ماشین لرنینگ چیست؟ راهنمای جامع یادگیری ماشین برای مبتدیان

یادگیری ماشین لرنینگ به عنوان بخشی از هوش مصنوعی جهت پیشرفت در زندگی روزمره، لازم و ضروری است. این فناوری نوین امکان توانایی یادگیری خودکار و همچنین بدون برنامه‌ریزی صریح را برای سیستم فراهم خواهد کرد. به عبارتی دیگر سیستم‌های هوشمند مانند: رایانه با استفاده از تجربیات و مجموعه داده‌های خود، به یادگیری پرداخته و سپس از آن اطلاعات جهت هوشمند سازی سیستم بهره خواهند برد. البته فرایند یادگیری و همچنین کار کردن با این فناوری نوین، مستلزم ارزیابی مراحل مختلفی مانند: جمع‌ آوری داده و پردازش آن اطلاعات است.

به طور حتم افرادی که چگونگی کار کردن با فناوری ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی را آموزش ببینند، می‌توانند در حوزه‌های مختلف شغلی موفق‌تر عمل کنند. البته یادگیری این فناوری نوین به شدت وابسته به ریاضی است. در نتیجه افراد باید با مفاهیمی مانند: حساب دیفرانسیل یا جبر خطی به خوبی آشنا باشند تا امکان استفاده از این فناوری پیشرفته را داشته باشند. در صورت علاقه به کسب اطلاعات بیشتر درباره یادگیری ماشین لرنینگ و فرایند آموزش آن، با ما در بخش وبلاگ سایت مجتمع فنی تهران همراه باشید.

منظور از ماشین لرنینگ چیست؟

فناوری ماشین لرنینگ شاخه‌‍ای کاربردی از هوش مصنوعی است. این فناوری نوین به کمک داده‌ها و همچنین الگوریتم‌های، از روش‌های یادگیری انسان تقلید خواهد کرد تا دقت خود را در زمینه تصمیم گیری و پیش بینی را افزایش دهد. به عبارتی دیگر در فرایند آموزش ماشین لرنینگ، مجموعه اطلاعات جهت انجام کاری به کامپیوتر داده خواهد شد؛ البته در رابطه با چگونگی انجام کار دستوری بیان نخواهد شد تا رایانه به واسطه داده‌های ارائه شده، نحوه انجام آن کار را تشخیص دهد.

اما رایانه در برنامه‌نویسی قدیمی و سنتی، از مجموعه دستور‌العمل‌های تعریف شده قبلی جهت انجام یک کار بهره خواهد برد. امروزه این فناوری نوین در تمام زندگی بشر، حضور داشته و بنابراین یادگیری ماشین با توجه به نقش گسترده آن در زندگی، لازم است. اما از نقش گسترده ماشین لرنینگ در زندگی، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• شبکه‌های اجتماعی مانند: اینستاگرام و فیس بوک
• فناوری تشخیص چهره در گوشی‌های هوشمند
• هنگام پیشنهاد خرید کالا در فروشگاه‌های آنلاین مانند: دیجی کالا یا آمازون براساس جستجو‌های قبلی کاربر

پیش‌نیاز‌های اصلی یادگیری ماشین لرنینگ

افرادی که خواهان یادگیری ماشین لرنینگ به عنوان شاخه مهم هوش مصنوعی هستند، باید یک سری پیش‌نیاز‌های را بیاموزند تا امکان استفاده راحت و بدون دردسر از فناوری را داشته باشند. اما در ادامه با پیش‌نیاز‍‍‌های اساسی که اساتید آموزش و یادگیری ماشین به مبتدیان بیان خواهند کرد، بیشتر آشنا خواهید شد.

ریاضی

علاقه‌مندان به یادگیری فناوری ماشین لرنینگ، باید با مفاهیم ریاضی مانند: انتگرال یا جبر خطی آشنایی داشته باشند. مطمئنا درک این مفاهیم ریاضی جهت درک بهتر الگوریتم‌های ماشین لرنینگ لازم خواهد بود.

علاقه و تلاش

بدون تردید از پیش‌نیاز‌های اصلی یادگیری ماشین لرنینگ، علاقه و تلاش جهت آموزش خواهد بود. مطمئنا علاقه به آموزش فناوری ماشین لرنینگ، مسیر یادگیری این فناوری را هموار کرده و همچنین سختی این راه را برای افراد، شیرین خواهد کرد.

مهارت برنامه‌نویسی

افرادی که خواهان یادگیری فناوری ماشین لرنینگ هستند، باید با مهارت‌های برنامه‌نویسی مانند: پایتون یا R آشنایی کامل داشته باشند. بدون شک در صورت عدم آشنایی با این مهارت‌ها، فرایند یادگیری این فناوری نوین به مشکل مواجه خواهد شد.

