راهنمای مبتدیان برای یادگیری ماشین

راهنمای مبتدیان برای یادگیری ماشین

آیا تا به حال فکر کرده اید که چگونه نتفلیکس می داند که در آینده چه چیزی را می خواهید تماشا کنید؟

یا چگونه تلفن شما می تواند چهره شما را در چند ثانیه تشخیص دهد؟

یعنی یادگیری ماشینی در عمل

اگر این اصطلاح ترسناک به نظر می رسد، نگران نباشید.

این راهنما آن را تجزیه می کند تا همه بتوانند اصول اولیه آن را درک کنند یادگیری ماشینی.

---

یادگیری ماشینی چیست؟

در هسته آن، یادگیری ماشینی در مورد آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده ها است.

آنها به جای اینکه به صراحت برنامه ریزی شوند، از الگوها برای تصمیم گیری استفاده می کنند.

به عنوان مثال:

• وقتی آنلاین خرید می کنید، الگوریتم ها محصولاتی را بر اساس خریدهای گذشته شما پیشنهاد می کنند.
• ایمیل شما هرزنامه را بدون اینکه به آن بگویید چگونه فیلتر می کند.

مثل تربیت سگه

شما به رفتار خوب (مثل آوردن) پاداش می دهید و از رفتار بد (مثل جویدن کفش هایتان) جلوگیری می کنید.

تفاوت این است که کامپیوترها به جای رفتار، از داده ها یاد می گیرند.

---

چرا یادگیری ماشینی را یاد بگیریم؟

یادگیری ماشینی همه جا هست.

همه چیز از ماشین های خودران گرفته تا دستیارهای صوتی مانند سیری را تامین می کند.

اما چرا باید شما مراقبت؟

• رشد شغلی: یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در فناوری است.
• حل مسئله: شما می توانید آن را تقریباً در هر صنعتی به کار ببرید – مراقبت های بهداشتی، مالی، بازی، شما نام ببرید.
• مهارت های آینده نگر: همانطور که هوش مصنوعی تکامل می یابد، دانستن یادگیری ماشینی به شما یک مزیت می دهد

فرض کنید به امور مالی علاقه دارید.

با یادگیری ماشینی، می‌توانید روند سهام را پیش‌بینی کنید یا معاملات متقلبانه را شناسایی کنید.

این مانند داشتن یک توپ کریستالی برای صنعت خود است.

---

انواع یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی در سه رنگ ارائه می شود.

هر کدام کمی متفاوت عمل می کنند، اما همه آنها در مورد استفاده از داده ها برای حل مشکلات هستند.

1. یادگیری تحت نظارت

این را به عنوان یادگیری با یک معلم در نظر بگیرید.

شما داده های دارای برچسب (ورودی ها و خروجی های صحیح آنها) را به ماشین می دهید.

رابطه بین آنها را برای پیش بینی نتایج آینده می آموزد.

مثال ها:

• پیش بینی قیمت مسکن بر اساس مکان و اندازه.
• تشخیص اینکه آیا ایمیل اسپم است یا خیر.

2. یادگیری بدون نظارت

اینجا معلم نیست

ماشین به دنبال الگوها در داده های بدون برچسب می گردد.

مثل کاوش در یک شهر جدید بدون نقشه است.

مثال ها:

• گروه بندی مشتریان بر اساس عادات خرید مشابه.
• سازماندهی عکس ها بر اساس شباهت های بصری.

3. یادگیری تقویتی

این یادگیری آزمون و خطا است.

ماشین با دریافت پاداش یا جریمه برای اعمال خود یاد می گیرد.

این همان چیزی است که سیستم‌های هوش مصنوعی دوست دارند DeepMind's AlphaGo تسلط بر بازی های پیچیده

مثال ها:

• آموزش راه رفتن به روبات ها
• بهینه سازی چراغ راهنمایی برای کاهش ازدحام

---

شروع کار با یادگیری ماشینی

خبر خوب؟

برای شروع یادگیری لازم نیست نابغه ریاضی باشید.

در اینجا چیزی است که شما نیاز دارید:

1. یک زبان برنامه نویسی یاد بگیرید

اکثر مبتدیان با این شروع می کنند پایتون زیرا ساده و به طور گسترده در این زمینه استفاده می شود.

