یادگیری ماشین چیست ؟ هر آنچه که باید بدانید اینجاست!

درباره یادگیری ماشین چقدر می دانید؟

ساعت‌ها در اینستاگرام چرخیده‌اید اما بازهم برای‌تان جذاب است و نمی توانید به راحتی گوشی را کنار بگذارید.

تا به‌حال فکر کرده اید گوشی شما با چه ساز و کاری چهره‌تان را تشخیص می دهد و می توانید قفلش را باز کنید؟

ماشین های هوشمند بدون راننده چرا تصادف نمی‌کنند؟ نرم افزارهای تبدیل صدا به متن و برعکس چطوری کار می‌کنند؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چندین سال است که در همه‌ی جای زندگی ما حضور دارند، اما یکی دو سال بیشتر نیست که توجه مارا به خود جلب کرده است. مثال هایی که زدیم همگی از نتایج کار یادگیری ماشین و AI در کارهای روزمره ماست.

ما در این مطلب به صورت جامع و کامل یادگیری ماشین یا Machine Learning را توضیح داده‌ایم. با ما همراه باشید.

فهرست مطالب

Toggle

یادگیری ماشین چیست ؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که به سیستم نرم افزاری اجازه می دهد بدون برنامه نویسی صریح و مستقیم، خودش براساس تجزیه تحلیل داده های ورودی نتایج آینده را پیش بینی کند.در واقع، یادگیری ماشین امکان می‌دهد رایانه‌ها به جای دستورالعمل‌های صریح، با تحلیل الگوها و روندها در داده‌ها، خودشان را برای انجام تکالیفی مثل طبقه‌بندی، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری آموزش دهند. 

مثلا اگر به کودک خود می‌گویید که  زمانی که لامپ نور دارد پس روشن است. هوش مصنوعی هم با دیدن چند لامپ خاموش و روشن این مفاهیم را درک می‌کند.سطح درک و فهم هوش مصنوعی از روشنایی تا حد زیادی به حجم نمونه ای است که برای آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گرفته است.

یادگیری ماشین به زبان ساده

کلمه Machine Learning یعنی کاری کنیم که ماشین یاد بگیرد. هرگاه یک سیستم با کمک تجربیات و مشاهدات( درکل اطلاعاتی که در اختیارش قرار می‌دهیم) بتواند برای آینده تصمیم بگیرد یعنی آن سیستم از یادگیری ماشین یا ML استفاده کرده است. یک مثال ساده:اگر به رایانه عکس‌های گربه و سگ را نشان بدهیم، می‌تواند یاد بگیرد که فرق این دو چیست. حالا اگر یک عکس جدید به آن نشان بدهیم، می‌تواند سگ یا گربه بودن آن را تشخیص دهد.

اهمیت یادگیری ماشین

مسئله ساده ای است؛ شما مسیری را پیدا کرده اید که به یک ماشین مانند انسان آموزش دهید و بعد از مدتی میتوانید به جای انسان از هوش مصنوعی استفاده کنید. اصلا هدف اصلی از رشد و پرورش هوش مصنوعی دقیقا همین موضوع هست.در اصل ما می خواهیم به جای انکه انسان عمر خود را صرف کاری های همیشه تکرار شونده کند؛چند پله بالا بیاید و هوش مصنوعی به جای آن یا تحت نظارت آن عمل کند.

جهان شاهد چهارمین انقلاب صنعتی است  و هوش مصنوعی این انقلاب را رقم زده است.

آمار های جهانی از افزایش سرمایه مسیر رشد صعودی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خبر می دهد. به گزارش مجله  Fortune Business Insightsبیان می کند که سرمایه گذاری این حوزه از 21.17 میلیارد دلار در 2022 به 209.91 میلیارد دلار در سال 2029 خواهد رسید!

شاید بپرسید چرا باید یک سرمایه گذاری هنگفت بر روی یک فناوری نوظهور انجام شود؟

3 دلیل کلی برای شما آورده ایم

1. هوش مصنوعی پذیرفته شده است چون فناوری از هر طرف در حال افزایش است
2. نیاز خودکارسازی پروسه ها و کاهش هزینه ها حس می شود
3. بازدهی بالاتر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نسبت به نیروی کار انسانی

با یک مثال در حوزه بازاریابی اهمیت یادگیری ماشین را بهتر درک خواهید کرد.

همه‌ دوست دارند بدانند در ذهن مراجعین و مشتریانشان چه می‌گذرد. از مشتریان یک فروشگاه اینترنتی تا مراجعین یک کلینیک زیبایی. یک مثال ساده:  اینستاگرام با استفاده از الگوریتم های ماشین لرنینگ رفتار شما را رصدمی‌کند و خواهید دید که اکسپلور شما پرشده از ریلزهایی که برای شما جذاب است. 

همه ی کسب و کارها از ماشین لرنینگ بعنوان ابزاری برای تحلیل علاقه مشتریان استفاده می‌کنند. پس Machine Learning یک ابزار قدرتمند برای بازاریابی و پیشرفت تجاری محسوب می شود.

تاریخچه یادگیری ماشین

در ابتدا از شما دعوت می کنیم مقاله جامع تاریخ هوش مصنوعی را مطالعه کنید زیرا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دو مقوله کاملا مرتبط و درهم آمیخته هستند و تفریق تاریخ‌شان کار درستی نیست.

برخلاف چیزی که فکر می‌کنید پایه های یادگیری ماشین به دوران جنگ جهانی دوم برمی گردد.

• درسال 1943 وارن مک کولوک (Warren McCulloch) و والتر پیتس (Walter Pitts) در مقاله ای عنوان کردند که می‌توان با الهام از شبکه عصبی زیستی، ماشین‌هایی با قابلیت محاسبه ساخت.چنین ماشین‌هایی می‌توانند الگوها را یاد بگیرند و هوشمند عمل کنند.

این مقاله اولین تلاش برای نشان دادن اینکه ماشین‌ها هم می‌توانند مانند مغز یاد بگیرند و محاسبه کنند، به شمار می‌رود.

• در سال 1949 دونالد هب (Donald Hebb) در کتاب the organization of behavior بیان کرد:

مغز را می‌توان به صورت شبکه‌ای از نورون‌ها در نظر گرفت که اطلاعات را پردازش می‌کنند و یادگیری نتیجه تغییر در الگوهای اتصالی بین نورون‌هاست.می‌توان با الهام از شبکه عصبی، ماشین‌هایی ساخت که مانند مغز یاد بگیرند.

