نانوتکنولوژی تغيير بنيانی مسيری است که در آينده، موجب ساخت مواد و ابزارها خواهد شد. الی فایو در حقیقت یک پکیچ است برای زبان برنامه نویسی پایتون که از فریمورک ها و بسته های SKlearn, XGboot, lightning, Kreas, Catboot sklearn-crfsuite پشتیبانی می کند. به تعبیر سادهتر هدف مدیریت تکنولوژی شامل استفاده از مهارتهای مدیریت برای کشف، توسعه، بهرهبرداری و استفاده مناسب تکنولوژی است. همانطور که پیش از این نیز مورد بررسی قرار گرفت، ماشین لرنینگ در مسائلی مانند پیشبینی رفتار مشتری تا ایجاد سیستمهای اتومبیلهای خودران مورد استفاده قرار میگیرد. در ابتدا طبیعی است که ندانیم از کدام مدل و الگوریتم برای داده های مورد نظر استفاده کنیم. برنامههای یادگیری عمیق ممکن است حدود چند ساعت یا چندین هفته برای پیادهسازی، آموزش دادهها و ایجاد مدلها نیاز به زمان داشته باشند.
بهترین متد روز، همزمان تقویت حافظه، آموزش تصویری با کمترین قیمت ممکن! وجود حجم عظیمی از اطلاعات و داده های مربوط به آموزش، باعث ایجاد آنالیتکیس آموزشی شدند، و این مسئله بسیار مهم است چرا که ارزیابی و سنجش مشارکت دانش آموزان با هدف بررسی نتیجه و خروجی آموزش ها بسیار مهم است. مهارتهای حل مسئله: توانایی حل مسائل برای دانشمندان داده و مهندسان نرم افزار بسیار حائز اهمیت است و برای مهندسان ماشین لرنینگ مسئلهای ضروری به حساب میآید. کاربران می توانند با حساب رایگان خدمات مایکروسافت اژور را دریافت کنند؟ سپس کامپیوتر خود را یک بار restart کنید تا فرایند ثبت حساب مایکروسافت بر روی ویندوز شما به درستی اعمال شود. سپس با جمعآوری رفتارهای مشتریان، الگوریتمهای ماشین لرنینگ میتوانند به سازمانها در ایجاد ابتکارهایی برای توسعه محصول و بازاریابی بر اساس تقاضای مشتری کمک کنند. مایکروسافت به مدت ده سال از محصولات خود پشتیبانی میکند؛ طی پنج سال اول محصولات خود را تحت پشتیبانی کامل قرار میدهد، سپس در پنج سال بعدی فقط پشتیبانی امنیتی را برای محصولات خود ارائه میکند. الگوهای آماده برای کاربران عادی در ایجاد و انتشار داده ها را دارد.
همچنین میتوان گفت که بایاس مقدار خطای مدل را نشان میدهد. یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ machine learning شاخهای از هوشمصنوعی است و مبتنی بر این ایده است، که سیستمها می توانند از دادهها بیاموزند، الگوها را شناسایی و با حداقل دخالت انسانی تصمیمگیری کنند. هدف دیگری که برای این الگوریتم میتوان بیان کرد این است که یک ماشین محاسباتی بتواند دادههای خام را به طور خودکار طبقهبندی کند. همانطور که انتظار میرود، به دلیل نیاز سیستمهای یادگیری عمیق به مجموعه دادههای بزرگ و از آنجا که این سیستمها دارای پارامترها و معادلات ریاضی و محاسباتی زیادی هستند، زمان بیشتری برای آموزش مدلهای آنها نیاز است. طبق همه تفاوتهایی که تا این بخش از مطلب مورد بررسی قرار گرفتند، مشخص است که کاربردهای ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق نیز با یکدیگر متفاوت هستند. یادگیری استقرایی جایی است که نمونه هایی از یک تابع به صورت داده (x) (Data (x)) و خروجی تابع (f(x)) به ما داده می شود. باید در نظر گرفت که تازه نسخه اول ویندوز ۱۱ را دراختیار داریم و ممکن است باگ ها پس از مدتی در گوشه و کنار محیط ویندوز سر در آورند. در رابطه با این خودروها، به این موضوع باید توجه شود که این خودروها نیز مانند دیگر وسایل نقلیهای که توسط انسان کنترل میشوند امکان تصادف دارند.
2- راه حل لازم را برای طراحی شرایط ارائه دهدکه از همه روش ها نزدیکتر شود. به گزارش ایلنا، «حمید گرمابی» اظهار داشت: سختگیری بیش از حد مانعی بزرگ برای بیمه شدن قالیبافان است. تعداد و تنوع دورههای آنلاین زیاد است. شرکت آمازون از شبکههای عصبی مصنوعی برای ارائه توصیههای شخصی و هوشمند مرتبط با هر مشتری بر اساس تاریخچه خریدهای قبلی آنها، نظرات، محصولات نشانهگذاری شده و دیگر فعالیتهای آنلاین استفاده میکند. بانک Citibank با شرکت تشخیص تقلب Feedzai برای مدیریت و رسیدگی به کلاهبرداریهای بانکی حضوری و آنلاین همکاری میکند. برای حل و رسیدگی به مسائل فوق، شرکتهای زیادی از جمله Genentech با شرکت هوش مصنوعی مانند GNS Healthcare همکاری کردهاند تا از یادگیری ماشین و شبیهسازهای پلتفرمهای هوش مصنوعی استفاده کنند و به درمانهای زیست پزشکی با توجه به نوآوریهای جدید رسیدگی کنند. در غیر اینصورت به نتایج متفاوتی از دادههای قدیمی و جدید میرسیم که نشانه خوبی نیست. مهارتهای ارتباطی: اینکه مهندسان ماشین لرنینگ با دانشمندان و «تحلیلگران داده» (Data Analyst)، مهندسان نرم افزار، پژوهشگران، تیمهای بازاریابی و محصول ارتباط داشته باشند، اصلا مسئله غیر معمولی به حساب نمیآید. همانطور که ماشین لرنینگ به عنوان نوعی از کاربردهای هوش مصنوعی در نظر گرفته میشود، یادگیری عمیق نیز یکی از کاربردها و زیرمجموعه ماشین لرنینگ به حساب میآید.
