دوره آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ

صفر تا صد آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ را در مکتب خونه ببینید. این دوره‌ی ترجمه‌شده، توسط یکی از بهترین اساتید دانشگاه استنفورد تدریس می‌شود. برای مشاهده‌ی آن همین حالا اقدام کنید.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ چیست؟

فرض کنید در حال ورق زدن یک آلبوم قدیمی هستید. با دیدن هر عکس، ذهن شما به‌سرعت چهره‌ها و موقعیت‌های مختلف را تشخیص می‌دهد. این فرایند شبیه کاری است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام می‌دهند. آن‌ها با جمع‌آوری انبوهی از داده‌ها (تصاویر، متون، اعداد و ارقام)، قادر به شناسایی الگوها و برقراری ارتباط بین آن‌ها هستند.

یادگیری ماشین زیر شاخه‌ای از هوش مصنوعي (AI) است که به کامپیوترها امکان می‌دهد تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق، از داده‌ها بیاموزند و نتایج قابل توجهی را بدست آورند. الگوریتم‌های نظارت‌شده (supervised learning) یادگیری ماشین در اینجا وظیفه دارند تا داده‌های بزرگ را دریافت کرده و پردازش کنند. آ‌ن‌ها با استفاده از انواع مختلفی (الگوریتم با نظارت و بدون نظارت) که دارند الگوهای پنهان را کشف می‌کنند و با توجه به آن‌ها توانایی خود را ارتقا می‌دهند.

این روزها کسب‌وکارهای زیادی از الگوریتم‌های نظارت شده استفاده می‌کنند تا خود را با تکنولوژی همراه کنند. به همین علت آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ در دنیای امروزی اهمیتی زیادی پیدا کرده است.

نحوه‌ی آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ چگونه است؟
در یادگیری ماشین با الگوریتم‌های ناظر، مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌گذاری شده به الگوریتم ارائه می‌شوند. این داده‌ها شامل نمونه‌هایی از ورودی (تصاویر، متن یا اعداد) و خروجی (برچسب‌های دسته‌بندی، مقادیر عددی یا توضیحات) هستند.

الگوریتم یادگیری با نظارت و بدون نظارت، با بررسی این داده‌های برچسب‌گذاری شده، یاد می‌گیرد که چگونه از ورودی‌ها برای پیش‌بینی خروجی‌های جدید استفاده کند. به عبارت دیگر، الگوریتم به معلمی تبدیل می‌شود که از نمونه‌های آموزش‌دیده برای یادگیری نحوه حل مسائل جدید استفاده می‌کند.

تفاوت یادگیری با ناظر و یادگیری بدون ناظر چیست؟

در یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised learning)، به الگوریتم‌های آن داده‌هایی بدون برچسب داده می‌شود. الگوریتم باید به تنهایی الگوهای موجود در داده‌ها را کشف کرده و خروجی مناسبی نمایش دهند. اما در یادگیری ماشین با نظارت، به الگوریتم مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌گذاری شده ارائه می‌شود. این داده‌ها شامل ورودی و خروجی مورد نظر هستند که با استفاده از آنها نتیجه خوبی مشاهده می‌شود. شما در آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ باید به این مباحث مسلط شوید و این تفاوت را به‌خوبی درک کنید.

معرفی انواع الگوریتم های یادگیری با نظارت (Clustering Supervised learning)

همان‌طور که در هر کلاس، ابزارهای متفاوتی برای یادگیری دروس مختلف وجود دارد، در دنیای یادگیری با ناظر نیز الگوریتم‌های مختلفی برای انجام وظایف مختلف طراحی شده‌اند. برخی از الگوریتم‌های رایج و مهم آن، عبارت‌اند از:

1- طبقه‌بندی

در این نوع الگوریتم‌ها هدف، طبقه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مختلف است. الگوریتم طبقه‌بندی وظیفه دارد تا پس از اتمام فرایند آموزش، مقداری را از ورودی دریافت کند و آن را به کلاس یا دسته‌ای خاص (که در آموزش یاد گرفته است.) اختصاص دهد. به‌عنوان مثال، الگوریتم می‌تواند ایمیل‌ها را به‌عنوان اسپم یا غیر اسپم، تصاویر را به‌عنوان گربه یا سگ و مشتریان را به‌عنوان کم‌خطر یا پرخطر طبقه‌بندی کند.

