یادگیری ماشینی دیگر به عنوان یک زمینه نظری در تحقیقات هوش مصنوعی در نظر گرفته نمی شود . یادگیری ماشین به دلیل پیشرفت در ذخیره سازی داده ها و نوآوری های بازیابی و همچنین افزایش سرعت و عملکرد پردازنده های مدرن ، از نظر تجاری قابل استفاده است.
با این پیشرفت ها ، سیستم ها قادر به تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بسیار بزرگتر از هر زمان دیگری هستند. قابلیت های سخت افزاری به تنهایی باعث ایجاد علاقه و موفقیت تجاری در این زمینه نشده است.
کتابخانه های آماری زبان ، سیستم ها و انجمن های توسعه دهنده مرتبط رشد بی سابقه ای را امکان پذیر کرده است.
تأثیر یادگیری ماشینی بر زندگی روزمره
یادگیری ماشین معمولاً برای تشخیص شباهت ها و ناهنجاری ها بسته به نوع کاربرد از انواع داده ها مورد استفاده قرار می گیرد.
✧ کشف تقلب : یادگیری ماشین کاملاً جایگزین روشهای تشخیص تقلب مبتنی بر قانون شده است که تمایل به داشتن نرخ مثبت کاذب بالایی دارند. یادگیری ماشینی می تواند طیف گسترده ای از کلاهبرداری از جمله کلاهبرداری بالقوه مخرب مالی را با سرعت سریع کشف کند. تشخیص تقلب با یادگیری ماشینی امکان پذیر است زیرا الگوریتم ها را می توان با فعالیت حساب تقلبی آموزش داد ، سپس مدل حاصل را می توان برای شناسایی الگوهای مشابه در فعالیت های آینده ، حتی طرح های بسیار پیچیده ای که بازرسان انسانی قادر به تشخیص آن نیستند ، استفاده کرد.
✧ تجزیه و تحلیل تصویر و داده پزشکی : از مدل های یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی و برای تعیین نتایج احتمالی بیمار مبتلا به سرطان بر اساس نشانگرهای احتمالی خطر استفاده شده است. با توجه به موضوعات کاملاً پیچیده ای که در زمینه استفاده از یادگیری ماشین در پزشکی وجود دارد ، یادگیری ماشین هنوز هم به طور گسترده ای به عنوان آزمایشگاهی یا مکمل تشخیص و مرور اطلاعات بیمار در نظر گرفته می شود.
✧ چت بات ها و دستیارهای دیجیتال : یادگیری ماشینی طیف وسیعی از انواع chatbot را امکان پذیر می کند که می توانند انواع مختلف پرس و جوها را هنگام تعامل با انسانها در قالب مکالمه انجام دهند. Chatbots می تواند به کارهای مبتنی بر حساب برای موسسات مالی ، خدمات دانشجویی و منابع انسانی در دانشگاه ها ، خدمات به مشتریان برای خرده فروشان و موارد دیگر کمک کند. دستیارهای دیجیتالی مانند الکسا ، دستیار گوگل ، کورتانا و سیری از یادگیری ماشین برای پاسخ گفتگو استفاده می کنند.
✧ امنیت سایبری : یادگیری ماشین در امنیت سایبری برای جستجوی ناهنجاری در ترافیک شبکه یا الگوهای رفتاری انسان استفاده می شود. تعداد زیادی از دستگاه ها و کاربران مقدار زیادی داده تولید می کنند. یادگیری ماشین برای تشخیص تهدیدات احتمالی ناشی از الگوها یا رفتارهای ترافیکی شبکه استفاده می شود. یادگیری ماشینی می تواند همه نقاط داده را سریعتر از یک مرورگر انسانی مرتب کند.
✧ تجارت الکترونیکی : علاوه بر چت بات ها و پیشنهادات محصولات ، خرده فروشان آنلاین همچنین می توانند از آموزش ماشین برای به روزرسانی لیست محصولات ، مدیریت بررسی محصولات ، جمع آوری خودکار داده های CRM (و موارد دیگر) استفاده کنند.
5 زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین
استفاده از یادگیری ماشین برای حل یک مشکل خاص به یک تیم نیاز دارد. برنامه های دنیای واقعی برای یادگیری ماشین با همکاری مهندسان ، دانشمندان و برنامه نویسان در کنار هم قرار می گیرند تا بهترین راه حل ها را برای یک مسئله مشخص پیدا کنند.