آشنایی با کتابخانه‌ها

بدون تردید در صورتی که افراد با کتابخانه‌های مرتبط با داده‌ها مانند: numpy آشنا باشند، امکان تجزیه و تحلیل بهتر اطلاعات را خواهند داشت. آن‌ها با استفاده از داده‌ها این کتابخانه‌ها، بهتر می‌توانند از فناوری ماشین لرنینگ بهره ببرند.

مدت زمان یادگیری ماشین لرنینگ

احتمالا از اولین پرسش‌های علاقه‌مندان به یادگیری این فناوری نوین، مدت زمان لازم جهت آموزش و تسلط کامل بر تکنولوژی ماشین لرنینگ است. اساتید برجسته آموزش فناوری ماشین لرنینگ هنگام پاسخ دادن به پرسش آن‌ها، عوامل موثری مانند: سرعت یادگیری یا میزان مطالعه این عزیزان را در مدت زمان یادگیری این فناوری موثر خواهند دانست. مطمئنا در صورت به‌ کارگیری تلاش بیشتر و تمرین‌های منظم در کنار انجام پروژه‌های عملی، فرایند یادگیری این فناوری سریع‌تر به پایان خواهد رسید. در ادامه با بازه‌های زمانی لازم جهت یادگیری ماشین لرنینگ، بیشتر پرداخته شده است.

بازه زمانی 3 تا 6 ماه سطح مبتدی

اساتید ماشین لرنینگ در این بازه زمانی در کنار آموزش ریاضی مانند: انتگرال، مباحث مرتبط با برنامه‌نویسی را نیز به افراد علاقه‌مند به یادگیری این فناوری آموزش خواهند داد. مفاهیم آموزشی ارائه شده در این دوره زمانی یادگیری ماشین لرنینگ، عبارت است از:

• درک مفاهیم و مبانی کلیدی برنامه‌نویسی مانند: پایتون
• آموزش مفاهیم ریاضی مانند: انتگرال، جبر خطی و دیفرانسیل

بازه زمانی 6 تا 12 ماه سطح متوسط

افراد علاقه‌مند به ماشین لرنینگ در سطح متوسط با مباحثی مانند: یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت این فناوری آشنا خواهند شد. همچنین آن‌ها در این دوره زمانی از یادگیری این فناوری، پروژه‌های عملی مختلفی را انجام خواهند داد تا در کنار یادگیری تئوری این فناوری، امکان تجربه عملی و پیاده‌ سازی آموزش‌های خود را نیز داشته باشند.

بازه زمانی +12 سطح پیشرفته

اساتید آموزش فناوری نوین ماشین لرنینگ در دوره پیشرفته به علاقه‌مندان مفاهیم یادگیری عمیق، تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته و شبکه‌های عصبی را یاد خواهند داد. همچنین این افراد جهت آشنایی بیشتر با این فناوری نوین به بخش‌های تخصصی مانند: یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی وارد خواهند شد.

چگونگی پیاد ‌ سازی یادگیری ماشین لرنینگ

به طور حتم چگونگی کار ماشین لرنینگ مستلزم ارزیابی مراحلی منظم جهت تبدیل داده‌های خام به پیش بینی ارزشمند خواهد بود. اساتید برجسته با استفاده از تجربه و تخصص خود، این مراحل را به مبتدیان و افراد علاقه‌مند به این فناوری خواهند آموخت. در ادامه با مراحل پیاده‌سازی فناوری ماشین لرنینگ، بیشتر آشنا خواهید شد.

مرحله اول؛ جمع‌ آوری داده‌ها

به طور حتم مرحله مهم یادگیری ماشین لرنینگ، جمع‌ آوری داده‌ها و اطلاعات خواهد بود. این اطلاعات باید از منظر کمیت و کیفیت، بررسی شوند؛ زیرا داده‌های جمع‌ آوری شده تاثیر مستقیم روی عملکرد پروژه دارند. بنابراین افراد داده‌های مورد نظر را باید از منابع مختلف مانند فایل‌های صوتی و تصویری یا اینترنت جمع‌ آوری کنند. سپس اطلاعات جمع‌ آوری شده را به شکل فایل CSV یا database سازماندهی کرده و بعد در اختیار رایانه جهت استفاده قرار دهند.

