معرفی دوره
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین (Machine Learning)، حوزه‌ای جذاب و هیجان‌انگیز در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری امکان یادگیری بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح را می‌دهد. در حقیقت با در اختیار قرار دادن داده‌ای مرتبط با هدف مد نظر، ماشین خود الگوهای درون داده‌ها را شناسایی کرده و یاد می‌گیرد کارهای اختصاصی را متناسب با نیاز و هدفی که تعیین شده است، انجام دهد.
یادگیری ماشین به ما این امکان را می‌دهد که مدل‌های پیچیده‌‌ای را توسعه داده و از داده‌های گوناگون بیشترین بهره را ببریم. با توجه به پتانسیل بسیار بالای این حوزه، می‌توانیم در شاخه های گوناگونی از علم تا کسب و کارهای مختلف، مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین را برای اهداف اختصاصی توسعه دهیم. به این ترتیب بازدهی عملکرد به طرز شگفت انگیزی افزایش خواهد یافت. پیشنهاد فیلم‌های مشابه در وبسایت های مرتبط با تماشای آنلاین فیلم، پیشنهاد محصولات به شکل هدفمند با توجه به خریدهای قبلی کاربر، پردازش تصاویر پزشکی و بسیار کارهای دیگر، همگی مبتنی بر یادگیری ماشین قابل انجام هستند و امروز به شکل گسترده‌ای در کسب و کارهای مختلف مورد استفاده قرار گرفته اند. کاربردهای یادگیری ماشین روز به روز در حال افزایش بوده و توجه ویژه به این حوزه جذاب و یادگیری اصولی آن، می‌تواند فرصت های علمی و شغلی هیجان انگیزی را فراهم کند.
اهمیت یادگیری ماشین در دنیای امروز
به واسطه پیشرفت جامعه انسانی و توسعه روز افزون تکنولوژی های گوناگون، حجم قابل توجهی از داده آن هم به شکل روزانه، در حال تولید شدن است. طبیعتا بهره بردن از این حجم داده با روش‌های سنتی، امری منطقی نبوده و نیاز به تکنولوژی‌های جدید احساس می‌شود. تکنولوژی هایی که به شکلی دقیق‌تر و بهینه‌تر بتوانند بیشترین و با ارزش ترین اطلاعات را از این داده‌ها استخراج کرده و در تصمیم گیری ها و انجام کارهای اختصاصی به ما کمک کنند.
یادگیری ماشین به ما این امکان را می‌دهد که در مدت زمان کوتاه‌تری بتوانیم از داده‌های موجود در حوزه های کاری مختلف، بهره کافی را ببریم و ابزارهایی را خلق کنیم که به بهبود فرآیندها کمک شایانی خواهند داشت. به جای انجام کارهای تکراری و طاقت فرسا، ماشین ها به بهترین شکل و با کیفیت بسیار بیشتر، آن اقدامات را برای ما انجام خواهند داد. امکان هوشمندسازی فرآیندهای مختلف و مدیریت وضعیت‌های گوناگون در شرایط کاری، بسیار بیشتر از قبل خواهد شد و به صورت کلی، اجتماع انسانی می‌تواند مسیر کاری خود را در مسیر تکامل موثرتری قرار دهد.
کاربردهای یادگیری ماشین چیست؟
کاربردهای یادگیری ماشین در عصر جدید، به سرعت در حال گسترش بوده و متخصصین این حوزه از تکنولوژی‌های پیشرفتهای برای بهبود و تغییر زندگی ما استفاده می‌کنند. فرقی ندارد که هدف ما چه بخشی از زندگی است. اگر داده کافی برای آموزش دادن یک مدل ماشین لرنینگی در دسترس باشد، با طرح یک سوال کاری و هدف اختصاصی، می‌توان این‌کار را انجام داد.
به طور مثال، در زمینه داروسازی و پزشکی که یکی از ابعاد مهم در جوامع انسانی است، این تکنولوژی اثرات جذاب و مثبتی داشته و قادر است به نجات جان انسان‌ها و بهبود کیفیت زندگی آن‌ها کمک قابل توجهی داشته باشد. برای درک بهتر موضوع، در ادامه برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه داروسازی و پزشکی آورده شده‌اند:
- تشخیص سریع‌تر بیماری‌ها
- اکتشاف دارو و طراحی داروهای جدید
- آنالیز دقیق‌تر تصاویر به دست آمده طی تصویربرداری پزشکی
- پیش‌بینی میزان پیشرفت بیماری
- شناسایی و مدیریت عوارض دارویی
- ایجاد سیستم‌های کنترلی برای مراقبت بهتر از بیماران
- پزشکی فردمحور
موارد اشاره شده تنها برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه پزشکی بودند. با کمک مدل‌های یادگیری ماشین می‌توان در سایر حوزه های کاری همچون خدمات مالی و بانکداری، خدمات فروشگاهی، بازاریابی و فروش در هر کسب و کاری، تصمیم‌گیری بهتر در تجارت‌های مختلف، حمل و نقل، بهینه سازی فرآیند تولید در شرکت های تولیدی و بسیاری موارد دیگر، پیشرفتهای قابل ملاحظه‌ای را ایجاد کرد.