کتاب هب تاثیر عمیقی بر تحقیقات هوش مصنوعی و علوم شناختی داشت.

• آلن تورینگ پدر هوش مصنوعی مهم ترین اتفاق قرن 20 را رقم زد. او در سال 1950 تست تورینگ را طراحی کرد که هنوز هم آزمون چالش برانگیزی محسوب می‌شود. امروز می توان او را پایه‌گذار هوش مصنوعی و  یادگیری ماشین تلقی کرد. سوال معروف تورینگ  ” آیا ماشین‌ها می توانند فکر کنند؟ ” زمینه ساز پیشرفت های بعدی هوش مصنوعی شد.

حیف است با زندگی نامه آلن تورینگ ، به عنوان بنیان گذار این علم آشنا نشوید.

• در سال 1952 آرتور ساموئل (Arthur Samuel) بازی  Checkers را برای شرک IBM طراحی کرد که اولین برنامه خودیادگیرنده بود.

• سال 1958 فرانک روزنبلات (Frank Rosenblatt) نخستین شبکه عصبی مصنوعی را به نام پرسپترون (Perceptron) طراحی کرد که توانایی یادگیری و دسته بندی باینری داده ها را داشت.

• دونالد میچی (Donald Michie) در سال 1963 توانست به کمک 304 جعبه کبریت برنامه ای طراحی کند که بازی دوز یا  tic-tac-toe را بیاموزد.

• Stanford Cart رباتی که در سال 1979 توسط دانشگاه استنفورد رونمایی شد و قادر به مسیریابی و نقشه برداری بود که از راه دور کنترل می‌شد.

• در سال 1980 فوکوشیما ( Fukushima) یک شبکه مصنوعی چند لایه طراحی کرد که قادر به تشخیص الگوها مانند شناسایی کارکتر دست نویس بود.

• سال 1985  شبکه عصبی مصنوعی تری سجنوفسکی و چارلز روزنبرگ به خود آموخت که چگونه 20000 کلمه را در یک هفته به درستی تلفظ کند.

• شرکت IBM در سال 1997 Deep Blue به عنوان بازیکن شطرج  به مصاف قهرمان جهان یعنی گری کاسپاروف برد که با پیروزی این برنامه هوش مصنوعی همراه شد.

• درسال 1999 یک ایستگاه کاری هوشمند نمونه اولیه CAD 22000 ماموگرافی را بررسی کرد و سرطان را 52 درصد دقیقتر از رادیولوژیست ها تشخیص داد.
• جفری هینتون، دانشمند کامپیوتر، در سال 2006 اصطلاح یادگیری عمیق را برای توصیف تحقیقات شبکه عصبی اختراع کرد.
• سال 2012 یک شبکه عصبی بدون نظارت به نام Google Brain یاد گرفت که گربه ها را در ویدیوهای یوتیوب با دقت 74.8 درصد تشخیص دهد.

• فیسبوک در سال 2014 یک برنامه تشخیص چهره به نام DeepFace را توسعه داد که قادر بود چهره انسان را با دقت 97 درصد تشخیص دهد.

• سال 2016 AlphaGo گوگل، قهرمان انسان را در Go، دشوارترین بازی رومیزی در جهان شکست داد.
• درهمام سال برنامه LipNet، سیستم هوش مصنوعی  از شرکت DeepMind، کلمات لب خوان را در ویدیو با دقت 93.4 درصد شناسایی می کند.

• درسال 2019 گوگل ، الگوریتم Bert را به‌کار گرفت. این الگوریتم یادگیری ماشین (به صورت جزئی تر: یادگیری غیرنظارتی) است برای درک بهتر کلیدواژه سرچ شده کاربران و تطابق آن با پاسخ های مدنظر طراحی شد و نتایج مطلوبی را در پی داشت.

• وقایع 2020 به بعد را کم و بیش همه ما شنیده ایم، از chatgpt و میدجرنی تا نرم افزارهای مختلف هوش مصنوعی که کاربردهای مختلفی در زندگی ما دارند همگی از الگورتم های یادگیری ماشین استفاده کرده اند.

هر آنچه که باید از چت بات Chat GPT بدانید!

انواع یادگیری ماشین

بسته به نوع داده و اطلاعاتی که داریم می توانیم از روش یا همان الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین استفاده کنیم تا پیش بینی دقیق تری ارائه دهیم. ما 4 نوع الگوریتم یادگیری ماشین داریم که هرکدام را نام میبریم و درموردشان توضیح می‌دهیم.

1. یادگیری ماشین از نوع Supervised Learning یا یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارتی یا یادگیری تحت نظارت، الگوریتمی از ماشین لرنینگ است که از داده های برچسب گذاری شده برای آموزش مدل استفاده می‌کند.حالا بعد از آموزش این مدل می تواند همبستگی و رابطه بین داده را شناسایی و نتایج را برای همان جنس داده پیش بینی کند.

فرض کنید می‌خواهیم سیستمی بسازیم که بتواند تشخیص دهد عکسی که می‌بیند مربوط به یک سگ است یا گربه.

• ابتدا چند هزار عکس سگ و گربه جمع‌آوری می‌کنیم و روی هرکدام برچسب سگ یا گربه می‌زنیم.
• این عکس‌ها را به الگوریتم می‌دهیم تا ویژگی‌های عکس‌های سگ و گربه را یاد بگیرد.
• حالا الگوریتم می‌تواند عکس جدیدی را ببیند و با تطبیق الگوها، بگوید سگ است یا گربه.
• هرچه داده‌های آموزشی بیشتر باشد، دقت الگوریتم بیشتر می‌شود.

پس دوباره الگوریتم با داده‌های دسته‌بندی شده یاد می‌گیرد

2. یادگیری ماشین از نوع Unsupervised Learning یا یادگیری نظارت نشده

در یادگیری بدون نظارت یا یادگیری غیرنظارتی، داده ها برچسب ندارند و الگوریتم به حال خود رها می شود تا الگوها را براساس تشابه داده ها دسته بندی کند. این الگوریتم یادگیری ماشین راهی به سوی هوش مصنوعی حقیقی است.

