گفت‌وگوی آنلاین آشنایی با ChatGPT و کاربردهای آن
۵۳۷۴ نفر
۱ساعت
۰ تومان
خرید دوره
یک کودک را تصور کنید که یاد می‌گیرد روی پاهای خودش بایستد. در مرحله بعد بدون آنکه از تعادل چیزی بداند، سعی می‌کند قدم‌های اولیه خود را بردارد. هر بار که به زمین می‌خورد مجدد می‌ایستد و با آزمون و خطا تلاش می‌کند هر بار بهتر از قبل راه برود. یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ Machine Learning نیز مانند کودکی عمل می‌کند که هربار با تجربه جدید، یاد می‌گیرد و رشد می‌کند.
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مبحث داغ این روزها است. هرکسی که به تکنولوژی علاقه دارد و اخبار آن را دنبال می‌کند می‌داند که ماشین لرنینگ آینده است و نباید از این آینده عقب ماند. برای آنکه با این مبحث مهم آشنایی بیشتر و تخصصی‌تر پیدا کنید باید به دنبال بهترین دوره یادگیری ماشین باشید که آن را در این مقاله به شما معرفی کرده‌ایم.
در همین ابتدا خوب است بدانیم کدام ترجمه برای Machine Learning صحیح است. ماشین لرنینگ به زبان فارسی به معنای یادگیری ماشینی است. یعنی یک ابزار مانند کامپیوتر تلاش می‌کند با استفاده از داده‌ها و الگوریتمی که برایش مشخص شده است، مفهوم یا مفاهیمی را بیاموزد. یادگیری ماشین نیز ترجمه اشتباهی نیست و منظور و نیت نویسنده و مخاطب را به خوبی می‌رساند؛ به همین دلیل در ادامه هم با همین مضمون ادامه می‌دهیم.
یادگیری ماشین به این معنا است که به کامپیوترها اجازه دهیم مانند همان کودکی که در مقدمه به آن اشاره کردیم، مفاهیم را یاد بگیرد. ما می‌توانیم با کدنویسی و برنامه‌نویسی هرچیزی را به کامپیوترها یاد دهیم و از آن بخواهیم طبق دستور عمل کند اما روش دیگری نیز وجود دارد. در این روش شما تحت یک الگوریتم مشخص به کامپیوتر اجازه می‌دهید که با آزمون و خطا و کسب تجربه، یاد بگیرد.
پس می‌توان گفت یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر است که بر استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای تقلید از روشی که انسان‌ها یاد می‌گیرند تمرکز دارد و به تدریج دقیق‌ترمی‌شود.
یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به طور کلی به توانایی ماشین برای تقلید از رفتار انسان تعریف می‌شود. سیستم‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف پیچیده به همان روشی عمل می‌کنند که انسان‌ها برای حل مساله.
به گفته بوریس کاتز، محقق اصلی و رئیس گروه InfoLab در CSAIL، هدف هوش مصنوعی ایجاد مدل‌های رایانه‌ای است که مانند انسان «رفتارهای هوشمند» را از خود نشان می‌دهند. به این معنا که ماشین‌هایی که می‌توانند یک صحنه بصری را تشخیص دهند، متنی را که به زبان طبیعی نوشته شده است بفهمند (نه صرفا ۰ یا ۱) یا عملی را در دنیای فیزیکی انجام دهند.
یادگیری ماشینی یکی از راه‌های استفاده از هوش مصنوعی است که در دهه ۱۹۵۰ توسط آرتور ساموئل پیشگام هوش مصنوعی به عنوان “رشته تحصیلی که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد” تعریف شد.
همان‌طور که یک کودک برای درک مزه باید آن‌ها را مزه کند، یادگیری ماشین هم به همین صورت خواهد بود. یعنی باید داده‌ها را به ماشین داد تا با پردازش آن‌ها به یک الگو برای هر چیزی برسد. یک مثال ساده این است که شما به یک فروشگاه اینترنتی می‌روید و یک لپ‌تاپ خریداری می‌کنید. با مراجعه بعدی، این فروشگاه مجدد به شما انواع لپ‌تاپ‌ها را پیشنهاد می‌کند.