گزینه های دیگر عبارتند از R یا جاوا اسکریپت، اما پایتون گزینه اصلی است.

2. از کتابخانه های یادگیری ماشینی استفاده کنید

چرا چرخ را دوباره اختراع کنیم؟

کتابخانه ها مانند TensorFlow و Scikit- Learn کارهای سنگین را انجام دهید

آنها با ابزارهای از پیش ساخته شده برای ساخت و آموزش مدل ارائه می شوند.

آنها را به عنوان کدهای تقلب خود برای یادگیری ماشین در نظر بگیرید.

3. از کوچک شروع کنید

بلافاصله وارد پروژه های پیچیده نشوید.

در اینجا چند ایده برای مبتدیان وجود دارد:

• پیش بینی الگوهای آب و هوا با استفاده از داده های تاریخی
• ساخت یک سیستم توصیه برای فیلم ها.

---

مفاهیم کلیدی که باید بدانید

قبل از پرش، چند اصل اساسی وجود دارد که باید بدانید.

1. مجموعه داده ها

داده ها اساس یادگیری ماشینی هستند.

برای آموزش مدل های خود به داده های تمیز و منظم نیاز دارید.

منابع رایج برای مجموعه داده های رایگان عبارتند از کاگل و مخزن یادگیری ماشین UCI.

2. الگوریتم ها

اینها دستورالعمل های گام به گامی است که ماشین برای یادگیری دنبال می کند.

محبوب عبارتند از:

• رگرسیون خطی: برای پیش بینی مقادیر استفاده می شود.
• درختان تصمیم: برای مسائل طبقه بندی استفاده می شود.
• K-Means Clustering: برای گروه بندی داده ها استفاده می شود.

3. شبکه های عصبی

اینجاست که همه چیز هیجان انگیز می شود.

شبکه های عصبی نحوه عملکرد مغز ما برای تشخیص الگوها را تقلید می کنند.

آنها ستون فقرات تکنیک های پیشرفته مانند یادگیری عمیق.

---

منابعی برای یادگیری یادگیری ماشینی

شروع کار ممکن است طاقت فرسا باشد، اما منابع زیادی برای کمک وجود دارد.

دوره های آنلاین

پلتفرم هایی مانند کورسرا (با دوره های اندرو نگ) و Udemy عالی هستند

آنها آموزش های گام به گام را برای مبتدیان ارائه می دهند.

کتاب ها

اگر مطالعه را ترجیح می دهید، بررسی کنید:

• “یادگیری دستی ماشین با Scikit-Learn و TensorFlow”
• “یادگیری ماشین پایتون”

جوامع

به انجمن هایی مانند R/MachineLearning Reddit یا مخازن GitHub.

نمونه کدهای رایگان و پاسخ به سوالات رایج را خواهید یافت.

---

چالش هایی که با آن روبرو خواهید شد (و نحوه غلبه بر آنها)

بیایید واقعی باشیم: یادگیری یادگیری ماشین همیشه آسان نیست.

در اینجا برخی از موانع وجود دارد که ممکن است به آنها برخورد کنید:

1. پاکسازی داده ها

داده های نامرتب می تواند مدل شما را خراب کند.

شما زمان زیادی را صرف سازماندهی و آماده سازی آن خواهید کرد.

راه حل:

قبل از پرداختن به مجموعه داده های بزرگتر با مجموعه داده های کوچک و تمیز شروع کنید.

2. بیش از حد

این زمانی اتفاق می افتد که مدل شما بیش از حد از داده های آموزشی یاد می گیرد و در داده های جدید ضعیف عمل می کند.

راه حل:

از تکنیک هایی مانند اعتبار سنجی متقاطع و منظم سازی برای حفظ تعادل استفاده کنید.

3. درک متریک

اصطلاحاتی مانند دقت، دقت، و به یاد بیاور می تواند در ابتدا گیج کننده باشد

راه حل:

هر بار روی یک معیار تمرکز کنید و بفهمید که در مورد مدل شما چه چیزی به شما می گوید.

---

کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی

یادگیری ماشینی فقط یک کلمه کلیدی نیست.

