ماشین لرنینگ را می‌توان یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی به شمار آورد. در مجموعه آموزش های برنامه نویسی، آکائمی آی تی نیز سعی کرده است با پوشش این شاخه از هوش مصنوعی که در حال حاضر به عنوان یک علم جدید مطرح شده است تا به نرم افزارها قدرت پیشرفت بدهد که آن‌ها بتوانند از طریق داده‌های ما، رو به جلو، حرکت کنند با شما همرا باشد.. در حقیقت علم ماشین لرنینگ، دارای این قابلیت است که به یک نرم افزار، قدرتی دهد که آن برنامه، از طریق تجریبات و دانشی که دارد، بتواند بسیاری از مسائل را حل کند. برای اینکه بدانید ماشین لرنینگ چیست، یادگیری ماشین چیست و یادگیری ماشین با آموزش پایتون، چگونه انجام می‌گیرد، در ادامه مقاله با ما همراه باشید.

برای آموزش یادگیری ماشین با پایتون، در ابتدا لازم است بدانید که پایتون یک زبان برنامه نویسی است. این زبان، دارای محبوبیت و هم‌چنین کارایی‌های بسیار بالایی است. در حقیقت، با استفاده از این زبان، می‌توانیم مجموعه‌ای از نرم افزارها را طراحی کنیم که بتوانند از طریق داده‌های ما یاد بگیرند. مانند انسانی که اطلاعاتی را از محیط پیرامون خویش دریافت می‌کند و از این طریق، توان یادگیری پیدا می‌کند. یکی دیگر از ویژگی‌های این زبان، متن باز بودن آن است. لذا به یک سازمان خاص، تعلق ندارد و هر فردی می‌تواند سورس کد آن را دریافت نموده با تغییراتی آن را به نام دیگری عرضه کند.

 

 

ماشین لرنینگ

در حال حاضر، یادگیری و آموزش ماشین لرنینگ، موضوع بسیار مهمی است. چراکه این حوزه از هوش مصنوعی، قابلیت بزرگ شدن دارد و چندین صنعت مهم را نیز با خود درگیر نموده است. بنابراین یادگیری آن با زبان پایتون می‌تواند شما را قادر سازد تا به همکاری با شرکت‌های بسیار بزرگ اقدام کنید. از طرف دیگر، این تکنولوژی دارای این قابلیت است که بتواند قدرت تفکر شما را پرورش دهد.

بازار کار ماشین لرنینگ

همان‌طور که پیش از این نیز گفته شد، یادگیری ماشین لرنینگ، بخشی مهم از فناوری هوش مصنوعی، به شمار می‌رود. شغل مهندسی حوزه یادگیری ماشین، در بین سال‌های 2012 تا 2018 با رشد 10 برابری مواجه شده است. بنابر این عامل، می‌توان این‌طور نتیجه گرفت که این حوزه، از پر رونق‌ترین مشاغل در سال‌های اخیر بوده است. لازم به ذکر است که با توجه به اهمیتی که علوم داده در این سال‌ها کسب کرده است و هم‌چنین آموزش ماشین لرنینگ که با گسترش قابل ملاحظه‌ای مواجه شده است، می‌توان این‌طور پیش بینی کرد که هر ساله میزان تقاضا برای این شغل، بیشتر نیز بشود.

صنعت خودرو با ماشین لرنینگ

یکی از مزایای اساسی یادگیری ماشین لرنینگ، این است که از این طریق، شما می‌توانید در صنایعی مانند صنعت خودرو نیز فعالیت کنید. لازم است بدانید که در حال حاضر، یادگیری ماشین، توانسته به کمک تکنولوژی‌های خودروهای خودران بیاید. این نوع از فناوری لازم است از طریق اطلاعات و تجربیات خود یاد بگیرد تا بدون کنترل شدن توسط راننده خودرو، مسیری را طی کند.

لازم به ذکر است که در زمینه آموزش ماشین، به طور کلی سه نوع یادگیری وجود دارد که عبارتند از: یادگیری ماشین، نظارت شده – یادگیری ماشین، نظارت نشده – یادگیری نیمه نظارت شده. در ادامه به معرفی مختصر این سه نوع یادگیری خواهیم پرداخت.

یادگیری ماشین، نظارت شده Supervised Learning

در این روش یادگیری ماشین، داده‌ها، برچسب گذاری می‌شوند و بر روی آن‌ها نظارت، انجام می‌گیرد. به طور کلی، هدف از ارائه اطلاعات در این روش این است که از طریق آن بتوانیم به یک نتیجه صحیح و دقیق دسترسی پیدا کنیم. برای نمونه می‌توان به طبقه بندی و رگرسیون اشاره کرد. الگوریتم‌های نمونه در این زمینه شامل رگرسیون لجستیک و شبکه عصبی انتشار مجدد است. 