با رشد این زمینه ، برخی از ترجیحات زبان برنامه نویسی علمی واضح از جامعه پدیدار شده اند. ترجیح سیستم و زبان برنامه نویسی تا حد زیادی به تجربه حرفه ای توسعه دهنده و نیازهای پروژه بستگی دارد.
تعدادی از زبان های برنامه نویسی برای یادگیری ماشین استفاده می شود ، از میان 5 زبان برتر پایتون ، ++R ، Javascript ، C و جاوا است .
✔ پایتون
پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز ، با اهداف عمومی است. پایتون یک زبان آسان برای خواندن و یادگیری آسان در سطح بالا محسوب می شود. محبوبیت روزافزون پایتون در جامعه پیشرفته علمی عمدتاً به دلیل سهولت استفاده از زبان ، کاربران گسترده و کتابخانه های یادگیری ماشین در دسترس است. پایتون همچنین ” agnostic platform ” است بنابراین می تواند روی طیف وسیعی از سیستم عامل ها اجرا شود.
یادگیری ماشین پایتون (Mlpy) : از ماژول Mlpy می توان برای روش های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت استفاده کرد. الگوریتم های Mlpy شامل رگرسیون ، طبقه بندی ، خوشه بندی و موارد دیگر هستند.
TensorFlow : TensorFlow یک بستر همه کاره برای یادگیری عمیق و شبکه های عصبی است. برای پردازش زبان طبیعی ، تشخیص تصویر و موارد دیگر استفاده می شود.
Scikit-learn : Scikit-learn یک ماژول تجزیه و تحلیل پیش بینی شده است که برای کاهش ابعاد ، پیش پردازش ، انتخاب مدل و موارد دیگر استفاده می شود.
NumPy : NumPy یک کتابخانه محاسباتی عددی است که شامل ساختارهای داده های آرایه و ماتریس چند بعدی است. NumPy محاسبات کارآمد را با استفاده از آرایه ها و ماتریس ها برای کارهای ریاضی سطح بالا ارائه می دهد.
مسیر شغلی پایتون: چگونه یک برنامه نویس پایتون شوید
✔ R
R برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم طراحی شده است. R یک جایگزین منبع باز برای یک زبان محاسباتی آماری مشابه به نام S است . علاوه بر مجموعه ای از تکنیک های آماری ، R به دلیل خروجی تجسم با کیفیت بالا (به عنوان مثال گرافیک های آماده چاپ) نیز مورد علاقه است. R از طریق بسته بندی بسیار قابل توسعه است. R با زبان های دیگر نیز کار می کند. C ، C ++ و Fortran را می توان در زمان اجرا برای کارهای سنگین محاسباتی فراخوانی کرد.
randomForest : randomForest بسته ای برای الگوریتم های طبقه بندی و رگرسیون است که الگوریتم randomForest Breiman را پیاده سازی می کند.
rpart : rpart بسته ای است که برای تقسیم بازگشتی ، طبقه بندی و درختان بقا استفاده می شود.
DataExplorer : بسته DataExplorer وظایف اکتشاف داده را برای مدل سازی پیش بینی خودکار می کند.
✔ جاوا اسکریپت
جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین توسط متخصصانی که دارای تجربه توسعه پیشگام هستند مورد علاقه است. جاوا اسکریپت یک زبان برنامه نویسی چند منظوره با هدف کلی است که می تواند در مرورگر اجرا شود. چارچوبهای یادگیری ماشین JavaScript اجرای مدلهای یادگیری ماشین از مرورگر را امکان پذیر می سازد.
Brain.js : Brain.js کتابخانه ای مدولار ، با کاربرد آسان است که برای شبکه های عصبی استفاده می شود. Brain.js از پردازش سریع GPU در مرورگر استفاده می کند.
Machinelearn.js : Machinelearn.js یک کتابخانه جاوا اسکریپت است که برای حل مشکلات پیچیده یادگیری ماشین و همچنین آموزش نحوه یادگیری ماشین به کاربران ساخته شده است. Machinelearn.js برای خوشه بندی ، جنگل های تصادفی و موارد دیگر استفاده می شود.
TensorFlow.js : TensorFlow.js یک کتابخانه شبکه عصبی یادگیری عمیق و قابل استفاده در مرورگر است. از TensorFlow.js می توان برای تعریف ، آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشین از مرورگر استفاده کرد.