فرض کنید می‌خواهیم الگوریتمی بنویسیم که بتواند مشتریان یک فروشگاه را بر اساس الگوی خریدشان، خوشه‌بندی کند.

• داده‌های خرید چند هزار مشتری را جمع‌آوری می‌کنیم.
• این داده‌ها را بدون هیچ برچسبی به الگوریتم می‌دهیم.
• الگوریتم خودش الگوهای موجود در داده را پیدا می‌کند. مثلا مشتریانی که محصولات مشابهی می‌خرند.
• بر اساس الگوهای پیدا شده، مشتری‌ها را در خوشه‌های مختلف قرار می‌دهد.

پس در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم خودش الگوها را کشف می‌کند.

3. یادگیری ماشین از نوع Semi-supervised Learning یا یادگیری نیمه نظارتی

این الگوریتم یادگیری ماشین ترکیب 2 موردقبلی است. یعنی مدل ما هم براساس داده های برچسب خورده یادمی‌گیرد هم به صورت مستقل از داده های بدون برچسب برای توسعه خود استفاده می کند.

فرض کنید می‌خواهیم سیستمی داشته باشیم که بتواند عکس‌ها را به چند دسته مثل منظره، سلفی، غذا و غیره طبقه‌بندی کند.

• چند هزار عکس جمع‌آوری می‌کنیم.
• فقط روی یک بخش از عکس‌ها (مثلا 500 تا) برچسب دسته‌بندی می‌زنیم.
• تمام عکس‌ها را به الگوریتم می‌دهیم.
• الگوریتم از روی بخش برچسب‌دار یاد می‌گیرد و الگوهای جدید می‌یابد.
• حالا می‌تواند عکس‌های جدید را دسته‌بندی کند

پس از ترکیب داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب استفاده می‌کند.

4. ماشین لرنینگ از نوع Reinforcement Learning یا یادگیری تقویتی

متخصصان هوش مصنوعی معمولاً از یادگیری تقویتی برای آموزش به ماشین برای تکمیل یک فرآیند چند مرحله ای استفاده می کنند که قوانین مشخصی برای آن وجود دارد. دانشمندان داده، الگوریتمی را برای تکمیل یک کار برنامه ریزی می کنند و به آن نشانه های مثبت یا منفی می دهند که چگونه کار را کامل کند. اما در بیشتر موارد، الگوریتم به تنهایی تصمیم می گیرد که چه مراحلی را در طول مسیر بردارد.

فرض کنید می‌خواهیم یک ربات هوشمند بسازیم که بتواند مسیریابی کند تا خودش را به هدف برساند.

• ابتدا ربات را به صورت تصادفی حرکت می‌دهیم تا مسیرهای مختلف را امتحان کند.
• هر بار که به هدف نزدیک و نزدیک‌تر می‌شود، پاداش مثبت دریافت می‌کند.
• وقتی از هدف دور می‌شود، پاداش منفی دریافت می‌کند.
• با تکرار، ربات الگوها را یاد می‌گیرد و مسیر بهینه را پیدا می‌کند.

پس در این روش پاداش‌ها باعث یادگیری و بهینه‌سازی رفتار می‌شود.

نحوه کار یادگیری ماشین

در این قسمت مرور می کنیم کدام الگوریتم برای  چه کارهایی مناسب است.

یادگیری ماشین تحت نظارت

یادگیری ماشینی نظارت شده به دانشمند داده نیاز دارد که الگوریتم را با ورودی های برچسب دار و خروجی های دلخواه آموزش دهد. الگوریتم های یادگیری نظارت شده برای کارهای زیر مناسب هستند:

• طبقه بندی دودویی یا باینری(Binary classification): تشخیص اینکه یک نمونه داده به کدام یک از دو دسته یا کلاس متفاوت تعلق دارد.

• مدل رگرسیون(Regression modeling): بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل. با استفاده از رگرسیون ما می‌توانیم  پاسخ های پیش بینی شده را برای هر تعداد ورودی جدید پیدا کنیم.

•  طبقه بندی چند کلاسه (Multi-class classification):  انتخاب بین بیش از دو نوع پاسخ. هدف آن تشخیص این است که یک داده با چه احتمالی در بیش از دوکلاس متفاوت جای دارد.

• یادگیری جمعی(Ensembling): یک روش یادگیری ماشین است که با استفاده از ترکیب چندین الگوریتم یادگیری ضعیف، مدل قوی تر و دقیق تری را ایجاد می کند.

یادگیری ماشین بدون ناظر

این نوع یادگیری ماشینی شامل الگوریتم هایی است که روی داده های بدون برچسب آموزش می بینند. الگوریتم از طریق مجموعه داده ها به دنبال هر گونه ارتباط معنی دار بررسی می کند. داده‌هایی که الگوریتم‌ها روی آن‌ها آموزش می‌دهند و همچنین پیش‌بینی‌ها یا خروجی تولید می‌کنند، از پیش تعیین شده‌اند.

• خوشه بندی(Clustering): روشی است که با استفاده از آن می‌توان داده‌ها را به گروه هایی تقسیم کرد که اعضای هر گروه شباهت بالایی به یکدیگر و شباهت کمی به اعضای گروه های دیگر دارند.

• استخراج ارتباطات داده ها (Association mining): کشف الگوهای موجود در مجموعه های بزرگ داده است.

• کاستن ابعاد(Dimensionality reduction): کاهش تعداد ویژگی داده ها به گونه ای که اطلاعات مفید و معنادار آن‌هاحفظ شود.این کار به تجسم داده های با ابعاد بالا کمک می‌کند.

تشخیص ناهنجاری(Anomaly detection): به شناسایی الگوهای خارج از رفتار طبیعی و دوراز انتظار می پردازد.

یادگیری ماشین نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارت شده توسط دانشمندان داده کار می کند که مقدار کمی از داده های آموزشی برچسب گذاری شده را به یک الگوریتم تغذیه می کنند. از این طریق، الگوریتم ابعاد مجموعه داده‌ها را می‌آموزد که سپس می‌تواند آن‌ها را روی داده‌های جدید و بدون برچسب اعمال کند. عملکرد الگوریتم‌ها معمولاً زمانی بهبود می‌یابد که روی مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش ببینند. اما برچسب زدن داده ها می تواند زمان بر و پرهزینه باشد. یادگیری نیمه نظارتی بین عملکرد یادگیری تحت نظارت و کارایی یادگیری بدون نظارت فاصله می گیرد. برخی از زمینه هایی که در آن از یادگیری نیمه نظارتی استفاده می شود عبارتند از:

• کشف تقلب(Fraud detection):  به تشخیص کلاهبرداری یا شناسایی و جلوگیری از تقلبات مالی، اعتباری،بانکی و بیمه ای می پردازد.