یادگیری ماشین، نظارت نشده Unsupervised Learning

در حقیقت، روش یادگیری نظارت شده، درست بر خلاف روش یادگیری ماشین نظارت نشده است که در آن، اطلاعات، بر چسب گذاری نمی‌شوند و مجموعه داده‌ها، فقط شامل ورودی هستند و خروجی متناسبی برای آن‌ها در نظر گرفته نشده است و ناظری برای داده‌ها وجود ندارد. بنابراین در روش یادگیری نظارت نشده، هدف برقرار کردن رابطه میان ورودی و خروجی نیست. از این طریق می‌توان رابطه میان الگوهای پنهان داده‌ها را کشف کرد. برای نمونه می‌توان به خوشه بندی و کاهش ابعاد یادگیری اشاره کرد. از جمله الگوریتم‌های این روش هم‌چنین می‌توان K-Means و Apriori را نام برد.

یادگیری ماشین، نیمه نظارت شده

یادگیری نیمه نظارت شده، در واقع ترکیبی از یادگیری ماشین، نظارت شده و نشده است. در این روش، هم از اطلاعات طبقه بندی شده و برچسب گذاری شده، استفاده می‌شود و هم، داده‌های طبقه بندی نشده و بدون بر چسب، به طور همزمان مورد کاربرد واقع می‌شوند تا از این طریق، دقت یادگیری را افزایش دهند.

 

یادگیری تقویتی Reinforcement Learning

در این روش، عامل هوشمند با اقداماتی که در محیط پیرامون خود، انجام می‌دهد و با دیدن نتایج حاصل از آن اقدام، با پیرامون خود ارتباط برقرار می‌کند. نتیجه این اقدام و ارتباط، می‌تواند یک خطا و یا یک پاداش باشد. در حقیقت هدف در این روش، بیشتر کردن میزان پاداش و یا امتیاز است.

الگوریتم‌های اصلی ماشین لرنینگ

به طور کلی، می‌توان گفت الگوریتم‌های مورد استفاده در این شاخه از علم، شامل الگوریتم‍‌های طبقه بندی و رگرسیون است. لازم به ذکر است که الگوریتم‌های رگرسیون در این زمینه، مربوط به مدل سازی و رابطه میان متغیرهایی است که از طریق اندازه گیری خطا در پیش بینی‌های انجام شده، توسط مدل، تکرار می‌شوند. این روش‌ها ابزارهایی بسیار قدرتمند در این زمینه، به شمار می‌روند. از جمله معروف‌ترین الگوریتم‌های رگرسیون می‌توان رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و درخت تصمیم را نام برد. هم‌چنین الگوریتم‌های مبتنی بر نمونه مانند الگوریتم‌های KNN، SVM، K-Means، Naive Bayes نیز از معروف‌ترین این الگوریتم‌ها به شمار می‌روند.

الگوریتم رگرسیون خطی

این الگوریتم از نقاط داده، برای یافتن بهترین خط برای مدلسازی، استفاده می‌کند و خود، دو نوع ساده و چندگانه دارد.

الگوریتم SVM

برای طبقه بندی، مورد استفاده قرار می‌گیرد و نقاطی از داده را با استفاده از یک خط، جدا می‌کند.

الگوریتم KNN

این الگوریتم، نقاط داده‌های ناشناخته را با نزدیک‌ترین همسایگان خود، پیش بینی می‌کند.

رگرسیون لجستیک

زمانی از این الگوریتم استفاده می‌شود که در آن، خروجی، تشخیص داده شده باشد و وقوع برخی از رویدادها مد نظر باشد.

الگوریتم درخت تصمیم

این الگوریتم می‌تواند جمعیت را بر اساس برخی از خصوصیات مورد نظر، طبقه بندی کند.

الگوریتم K-Means

این الگوریتم از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت است که می‌تواند راه حلی را برای مشکلات خوشه بندی، ارائه دهد. در حقیقت، این الگوریتم، به دنبال روشی است که خوشه‌هایی با نقاط همگن به وجود آورد.

الگوریتم Naive Bayes

این الگوریتم را زمانی می‌توان مورد استفاده قرار داد که مشخصه‌ها نسبت به یکدیگر، مستقل باشند. 

الگوریتم جنگل تصادفی 

الگوریتم جنگل تصادفی را می‌توان نوعی الگوریتم یادگیری ماشین لرنینگ، با استفاده و کاربری بسیار ساده به شمار آورد. این الگوریتم به دلیل کاربردی بودن، هم برای دسته بندی، مورد استفاده واقع می‌شود و هم برای رگرسیون از پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

الگوریتم‌های کاهش ابعاد یادگیری

این دسته از الگوریتم‌ها نیز مانند روش‌های خوشه بندی، دارای این قابلیت هستند که ساختار ذاتی داده‌ها و اطلاعات را مورد بررسی قرار دهند و از آن‌ها بهره برداری کنند. به طور کلی می‌توان گفت این الگوریتم‌ها، به صورت نظارت نشده و یا با استفاده از خلاصه و هم‌چنین توصیف داده‌ها با کاربرد اطلاعات کم‌تر، مورد استفاده قرار می‌گیرند. به کارگیری این الگوریتم هم‌چنین برای ساده سازی داده‌ها و هم‌چنین تجسم داده‌های بعدی، بسیار مفید است. 