از آن به روش هایی استفاده می شود که احتمالاً روزانه با آنها در تعامل هستید.

1. مراقبت های بهداشتی

مدل‌های هوش مصنوعی به تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها نسبت به پزشکان کمک می‌کنند.

به عنوان مثال، شناسایی تومورها در اسکن های پزشکی.

2. امور مالی

بانک ها از یادگیری ماشینی برای شناسایی تراکنش های تقلبی استفاده می کنند.

همچنین برای پیش بینی قیمت سهام و مدیریت پرتفوی استفاده می شود.

3. تکنولوژی

به تشخیص چهره، دستیارهای صوتی و ترجمه زبان فکر کنید.

هر بار که از Google Translate استفاده می کنید، یادگیری ماشینی در عمل است.

---

اگر آماده غواصی هستید، این راهنمای مبتدی برای یادگیری ماشین نقشه راهی را که برای شروع به آن نیاز دارید به شما ارائه می دهد.

چگونه اولین مدل یادگیری ماشینی خود را بسازید

شروع اولین مدل شما لازم نیست پیچیده باشد.

این مراحل را دنبال کنید:

1-مشکل را تعریف کنید

هر پروژه با یک سوال روشن شروع می شود.

به عنوان مثال:

• پیش بینی کنید که آیا مشتری محصولی را خریداری خواهد کرد یا خیر (طبقه بندی).
• پیش بینی فروش ماه آینده (رگرسیون).

آن را برای اولین مدل خود ساده نگه دارید.

2. داده ها را جمع آوری و پاک کنید

مدل شما فقط به اندازه داده های شما خوب است.

در اینجا چیزی است که شما باید انجام دهید:

• یک مجموعه داده جمع آوری کنید (کاگل یا جستجوی مجموعه داده های Google را امتحان کنید).
• موارد تکراری را حذف کنید و مقادیر از دست رفته را اصلاح کنید.
• در صورت نیاز، داده ها را عادی کنید (به عنوان مثال، مقیاس اعداد به یک محدوده ثابت).

تصور کنید سعی می کنید با دستورالعمل های ناقص دستور پخت را به شخصی آموزش دهید.

این کاری است که داده های کثیف با مدل شما انجام می دهند.

3. یک الگوریتم را انتخاب کنید

برای مبتدیان، الگوریتم های ساده ای مانند:

• رگرسیون خطی: مقادیر پیوسته را پیش بینی می کند.
• رگرسیون لجستیک: داده ها را به دسته ها طبقه بندی می کند.
• درختان تصمیم: داده ها را برای پیش بینی به شاخه ها تقسیم می کند.

برای شروع نیازی به دانستن هر الگوریتمی ندارید.

روی چند مورد تمرکز کنید و در حین حرکت گسترش دهید.

4. آموزش و تست مدل

مجموعه داده خود را به دو بخش تقسیم کنید:

• مجموعه آموزشی: برای آموزش مدل استفاده می شود.
• مجموعه تست: برای بررسی صحت آن استفاده می شود.

این تضمین می‌کند که مدل شما روی داده‌های دیده نشده عملکرد خوبی دارد.

---

ابزارهایی که برای یادگیری ماشین نیاز دارید

برای شروع به یک ابر رایانه یا نرم افزار فانتزی نیاز ندارید.

در اینجا موارد ضروری است:

1. زبان برنامه نویسی

پایتون بهترین دوست شما برای یادگیری ماشین است.

برای مبتدیان مناسب است و تعداد زیادی کتابخانه برای ساده کردن کار شما دارد.

2. کتابخانه ها و چارچوب ها

این ابزارها کارهای سنگین را انجام می دهند، بنابراین شما مجبور نیستید:

• TensorFlow: برای شبکه های عصبی و یادگیری عمیق عالی است.
• Scikit- Learn: مناسب برای مدل های پایه و پیش پردازش داده ها.
• پانداها: به شما در دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها کمک می کند.
• Matplotlib: نتایج شما را با نمودارها و نمودارها تجسم می کند.

استفاده از اینها مانند داشتن یک جعبه ابزار برای هر کار یادگیری ماشینی است.

---

اشکال زدایی و بهبود مدل شما

ساختن مدل یک چیز است.