• برچسب گذاری بر داده ها(Labelling data): الگوریتم‌هایی که روی مجموعه‌های داده کوچک آموزش داده شده‌اند، می‌توانند یاد بگیرند که برچسب‌های داده را به طور خودکار به مجموعه‌های بزرگ‌تر اعمال کنند.

• ترجمه ماشینی(Machine translation): آموزش الگوریتم ها برای ترجمه زبان از زبان مبدا به زبان مقصد با درنظر گرفتن قواعد نگارشی و فرهنگ لغات دو زبان.

یادگیری ماشین تقویتی

یادگیری تقویتی با برنامه ریزی یک الگوریتم با یک هدف مشخص و مجموعه ای از قوانین تجویز شده برای دستیابی به آن هدف کار می کند. دانشمندان داده همچنین الگوریتم را طوری برنامه‌ریزی می‌کنند که به دنبال پاداش‌های مثبت باشد که وقتی عملی را که برای رسیدن به هدف نهایی مفید است؛ انجام دهد. و از مجازات‌ها اجتناب می‌کند. این چرخه تا حدی تکرار می شود که اکثر فعالیت های کلیدی و مثبت برای رسیدن به هدف پیدا شود. آن زمان دیگر مدل هوش مصنوعی یادگرفته چگونه عمل کند که به هدف نهایی برسد. یادگیری تقویتی اغلب در زمینه هایی مانند:

• رباتیک(Robotics): ربات ها می توانند با استفاده از این تکنیک انجام وظایف دنیای فیزیکی را بیاموزند.

• بازی ویدئویی(Video gameplay): از یادگیری تقویتی برای آموزش ربات ها برای انجام تعدادی بازی ویدیویی استفاده شده است.

• مدیریت منابع (Resource management):با توجه به منابع محدود و یک هدف تعریف شده، یادگیری تقویتی می تواند به شرکت ها در برنامه ریزی نحوه تخصیص منابع کمک کند.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یشنهاد می کنیم مقاله جامع تفاوت‌ یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) را برای درک جزئیات متفاوت آن‌ها مطالعه کنید.اینجا به صورت کلی فرق بین ML و DL را بیان می کنیم:

– یادگیری ماشین مفهوم کلی‌تری است که شامل تکنیک‌های مختلف یادگیری الگوریتمی می‌شود. یادگیری عمیق یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است.

 

– یادگیری عمیق معمولاً از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کند در حالی که یادگیری ماشین می‌تواند بر انواع مدل‌ها اعمال شود.

 

– یادگیری عمیق برای یادگیری ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده‌تر مناسب است. یادگیری ماشین کاربرد عام‌تری دارد.

 

– یادگیری عمیق به داده‌های بسیار زیادی نیاز دارد در حالی که برخی الگوریتم‌های ML با داده کمتر هم خوب عمل می‌کنند.

 

– یادگیری عمیق نیازمند توان محاسباتی بالاتری است در مقایسه با بسیاری الگوریتم‌های ML.

 

– یادگیری عمیق نیاز به تنظیم پارامترهای کمتری دارد.

 

در مجموع می‌توان گفت DL یک شاخه از ML برای یادگیری الگوهای پیچیده‌تر است.

همه چیز درباره یادگیری عمیق یا Deep Learning

کاربرد یادگیری ماشین

1. تشخیص تصویر با یادگیری ماشین

شاید پروژه Deep Fake شرکت فیسبوک برای‌تان آشنا بنظر برسد. فرض کنید عکسی با دوستان خود در فیسبوک پست می کنید، حال فیسبوک ،  به صورت خودکار پیشنهاد می دهد، هرکدام از دوستانتان را  با نام شان  برچسب گذاری کنید. فناوری پشت این سیستم الگوریتم های تشخیص چهره یادگیری ماشین است.

چین به بهترین نحو از این فناوری بهره برده است؛طوری که عبور ومرور و اعمال تمام شهروندان با دوربین های هوشمند نصب شده در خیابان رصد می شود.

2. چگونه از یادگیری ماشین می توان در تشخیص گفتار استفاده کرد؟

تشخیص گفتار فرایند تبدیل گفتار به متن است. همین حال می توانید حین چت کردن بوسیله تایپ حروف  از آیکون بلندگو صفحه کیبورد گوشی استفاده کنید.

علامت بلندگو درکنار صفحه سرچ گوگل یا دستیار صوتی سیری (همان هی سیری … ) در گوشی های آیفون از محصولاتی است که براساس  الگوریتم های یادگیری ماشین طراحی شده اند.

در مقاله coqui یک استارتاپ مهم، که در حوزه تبدیل متن به گفتار انقلابی ایجاد کرده است را معرفی کردیم و نحوه استفاده از آن را نیز آموزش دادیم.

3. پیش بینی ترافیک با ماشین لرنینگ

مسیریاب هایی  روی گوشی‌تان دارید که در کمترین زمان ممکن شما را به مقصد می‌رساند و مسیرهای خلوتی که شما را از ترافیک نجات می دهد همگی به لطف یادگیری ماشین اتفاق افتاده است.

حالا سوال اینجاست؛ ماشین لرنینگ چگونه مسیر بدون ترافیک ، با ترافیک روان و مسیر با ترافیک سنگین را  پیش بینی می کند؟

به دوروش:

اول: با سنسور gps گوشی و  گوگل مپ  موقسعت مکانی شما را تشخیص می دهد.

دوم: با توجه به داده های روز قبل در مورد مسیر های پیش رو به شما مسیری که روز قبل در کوتاه ترین زمان طی شده است را پیشنهاد می دهد.

 

حالا می توانید تصور کنید استفاده از این فناوری ماشین لرنینگ در ماشین آتشنشانی و آمبولانس چقدر می تواند به نجات جان انسان ها کمک کند؟

تیم ما مقاله جامع پیش بینی تراکم ترافیک با هوش مصنوعی را ارائه داده است که با مطالعه آن هرچیزی که درباره  ترافیک و هوش مصنوعی وجود دارد را متوجه خواهید شد. 

