هوش مصنوعي، علم داده و يادگيري ماشين

امروزه سازمان‌ها با حجم سرسام آوری از داده‌های صوتی و متنی از منابع مختلف مثل ایمیل، پیام‌های متنی، شبکه‌های اجتماعی و رسانه‌های دیجیتال روبرو هستند. برای پردازش و تحلیل این داده‌ها و احساسات موجود در آن‌ها، از فناوری پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند. این نرم‌افزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا به طور خودکار داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و به صورت لحظه‌ای واکنش نشان دهند.
با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در سازمان‌ها و شرکت‌ها می‌توان داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرد و در تصمیم گیری‌ها با دقت بیشتری عمل کرد. اما سوال اینجاست که چگونه پردازش زبان طبیعی می‌تواند کسب و کار شما را هوشمند کند؟ در ادامه مقاله با ما همراه باشید.

1. پردازش زبان طبیعی (NLP) در آموزش و پرورش
پردازش زبان طبیعی (NLP) در حوزه آموزش و پرورش می‌تواند اثرات بسیار مثبتی در شیوه‌های یادگیری و بهبود عملکرد تحصیلی دانش آموزان داشته باشد. فناوری NLP با توسعه رویکردهای علمی که می‌تواند یک فرآیند برای استفاده از رایانه و اینترنت در جهت افزایش یادگیری باشد، هم زمان به توسعه یک روند موثر یادگیری در محیط آموزشی کمک می‌کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) در آموزش و پرورش
آموزش مجازی: با استفاده از NLP، می‌توان سیستم‌های آموزش مجازی را توسعه داد تا به دانش‌آموزان اجازه دهد به صورت تعاملی و با استفاده از زبان طبیعی با محتوای آموزشی در ارتباط باشند. این سیستم‌ها می‌توانند به دانش‌آموزان کمک کنند تا بهترین روش برای یادگیری را شناسایی کنند و محتوای مناسبی برای آموزش و یادگیری دریافت کنند.
ارزیابی و بازخورد: NLP می‌تواند به منظور ارزیابی نوشتار و گفتار دانش‌آموزان استفاده شود. الگوریتم‌های NLP می‌توانند نوشتار و گفتار دانش‌آموزان را تحلیل کرده و بازخورد مناسبی را به آن‌ها ارائه دهند تا مهارت نوشتاری و گفتاری خود را بهبود دهند.
انتقال دانش: با استفاده از NLP، محتوای آموزشی می‌تواند به صورت خودکار ترجمه و تولید شود. این امر می‌تواند مهارت دانش‌آموزان را در سطوح و زمینه‌های مختلف افزایش دهد.
ساماندهی اطلاعات: NLP می‌تواند به منظور ساماندهی و استخراج اطلاعات از منابع آموزشی مختلف مورد استفاده قرار گیرد. این اطلاعات می‌توانند برای تولید محتوای آموزشی جدید و همچنین برای تصحیح و بهبود منابع آموزشی مورد استفاده قرار بگیرند.
با توجه به این کاربردها، NLP می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزه آموزش و پرورش مورد استفاده قرار گیرد و به بهبود فرایندهای آموزش و یادگیری کمک کند.

2. استفاده از NLP در فناوری بازاریابی
کاربردهای NLP در فناوری‌های حوزه بازاریابی (MarTech) تکامل جدیدی برای هوش مصنوعی است. ابزارهای فناوری بازاریابی شامل ********‌بات‌ها، جستجوی صوتی، تجزیه و تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی خودکار، رونویسی ماشینی و… برای تغییر شکل فعالیت دپارتمان‌ها و نقش‌ها در حوزه بازاریابی بسیار کاربردی است.