2- رگرسیون

در الگوریتم‌های رگرسیون هدف، پیش‌بینی یک مقدار عددی است. به این معنی که رگرسیون فرایندی آماری است که سعی دارد رابطه‌ی مهم بین متغیرهای وابسته و مستقل را درک کند. به‌عنوان مثال، الگوریتم می‌تواند قیمت مسکن را در یک منطقه خاص پیش‌بینی کند و میزان فروش یک محصول را تخمین بزند. در آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ به‌طور کامل با این الگوریتم آشنا خواهید شد.

3- درخت‌های تصمیم

برای ایجاد قوانینی که بر اساس آنها می‌توان داده‌ها را طبقه‌بندی یا پیش‌بینی کرد، از الگوریتم درخت تصمیم استفاده می‌شود. در این الگوریتم درختی وجود دارد که با استفاده از قوانین و شرایطی که از داده‌های پیشین بدست آمده، ساخته شده است. به بیانی دیگر می‌توان گفت این نوع از الگوریتم‌های با ناظر بر اساس پاسخ‌های قبلی، پاسخ‌های بعدی را آماده می‌کنند.

انواع الگوریتم های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning)

از انواع الگوریتم های یادگیری بدون نظارت می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

· خوشه بندي (Clustering): در این الگوریتم داده‌ها به‌طور خودکار بر اساس شباهت‌ها و تفاوت‌هایی که دارند در دسته‌ها یا خوشه‌های متفاوتی قرار می‌گیرند.

· مدل‌سازی مخفی مارکوف: در مدل‌سازی HMM، از یک سری حالت پنهان برای مدل‌سازی رفتار دنباله‌ای داده‌ها استفاده می‌شود تا کمک کند پیش‌بینی‌ها مؤثرتر باشند.

· عمیق بدون نظارت: یادگیري عمیق یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند با یادگیری از حجم عظیمی از اطلاعات؛ الگوها و ساختارهای پنهان در آنها را کشف کنند.

چرا آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ اهمیت دارد؟

الگوریتم‌های نظارت شده برای الگوریتم های یادگیری ماشین در داده کاوی اهمیت فراوانی دارند، به همین علت یادگیری آن‌ها در دنیای امروزی ضروری است. از جمله دلایل اهمیت آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

· سهولت پیاده‌سازی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های نظارت شده نسبت به سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین از سادگی بیشتری برخوردار هستند. با وجود داده‌های برچسب‌گذاری شده، این الگوریتم‌ها می‌توانند به‌طور مستقیم به یادگیری و انجام وظایف خود بپردازند.

· ترکیب با سایر روش های یادگیری ماشین: الگوریتم‌های نظارت شده می‌توانند به‌طور مؤثر با سایر روش‌های یادگیری ماشین ترکیب شوند. برای مثال، می‌توان از روش يادگيري تقويتي و الگوریتم‌های آن برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق استفاده کرد و از قدرت این مدل برای حل مسائل پیچیده‌تر بهره برد.

· در دسترس بودن منابع آموزشی: برای یادگیری آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ منابع آموزشی متعددی در دسترس است. کتاب‌ها، مقالات، دوره‌های آنلاین و ابزارهای مختلفی وجود دارند که به شما کمک می‌کنند تا این الگوریتم‌ها را به‌طور کامل یاد بگیرید و از آنها در پروژه‌های خود استفاده کنید.

کاربردهای الگوریتم‌های نظارت شده در یادگیری ماشین

الگوریتم‌های نظارت شده انقلابی در نحوه‌ی پردازش اطلاعات و حل مسائل در تمام زمینه‌ها ایجاد کرده‌اند. از مهم‌ترین کاربردهای این الگوریتم‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

1) تشخیص تصویر و ویدئو

الگوریتم‌های نظارت شده در تشخیص اشیاء و افراد در تصاویر و ویدئوها حرف‌های زیادی برای گفتن دارند. این الگوریتم‌ها با بلعیدن حجم عظیمی از تصاویر و ویدئوهای برچسب‌گذاری شده، یاد می‌گیرند که اشیاء مختلف مانند اتومبیل، عابر پیاده، یا حیوانات را با دقت بالا تشخیص دهند.

2) طبقه‌بندی متون

دنیای دیجیتال پر از اطلاعات متنی است. ایمیل‌ها، مقالات، پیام‌های شبکه‌های اجتماعی و انواع دیگر داده‌های متنی، حجم عظیمی از اطلاعات را در اختیار ما قرار می‌دهند. با برچسب‌گذاری متن‌ها و آموزش الگوریتم‌های فوق، یادگیری ماشین می‌تواند متون جدید را برچسب‌گذاری کند.