این درحالی است که اگر به فروشگاه دیگری بروید که هوش مصنوعی به‌کار رفته در آن بتواند یاد بگیرد و خود را بهبود ببخشد، می‌داند زمانی که شما لپ‌تاپ خود را خریده‌اید ممکن است خرید یک موس یا کول پد برای شما جذاب باشد. در حالت بعدی این است که به پردازش داده‌های هزاران نفری می‌رود که مثل ما لپ‌تاپ خریداری کرده‌اند و با توجه به خریدهای بعدی آن‌ها به شما پیشنهاد خرید بدهد.
به‌طور کلی یادگیری ماشین به سه دسته کلی تقسیم می‌شود:
یادگیری تحت نظارت به این معنا است که شما به سیستم شکل انواع سگ را آموزش می‌دهید. همه انواع سگ و نژادها را به سیستم نشان می‌دهید و اطلاعات درست و دقیقی به آن می‌دهید. حالا از سیستم می‌خواهید در بین تعداد زیادی از عکس‌ها، تصاویر سگ را بیرون بکشد. مانند کاری که کپچا انجام می‌دهد. ورودی صحیح و خروجی صحیح.
از مثال بالا برای یادگیری بدون نظارت هم استفاده می‌کنیم. فرض کنید شما فقط به سیستم خود تعدادی عکس می‌دهید. این عکس‌ها شامل تصاویر سگ و گربه است. یادگیری بدون نظارت بدون هیچ آموزشی خودش به‌دنبال الگوهای تکرار شونده در داده‌ها می‌گردد و از این الگوها برای دسته‌بندی این تصاویر استفاده می‌کند.
یادگیری تقویتی به روشی گفته می‌شود که سیستم به روش آزمون و خطا یاد می‌گیرد الگوی درست چیست. با مثال تصویر و عکس جلو می‌رویم. تعداد زیادی عکس به سیستم داده شده است و از اون می‌خواهیم تصاویر حاوی سگ را به شما نشان دهد. سیستم یک عکس را نشان می‌دهد اگر صحیح بود، پاداش می‌گیرد و به سراغ عکس بعدی می‌رود. در بین جواب‌های درست، به دنبال الگوهای یکسان می‌رود تا در انتها با کمترین خطا بین تصاویر سگ، گربه و گرگ، پاسخ صحیح بدهد. الگوریتم های یادگیری ماشین تقویتی در سیستم خودروهای خودران بسیار کاربرد دارد.
یادگیری ماشین با چندین زیر شاخه هوش مصنوعی ارتباط تنگاتنگ دارد مواردی چون:
به جرات می‌توان گفت پایتون به عنوان ارجح‌ترین زبان برای یادگیری و آموزش یادگیری ماشین شناخته می‌شود. پیشرفت یادگیری ماشین با پایتون گره‌خورده است. اما چرا نقش این زبان برنامه‌نویسی در علم نوینی چون ماشین لرنینگ پررنگ است؟ در پاسخ باید بگوییم که دلیل اول آن سادگی پایتون است. پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا شناخته می‌شود که کدنویسی بسیار ساده‌ای دارد. قواعد نوشتاری این زبان بسیار شبیه زبان انگلیسی است که باعث می‌شود نه تنها کارها سریع‌تر انجام شود که خط کد کمتری هم نیاز است.
اگر بخواهیم به دلیل دیگری برای انتخاب زبان برنامه‌نویسی پایتون اشاره کنیم باید بگوییم پایتون دارای مجموعه عظیمی از کتابخانه‌های مرتبط با ماشین لرنینگ است. از بین این کتابخانه‌ها می‌توان به scikit-Learn برای داده‌کاوی، PyBrain برای مقایسه الگوریتم‌ها، Orange برای کمک به تجسم و تجزیه و تحلیل و بسیاری موارد دیگر اشاره کرد.
شرکت‌های بزرگی چون نتفلیکس و موتور جستجوی گوگل، هسته اصلی کسبوکار خودشان را بر پایه یادگیری ماشین گذاشته‌اند. بسیاری از شرکت‌های دیگر نیز در تلاشند تا از این جریان عقب نمانند و با کمک یادگیری ماشین، تحولی در کسب و کارهایشان ایجاد کنند.
نکته حائز اهمیت این است که به گفته شولمن بدانیم به کمک ماشین لرنینگ می‌خواهیم چه مشکلی را رفع کنیم.
در سال ۲۰۱۸ تیم محققان دانشگاه MIT مقاله‌ای منتشر کرده‌اند مبنی بر اینکه آیا کسبوکار X برای استفاده از یادگیری ماشین مناسب است یا خیر؟ این محققان با طراحی ۲۱ سوال به بررسی انواع کسب‌وکارها پرداختند. نتیجه این بود که در آینده یادگیری ماشین به همه مشاغل ورود پیدا می‌کند اما هیچ شغلی با آن تسخیر نمی‌شود. همین نتیجه‌گیری به اهمیت یادگیری ماشین لرنینگ اشاره دارد.
