ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین، زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتم‌های خاص، به کامپیوتر اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرد و پس از آموزش، بتواند پاسخ‌هایی به مسئله‌های مشابه نسبت به آنچه در زمان آموزش‌دیده است، ارائه دهد. این فناوری در حال حاضر در بسیاری از صنایع مانند بازاریابی، پردازش زبان‌های طبیعی، تصویربرداری، پزشکی، خودرو، بانکداری و... کاربرد دارد.

معرفی دوره یادگیری ماشین - شاخه رگرسیون

رگرسیون یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین (و به طور خاص یادگیری با نظارت) است که برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته بر اساس دسته‌ای از ویژگی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. هدف رگرسیون، پیداکردن معادله ریاضی است که بتواند به بهترین نحو تناظر بین ویژگی‌ها و هدف را برقرار سازد. در این دوره، به طور خاص روی زیرشاخه رگرسیون متمرکز خواهیم شد و با جزئیات فراوان آن را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

در این دوره، علاوه بر مفاهیم اساسی و بنیان ریاضیاتی رگرسیون، بر پیاده‌سازی‌های عملی و پروژه‌های واقعی تأکید خواهیم داشت. بعد از پایان این دوره، شما دانش کافی برای به‌کارگیری مدل‌های رگرسیون در پیچیده‌ترین پروژه‌های واقعی را به دست خواهید آورد.

اهداف دوره یادگیری ماشین - شاخه رگرسیون

اصلی‌ترین هدف این دوره، مجهز کردن شما با دانش و مهارت کافی برای به‌کارگیری مدل‌های رگرسیون در پروژه‌های واقعی است. در عصر امروز که همه چیز مبتنی بر دیتاست و اتوماسیون فرایندها با استفاده از کامپیوتر از اهمیت فوق‌العاده بالایی برخوردار است، ماشین لرنینگ می‌تواند به‌عنوان یک ابزار قدرتمند خودنمایی کند. سیستمی که بتواند مانند یک انسان یاد بگیرد و تحلیل کند، ارزش فوق‌العاده‌ای را برای کارفرمای خود به ارمغان می‌آورد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

یادگیری ماشین علمی است که محدودیت ندارد. تمام دانشجویان، فارغ‌التحصیلان، محققان و پژوهشگرانی که قصد دارند برای پیاده‌سازی ایده‌های خود از علم یادگیری ماشین استفاده کنند می‌توانند از مطالب ارائه شده در این دوره استفاده کنند. همچنین این دوره برای افراد زیر مفید خواهد بود:

- بنیان‌گذاران استارتاپی که قصد دارند ایده استارتاپی خود را ارتقا دهند.

- کسانی که قصد دارند با فراگیری علم یادگیری ماشین، موقعیت شغلی خود را چه در داخل و چه در خارج از ایران بهبود دهند.

سرفصل‌های این دوره چگونه برنامه‌ریزی شده است؟

به طور خلاصه، این دوره در پنج فصل ارائه می‌شود که فصل پنجم صرفاً جمع‌بندی از مطالب ارائه شده در چهارفصل ابتدایی است.

در فصل اول، علم یادگیری ماشین و زیرشاخه‌های آن را معرفی کرده و نمونه‌های از کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف را ارائه می‌کنیم.

در فصل دوم، مدل‌های رگرسیون را به‌صورت ریاضی مورد بررسی قرار می‌دهیم و بر روی مدل‌های تک‌متغیره با یک درجه آزادی متمرکز می‌شویم.

در فصل سوم، مطالب ارائه شده در فصل دوم را تعمیم می‌دهیم و مدل‌های رگرسیون چندمتغیره را معرفی می‌کنیم. علاوه بر مدل‌های چندمتغیره، مشکلات مدل‌های رگرسیون را بیان کرده و برای حل آن‌ها راهکار ارائه می‌دهیم. همچنین در مورد ارزیابی مدل‌های رگرشن مطالبی را بیان می‌کنیم.

در فصل چهارم نیز تمام مطالب ارائه شده در سه فصل ابتدایی را استفاده می‌کنیم تا یک پروژه واقعی با داده‌های معتبر را مدل‌سازی کنیم و با استفاده از آن پیش‌بینی انجام دهیم.

دوره آموزش رگرسیون در ماشین لرنینگ

به‌طور کلی ماشین لرنینگ زیرمجموعه‌ای از مباحث یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به‌شمار می‌آید. رگرسیون نیز از مباحث مهم در ماشین لرنینگ است که برای پیش بینی مقادیر به‌کار می‌رود. آموزش رگرسیون در ماشین لرنینگ کمک می‌کند تا بهترین معادله‌ی ریاضی برای برقراری تناظر بین ویژگی‌ها و هدف را ایجاد کنیم. در این آموزش‌ها، هم‌چنین با دانش پیاده‌سازی رگرسیون در پروژه‌های واقعی آشنا می‌شوید.

