تیم هوش مصنوعی Irancell Labs از دانشجویان و دانش آموختگان علاقه مند و مستعد در حوزه های هوش مصنوعی و علوم داده دعوت به همکاری نموده است.
جستجوگران آغاز مسیر حرفه ای می توانند فایل رزومه و دیگر اطلاعات لازم را از طریق Google Form به نشانی zaya.io/link921 ارسال نمایند.
zaya.io/link921
مجموعه Irancell Labs در سال 1399، با ماموریت انجام فعالیت های تحقیق و توسعه، نوآوری و تجاری سازی در زمینه شبکه ارتباطات و فناوری با کمک مراکز علمی و پژوهشی داخل و خارج از کشور، اعم از دانشگاه ها، شرکت های دانش‌بنیان و استارتاپ ها و با هدف تامین نیازمندی های بازار ICT تاسیس شده است. بخش تحقیق و توسعه، مرکز نوآوری ایرانسل و آکادمی ایرانسل، از جمله بخش های اصلی آن هستند. توسعه ابراپلیکیشن ایرانسل من، توسعه برنامک های سیم کارت، طراحی و ساخت آنتن های مخابراتی و فعالیت های تحقیق و توسعه ای در زمینه فناوری 5G از فعالیت های سخت افزاری و نرم افزاری Irancell Labs است.
یادگیری ماشین و تحلیل داده دو حوزه مهم در علم داده و هوش مصنوعی هستند که به طور فزاینده ای در دنیای امروز مورد توجه قرار گرفته اند. این دو حوزه به ما کمک می کنند تا از داده ها اطلاعات مفیدی استخراج کنیم و تصمیم گیری های بهتری انجام دهیم.
یادگیری ماشین (Machine Learning) به مجموعه ای از الگوریتم ها و تکنیک ها اطلاق می شود که به سیستم ها این امکان را می دهد تا از داده ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه نویسی صریح، عملکرد خود را بهبود بخشند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین به کامپیوترها این اجازه را می دهد که از تجربیات گذشته خود بهره برداری کنند و بر اساس آن ها پیش بینی یا تصمیم گیری کنند.
یادگیری ماشین به طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم می شود:
یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): در این نوع یادگیری، مدل با استفاده از داده های ورودی و خروجی مشخص آموزش می بیند. به عبارت دیگر، داده های آموزشی شامل ویژگی ها (input features) و برچسب ها (labels) هستند. هدف این است که مدل بتواند برچسب های جدید را برای داده های جدید پیش بینی کند. مثال هایی از این نوع یادگیری شامل طبقه بندی (classification) و رگرسیون (regression) هستند.
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): در این نوع یادگیری، داده ها فقط شامل ویژگی ها هستند و هیچ برچسبی وجود ندارد. هدف اصلی شناسایی الگوها و ساختارهای پنهان در داده ها است. الگوریتم های خوشه بندی (clustering) و کاهش ابعاد (dimensionality reduction) از جمله تکنیک های رایج در این دسته هستند.
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این نوع یادگیری، یک عامل (agent) با محیط خود تعامل می کند و بر اساس بازخوردهایی که دریافت می کند، تصمیمات بهتری اتخاذ می کند. این نوع یادگیری بیشتر در زمینه هایی مانند بازی ها و رباتیک کاربرد دارد.
مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
ویژگی ها (Features): ویژگی ها متغیرهایی هستند که برای پیش بینی خروجی مورد استفاده قرار می گیرند. انتخاب ویژگی های مناسب برای یک مدل می تواند تأثیر زیادی بر عملکرد آن داشته باشد.
مدل (Model): مدل ساختاری است که بر اساس داده های آموزشی ایجاد می شود و می تواند برای پیش بینی یا تصمیم گیری استفاده شود.
آموزش (Training): فرایند آموزش مدل با استفاده از داده های آموزشی است. در این مرحله، مدل پارامترهای خود را تنظیم می کند تا بهترین عملکرد را داشته باشد.
اعتبارسنجی (Validation): برای ارزیابی عملکرد مدل، معمولا از مجموعه ای جداگانه از داده ها به نام مجموعه اعتبارسنجی استفاده می شود. این کار کمک می کند تا از Over fitting جلوگیری شود.
پیش بینی (Prediction): پس از آموزش، مدل می تواند برای پیش بینی خروجی های جدید استفاده شود.
تحلیل داده (Data Analysis) به فرایند جمع آوری، پردازش، و تفسیر داده ها برای استخراج اطلاعات و بینش های مفید اشاره دارد. این فرایند شامل مراحل مختلفی است که به ما کمک می کند تا از داده ها بهره برداری کنیم.
مراحل تحلیل داده
جمع آوری داده: اولین مرحله در تحلیل داده، جمع آوری داده های مربوطه است. این داده ها می توانند از منابع مختلفی مانند پایگاه های داده، سنسورها، یا نظرسنجی ها جمع آوری شوند.
پیش پردازش داده: قبل از تحلیل، داده ها باید تمیز و آماده شوند. این مرحله شامل حذف داده های ناقص، نادرست یا تکراری و همچنین تبدیل داده ها به فرمت مناسب است.
تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis - EDA): در این مرحله، تحلیلگر با استفاده از تکنیک های آماری و بصری سازی، سعی می کند الگوها، روندها و روابط موجود در داده ها را شناسایی کند.
مدل سازی: پس از تحلیل اکتشافی، ممکن است نیاز باشد که مدل هایی برای پیش بینی یا تحلیل عمیق تر داده ها ایجاد شود. این مرحله معمولاً شامل استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین است.
تفسیر نتایج: پس از مدل سازی، نتایج باید تفسیر شوند تا بینش های مفیدی به دست آید. این مرحله شامل بررسی دقت مدل و ارزیابی اینکه آیا نتایج به سوالات تحقیق پاسخ می دهند یا خیر است.
یادگیری ماشین و تحلیل داده در صنایع مختلف کاربرد دارند. برخی از کاربردهای رایج شامل:
پزشکی: پیش بینی بیماری ها بر اساس علائم و تاریخچه پزشکی بیماران
مالی: شناسایی تقلب و پیش بینی ریسک اعتباری
بازاریابی: تحلیل رفتار مشتریان و شخصی سازی پیشنهادات
صنعت: پیش بینی نیاز به نگهداری تجهیزات و بهینه سازی فرایندها
با وجود پیشرفت های چشمگیر در یادگیری ماشین و تحلیل داده، چالش هایی نیز وجود دارند. یکی از این چالش ها مربوط به کیفیت و کمیت داده هاست؛ زیرا مدل های یادگیری ماشین نیازمند داده های با کیفیت برای عملکرد بهتر هستند. همچنین، مسائل مربوط به حریم خصوصی و اخلاق در استفاده از داده ها نیز باید مد نظر قرار گیرد.
آینده یادگیری ماشین و تحلیل داده بسیار روشن به نظر می رسد. با پیشرفت فناوری های محاسباتی، انتظار می رود که این حوزه ها بیشتر توسعه یابند و کاربردهای جدیدی پیدا کنند. همچنین، با افزایش حجم داده ها، نیاز به روش های مؤثرتر برای تحلیل و پردازش آن ها نیز بیشتر خواهد شد.
در نهایت، یادگیری ماشین و تحلیل داده ابزارهایی قدرتمند برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده ها هستند که می توانند به ما در تصمیم گیری های بهتر کمک کنند. با توجه به رشد سریع فناوری و افزایش دسترسی به داده ها، تسلط بر این مفاهیم برای هر کسی که بخواهد در دنیای امروز موفق باشد، ضروری است.