Math.js : Math.js یک کتابخانه ریاضی انعطاف پذیر است که می تواند با انواع مختلف داده مانند اعداد مختلط ، کسرها ، ماتریس ها و اعداد بزرگ مورد استفاده قرار گیرد.
مسیر شغلی جاوا: چگونه یک برنامه نویس جاوا شوید
✔ ++ C
C ++ معمولاً در سیستم های جاسازی شده مانند IoT ، واقعیت افزوده (AR) یا واقعیت مجازی (VR) استفاده می شود. حتی می توان کدی را که مستقیماً روی GPU با C ++ اجرا می شود نوشت . کتابخانه های پیشرفته API امکان درج C ++ در زمان اجرا با کد Python ، R یا JavaScript برای یادگیری ماشین را فراهم می کنند.
Dynet : Dynet یک مجموعه ابزار شبکه عصبی پویا برای C ++ است و برای پردازش زبان طبیعی ، ترجمه ماشینی و موارد دیگر استفاده می شود. این جعبه ابزار را می توان روی GPU یا CPU اجرا کرد و برای ساختارهای پویایی که با هر نمونه آموزش تغییر می کنند بسیار مناسب است.
کافه : کافه یک چارچوب یادگیری عمیق است. کافه معمولاً برای بینایی ماشین ، گفتار و برنامه های چندرسانه ای استفاده می شود. این فریم ورک می تواند بدون رمزگذاری دستی روی GPU یا CPU اجرا شود. کافه در برنامه های کاربردی صنعتی در مقیاس بزرگ پردازش دید و تشخیص صدا مستقر شده است.
OpenNN : Open NeN Network (OpenNN) یک کتابخانه شبکه عصبی منبع باز پیچیده برای C ++ است. OpenNN برای رگرسیون ، طبقه بندی ، پیش بینی و ارتباط مناسب است. OpenNN برای هوش تجاری ، مهندسی ، مراقبت های بهداشتی و موارد دیگر استفاده شده است.
مسیر شغلی C: چگونه یک برنامه نویس C شوید
✔ جاوا
تعداد زیادی از برنامه های سازمانی در حال حاضر در جاوا در حال اجرا هستند . این زبان اغلب برای پروژه های درون سازمانی انتخاب می شود که از آن برای برنامه های دیگر استفاده می کند. جاوا مقیاس پذیر است. برای کاربردهای پیچیده تر و بزرگتر مناسب است. همانند زبانهای ذکر شده در بالا ، جاوا همچنین دارای تعدادی کتابخانه یادگیری ماشین است.
Java-ML : کتابخانه های یادگیری ماشین جاوا (Java-ML) مجموعه بزرگی از الگوریتم های یادگیری ماشین را برای انتخاب ویژگی ها ، پردازش داده ها ، خوشه بندی و موارد دیگر ارائه می دهد. Java-ML شامل رابط کاربری گرافیکی نیست و اصولاً توسط مهندسان و برنامه نویسان مورد استفاده قرار می گیرد.
Apache Mahout : Apache Mahout یک جبر خطی توزیع شده و ScalaDSL رسا از نظر ریاضی برای دانشمندان داده ، ریاضیدانان و آمار شناسان است تا الگوریتم های خود را ایجاد کنند. Mahout برای طبقه بندی ، خوشه بندی و فیلتر کردن مشارکتی استفاده می شود.
Apache Spark : Apache Spark یک موتور تحلیلی واحد مقیاس پذیر است که برای چارچوب پردازش داده در مقیاس بزرگ استفاده می شود و می تواند کارهای پردازش داده را در چندین سیستم توزیع کند. از Spark می توان برای الگوریتم های طبقه بندی چند کلاسه ، خوشه بندی ، فیلتر مشترک ، رگرسیون و موارد دیگر استفاده کرد.
Weka : Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) یک بسته نرم افزاری یادگیری ماشین منبع باز است که در آموزش ، تحقیق و کاربردهای صنعتی مورد استفاده قرار می گیرد. و می تواند وظایف مشترک یادگیری ماشین (مانند طبقه بندی ، رگرسیون و خوشه بندی) را انجام دهد و شامل راهنما و آموزش داخلی است.
نتیجه
یادگیری ماشین از نظر تجاری سودمند است و همچنان محققان را برای یافتن پاسخ سوالات پیچیده تر منصرف می کند. پیشرفتهای بیشتر تا زمانی ادامه دارد که تیمهایی از محققان ، دانشمندان و برنامه نویسان برای حل مشکلات پیچیده با یکدیگر همکاری کنند.
