اگر به یادگیری علاقه مند هستید، مشتاق به حل مساله اید و دنبال فرصتی برای ورود به دنیای واقعی داده هستید، تیم پخش SnappFood این فرصت را برای افرادی که تجربه کاری ندارند فراهم می کند.
برای دریافت راهنمای اقدام، صرفا عبارت 5077 را به نشانی jobict1398@gmail.com ارسال نمایید.
jobict1398@gmail.com
آمار و یادگیری ماشین دو حوزه مهم در علم داده و تحلیل اطلاعات هستند که هر کدام به نوبه خود نقش بسزایی در استخراج دانش از داده ها ایفا می کنند.
آمار، به عنوان یک علم، به جمع آوری، تجزیه و تحلیل، تفسیر و ارائه داده ها می پردازد. این علم ابزارها و تکنیک هایی را برای بررسی و فهم الگوها و روابط میان متغیرها فراهم می کند. آمار به دو بخش اصلی تقسیم می شود: آمار توصیفی و آمار استنباطی. آمار توصیفی به توصیف ویژگی های داده ها از طریق شاخص هایی مانند میانگین، میانه، و انحراف معیار می پردازد. در حالی که آمار استنباطی به استفاده از نمونه ها برای استنباط نتایج کلی درباره جامعه بزرگتر می پردازد و شامل آزمون های فرضیه، برآورد پارامترها و تحلیل واریانس است.
یادگیری ماشین، به عنوان یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی، به توسعه الگوریتم ها و مدل هایی می پردازد که به سیستم ها این امکان را می دهد تا از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی هایی انجام دهند یا تصمیماتی بگیرند بدون اینکه به طور صریح برنامه ریزی شده باشند. یادگیری ماشین معمولا به سه دسته اصلی تقسیم می شود: یادگیری نظارت شده، یادگیری غیرنظارت شده و یادگیری تقویتی.
در یادگیری نظارت شده، مدل با استفاده از داده های برچسب گذاری شده آموزش می بیند تا بتواند پیش بینی هایی برای داده های جدید انجام دهد. در یادگیری غیرنظارت شده، مدل تلاش می کند تا الگوها و ساختارهای موجود در داده های بدون برچسب را شناسایی کند. یادگیری تقویتی نیز به یادگیری از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه برای اقدامات انجام شده می پردازد.
رابطه بین آمار و یادگیری ماشین بسیار نزدیک است. بسیاری از تکنیک های یادگیری ماشین از اصول آماری نشات می گیرند و در واقع، آمار به عنوان مبنای نظری بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین عمل می کند. به عنوان مثال، رگرسیون خطی، یکی از تکنیک های پایه ای در یادگیری ماشین، به طور مستقیم از نظریه های آماری نشات گرفته است.
در دنیای امروز، با افزایش حجم داده ها و پیچیدگی آن ها، ترکیب آمار و یادگیری ماشین اهمیت بیشتری پیدا کرده است. این دو حوزه به محققان و تحلیلگران کمک می کنند تا از داده ها بینش های عمیق تری استخراج کنند و تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. به همین دلیل، تسلط بر هر دو حوزه برای هر کسی که در زمینه علم داده فعالیت می کند، ضروری است.
در نهایت، با توجه به تحولات سریع فناوری و نیاز به تحلیل داده ها در صنایع مختلف، یادگیری ماشین و آمار به ابزارهای کلیدی برای حل مسائل پیچیده تبدیل شده اند و انتظار می رود که در آینده نیز این روند ادامه یابد.