از اهمیت یادگیری ماشین در کسب‌وکارها گفتیم و دانستیم در آینده هیچ کسب‌وکاری نخواهد بود که در حوزه یادگیری ماشین ورود نکند اما امروزه کسب‌وکارها از ماشین لرنینگ چه استفاده‌ای می‌کنند؟
همان‌طور که بالاتر هم اشاره کردیم، یکی از استفاده‌های یادگیری ماشین برای پیشنهاداتی است که می‌دهد. یکی از مثال‌های خوب یادگیری ماشین تقویتی برای یوتیوب است که سعی می‌کند با توجه به رفتار شما، الویت‌ها و ترجیحات‌تان را شناسایی کند.
یکی از کاربردهای یادگیری تجزیه و تحلیل و تشخیص تصاویر مورد نظر در بین انبوهی از داده‌ها است.
ماشین‌ها می‌توانند الگوهایی مانند نحوه خرج کردن شما یا مکان‌هایی که معمولا خرید می‌کنید را یاد بگیرند تا بتواند با دقت بالاتری از احتمال کلاهبرداری جلوگیری کنند.
بسیاری از شرکت‌ها برای ارائه خدمات بهتر از ربات‌های چت استفاده می‌کنند. در این روش مشتریان با انسان‌ها در تعامل نیستند و سوالات خود را از ربات‌ها می‌پرستند و آن‌ها با توجه به مکالمات قبلی و اطلاعات داده شده بهترین پاسخ را می‌دهند.
بسیاری از فناوری‌های خودروهای خودران مبتنی بر یادگیری ماشینی، به ویژه یادگیری عمیق است.
برنامه‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای بررسی تصاویر پزشکی یا سایر اطلاعات و جستجوی نشانه‌های خاص بیماری، مانند ابزاری که می‌تواند خطر سرطان را بر اساس ماموگرافی پیش‌بینی کند، آموزش داد.
شما می‌توانید به‌صورت خودآموز و با مطالعه بهترین کتاب‌های یادگیری ماشین یا خرید بهترین منابع یادگیری ماشین به سراغ این رشته مهم و پردرآمد بروید اما هیچ‌چیزی به اندازه یک کلاس عالی با اساتید خبره نمی‌تواند به شما در این مسیر کمک کند. در ادامه تعدادی از بهترین دوره‌های آموزشی یادگیری ماشین را برای شما لیست کرده‌ایم؛
در ادامه معرفی بهترین دوره یادگیری ماشین، به شما لیستی از بهترین کتاب آموزش یادگیری ماشین را نیز معرفی می‌کنیم.
در ادامه هم به چند نمونه از بهترین کتاب یادگیری ماشین با پایتون اشاره می‌کنیم. شما می‌توانید به راحتی با جستجوی بهترین کتاب یادگیری ماشین به زبان فارسی، به منابع ترجمه شده نیز دسترسی داشته باشید.
با توجه به پیشرفت روزافزون تکنولوژی و ورود ناگزیر آن به زندگی روزمره، کسب‌وکارها و تمامی مشاغل در دنیا با انبوهی از داده‌ها مواجه هستند. بررسی و پیدا کردن بهترین الگوی معنادار برای این داده تنها از بشر برمی‌آید اما با توجه به حجم بالای آن، انسان نیاز به دستیاری هوشمند دارد. این دستیار چیزی نیست جز هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ. در این مقاله سعی کردیم توضیح مختصری از آن بدهیم و شما را با بهترین دوره یادگیری هوش مصنوعی آشنا کنیم.
آکادمی همراه اول با هدف تربیت، توسعه و توانمندسازی نیروی انسانی در اکوسیستم دیجیتال در تابستان ۹۹ آغاز به کار کرده است. آکادمی به پشتوانه‌ی تجربه‌ی آموزش و توسعه‌ی نیروی انسانی همراه‌اول می‌کوشد نیازهای آموزشی عمومی، تخصصی و شکاف میان تحصیلات آکادمیک و فضای کار بابرگزاری مسیرهای شغلی از جمله هوش مصنوعی، تحلیل گر داده ، کارشناس محصول و … پوشش دهد.