4. توصیه محصول ؛ الگوریتم های یادگیری ماشین مخاطب جذب می کند

تا به حال برای شما پیش آمده که قبلا محصولی را سرچ کرده باشید و بعد از مدتی حالا که سرچ بی ربطی داشتید در صفحه باز شده یک سایت تبلیغ آن محصول نمایش داده شود؟

اکسپلور اینستاگرام شما از ریلزهای مشابه چیزهایی که بیشتر لایک کرده اید یا برای دوستتان فرستاده اید پرنشده است؟

همه اتفاقات شبکه های اجتماعی در سال های اخیر تحت تاثیر یادگیری ماشین قرارگرفته است. هرکدام از پلتفرم های مجازی از اطلاعات مربوط به علاقمندی کاربران استفاده می کنند تا با یادگیری ماشین  کاری کنند هر چه بیشتر محتوای مورد علاقه شما نمایش داده شود.

5. استفاده از machine learning درماشین های خودران

ایلان ماسک و تسلا !  کمتر کسی از این دو اسم بی خبر است. این انقلاب در صنعت حمل و نقل و خودروسازی با یادگیری ماشین میسر شده است.

شرکت تسلا از روش یادگیری نظارت نشده  برای آموزش مدل های ماشین برای تشخیص اشیا و انسان ها در حین رانندگی استفاده می کند.

6. فیلترینگ یادگیری ماشین ؛ آنچه در ایمیل ها نامطلوب است را نمی بینیم

زمانی که کاربران، ایمیل های کاربرخاص را به عنوان هرزنامه علامت گذاری می کنند فیلتر یادگیری ماشین دست به کار می شود و ایمیل های آینده آن کاربر را به پوشه هرزنامه منتقل می کند.

اینجا ماشین لرنینگ به عنوان فیلترچی پیام های ناخواسته یا آلوده به ویروس را تشخیص می دهد و از رسیدن آنها به بخش پیام های ورودی جلوگیری می کند.

7. ماشین لرنینگ در نقش دستیار مجازی

الکسا، کورتانا، سیری و دستیارگوگل( Google assistant ) نمونه دستیارهای صوتی هوشمند هستند که با دستور ما:

موسیقی پخش می کنند.

1 با هرکس که بخواهیم تماس می گیرند

2 ایمیل ارسال می کنند

3 برنامه ریزی ما را به خاطر سپرده و یادآوری می کنند.

همه این امکانات با الگوریتم های یادگیری ماشین طراحی شده است. فرمان های صوتی ضبط می شود به سرور انتقال داد شده و تفسیر می شود و بلافاصله فرمان صوتی به دستگاه ارسال می شود.

8. تشخیص تقلب با machine learning

این خدمت هوش مصنوعی، خبر بدی برای کلاهبرداران است اما یادگیری ماشین حواسش به تراکنش های آنلاین خواهد بود و نقل و انتقالات مالی ما را با تشخیص تراکنش های جعلی، ایمن می کند.

هرتراکنشی تهدید های خودش را دارد. از حساب های جعلی گرفته تا سرقت پول حین انجام یک تراکنش همگی محل دستبرد کلاهبرداران است.

نحوه تشخیص شناسه های تقلبی و موارد غلط تراکنش با شبکه عصبی پیشخور(Feed Forward Neural network) انجام می‌شود.

یادگیری ماشین در شناسایی اخبار جعلی و نادرست نیز به کمک ما آمده است. در مقاله تشخیص اخبار فیک با هوش مصنوعی درباره سازوکار آن اطلاعات جامعی به دست خواهید آورد.

9. با استفاده از یادگیری ماشین پولدار شوید

بازارهای مالی پایدار( سهام ایران نه !)  مانند فارکس یا ارزهای دیجیتال و… را می توان با الگوریتم های یادگیری ماشین پیش بینی کرد. پیش بینی روند بازار سهام، اینکه کدام ارز صعودی و کدام نزولی خواهد بود را می توان با استفاده از شبکه عصبی حافظه کوتاه مدت- بلند مدت (long short term memory neural network) انجام داد.

10. تشخیص پزشکی و ماشین لرنینگ

چند وقت پیش  خبرگذاریCNN از تشخیص سرطان سینه در یک خانم 4 سال قبل از اتقاف افتادن آن پرده برداشت!

علم پزشکی با سرعت چشم گیری رشد می کند و همه ی داده های تصویری رادیوگرافی، آزمایش خون و … با یادگیری ماشین  قابل تحلیل و پاسخگویی است.

در جراحی تومورها هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با ارائه طرح سه بعدی، محل دقیق ضایعه را به جراح نشان می دهند و ریسک عمل را تا حد چشم گیری پایین می اوردند.

به صورت کلی یادگیری ماشین پیش آگهی یک بیماری( prognoseis ) به معنای پیش بینی وضع آینده بیمار و تشخیص بیماری diagnosis)) به کمک پزشکان می آید

11. یادگیری ماشین در ترجمه زبان

چند ماه پیش یوتوب قابلیت شگفت انگیز خود یعنی ترجمه ویدئوها با هرزبانی  به زبان مادری کشورهای مختلف را ارائه داد.

گوگل نیز این امکان را به شما می دهد که هر صفحه انگلیسی که بازکرده اید را همانجا تبدیل به فارسی کنید. این کاربرد یادگیری ماشین دسترسی مارا به اموزش های گسترده زبان خارجی بیشتر می کند

12. کشاورزی با یادگیری ماشین

تصور کنید در مورد آب هوای یک منطقه در سال آینده اطلاع کامل دارید؛ همچنین درباره بهره وری محصولات مختلف درآن منطقه هم می دانید، حالا انتخاب اینکه  چه چیزی امسال کشت بدهیم سخت است؟

یادگیری ماشین می تواند علاوه بر راهنمایی و برنامه ریزی کوتاه مدت کشاورزان، در استفاده از وسایل و ابزار کاشت، داشت و برداشت نیز هزینه نیرو انسانی را به حداقل برساند.

13. چگونه ماشین لرنینگ به امنیت جامعه کمک می کند؟

کاهش جرائم و تخلفات خواسته حاکمیت و  همه شهروندان است. جالب است بدانید چندی پیش 30 مهندس داده و ماشین لرنینگ با استفاده از الگوریتم های ماشین لرنینگ در دوربین های حرارتی موفق به شناسایی نقاطی شدند که وقوع آزارجنسی  در آنجا بیشتر بود.