برای انجام پروزه های مبتنی بر یادگیری ماشین و مطالعه درمورد پردازش زبان طبیعی روی لینک زیر کلیک کنید
https://bigpro1.com/fa/natural-language-processing/

کاربرد‌ها در زندگی

امروزه نیز می‌توان کاربرد‌های هوش مصنوعی‌ را در زندگی روزمره مشاهده کرد. برای مثال برخی از چراغ‌های راهنمایی رانندگی هوشمند با محاسبه زمان مورد نیاز برای توقف خودرو‌ها در پشت چراغ قرمز از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. غلط یاب‌ گوشی‌های هوشمند کلماتی را که نادرست نوشته شده‌اند را شناسایی و آن را با کلمه‌ی درست جایگذاری می‌کنند. آن‌ها شیوه نگارش شما را یاد می‌گیرند و کلماتی مناسب را برای تکمیل جمله ارائه می دهند. دستیار‌های صوتی گوگل (Google Now) ، اپل (Siri) و مایکروسافت (Cortana) به سوالات و درخواست‌های شما پاسخ می‌دهند و در هنگام رانندگی تنها با گوش سپردن به سخنان شما؛ برای دوستانتان پیامک می نگارد و ارسال می‌کند . همچنین با شناختی که از شما دارند (مانند سلیقه) به بررسی رستوران‌های نزدیک مورد علاقه شمامی‌پردازند و بهترین رستوران را پیشنهاد می‌دهند.

همچنین برخی از موتور‌های جستجوگر مانند گوگل شیوه جستجو نمودن شما را یاد می‌گیرند و متناسب با آنچه که به دنبال آن می‌گردید، نتایج را سفارش سازی می‌کنند. به تبلیغات هوشمند گوگل نیز می‌‌توان اشاره کرد: کافی است یک اپلیکیشن را از فروشگاه اپلیکیشن گوگل (Google Play) دانلود و یا فیلمی را از یوتیوب نگاه کنید تا تبلیغات مرتبط با آن‌ها را در سایت‌هایی که از کد‌های تبلیغاتی گوگل استفاده می‌کنند مشاهده کنید. اپلیکیشن و سایت فیسبوک را نیز می‌توان به عنوان یکی از سایت‌هایی نام برد که با استفاده از هوش مصنوعی، تبلیغات خود را برای کاربران هدفمند نموده و باعث شده است تا سودی چند برابر به دست آورد.

از دیگر کاربرد‌های هوش مصنوعی می‌توان تطابق دادن اثر انگشت‌ها یا چهره‌ها برای باز نمودن قفل امنیتی گوشی‌های هوشمند را نام برد.

کاربردهای دیگر…

در حال حاضر نرم افزار‌هایی با استفاده از یادگیری ماشینی ساخته شده‌اند که قادر به تشخیص و توصیف اجسام درون تصویر و تشخیص حالات (احساسات) از روی صورت هستند. شرکت‌های بزرگی مانند گوگل و مایکروسافت نیز اقدام‌هایی در مورد توسعه‌ی پروژه‌هایی مانند سیستم تشخیص اجسام درون تصویر نیز انجام داده‌اند؛ اما تا به حال آن را برای استفاده عموم منتشر نکرده اند. از معروف‌ترین پروژه‌های بینایی ماشین با قابلیت تشخیص اشیاء، می‌توان پروژه‌ی Image Identification شرکت Wolfram را نام برد که برای استفاده عموم به صورت آنلاین منتشر شده است.

بیشتر و جامع تر بخوانید:
https://bigpro1.com/fa/artificial-intelligence/

الگوریتم‌های طبقه بندی را می‌توان به طور کلی به صورت زیر طبقه‌بندی کرد:

طبقه بندی کننده‌های خطی (Linear Classifiers):
رگرسیون لجستیک (Logistic regression)
طبقه‌بندی‌کننده ساده بیز(Naive Bayes classifier)
تشخیص خطی فیشر(Fisher’s linear discriminant)
ماشین‌های‌بردار پشتیبانی (ٰSupport vector machines):
Least squares support vector machines
طبقه‌بندی‌های درجه دوم (Quadratic classifiers)
تخمین کرنل (Kernel estimation)
k-نزدیک‌ترین همسایه (k-nearest neighbor)
درختان تصمیم‌(Decision trees)
شبکه‌های عصبی (Neural networks)
آموزش کوانتیزاسیون برداری (Learning vector quantization)