3) تشخیص تقلب و فریب

در دنیای امروز که تراکنش‌های آنلاین و فعالیت‌های دیجیتال رواج پیدا کرده‌اند، تشخیص تقلب و فریب از اهمیت بالایی برخوردار است. با آموزش این الگوریتم‌ها روی داده‌های مربوط به تراکنش‌های بانکی، فعالیت‌های آنلاین و سایر موارد، می‌توان آنها را قادر ساخت تا الگوهای مشکوک را شناسایی کنند.

آینده یادگیری ماشین و الگوریتم‌ها نظارت شده

یادگیری ماشین در حال پیشرفت و توسعه سریع است و انتظار می‌رود در آینده نقش بسیار مهم‌تری در زندگی انسان‌ها ایفا کند. این تکنولوژی به سرعت حضور خود را در زندگی روزمره پررنگ‌تر می‌کند. این الگوریتم‌ها در آینده‌ای نه چندان دور می‌توانند همکاری بیشتری با انسان‌ها داشته باشند. به همین علت آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ به شما کمک می‌کند تا به این دانش مسلط باشید و بتوانید جایگاه شغلی خوبی در داخل و خارج از ایران بدست آورید.

معرفی دوره آموزش الگوریتم های نظارت شده در یادگیری ماشین مکتب خونه

برگزار کننده دوره آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ، دانشگاه استنفورد است. مدرس این دوره اندرو انگ (Andrew Ng) یکی از اساتید به‌نام دانشکده علوم کامپیوتر این دانشگاه است. شما می‌توانید این دوره 5 ساعته را همراه با زیرنویس فارسی از مکتب خونه مشاهده کنید. در این دوره تمام مباحث از صفر تا صد آموزش داده شده است. به همین علت برای شرکت در آن نیازی به هیچ‌گونه پیش‌نیازی ندارید.

سرفصل‌های دوره آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ مکتب خونه

سرفصل‌های دوره آموزش الگوریتم های نظارت شده در یادگیری ماشین به صورت زیر است:

فصل اول: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین

فصل دوم: رگرسیون با چند ورودی

فصل سوم: دسته‌بندی

آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ، همراه با مکتب خونه

در دنیای پیشرفته امروز هوش مصنوعي در تمامی عرصه‌ها حضور مؤثر دارد. به همین علت به یکی از مهارت‌های اصلی در دنیای امروز تبدیل شده است. شما با شرکت در آموزش الگوریتم های نظارت شده در ماشین لرنینگ می‌توانید تمامی مباحث را از صفر تا صد یاد بگیرید. با شرکت در این دوره از مکتب خونه می‌توانید موقعیت شغلی خود را ارتقا دهید. پس همین حالا برای وارد شدن به دنیای تکنولوژی اقدام کنید. در مکتب خونه همچنین انواع دوره آموزش AI، آموزش ماشین لرنینگ و آموزش برنامه نویسی به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.

آموزش الگوریتم‌های نظارت‌شده در ماشین‌لرنینگ

دوره‌های مشابه

آموزش الگوریتم‌های پیشرفته در ماشین‌لرنینگ

آموزش هوش مصنوعی برای همه

آموزش نظارت‌نشده‌ها، توصیه‌گرها و یادگیری تقویتی در ماشین‌لرنینگ

آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق

آموزش یادگیری ماشین با پایتون

یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

آموزش برنامه‌نویسی با پایتون (پیشرفته)

آموزش یادگیری ماشین

دیگر دوره‌های Andrew Ng

آموزش Agentic AI با Andrew Ng

آموزش هوش مصنوعی پایتون برای مبتدیان: کار با دیتا

آموزش هوش مصنوعی پایتون برای مبتدیان: اتوماتیک‌سازی کارها

آموزش اصول کدنویسی پایتون برای هوش مصنوعی

آموزش هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای همه

آموزش دیپلوی مدل‌های یادگیری ماشین در پروداکشن

آموزش مقدماتی یادگیری ماشین در پروداکشن

آموزش Langchain: با داده‌های خود صحبت کنید!

آموزش هوش مصنوعی برای همه

آموزش پرامپت‌نویسی با ChatGPT برای برنامه‌ نویس‌ها

آموزش الگوریتم‌های پیشرفته در ماشین‌لرنینگ

آموزش نظارت‌نشده‌ها، توصیه‌گرها و یادگیری تقویتی در ماشین‌لرنینگ

آموزش مدل‌های توالی و پردازش زبان طبیعی

آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق

آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنالی

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق

آموزش یادگیری ماشین (Andrew NG)

Machine learning

سوالات پرتکرار