روندهای مشاهده شده از پیشرفت های هوش مصنوعی مصنوعی نشان می دهد که در سال های آینده بسیاری از شغل های موجود حذف شده و توسط ربات ها انجام می شوند.
هم اکنون نیز مدیاهای مختلف پر از اخبار پیشرفت های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند.
در حال حاضر کسب و کارهای بسیاری بدنبال استخدام افراد متخصص در حوزه علم داده (Data Scientist) هستند و با توسعه روز افزون کاربردهای مباحث علم داده و یادگیری ماشین در صنعت و اقتصاد، استقبال کسب و کارها از متخصصان این حوزه مدام در حال بیشتر شدن است.
بنابراین آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) در سال 2022 و سال های آتی لازم و ضروری است.
یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی (artificial intelligence) و علوم کامپیوتر است که بر استفاده از داده‌ها و الگوریتم ها برای تقلید از روشی که انسان‌ها یاد می‌گیرند تمرکز دارد و به تدریج دقت یادگیری را بهبود می‌بخشد.
یادگیری ماشین یکی از مهمترین زمینه های حوزه رو به رشد علم داده (Data Science) است.
ما در حال زندگی در عصر داده(age of data) هستیم که با قدرت پردازشی بهتر و منابع ذخیره سازی بیشتر غنی شده است. این داده یا اطلاعات، روز به روز در حال افزایش است، اما چالش اصلی درک مفاهیم تمام این داده ها است. کسب و کار ها و سازمان ها در تلاش هستند به واسطه ساخت سیستم های هوشمند، که از مفاهیم و اصول و روش های علوم داده، داده کاوی(Data Mining) و یادگیری ماشین استفاده می کنند، با این موضوع کنار بیایند.
در بین آنها، یادگیری ماشین، هیجان انگیز ترین زمینه در علوم کامپیوتر است. اشتباه نخواهد بود اگر یادگیری ماشین را برنامه و علم الگوریتم ها بنامیم که داده ها را مفهوم و قابل درک می کند.
یادگیری ماشین(ML) آن زمینه ای از علوم کامپیوتر است که با کمک آن، سیستم های کامپیوتری می توانند مشابه انسان ها نسبت به داده ها فهم و درک پیدا کنند.
به بیان ساده تر، یادگیری ماشین یک نوع هوش مصنوعی است که با استفاده از یک الگوریتم یا متد، الگو ها را از داده خام استخراج می کند. تمرکز اصلی یادگیری ماشین این است که به سیستم های کامپیوتری این امکان را بدهد که بدون دخالت انسان و یا اینکه صراحتا برنامه ریزی شوند، از تجربه ها یاد بگیرند.
در حال حاضر، انسان ها هوشمند ترین و پیشرفته ترین گونه روی زمین هستند، زیرا می توانند فکر کنند، بررسی کنند و مسائل پیچیده را حل کنند.
از طرف دیگر، هوش مصنوعی (AI) هنوز در مراحل اولیه تکامل خود است و نتوانسته است در بسیاری از زمینه ها بر هوش انسان غلبه کند. حال این سوال مطرح می شود که چرا نیاز داریم که ماشین ها یاد بگیرند؟ شایسته ترین دلیل برای این کار این است که، " بر اساس داده ها، با کارایی و معیار ها تصمیم گیری کنیم".
اخیرا، سازمان ها ، سرمایه گذاری های سنگینی در فناوری های جدید مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده کاوی انجام می دهند. این سرمایه گذاری ها به منظور استخراج اطلاعات کلیدی از داده ها, جهت اعمال تعدادی از کارهای دنیای واقعی و حل مسائل، صورت گرفته است. می توانیم آن را تصمیم گیری مبتنی بر داده بنامیم، که به خصوص برای خودکار ساختن روند کار، توسط ماشین ها گرفته شده اند.
می توان از این تصمیم گیری های مبتنی بر داده، به جای استفاده از منطق برنامه نویسی، در مسائلی که ذاتا نمی توانند برنامه ریزی شوند، استفاده کرد. حقیقت این است که نمی توانیم بدون هوش انسانی کار کنیم، اما از جنبه دیگر، نیاز به حل مسائل دنیای واقعی، به طور کارامد در مقیاس بزرگ داریم. به همین دلیل نیاز به یادگیری ماشین به وجود می اید.