14. یادگیری ماشین ؛ حامی محیط زیست

پروژه افق سبز شرکت IBM (Green Horizon) از نوآوری های مهندسین یادگیری ماشین و کارشناسان محیط زیست است. سیستم های مدیریت کیفیت هوا که از داده های بزرگ  محیطی(Big Data)  استفاده می کنند. این داده ها توسط هزاران حسگر در ایستگاه های هواشناسی وسیستم های ماهواره ای جمع آوری می شود. با پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین بر داده ها یک مدل پیش بینی کننده آموزش می دهند که به طور مثال می تواند آلودگی هوا را ریشه یابی و پیش بینی کند، همچنین اثرات آلودگی را بر محیط بیان کند.

این پروژه هوش مصنوعی اکنون به کشورهای مختلفی جهت تعیین چگونگی بهبود کیفیت هوا کمک کرده است.

15. یادگیری ماشین در سیاست

در کشورهای توسعه یافته همیشه آمار وتحلیل آن اهمیت دارد. در سطح کشوری ما با کلان داده یا big data سروکارداریم و روش های آماری کلاسیک برای تحلیل چنین داده های وسیع و بزرگی جوابگو نیست. اینجاست که یادگیری ماشین می تواند ابزارمهمی در دست مسئولین باشد تا با استفاده از نتایج تحلیل داده ها برای آینده کشور برنامه ریزی کنند.

مسیر یادگیری ماشین لرنینگ

برای رسیدن جواب سریع تر و شخصی سازی شده پیشنهاد می‌کنم فرم زیر را پرکنید تا از فرصت محدود مشاوره رایگان اسمارتک بهرمند شوید.

مشاوره رایگان مسیریادگیری هوش مصنوعی

مقالات

نام و نام خانوادگی خود را وارد کنید(ضروری)

. .

تلفن تماس(ضروری)

ایمیل

مسیر یادگیری کلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به ترتیب اولویت بیان کردیم:

1. آشنایی با مفاهیم اولیه مانند داده، الگوریتم، مدل، یادگیری نظارت شده و غیرنظارت شده.

2. یادگیری ریاضیات مورد نیاز مانند آمار، احتمالات، جبر خطی و محاسبات. این مباحث برای درک الگوریتم‌ها ضروری هستند.

3. آشنایی با ابزارهای مورد نیاز مثل Python و کتابخانه‌های یادگیری ماشین آن مانند Scikit-Learn, TensorFlow و PyTorch.

4. مطالعه الگوریتم‌های پایه مثل Regression، Classification، Clustering و غیره. پیاده‌سازی آن‌ها با کدنویسی بسیار مفید است.

5. یادگیری مفاهیم پیشرفته‌تر مثل شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی.

6. شرکت در چالش های گروهی Kaggle برای حل مسائل واقعی یادگیری ماشین و کسب تجربه.

7. مطالعه مداوم و انجام پروژه‌های کوچک و بزرگ برای افزایش مهارت.

تیم اسمارتک با آخرین متد آموزشی و به شیوه آموزش تعاملی، به شما کمک خواهد کرد تا از سطح صفر هوش مصنوعی به 100 منتقل شوید. پشتیبانی هر روزه و شرکت دادن شما در پروژه های  هوش مصنوعی ازمزیت های دوره های اسمارتک می باشد. فرصت را غنیمت بشمارید.

دوره جعبه ابزار هوش مصنوعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام دوره معرفی دوره جعبه ابزار…

از 2,900,000تومان

دوره جامع هوش مصنوعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره هوش مصنوعی دیگر…

از 5,000,000تومان

دوره کسب درآمد از هوش مصنوعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره همانطور که یادگیری…

از 3,510,000تومان

دوره پردازش زبان طبیعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره ما انسان ها…

از 2,590,000تومان

دوره بینایی ماشین

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره ما انسان ها…

از 2,590,000تومان

دوره یادگیری عمیق

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای…

از 1,980,000تومان

دوره یادگیری ماشین

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره اگر بخواهیم به…

از 3,980,000تومان

دوره پایتون و ریاضیات هوش مصنوعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره این دوره 30…

از 2,980,000تومان

60%

تخفیف

وبینار هوش مصنوعی و هوش طبیعی

هوش مصنوعی و هوش طبیعی: یه عالمه فرصت و چالش!
همیشه دوست داشتی بدونی هوش مصنوعی چیه و چطوری کار می‌کنه؟تو این وبینار، با هوش مصنوعی و هوش طبیعی آشنا می‌شی و می‌فهمی که چه جوری می‌تونن زندگی و کارمون رو تغییر بدن.از فرصت‌های جذاب هوش مصنوعی می‌شنوی و با چالش‌های پیش روی اون آشنا می‌شی.پس یه فرصت به خودت بده و تو این وبینار شرکت کن!مطمئنم که پشیمون نمی‌شی

250,000تومان Original price was: 250,000تومان.100,000تومانCurrent price is: 100,000تومان.

مینی دوره پایتون

دوره کوتاه پایتون به صورت مختصر ولی مفید به مهم ترین دستورات زبان برنامه نویسی پایتون ویژه افرادی طراحی شده است که به طور سریع می خواهند نسبت به این زبان برنامه نویسی آشنایی پیدا کنند و بتوانند تصمیم درستی مبنی بر ورود به دنیای برنامه نویسی پایتون بگیرند.

500,000تومان

مزایای یادگیری ماشین

1. یادگیری ماشین به ما بینش داده محور و منطقی می دهد

همه کسب وکارها می توانند با استفاده از یادگیری ماشین به تجزیه و تحلیل اطلات مدنظرشان بپردازند مثلا متوجه شوند که بیشترین فروش درچه ماهی اتفاق می افتد و چه محصولی بیشترین انتخاب را داشته است.

خیلی از روندها و ارتباط بین داده ها با روش های سنتی آماری پنهان می ماند بنابراین شرکت ها می توانند از طریق همبستگی داده ها، الگوی های مشخصی پیدا کنند و براساس نتایج واقعی استراتژی مناسب خود را پیدا کنند.