اساس کار در یادگیری ماشین
پروژه های مرتبط با ماشین لرنینگ، با شکل گیری یک سوال پژوهشی و یا مشکل تجاری و انتخاب یک دیتاست مرتبط با آن، آغاز می‌گردد. بعد از انتخاب دیتاست مورد نظر، لازم است وضعیت داده‌ها مورد بررسی قرار گیرند و عملیات پیش پردازش و آماده سازی دیتاست صورت پذیرد. همچنین لازم است گشت و گذار در دیتاست با هدف درک بهتر آن نیز صورت پذیرد. در ادامه کار آموزش مدل یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌های موجود برای این کار، پیش خواهد رفت و پس از تست مدل و اعتبارسنجی آن، فرآیند Model deploymet به منظور استفاده از مدل آموزش دیده برای رفع چالش آغازین، انجام خواهد شد. البته که این مسیر به شکل یک چرخه بوده و به منظور ارتقا کیفیت مدل و وظیفه‌ای که عهده‌دار است، فرآیندهای مذکور تکرار می‌گردند تا همواره به مدل با کیفیت‌تری بتوان دست یافت.
انواع یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین در یک طبقه بندی، به سه دسته مختلف تقسیم می‌گردد. هر یک از این سه دسته الگوریتم‌های خاص خود را داشته و بسته به دیتاست در دسترس و هدف از آموزش یک مدل یادگیری ماشین، می‌توان از آن‌ها استفاده نمود. این سه دسته شامل موارد زیر می‌باشند:
- یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق (Deep Learning) شاخه‌ای از یادگیری ماشین است که در آن سیستم‌های کامپیوتری توانایی یادگیری از تجربیات، تشخیص الگوها، و تصمیم‌گیری‌ها را دارند. این تکنولوژی بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) استوار است که می‌توانند داده‌های بزرگ و پیچیده را پردازش و از آن‌ها یاد بگیرند. این شبکه‌ها از لایه‌های متعددی تشکیل شده‌اند که هر یک ویژگی‌های مختلفی از داده‌ها را استخراج می‌کنند.
در حقیقت یادگیری ماشین یک مفهوم کلی‌تر بوده و یادگیری عمیق تنها یکی از شیوه‌های یادگیری ماشین است، اما با توانایی‌های قابل توجه خود در تشخیص الگوها و یادگیری از داده‌های پیچیده، در سال‌های اخیر به شدت مورد توجه قرار گرفته و تبدیل به بخش مهمی از هوش مصنوعی گردیده است..
تفاوت اصلی بین یادگیری عمیق و سایر روش‌های یادگیری ماشین در معماری مورد استفاده است. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کند که این امکان را می‌دهد تا ویژگی‌های پیچیده و سطح بالا از داده‌ها را استخراج کند، در حالی که سایر بخش‌های یادگیری ماشین ممکن است از الگوریتم‌های ساده‌تر با پردازش و تحلیل مستقیم‌تر داده‌ها استفاده کند. به عبارت دیگر، یادگیری عمیق می‌تواند بینش‌هایی را کشف کند که در مدل‌های ساده‌تر قابل دستیابی نیستند.
زبان های برنامه‌نویسی یادگیری ماشین کدام‌اند؟
برنامه‌نویسی نقشی اساسی در حوزه یادگیری ماشین دارد، زیرا امکان طراحی، اجرا و بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده را فراهم می‌کند. با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی، داده‌کاوان و مهندسین یادگیری ماشین قادرند داده‌ها را جمع‌آوری، پاک‌سازی، تجزیه و تحلیل و نهایتاً مدل‌های پیش‌بینی کننده یا توصیه‌گر را آموزش دهند.
متداول‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده در یادگیری ماشین عبارتند از:
- Python: به دلیل سینتکس ساده، کتابخانه‌های قدرتمند مانند TensorFlow وscikit-learn و از همه مهم‌تر جامعه‌ی بزرگ توسعه‌دهندگان، Python محبوب‌ترین زبان در این حوزه است. بسیاری از پروژه های یادگیری ماشین در شرکت های مختلف با کمک زبان پایتون پیاده سازی شده است و اگر قصد ورود به این حوزه را دارید، امروز تسلط کافی به پایتون امری ضروری است.
- R: یک زبان بسیار محبوب دیگر در حوزه یادگیری ماشین است. به دلیل استفاده های گسترده زبان R در اجتماع علمی و پروژه‌های تحقیقاتی، بسیار از افراد آکادمیک از این زبان برای انجام پروژه های یادگیری ماشین خود استفاده می‌کنند، اما به دلیل قدرت بالای آن در تحلیل داده‌ها، شرکت‌های گوناگون نیز از این زبان برای یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.
- Java: با توانایی‌های مقیاس‌پذیری و اجرای سریع، Java برای سیستم‌های تجاری که نیاز به یادگیری ماشین دارند مفید است.
- C++: در مواردی که نیاز به بهینه‌سازی عملکرد و سرعت بالاست، C++ می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد.