برای آشنایی بیشتر با الگوریتم های طبقه بندی روی لینک زیر کلیک کنید.

https://bigpro1.com/fa/classification/

در یک تعریف کلی می توان گفت سیستم های خبره، برنامه های کامپیوتری ای هستند که نحوه تفکر یک متخصص در یک زمینه خاص را شبیه سازی می کنند. در واقع این نرمافزارها، الگوهای منطقی ای را که یک متخصص بر اساس آنها تصمیم گیری می کند، شناسایی می نمایند و سپس بر اساس آن الگوها، مانند انسان ها تصمیم گیری می کنند.
یکی از اهداف هوش مصنوعی، فهم هوش انسانی با شبیه سازی آن توسط برنامه های کامپیوتری است. البته بدیهی است که "هوش" را می توان به بسیاری از مهارت های مبتنی بر فهم، از جمله توانایی تصمیم گیری،یادگیری و فهم زبان تعمیم داد و از این رو واژه ای کلی محسوب می شود.

خوشه بندی براساس اتصال، که همچنین به عنوان خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی شناخته می‌شود، بر مبنای ایده اصلی اشیائی است که بیشتر مربوط به اشیای نزدیک، نسبت به اشیاء دورتر است. این الگوریتم‌ها «اشیا» را برای ایجاد «خوشه‌ها» بر اساس فاصلهٔ آن‌ها متصل می‌کنند.
خوشه بندی را می توانید در بیگ پرو1 مطالعه کنید.

RESTful روشي براي ايجاد، خواندن، آپديت نمودن و يا حذف اطلاعات بر روي سروري است كه از HTTP call هاي ساده استفاده مي كنند. در واقع REST يك مدل طراحي براي برنامه هاي شبكه اي مي باشد كه ارتباط بين دو سيستم (client-server) را توسط يك پروتكل (مانند http، smtp، ftp و …) ايجاد مي كند. برنامه هاي بر پايه اين روش/معماري، ReSTful application ناميده مي شوند، چرا كه فقط با request هاي CRUD (مخفف create update read delete) پروتكل واسط، با هدف تعامل برقرار مي كنند.توسعه دهندگان وب به صورت مكرر در مورد اصول REST و ساختار داده RESTful بحث مي‌كنند. چرا‌كه يكي از جنبه‌هاي حياتي توسعه وب مدرن است؛ ولي بعضي اوقات اين كار فوق العاده گيج كننده مي شود.REST به خودي خود يك تكنولوژي نيست ولي مي توان گفت روشي است براي ايجاد API هايي با اصول سازماندهي مشخص.

براي مطالعه بيشتر درمورد رست فول اي پي آي روي لينك زير كليك كنيد.

https://bigpro1.com/fa/all-about-restful-api/

داده‌هاي نادرست مي‌توانند پرهزينه باشند. در بسياري از موارد ممكن است داده ها در فايل ها و منابع مختلف نگهداري شوند و در اين صورت نياز است تا داده ها پيش از اجراي تكنيك هاي داده كاوي يا آماده سازي براي هوشمندسازي كسب و كار با يكديگر يكپارچه شوند.

يكپارچه سازي هم فعاليتي سنگين است و هم چالش هاي فراواني را به همراه دارد.

پاكسازي داده‌ها با هدف استخراج اطلاعات دقيق انجام مي شود. فرآيندي است جهت تشخيص، حذف و اصلاح  داده‌هاي نادرست از  بانك‌هاي اطلاعاتي مي‌باشد. داده‌هاي نادرست يا ناسازگار مي‌تواند منجر به نتيجه‌گيري غلط و شكست سرمايه‌گذاري بزرگ و كوچك شود.