2. یادگیری ماشین همه چیز را خودکار می کند

 مثال پیش پا افتاده این مزیت  یادگیری ماشین در صنعت وتجارت دیده می شود. وقتی پروسه های تکراری بدون وقت و انرژی انسان طی شود فضا را برای خلاقیت کارکنان بازخواهد کرد.از طرفی خطای انسانی در مراحل گوناگون یک فرایند کاهش می یابد

در ادارات نیز این صرفه جویی زمان مشهود خواهد بود. سود دو طرفه برای کارمندان و مردم که همگی به لطف یادگیری ماشین محقق خواهد شد

کاهش هزینه ها می تواند در سبقت و تمایز کشورها نمایان شود. جایی که همه چیز سریع اتفاق می افتد و خطا و هزینه در کمترین مقدار است.

3. یادگیری ماشین سلیقه و رفتار افراد را نشان می دهد

 الگوریتم های یادگیری ماشین رفتار و سلیقه مشتریان را از دل داده ها بیرون خواهدکشید. در این صورت هر مدیری می تواند در مورد تبلیغات پربازده برنامه ریزی کند. با ماشین لرنینگ  می توان در حوزه کسب وکار با توجه به رفتار پیشین افراد، یک پروسه جذب شخصی سازی شده و مخصوص هر فرد طراحی کرد.

4. یادگیری ماشین پیش بینی می کند

همیشه فیلم هایی تخیلی طرفداران زیادی داشته و دارد مخصوصا فیلم هایی موضوع جادوگری و پیشگویی را مطرح کرده اند. حالا بشر به ابزاری دست یافته که با تقریب نزدیکی در مورد آینده حرف بزند. بله، یادگیری ماشین با اطلاعات تاریخی درباره روندها و نتایج آینده اطلاعات دقیقی به ما خواهد داد که در هر حوزه ای باعث تمایز از رقبا و خلاقیت چند برابری است.

معایب یادگیری ماشین

1. خطر یادگیری ماشین برای حریم خصوصی و امنیت داده های شخصی

همانطور که اشاره کردیم الگوریتم های یادگیری ماشین با داده ها آموزش می بینند و تحلیل می کنند. حال جمع اوری داده ها و استفاده وسیع از آنها نگرانی هایی را درباره حریم خصوصی افزایش داده است.

نقش کسب و کارها در این باره حیاتی است. شرکت های بزرگ و کوچک باید درمورد اطلاعات مشتریان مسئولانه رفتار کنند. خطر نقض حریم شخصی و هرگونه دسترسی غیرمجاز به اطلاعات خصوصی افراد از خطرات یادگیری ماشین است.

2. هزینه استفاده از یادگیری ماشین

باید بدانیم که استفاده از یادگیری ماشین  به همین راحتی ها نیست. سرمایه گذاری فراوانی برای آماده سازی زیرساخت و پرسنل کاربلد نیاز است.

آموزش یادگیری ماشین پروسه ای چند مرحله ای است که نیاز به دانش تخصصی دارد تا همه مراحل از جمله  جمع آوری ، شفاف کردن و  آماده سازی داده ها به درستی اتفاق بیفتد. این هزینه ها برای کسب و کارهای کوچک بسیار بیشتر از سرمایه آن‌هاست.

برای مثال در مقاله noisy label به موضوع  برچسب گذاری درست و غلط داده ها پرداختیم و شما می توانید اثرات یک برچسب اشتباه را بر نتیجه کلی ببینید.

3. تفسیر مشکل نتیجه تحلیل های یادگیری ماشین

فرض کنید الگوریتم یادگیری ماشین با داده های آماده آموزش دید و  الگوهایی در اختیار ما گذاشت. حالا کار مهم تر ما  تفسیر این الگوها و نتایج است.

تفسیر مدل های یادگیری ماشین همیشه چالش برانگیز بوده است به خصوص در مواردی که با کلان داده طرف هستیم و الگوریتم های یادگیری عمیق پیاده سازی شده است. این عدم شفافیت نتایج تصمیم گیری را سخت خواهد کرد مخصوصاا زمانی که با پروزه های با ریسک بالا مثل بهداشت و درمان یا محیط زیست طرف هستیم.

4. وابستگی الگوریتم های ماشین لرنینگ به کیفیت داده ها

آیا شما حاضرید در باک ماشین‌تان گازوئیل بریزید؟ قطعا تبعات ان را میدانید. سوخت یادگیری ماشین داده ها هستند. اما داده های پرت و غیر شفاف همه چیز را خراب خواهد کرد. مدلی که با اطلاعات غلط اموزش ببیند پیش بینی غلط خواهد کرد و الگوهای اشتباهی تحویل می دهد.

داده های ورودی باید کامل، شفاف و بروز باشند تا به پیش بینی های دقیق منجر شوند. حفظ کیفیت داده ها نیازمند اعتبارسنجی و نظارت بر آن‌هاست.

5. اصول اخلاقی و یادگیری ماشین

  هرگونه شیطنت و غرض ورزی در آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین با  تداوم سوگیری ها توسط مدل آموزش دیده همراه خواهد شد و نتایجی به دور از منطق و عدالت می خورد. این مسئله در سیستم های خورکار که بر مبنای یادگیری ماشین طراحی شده اند اهمیت بیشتری دارد.

همه کسب و کار ها باید نظارت کاملی به پروسه آموزش مدل مد نظر داشته باشند تا به هیچ انسانی زیان نرسد.

بازارکار یادگیری ماشین

در مقاله آینده مشاغل با هوش مصنوعی به بررسی کامل اثرات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر شغل های مختلف پرداختیم. حالا چند گزارش از مجلات بزرگ حوزه تکنولوژی ارائه می‌دهیم.

پیش بینی IDC می گوید بازار هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در سال 2030 از  1597.1 میلیارد دلار خواهد گذشت.

همچنین در یک نظرسنجی مشخص شد که 35 درصد شرکت ها از ماشین لرنینگ در پروسه های مختلف استفاده می کنند ازطرفی 42 درصد از شرکت های دیگر در حال بررسی هوش مصنوعی برای استفاده از این فناوری هستند.

Statia  گزارش می دهد که 82 درصد از شرکت ها به متخصص یادگیری ماشین نیاز دارند.