مرحله دوم؛ پیش‌پردازش داده‌ها

بدون شک انجام مرحله پیش ‌پردازش داده‌ها، منجر به افزایش کیفیت اطلاعات شده و همچنین این امر دقت در فرایند پیاده‌سازی ماشین را افزایش خواهد داد. در مرحله پیش ‌پردازش، اطلاعات و داده‌ها از یک صافی عبور کرده و در نتیجه داده‌های تکراری حذف خواهند شد. همچنین مدیریت داده‌ها به واسطه جایگذاری دوباره یا حذف علاوه بر تبدیل اطلاعات به یک فرمت استاندارد، در این مرحله مهم انجام خواهد شد تا افراد از نتیجه پروژه، مطمئن شوند.

مرحله سوم؛ انتخاب بهترین مدل

پس از جمع‌ آوری و پردازش اولیه داده‌ها، نوبت به انتخاب مدل فناوری ماشین لرنینگ خواهد بود. فناوری ماشین لرنینگ دارای انواع مختلف مدل مانند: درخت تصمیم، رگرسیون خطی یا شبکه‌های عصبی است. انتخاب مدل ماشین به عوامل مختلفی بستگی داشته و از موارد اصلی تاثیر‍‌گذار در فرایند انتخاب مدل ماشین لرنینگ، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• ماهیت داده‌ها
• اندازه و نوع اطلاعات
• پیچیدگی مشکل
• منابع محاسباتی

مرحله چهارم؛ آموزش مدل

در این مرحله نوبت به آموزش ماشین لرنینگ به کمک داده‌های آماده شده جهت پیاده‌سازی در مدل انتخابی است. اما منظور از آموزش مدل هنگام استفاده از این فناوری نوین، عبارت است از:

• تزریق اطلاعات به مدل
• اجازه دادن به فناوری جهت تنظیم الگوریتم‌های داخلی برای پیش‌ بینی بهتر

البته اساتید حرفه‌ای به علاقه‌مندان یادگیری ماشین لرنینگ، ممنوعیت استفاده از بیش‌ برازش و کم ‌برازش‌ها را به آن‌ها گوش زد خواهد کرد. زیرا ارائه اطلاعات با جزئیات بسیار یعنی بیش‌برازش، باعث گیجی ماشین شده و در نتیجه امکان پیش ‌بینی درست را نخواهد داشت. همچنین ارائه اطلاعات کم یا کم ‌برازش نیز، مسیر پیش ‌بینی ماشین را مختل خواهد کرد.

مرحله پنجم؛ بررسی مدل

بدون شک مرحله بررسی مدل آموزش جهت ارزیابی عملکرد قبل از استقرار مهم است. افراد از معیار‌های مشخصی در این مرحله جهت ارزیابی مدل استفاده کرده و اما این معیار‌های، شامل موارد زیر خواهند بود:

• بررسی صحت و درستی اطلاعات
• دقت و یادآوری جهت رفع مسائل طبقه ‌بندی باینری
• میانگین مربعات خطا جهت رفع مشکلات رگرسیون

مرحله ششم؛ تنظیم هایپر پرامتر در کنار بهینه‌ سازی الگوریتم

منظور از تنظیم هایپر پارامتر جستجوی شبکه‌ای و اعتبار سنجی متقاطع است. به عبارتی دیگر پس از انجام این مرحله از پیاده‌سازی ماشین لرنینگ، اطمینان لازم جهت کاربردی بودن اطلاعات کسب خواهد شد.

مرحله هفتم، پیش ‌بینی

فناوری ماشین لرنینگ پس از سپری شدن مراحل قبل روی داده‌های جمع‌ آوری شده، به پیش‌بینی خواهد پرداخت. اطلاعات جدید به مدل انتخابی ماشین لرنینگ، منتقل خواهد شد تا پس از تجزیه و تحلیل دقیق، فرایند پیش‌ بینی مدل صورت بگیرد.

سوالات متداول

در این بخش از مقاله به پرسش‌های احتمالی شما درباره یادگیری ماشین لرنینگ، پاسخ داده شده است.

در فرایند انتخاب مدل ماشین لرنینگ، باید به چه عواملی توجه کرد؟

• پیچیدگی مشکل
• نوع و اندازه اطلاعات
• منابع محاسباتی داده

فرایند سازماندهی داده‌های جمع‌ آوری شده جهت استفاده در فناوری ماشین لرنینگ چگونه است؟

اطلاعات جمع‌ آوری شده باید به شکل فایل CSV یا database سازماندهی شوند.

یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت ماشین لرنینگ در چه دوره‌ای به افراد آموزش داده خواهد شد؟

در دوره سطح متوسط آموزش ماشین لرنینگ، یادگیری بدون نظارت و تحت نظارت به افراد یاد داده خواهد شد.