هوش مصنوعي، علم داده و يادگيري ماشين

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/

پرسشنامه ابزاري است كه توسط متخصصين رشته‌هاي مختلف براي گردآوري اطلاعات به كار مي‌رود. از اين ابزار براي اهداف مختلفي مانند اهداف پژوهشي يا اهداف درماني استفاده مي‌شود. همچنين در برخي مواقع پرسشنامه براي ارتقاي كيفيت محصول، پيش بيني رفتاري مصرف كنندگان و سياست گذاري به كار مي‌رود.

اگر به دنبال پلتفرمي مي گرديد كه به راحتي پرسشنامه خود را ايجاد كنيد و به صورت آنلاين آن را منتشر كنيد پيشنهاد مي كنم به بيگ پرو1 سربزنيد، بيگ پرو1 حافظ اطلاعات كاربران است و افراد غير اجازه دسترسي به داده ها را ندارند.

يكي از انتقادهايي كه از يادگيري عميق مي شود آن است كه اين زمينه نقطه قوت خاصي ندارد و كاري را انجام ميدهد كه انسان توانايي انجام آن را دارد . اما ، مثال هاي جالب توجه بسياري از هوش مصنوعي موجود است كه نشان مي دهد ماشين ها مي توانند بياموزند كه در سطح ابر انسان بازي هاي مانند «گو» را انجام دهند و يا بيماري ها را بهتر از پزشكان آموزش ديده تشخيص دهند . در عين حال ، خودكارسازي مي تواند بسياري از كارها را در جوامع كنوني ارزان تر و موثرتر كند .
مهم ترين مزاياي يادگيري عميق عبارتند از :
يادگيري خودكار ويژگي هايادگيري چندلايه ويژگي هادقت بالا در نتايجقدرت تعميم بالا و شناسايي داده هاي جديدپشتيباني گسترده سخت افزاري و نرم افزاريپتانسيل ايجاد قابليت ها و كاربردهاي بيشتر در آيندهيكي از انتقادهايي كه از يادگيري عميق مي شود آن است كه اين زمينه نقطه قوت خاصي ندارد و كاري را انجام ميدهد كه انسان توانايي انجام آن را دارد . اما ، مثال هاي جالب توجه بسياري از هوش مصنوعي موجود است كه نشان مي دهد ماشين ها مي توانند بياموزند كه در سطح ابر انسان بازي هاي مانند «گو» را انجام دهند و يا بيماري ها را بهتر از پزشكان آموزش ديده تشخيص دهند . در عين حال ، خودكارسازي مي تواند بسياري از كارها را در جوامع كنوني ارزان تر و موثرتر كند .
مهم ترين مزاياي يادگيري عميق عبارتند از :
-يادگيري خودكار ويژگي ها

-يادگيري چندلايه ويژگي ها

-دقت بالا در نتايج

-قدرت تعميم بالا و شناسايي داده هاي جديد

-پشتيباني گسترده سخت افزاري و نرم افزاري

-پتانسيل ايجاد قابليت ها و كاربردهاي بيشتر در آينده

يادگيري عميق كاربردها و مزاياي بسياري دارد، توصيه مي شود وبسايت بيگ پرو1 را مطالعه كنيد.