مهارت های سخت مدنظر استارتاپ ها به این صورت است

1. کدنویسی و توانایی توسعه نرم افزارها
2. مصورساختن و تحلیل داده ها
3. لزوم بکارگیری قوانین اخلاقی هوش مصنوعی درآموزش مدل ها

در مورد مهارت های نرم علاقه به چالش و توانایی حل مسئله برای شرکت ها مهم است چرا که 23 درصد از مدیران در استخدام افرادی با این ویژگی مشکل دارند.

5 روش کلیدی برای کسب درآمد از هوش مصنوعی

آینده یادگیری ماشین

در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای دهه‌ها وجود داشته‌اند، اما با توجه به رشد هوش مصنوعی به محبوبیت جدیدی دست یافته‌اند . به ویژه مدل های یادگیری عمیق، پیشرفته ترین برنامه های کاربردی هوش مصنوعی امروزی را تقویت می کنند. افق یادگیری ماشین یا Machine Learning  را می توان به اینصورت تصور کرد :

 

– الگوریتم‌های یادگیری ماشین هر روز پیچیده‌تر و قدرتمندتر خواهند شد. ظرفیت پردازش و حافظه بیشتر به این معناست که می‌توان الگوریتم‌ها را با داده‌های بسیار بیشتری آموزش داد.

 

– یادگیری تقویتی و یادگیری با نظارت نشده، کاربرد بیشتری پیدا خواهند کرد چرا که تهیه داده‌های برچسب دار هزینه‌بر است.

 

– یادگیری ماشین از طریق تعامل و آزمایش (مثل ربات‌ها) رو به رشد خواهد بود.

 

 

– کاربردهای یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، خودروسازی، رباتیک و غیره گسترش خواهد یافت.

 

– مسائل اخلاقی مرتبط با عدالت، تعصب و حریم خصوصی بیشتر مورد توجه قرار خواهد گرفت.

 

بنابراین آینده بسیار روشن و در عین حال پر چالشی در پیش است. شما می توانیدبا مطالعه مقاله آینده مشاغل با هوش مصنوعی درباره آینده کاری خود اطلاعات مفیدی کسب کنید

توجه توجه!

 حالا شما اهمیت هوش مصنوعی در آینده را می دانید. متوجه هستید که بلد بودن هوش مصنوعی چطور باعث تمایز و سبقت شما از دیگران می شود.  تیم اسمارتک مسیر یادگیری هوش مصنوعی را از صفر تا صد طراحی کرده است. پیشنهاد می‌کنیم فرصت محدود برای مشاوره کاملا رایگان  اسمارتک را از دست ندهید. رایگان بپرسید و برای آینده سرمایه گذاری کنید.

مشاوره رایگان مسیریادگیری هوش مصنوعی

مقالات

نام و نام خانوادگی خود را وارد کنید(ضروری)

. .

تلفن تماس(ضروری)

ایمیل

تیم اسمارتک با به‌کارگیری شیوه نوین آموزش که آموزش تعاملی است؛ شما را از صفر مطلق هوش مصنوعی به 100 می رساند. برای تخصص در هوش مصنوعی دوره کامل و جامع هوش مصنوعی را از دست ندهید.

دوره جعبه ابزار هوش مصنوعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام دوره معرفی دوره جعبه ابزار…

از 2,900,000تومان

دوره جامع هوش مصنوعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره هوش مصنوعی دیگر…

از 5,000,000تومان

دوره کسب درآمد از هوش مصنوعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره همانطور که یادگیری…

از 3,510,000تومان

دوره پردازش زبان طبیعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره ما انسان ها…

از 2,590,000تومان

دوره بینایی ماشین

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره ما انسان ها…

از 2,590,000تومان

دوره یادگیری عمیق

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای…

از 1,980,000تومان

دوره یادگیری ماشین

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره اگر بخواهیم به…

از 3,980,000تومان

دوره پایتون و ریاضیات هوش مصنوعی

معرفی دوره چرا این دوره؟ پس از پایان دوره چرا اسمارتک سوالات متداول ثبت نام معرفی دوره این دوره 30…

از 2,980,000تومان

60%

تخفیف

وبینار هوش مصنوعی و هوش طبیعی

هوش مصنوعی و هوش طبیعی: یه عالمه فرصت و چالش!
همیشه دوست داشتی بدونی هوش مصنوعی چیه و چطوری کار می‌کنه؟تو این وبینار، با هوش مصنوعی و هوش طبیعی آشنا می‌شی و می‌فهمی که چه جوری می‌تونن زندگی و کارمون رو تغییر بدن.از فرصت‌های جذاب هوش مصنوعی می‌شنوی و با چالش‌های پیش روی اون آشنا می‌شی.پس یه فرصت به خودت بده و تو این وبینار شرکت کن!مطمئنم که پشیمون نمی‌شی

250,000تومان Original price was: 250,000تومان.100,000تومانCurrent price is: 100,000تومان.

مینی دوره پایتون

دوره کوتاه پایتون به صورت مختصر ولی مفید به مهم ترین دستورات زبان برنامه نویسی پایتون ویژه افرادی طراحی شده است که به طور سریع می خواهند نسبت به این زبان برنامه نویسی آشنایی پیدا کنند و بتوانند تصمیم درستی مبنی بر ورود به دنیای برنامه نویسی پایتون بگیرند.

500,000تومان

نکته آخر

می‌گویند فهم بهتر مطلب  همراه با درگیرشدن ذهن اتفاق می افتد. بهترین راه درگیر کردن ذهن، نوشتن است. ما از شما سوال می پرسیم شما با کامنت به درگیر کردن ذهن خود و تشویق ما به ارائه کار با کیفیت بپردازید.

1. به‌نظر شما چه کاربرد دیگری از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را جا انداختیم؟ با تمام خلاقیت خود پاسخ دهید!
2. کدام تهدید هوش مصنوعی ترسناک تر است؟ آیا به باور شما باید نگران پیشرفت AI باشیم یا نه؟
3. برای یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کدام زبان برنامه نویسی را پیشنهاد می دهید؟ چرا؟

سوال یا نقدی اگر دارید ما گردنمان از مو نازک تر است! حتما بنویسید و قطعا به سرعت پاسخ می دهیم. نظرشما تشویق و دلگرمی تیم ماست.

منبع "مقاله یادگیری ماشین چیست ؟"

• اساتید و تیم محتوای اسمارتک 
• IBM Journal
• Digital scholar