نرم افزارهای زیادی برای حوزه های یادگیری ماشین و داده کاوی توسعه داده شده اند که از جمله معروفترین آنها می توان به RapidMiner, Weka, KNIME, MATLAB, R اشاره کرد
تمامی این نرم فزارها یک نقص یا کمبود بزرگی دارند و آن ناتوانایی آنها در تحلیل دیتاست های حجیم است.
وقتی حجم داده های بزرگ می شود این نرم افزارها توانایی پردازش داده های با حجم بزرگ را ندارند. بخاطر همین استقبال چندانی از این نرم افزارها در فضای واقعی کسب و کارها وجود ندارد.
زبان برنامه نویسی پایتون علاوه بر اینکه این نقص را ندارد، انعطاف پذیری و قابلیت های فراوانی را در اختیار دانشمندان علم داده (Data Scientist) قرار می دهد.
پایتون یک زبان برنامه نویسی بسیار ساده ای است و یادگیری آن خیلی آسان است. همین سادگی و آسانی در کنار قابلیت های مختلف باعث شده پایتون اولین انتخاب دانشمندان علم داده و کسب وکارها برای پروژه های یادگیری ماشین (Machine Learning) باشد.
چهار مرحله کلیدی وجود دارد که باید هنگام ایجاد یک مدل یادگیری ماشین دنبال کنید.
1. انتخاب و آماده سازی دیتاست آموزش
داده های آموزش داده هایی هستند که الگوریتم های یادگیری ماشین از آن داده ها برای تنظیم پارامترهای مدل یادگیری ماشین استفاده می کنند. داده های آموزش برخی اوقات دارای برچسب هستند بدین معنی که از الگوریتم های طبقه بندی برای آموزش و پیش بینی برچسب داده استفاده خواهیم کرد. ممکن است داده های آموزش دارای برچسب نباشند در این حالت از الگوریتم های خوشه بندی برای کشف الگور و ساختار پنهان بین نمونه ها و خوشه بندی آنها استفاده خواهیم کرد.
برای داده های برچسب گذاری شده، داده ها باید به یک زیر مجموعه آموزشی و یک زیر مجموعه تست تقسیم شوند. اولی برای آموزش مدل و دومی برای ارزیابی اثربخشی مدل و یافتن راه‌هایی برای بهبود آن استفاده می‌شود.
2. انتخاب یک الگوریتم یادگیری ماشین برای آموزش روی مجموعه داده های آموزش
نوع الگوریتمی که برای آموزش انتخاب می شود بستگی به موارد زیر دارد:
برای کاربردهای پیش بینی یا طبقه بندی، باید از الگوریتم های بانظارت شامل الگوریتم های طبقه بندی یا رگرسیون باید استفاده شود. برای برچسب های پیوسته الگوریتم های رگرسیون و برای برچسب های گسسته الگوریتم های طبقه بندی کاربرد دارند. در مورد داده های بدون برچسب، احتمالا باید از الگوریتم های خوشه بندی مانند الگوریتم k-means استفاده شود. برخی برخی الگوریتم ها مانند الگوریتم های یادگیری عنیق برای هر دو داده برچسب دار و بدون برچسب به کار برده می شوند.
3. الگوریتم را آموزش داده تا مدل ساخته شود
آموزش الگوریتم شامل تنظیم یا تیون کردن متغییرها و پارامترهای مدل یادگیری ماشین است تا زمانی که بهترین دقت پیش بینی را داشته باشیم. آموزش الگوریتم یادگیری ماشین معمولا یک فرآیند تکراری است که روش های بهینه سازی متعددی استفاده می کند و برای بهینه سازی نیازی به مداخله انسان نیست.
4. استفاده از مدل و بهبود آن
آخرین مرحله استفاده از مدل برای پیش بینی داده های جدید و تغذیه مدل با داده های جدید است. با ورود اطلاعات جدید به الگوریتم حجم داده های آموزش بیشتر شده و در نتیجه خطای الگوریتم کاهش پیدا می کند. مانند خودروهای خود¬ران که روزانه در محیط واقعی با داده های جدیدی که در جاده است روبرو می شوند.