پاكسازي داده ها به صورت آنلاين:

https://bigpro1.com/fa/what-is-data-cleaning/

يك شبكه‌ي CNN از دو بخش كلي تشكيل شده است:

*استخراج ويژگي (Feature Extraction)

*طبقه‌بندي (Classification)

درواقع زماني‌كه يك عكس به يك شبكه‌ي CNN وارد مي‌شود، ابتدا به مرحله‌ي استخراج ويژگي وارد مي‌شود. در اين مرحله هر عكس ورودي از چندين سري لايه‌ي كانولوشن (Convolution) و تابع فعال‌ساز ReLU و لايه‌ي pooling عبور مي‌كند. سپس عكس‌هاي ورودي به طبقه‌بندي وارد مي‌شوند؛ در اين مرحله ابتدا مسطح‌سازي (Flattening) صورت مي‌گيرد و سپس به يك لايه‌ي Fully Connected وارد مي‌شوند و درنهايت يك تابع سافت مكس (Softmax) براي مسائل طبقه‌بندي چندكلاسه و يا تابع سيگمويد (Sigmoid) براي مسائل طبقه‌بندي باينري روي آن اعمال مي‌شود تا عكس‌ها براساس مقادير احتمالي ميان صفر و يك طبقه‌بندي شوند.

براي مطالعه بيشتر درمورد يادگيري عميق و الگوريتم هاي آن به وبسايت بيگ پرو1 مراجعه كنيد.

اگر بخواهيم تحليل آماري را دقيق ­تر توضيح دهيم بايد ابتدا به تعريف واژه­ ي آمار بپردازيم.
آمار را علم طبقه بندي ديتاها و اطلاعات، علم تصميم گيري­ هاي مبتني بر منطق، برنامه ريزي ­هاي دقيق و علم توصيف و تبيين آنچه از مشاهدات مي­ توان فهميد توصيف مي­ كنند.
آمار را مي ­توان علم و هنر جمع آوري و تجزيه و تحليل داده ­ها دانست به طوري كه در نهايت بتوان آنچه استخراج شده است را تفسير و استنباط كرد.
امروزه به ندرت مي­ توان بدون استفاده از تحليل آماري اقدام به تفسير و تحليل نتايج به دست آمده از تحقيقات و پژوهش­ هاي علمي كرد.
به گزارشي كه شامل جداول و نمودارهاي آماري و تحليل و تفسير آن ­ها مي­ شود تحليل آماري گفته مي­ شود.
تحليل آماري تصويري روشن و توصيفي دقيق از داده ­ها ارائه مي ­دهد. اين داده­ ها ممكن است به صورت داده­ هاي آماري آماده باشند (مانند نرخ تورم، درآمد، و مانند آن) يا از طريق پرسشنامه ­ها جمع آوري شده باشند.

تحليل آماري پروژه هاي خود را به بيگ پرو1 بسپاريد.

https://bigpro1.com/fa/statistical-analysis/

يادگيري ماشين زيرمجموعه‌اي از هوش مصنوعي است كه به موجب آن يك ماشين از تجربيات گذشته يعني داده‌هاي موجود ياد مي‌گيرد. بر خلاف برنامه‌نويسي سنتي، كه در آن توسعه‌دهنده نياز به پيش‌بيني و كدنويسي هر شرايط بالقوه دارد، يك راه‌حل يادگيري ماشين به طور موثر خروجي را بر اساس داده‌ها تطبيق مي‌دهد. يادگيري ماشين الگوها را در داده‌ها پيدا مي‌كند و از آنها براي پيش بيني استفاده مي‌كند. با نرم افزار‌هاي معمول، ما به كامپيوتر مي‌گوييم كه چه كاري انجام دهد. با يادگيري ماشين، ما به كامپيوتر مي‌گوييم كه چگونه با استفاده از داده‌هايي كه به آن مي‌دهيم، پاسخ را بفهمد.

https://bigpro1.com/fa/machine-learning-2/