خوب کار کردنش یه چیز دیگه است.

در اینجا نحوه رفع مشکلات رایج آمده است:

1. بیش از حد

این زمانی اتفاق می افتد که مدل شما به جای یادگیری الگوها، داده های آموزشی را به خاطر بسپارد.

رفع:

• از یک مجموعه داده بزرگتر استفاده کنید.
• مدل را منظم کنید تا ساده شود.

2. عدم تناسب

مدل شما به اندازه کافی پیچیده نیست که بتواند الگوهای داده را ثبت کند.

رفع:

• الگوریتم پیچیده تری را انتخاب کنید.
• ویژگی های بیشتری را اضافه کنید (اگر مرتبط هستند).

3. دقت پایین

اگر پیش بینی های مدل شما عالی نیست، سعی کنید:

• بهینه سازی فراپارامترها (به عنوان مثال، نرخ یادگیری).
• استفاده از اعتبارسنجی متقاطع برای آزمایش بر روی چندین زیر مجموعه داده.

اشکال زدایی مانند تنظیم دقیق یک دستور است.

گاهی اوقات، شما باید مواد را تنظیم کنید تا درست شود.

---

پروژه های عملی برای مبتدیان

شما اصول اولیه را یاد گرفته اید.

اکنون زمان تمرین است.

در اینجا چند ایده ساده برای پروژه آورده شده است:

1. پیش بینی قیمت مسکن

از مجموعه داده ای مانند مجموعه داده مسکن بوستون استفاده کنید.

هدف شما: پیش بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی هایی مانند مکان و اندازه.

2. یک فیلتر اسپم بسازید

مدلی را برای طبقه بندی ایمیل ها به عنوان “هرزنامه” یا “غیر هرزنامه” آموزش دهید.

شما تجربه عملی با وظایف طبقه بندی خواهید داشت.

3. یک سیستم توصیه ایجاد کنید

به نتفلیکس یا آمازون فکر کنید.

یک سیستم اساسی بسازید که فیلم ها یا محصولات را بر اساس رفتار کاربر توصیه کند.

---

کاوش در کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی

برای درک واقعی قدرت یادگیری ماشینی، به تأثیر آن در دنیای واقعی نگاه کنید:

1. مراقبت های بهداشتی

مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سریع‌تر از روش‌های سنتی بیماری‌ها را تشخیص می‌دهند.

آنها تصاویر پزشکی را تجزیه و تحلیل می کنند، الگوها را تشخیص می دهند و به برنامه ریزی درمان کمک می کنند.

2. خرده فروشی

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چگونه فروشگاه های آنلاین می دانند که در آینده چه چیزی خریداری خواهید کرد؟

سیستم های توصیه از یادگیری ماشین برای پیشنهاد محصولات استفاده می کنند.

3. وسایل نقلیه خودمختار

خودروهای خودران مانند تسلا از یادگیری ماشینی برای پردازش داده های حسگرها استفاده می کنند.

آن ها بر اساس آموزش های خود در چند ثانیه تصمیم می گیرند.

دیدن این کاربردها به اتصال نظریه به عمل کمک می کند.

---

مراحل بعدی پس از تسلط بر اصول

هنگامی که چند مدل ساختید، زمان آن است که سطح خود را ارتقا دهید.

1. موضوعات پیشرفته را کاوش کنید

در مناطقی مانند:

• یادگیری عمیق: ساخت مدل های پیچیده تر با شبکه های عصبی.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): به ماشین ها یاد دهید که متن و گفتار را بفهمند.
• کامپیوتر ویژن: مدل های قطار برای تفسیر تصاویر و فیلم ها.

2. روی داده های دنیای واقعی کار کنید

داده های واقعی به اندازه نمونه هایی که با آنها تمرین می کنید تمیز نیستند.

برای بهبود مهارت های خود با مجموعه داده های نامرتب مقابله کنید.

3. در پروژه های منبع باز مشارکت کنید

همکاری در پروژه های GitHub یک راه عالی برای یادگیری و ارتباط با دیگران است.

---

این ادامه از راهنمای مبتدیان برای یادگیری ماشین به شما نشان می دهد که چگونه اولین قدم های خود را بردارید و امکانات پیشرفته را کشف کنید.