هر کدام از این زبان‌ها ویژگی‌ها و کتابخانه‌های منحصر به فرد خود را دارند که می‌توانند بر اساس نیازهای خاص پروژه انتخاب شوند. نکته مهم این است که برنامه‌نویسان مهارت‌های خود را در یک یا چند زبان برنامه‌نویسی توسعه دهند تا بتوانند از قابلیت‌های یادگیری ماشین به طور کامل بهره‌مند شوند.
چرا مسترکلاس یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دایا زیست فناوران؟
مسترکلاس یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آکادمی دایا زیست فناوران که از آن به عنوان آزمایشگاه یادگیری ماشین نیز یاد خواهد شد، علاوه بر پوشش حداکثری سرفصل‌های مرتبط، یک روشی تعاملی را در کنار پروژه محور بودن‌اش در پیش گرفته است. شما در این دوره آموزشی، علاوه بر اینکه تمامی مفاهیم و نکات مرتبط با برنامه نویسی، ریاضیات و آمار و مباحث اصلی یادگیری ماشین را از پایه‌ای ترین مرحله آموزش خواهید دید، با مدرس تعامل جدی‌تر و فعال‌تری را خواهید داشت. از آن‌جا که برای مراحل گوناگونی در این دوره پروژه‌های تمرینی تعریف شده است، میتوانید میتوانید پاسخ‌های خود را جهت بررسی برای مدرس ارسال کنید. اینکه صرفا سر کلاس درس نبوده و درگیر انجام پروژه های مختلف طبق یک مسیر استاندارد می‌شوید، خود یک مزیت بزرگ به حساب می‌آید و تجربه چنین مدل یادگیری، می‌تواند سبب گردد در پروژه های شخصی و کاری خود، به شکل بهینه تری سیستم کاری‌تان را طراحی نمایید.
طبیعتا داشتن درسنامه‌ها به شکل ویدئو ضبط شده و دسترسی به انواع دیتاست برای تمرین بیشتر، بنیان‌های این آموزش جامع را تشکیل داده اند، اما جلسات پرسش و پاسخ و کار بر روی پروژه های مختلف در یک بستر مبتنی بر کد و به شکل تعاملی، خود فرصت با ارزشی را جهت درک هرچه بهتر و بیشتر مفاهیم مرتبط با ماشین لرنینگ، فراهم خواهد کرد. سعی خواهد شد که در تاریخ‌های مشخص، جلسات آنلاینی نیز به منظور آموزش بیشتر و پرسش و پاسخ دانش پذیران، برگزار گردد.
علاوه بر این، این آموزش طی دو مسیر موازی و با استفاده از دو زبان برنامه نویسی پایتون و R تدوین گشته است. به دلیل پتانسیل بالا، محبوبیت بسیار زیاد و تقاضای بیشتر برای این زبان‌ها در محیط‌های کاری گوناگون، آزمایشگاه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دایا زیست فناوران، آموزش مدل‌های مختلف ماشین لرنینگی را با دو زبان پایتون و R به شما آموزش خواهد داد.
تسلط کافی به ریاضیات و آمار کاربردی:
- تسلط به مفاهیم آماری همچون آمار توصیفی و استنباطی، آزمون فرضیه و بعضی از مفاهیم مرتبط با ریاضی همچون جبر خطی به درک بهتر یادگیری ماشین کمک چشم‌گیری خواهند داشت.
تسلط به یک زبان برنامه نویسی مورد نیاز
- برای انجام پروژه‌های مرتبط با یادگیری ماشین، نیاز به دانش برنامه نویسی و استفاده از کتابخانه‌های مرتبط با این حوزه است. بنابراین، یادگیری زبانی همچون پایتون یا R توصیه می‌شود.
آماده سازی دیتاست مورد بررسی
- با توجه به اهمیت داده با کیفیت در آموزش مدل‌های ماشین لرنینگی، تسلط به مباحث مرتبط با کار با دیتاست‌های مختلف و آماده سازی آن‌ها، موضوع بسیار مهمی است.
تسلط به الگوریتم‌های ماشین لرنینگ
- اینکه از کدام الگوریتم یادگیری ماشین برای هدفی که داریم استفاده کنیم، موضوع مهمی است و داشتن دانش کافی پیرامون الگوریتم‌های پرکاربرد امری مهم و مفید به شمار می‌آید.
بله شما میتوانید به مدت ۱ سال پس از ثبت نام، سوالات خود را حین یادگیری، با مدرس در میان بگذارید.
خیر، تمامی مباحث مورد نیاز از پایه آموزش داده خواهند شد.
به منظور درک بهتر مفاهیم، مثال‌های متنوعی با کاربردهای گوناگون در این دوره آورده شده است. اما تمرکز قابل توجهی بر روی مثال ها و پروژه‌های زیستی نیز خواهد بود.
بله، این دوره به شکلی طراحی شده که تمامی رشته‌های علوم زیستی و پزشکی و نیز رشته‌های با پایه غیر زیستی، بتوانند از آن استفاده کنند. تمامی مفاهیم مورد نیاز از پایه در این دوره پوشش داده شده است.