مفهوم یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine learning) از شاخه‌های هوش مصنوعی است. در این علم، هدف آن است تا با الگوریتم‌های خاص، نرم افزارهایی بنویسیم که به کامپیوتر توان یادگیری اطلاعاتت جدید را بدهد. این برنامه‌ها سبب می‌شوند تا رایانه، عملکردی مشابه با مغز انسان داشته باشد. یعنی بتواند یاد بگیرد و سپس براساس آموخته‌های خود،‌ مسائل مختلف را حل و پاسخ‌دهی نماید.

یادگیری ماشین انواع مختلفی دارد. یادگیری تقویتی، یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت از جمله انواع Machine learning هستند. این سیستم‌های یادگیری، کاربردهای زیادی در نرم افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی خواهند داشت. تشخیص تصویر، تشخیص تقلب، تشخیص گفتار و غیره تنها گوشه‌ای از کاربردهای آن است.

الگوریتم رگرسیون چیست؟

رگرسیون خطی یا Linear regression، اولین الگوریتم Machine learning برای علم داده است. رگرسیون در یادگیری ماشین، یکی از الگوریتم‌های مهم و پرکاربرد برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها است. به عبارت بهتر، الگوریتم رگرسیون خطی، برای انواع متغیرهای عددی پیوسته و وابسته استفاده می‌شود که نشان می‌دهد متغیر وابسته چطور بسته به مقدار متغیر مستقل، تغییر خواهد کرد.

الگوریتم رگرسیون به کامپیوتر کمک می‌کند تا موارد مختلف را پیش‌بینی کرده و تخمین بزند. بنابراین از این الگوریتم برای ساخت نرم افزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

رگرسیون لجستیک چیست؟

رگرسیون خطی، برای متغیرهای پیوسته، وابسته و از نوع عددی کاربرد دارد. اگر بخواهیم رابطه‌ی بین متغیر مستقل را با متغیرهای وابسته از نوع کیفی محاسبه کنیم؛ به رگرسیون لجستیک نیاز خواهیم داشت. رگرسیون لجستیک در یادگیری ماشین کاربرد دارد. بنابراین آموزش رگرسیون لجستیک نیز جزو مواردی است که برای ورود به هوش مصنوعی باید یاد داشته باشید.

چرا باید رگرسیون را یاد بگیریم؟

استفاده از روش رگرسیون خطی، کمک می‌کند تا میزان رابطه‌ی بین دو متغیر را بسنجیم. یعنی بفهمیم که مقادیر متغیر مستقل، چقدر روی متغیر وابسته تأثیر می‌گذارد. از سوی دیگر، پیش‌بینی مقدار متغیر وابسته در مقدار معینی از متغیر مستقل نیز کاربردهای زیادی دارد که با رگرسیون خطی قابل محاسبه خواهد بود.

شما می‌توانید برای محاسبات، از نرم افزارها و برنامه‌های محاسبه رگرسیون آنلاین نیز کمک بگیرید. با این حال، برای پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی، به این آموزش‌ها نیاز خواهید داشت. بنابراین توصیه می‌کنیم تا موضوعات هوش مصنوعی را از طریق سرفصل‌های مهم دوره‌های آموزشی معتبر دنبال کنید تا تسلط و مهارت‌های کاربردی کسب کنید.

در دوره‌ی آموزش رگرسیون در ماشین لرنینگ چه چیزهایی یاد می‌گیریم؟

هدف اصلی این دوره‌ی آموزشی، ایجاد مهارت برای به‌کارگیری مدل رگرسیون در پروژه‌های واقعی است. در پایان این دوره، شما قادر به محاسبه رگرسیون در پایتون خواهید بود. با کمک این مهارت شما می‌توانید در زمینه‌ی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به طراحی سیستم‌های فوق‌العاده‌ای بپردازید. سیستم‌هایی که برای کمک به زندگی بشر، ارزش فوق‌العاده‌ای خواهند داشت.

به‌طور کلی اهداف این آموزش، در زیر نشان داده شده است.