Gradient Boost & Ada Boost

لازم است بدانید که Gradient boosting یک روش یادگیری ماشین است. به طور عمده، از این روش یادگیری، برای حل کردن مسائل مربوط به رگرسیون و هم‌چنین طبقه بندی داده‌ها استفاده می‌شود. این روش به خانواده الگوریتم‌های یادگیری گروهی تعلق دارد. 

الگوریتم گرادیان تقویتی از الگوریتم‌های چند گانه و ضعیف برای به وجود آوردن یک الگوریتم دقیق‌تر، استفاده می‌کند. بنابراین با استفاده از آن، به جای استفاده از یک تخمین و یا پیش بینی ضعیف، چندین الگوریتم محکم و قوی خواهیم داشت. این الگوریتم‌ها دقت بسیار بالایی دارند.

در زمینه آموزش یادگیری ماشین لازم است به نکاتی توجه داشته باشید. یکی از این نکات، داشتن دانش ریاضی بالا است و نکته دیگری که باید در نظر بگیرید این است که باید با برخی از کتابخانه‌های پایتون برای کار کردن با هوش مصنوعی و هم‌چنین تجزیه و تحلیل داده‌ها، آشنایی کافی داشته باشید. در ادامه به معرفی چند کتابخانه خواهیم پرداخت.

کتابخانه پانداس (Pandas)

پانداس، نوعی کتابخانه متن باز است که با استفاده از آن می‌توانید ساختارهای داده‌های با کارایی بالا را مورد بررسی و تجزیه و تحلیل قرار دهید. از طرف دیگر با استفاده از این کتابخانه، می‌توانید به پیش پردازش داده‌ها اقدام نمایید و هم‌چنین به بصری سازی آن‌ها نیز، دست بزنید.

کتابخانه سایکیت لرن (Scikit-Learn)

لازم است بدانید که مشهورترین کتابخانه برای شروع آموزش ماشین لرنینگ، کتابخانه سایکیت لرن است. این کتابخانه می‌تواند ابزارهای زیادی را برای تحلیل اطلاعات در اختیار شما قرار دهد و سرعت کار با آن نیز بسیار بالا است. 

کتابخانه پای براین (Py Brain)

این کتابخانه نیز با زبان پایتون نوشته شده است و کتابخانه‌ای رایگان، با متن باز و آزاد به شمار می‌رود. خود این کتابخانه، دارای الگوریتم‌هایی از شبکه‌های عصبی است و می‌تواند یادگیری را تقویت کند.

کتابخانه کراس (Keras)

کراس را می‌توان یک رابط برنامه نویسی API  به شمار آورد که سطح بالایی دارد و بسیار کاربردی است. در این کتابخانه، این امکان وجود دارد که به آزمایش سریع اقدام کنید. بنابراین اگر علاقه دارید در کم‌ترین زمان، طرح خود را عملی سازید از کراس، استفاده کنید. 

کتابخانه نام پای (Numpy)

از این کتابخانه می‌توان برای کار با داده‌ها در پایتون و در جهت دستیابی به اهداف یادگیری ماشین، استفاده کرد. با استفاده از این امکان هم‌چنین می‌توانید با آرایه‌های چند بعدی همگن و ماتریس‌های بزرگ و... کار کنید.  

کتابخانه ایکس جی بوست (XGBoost)

ابزار یادگیری ایکس جی بوست، در حقیقت یک الگوریتم است که از آن می‌توان هم برای زبان R استفاده نمود و هم، برای زبان برنامه نویسی پایتون، توسعه داده شده است. 

کتابخانه مت پلات (matPlotlib)

با استفاده از این کتابخانه می‌توان نمودارهای گوناگونی را با استفاده از بصری سازی داده‌ها، ترسیم نمود.

کتابخانه الی فایو (Eli5)

الی فایو یک پکیج از زبان پایتون است. بنابراین در جهت بررسی خطاها و اجرای برنامه، دسته بندی‌های یادگیری ماشین و تشریح پیش بینی‌های موجود در یادگیری، قابلیت کاربرد دارد.

کتابخانه کت بوست (Catboost)

کت بوست، یک الگوریتم برای برای تقویت گرادیان بر پایه درخت تصمیم است و به صورت رایگان و متن باز طراحی شده است. کت بوست، سرعت بسیار بالایی در زمینه پیش بینی دارد.