌ها ترافیک آینده را پیش‌بینی و مسیر شما را تنظیم کند.

• Facebook

یکی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین، پیشنهادات برچسب‌گذاری خودکار دوستان در فیس‌بوک یا هر بستر رسانه اجتماعی دیگر است. فیس‌بوک از تشخیص چهره و تشخیص تصویر برای یافتن خودکار چهره شخصی که با پایگاه داده آن مطابقت دارد استفاده می‌کند.

• Netflix

الگوریتم Netflix دائما حجم عظیمی از داده‌ها را در‌مورد فعالیتهای کاربران جمع‌آوری می‌کند. مثلا وقتی مکث می‌کنید، عقب می‌روید یا سریع جلو می‌روید، تاریخ و ساعتی که محتوایی را تماشا می‌کنید، وقتی یک محتوا را ترک می‌کنید، جستجوهای شما و بسیاری موارد دیگر. Netflix این داده‌ها را برای هر مشترک جمع‌آوری کرده و از آن‌ها در سیستم توصیه‌گر خود و بسیاری از برنامه‌های یادگیری ماشین دیگر استفاده می‌کند.

• Amazon

آمازون داده‌های زیادی را در مورد عادات خرید هر فرد جمع‌آوری می‌کند و از آن‌ها برای توصیه اقلام و کالاها به مشتریان خود استفاده می‌کند.

• Twitter

فناوری یادگیری ماشین توییتر بر اساس ترجیحات شخصی هر فرد توییت‌هایی را به او نمایش می‌دهد که احتمالا بیشترین تعامل را ایجاد می‌کنند.

• Tesla

یکی از هیجان‌انگیزترین کاربردهای یادگیری ماشین، اتومبیل‌های خودران است. تسلا، مشهورترین شرکت خودروسازی از یادگیری ماشین برای تشخیص افراد و اشیاء در هنگام رانندگی استفاده می‌کند. اتومبیل‌های خودران با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و اطلاعاتی که از طریق سنسورها و دوربین‌ها از محیط اطراف خود جمع‌آوری می‌کنند، می‌توانند طوری رفتار کنند که انگار واقعا کسی پشت فرمان نشسته است.

این نکته که بسیاری از شرکت‌های بزرگ فناوری در محصولاتشان از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند و جریان داشتن آن در زندگی روزمره احتمالا انگیزه خوبی برای آموزش یادگیری ماشین و شرکت در یک دوره یادگیری ماشین است.

زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده در یادگیری ماشین

زبان‌های برنامه‌نویسی بسیاری وجود دارد، اما کدام زبان بهترین انتخاب برای یادگیری ماشین است؟ در ادامه برخی از رایج‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده در زمینه یادگیری ماشین را معرفی می‌کنیم.

• جاوا

جاوا بسیار مقیاس‌پذیر است. این ویژگی ایجاد الگوریتم‌های پیچیده و مقیاس بزرگ یادگیری ماشین را ممکن می‌سازد. بسیاری از نرم‌افزار‌های کلان‌داده مانند Hadoop، Hive و Spark نیز مبتنی بر جاوا هستند. ماشین مجازی جاوا به کاربران این امکان می‌دهد تا به سرعت ابزارهای یادگیری ماشین را ایجاد کنند. یکی دیگر از ویژگی‌های جاوا سرعت اجرای بالای آن است.

• پایتون

پایتون کاربردهای مشابهی با جاوا در یادگیری ماشین دارد. افزایش محبوبیت پایتون با این واقعیت که در کنار حوزه علم داده تکامل یافته است، ارتباط تنگاتنگی دارد. ویژگی برجسته پایتون ابزار مدیریت پکیج PyPI است. PyPl شامل هزاران کتابخانه کد است که بسیاری از آن‌ها به طور خاص برای یادگیری ماشین ایجاد شده‌اند. هر چند پایتون سریع‌ترین زبان برای اجرا نیست، اما برای کسانی که به محاسبات علمی و یادگیری ماشین علاقه دارند، بهترین انتخاب است.

• C++

از آنجایی که سرعت برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها مهم است، C++ یکی از زبان‌های محبوب در بین تحلیلگران داده و مهندسان یادگیری ماشین است. در عوض C ++ برای نمونه سازی سریع مناسب نیست. از آنجا که C ++ کنترل و عملکرد بالایی را ارائه می‌دهد، در زمینه‌هایی مانند رباتیک که نیاز به پاسخگویی بالا دارد بسیار محبوب است.

• R

R اغلب به‌عنوان یک ابزار تکمیلی برای پشتیبانی از زبان‌های دیگر در یادگیری ماشین و معمولا در زمینه‌های علمی مانند مهندسی زیستی، بیوانفورماتیک و اکولوژی مورد استفاده قرار می‌گیرد. R برای هر زمینه‌ای از یادگیری ماشین که از نظر آماری سنگین است نیز گزینه مناسبی است.

آموزش یادگیری ماشین در کوئرا کالج

اگر به یادگیری ماشین علاقه‌مند هستید و تمایل دارید در یک دوره یادگیری ماشین شرکت کنید، دوره یادگیری ماشین کوئرا کالج گزینه خوبی برای شروع مسیر شغلی شما در این حوزه خواهد بود.