•      آشنایی با یادگیری ماشین یا Machine learning

•      آشنایی با انواع زیرشاخه‌های ماشین لرنینگ

•      توابع هزینه در رگرسیون

•      پیاده‌سازی‌های برداری

•      آشنایی با مراحل پیاده‌سازی مدل یادگیری ماشین واقعی

•      شناخت الگوریتم‌های رگرسیون تک متغیره و چند متغیره

•      درک الگوریتم‌های بهینه سازی در رگرسیون

•      آشنایی با ابزارهای رگرسیون در زبان برنامه نویسی پایتون

•      نحوه‌ی اجرای رگرسیون در پایتون

چه افرادی به آموزش رگرسیون در ماشین لرنینگ نیاز دارند؟

دوره‌ی آموزشی Linear regression در ماشین لرنینگ برای آن دسته از افرادی که به هوش مصنوعی و ارتقای سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند، توصیه می‌شود. تمام دانش‌جویان، محققان و برنامه‌نویسانی که برای پیاده‌سازی ایده‌های خود به هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ نیاز دارند، می‌توانند از این آموزش‌ها بهره‌مند شوند.

پیش نیازهای آموزش رگرسیون در Machine learning

برای پیاده سازی ماشین لرنینگ از زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون و متلب استفاده می‌شود. شما می‌توانید با آموزش ماشین لرنینگ با متلب یا پایتون، سیستم‌ها و نرم افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را طراحی و پیاده‌سازی کنید.

در این دوره‌ی آموزشی، از زبان پایتون برای آموزش انواع رگرسیون در یادگیری ماشین و محاسبات آن استفاده می‌شود. بنابراین ضروری است تا پیش از این‌که سراغ این آموزش بروید، در زمینه‌ی کار با زبان برنامه نویسی پایتون، اطلاعات کافی داشته باشید. شما می‌توانید زبان پایتون را از دوره‌ی آموزشی موجود در وب سایت مکتب خونه دنبال کنید.

دوره‌ی آموزش رگرسیون در ماشین لرنینگ چقدر طول می‌کشد؟

دوره‌ی آموزشی رگرسیون در Machine learning مکتب خونه در حدود ۷ ساعت ویدیویی تدوین شده است. شما باید زمان مورد نیاز برای انجام تمرین‌های عملی و تکرار پروژه‌های آموزشی را نیز در نظر داشته باشید. ناگفته نماند که در این دوره، فرض بر آن است که شما با پیش‌نیازهای الزامی و زبان برنامه نویسی پایتون، آشنا هستید.

سرفصل‌های دوره‌ی آموزش رگرسیون در ماشین لرنینگ

موضوعاتی که در این دوره‌ی آموزشی گنجانده شده‌اند، در سرفصل‌های زیر قابل بررسی خواهند بود.

•      معرفی دوره‌ی آموزشی و اهداف

•      معرفی پیش‌نیازهای مورد نظر

•      آشنایی با یادگیری ماشین

•      بررسی کاربردهای یادگیری ماشین

•      دسته‌بندی‌های مختلف یادگیری ماشین

•      معرفی مدل‌های مختلف رگرشن

•      ساختار داده

•      مدل‌های رگرشن تک متغیره

•      توابع هزینه

•      بهینه‌سازی

•      الگوریتم gradient descent

•      همگرایی

•      پیاده‌سازی عملی رگرشن تک متغیره

•      نرخ یادگیری

•      بررسی تأثیر نرخ یادگیری

•      رگرشن چند متغیره

•      الگوریتم gradient descent برای رگرشن چند متغیره

•      برداری سازی

•      نمودار همبستگی

•      رگرش چند جمله‌ای

•      بایاس و واریانس

•      روش‌های رفع اورفیت و اندر فیت

•      رگولاریزیشن

•      اجرای پروژه‌ی عملی

•      جمع‌بندی کلی محتوای آموزشی

آموزش رگرسیون در ماشین لرنینگ در مکتب خونه

برای یادگیری رگرسیو در ماشین لرنینگ می‌توانید از دوره‌های آموزشی مکتب خونه استفاده کنید. این دوره‌ها به آموزش پروژه محور ماشین لرنینگ می‌پردازند و شما مهارت لازم برای کار با معادله رگرسیون و الگوریتم الگوریتم تعیین رگرسیون خطی را به‌دست می‌آورید. خلاصه‌ این‌که این آموزش شما را برای ورود حرفه‌ای به دنیای هوش مصنوعی و ساخت برنامه‌های مبتنی بر آن آماده می‌کند.

آموزش رگرسیون در ماشین لرنینگ جزو مباحث پایه و مقدماتی برای ورود به دنیای هوش مصنوعی است. از رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر داده‌ای استفاده می‌شود. همچنین به عنوان پیش نیاز این دوره انواع آموزش هوش مصنوعی و آموزش یادگیری ماشین در مکتب خونه موجود است.