بسیاری از شرکتهای پیشرو امروزی، مانند فیسبوک، گوگل و اوبر، ماشین لرنینگ را به بخش مرکزی عملیات خود تبدیل میکنند. پس از تکمیل فرآیند آموزش، مدل بر اساس داده های آزمون (زیرمجموعهای از مجموعه آموزشی) آزمایش میشود و سپس خروجی را پیشبینی میکند. برای مثال، در برنامههای تشخیص چهره، برنامه ابتدا میآموزد که چگونه تشخیص و سازماندهی خطها و لبههای چهره را انجام دهد، سپس بخشهای مهمتر چهره و در نهایت نمایش کلی چهره را شناسایی میکند. یادگیری عمیق در تلاش است تا چگونگی پردازش محرکهای نور و صدا را در بینایی و شنوایی انسان تقلید کند. در این زمینه، تکنولوژی وضعیت فعلی دانش انسان برای چگونگی ترکیب کردن منابع با یکدیگر برای تولید محصولات مورد نظر، حل مشکلات، برطرف کردن نیاز ها یا برآورده کردن خواسته ها است. از داده کاوی برای جستجو معنا اطلاعاتی خاص یا اطلاعاتی استفاده شده است که فردی به آنها نیاز دارد. دیدگاههایی که به وسیله ماشین لرنینگ به دست آمدهاند به شناسایی فرصتهای سرمایهگذاری کمک خواهند کرد و میتوانند برای سرمایهگذران زمان مناسب جهت معامله را پیشنهاد دهند. اما ماشین لرنینگ معمولاً با استفاده از الگوریتمها کار خود را انجام میدهد و دادههای خام در آن کاربردی ندارند. در بخش مسائل مالی نیز میتوان با استفاده از داده کاوی فرصتهای سرمایهگذاری و حتی احتمال موفقیت و عدم موفقیت یک شرکت استارتآپی را مورد بررسی قرار داد.
در بخش بعدی از مطلب «ماشین لرنینگ چیست» به بررسی تفاوت ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق در کاربردهایشان پرداخته شده است. با پیشرفت فناوریهای ماشین لرنینگ، زندگی انسانها نیز سادهتر شده است. در دنیای دیجیتال امروزی که به سرعت در حال پیشرفت است، هر سازمان صنعتی که بهروز باشد از مزایای ماشین لرنینگ استفاده میکند. دانش و تکنولوژی تا جایی پیشرفت کرده که کمکم گمانهزنیهایی در مورد منفعل شدن نقش نفت و مشتقات آن در جهان شنیده میشود. هنوز در این مورد تصمیمات جدی گرفته نشده است، اما با توسعه بسیار هوش مصنوعی این موضوعات در حال بررسی هستند. در ایالات متحده، هر ایالت به صورت جداگانه در حال ایجاد و توسعه سیاستهایی برای امنیت دادهها است، برای مثال میتوان به قانون «حریم خصوصی مصرفکنندگان کالیفرنیا» (California Consumer Privacy Act | CCPA) پرداخت که مصرف کنندگان را درباره جمعآوری دادههای آنها آگاه میسازد. ميتوان نيمههادیهای مورد استفاده در ديودهای نورانی ( LED ها) را به مقدار زياد در ابعاد نانو توليد کرد. هدف عمده تکنولوژی هردل در صنایع غذایی،کاهش احتمال وجود رشد میکروبهایی است که باعث فساد و مسمومیت مواد غذایی میشوند. یک معماری یادگیری عمیق از شبکههای عصبی بیولوژیکی الهام گرفته شده و از چندین لایه در شبکه عصبی مصنوعی متشکل از سختافزار و GPU تشکیل شده است.
بنابراین تفکر انتقادی و خلاقانه در مورد مسائلی که به وجود میآیند و ایجاد راه حلهایی برای آنها یکی از مهارتهای اساسی مورد نیاز مهندسان ماشین لرنینگ است. «دارو پژوهی» (Drug Discovery): معمولاً ساخت و کشف یک داروی جدید اصلا فرایند به صرفهای نیست، زیرا هم گران است و هم زمان زیادی برای این کار صرف میشود. اما این همه دست آورد تکنولوژی جدید نیست. به گزارش اتاق خبر، به نقل از ایسنا، با توجه به آنکه هر روز اخبار و گزارشهای متعددی از سوی رسانههای مختلف درباره فناوریهای جدید به گوش میرسد، انتظار میرود که آینده پیش روی انسان آیندهای بسیار متفاوتتر از حد تصور ما باشد چراکه تکنولوژیهای جدیدی همواره در عرصههای مختلف وارد میشوند که تمامی ابعاد زندگی ما را تحت تأثیر خود قرار میدهند. مدل میوه ما اکنون باید بتواند به این سؤال پاسخ دهد که آیا میوه داده شده سیب است یا پرتقال. در این بخش به بررسی برخی از معروفترین این صنایع پرداخته شده است. بایاس و تبعیض در یادگیری ماشین چیست ؟
از طرف دیگر در برنامههایی که از یادگیری عمیق استفاده میکنند، تصویر ورودی وارد مدل میشود و با آموزشهای داده شده، برنامه هم شی شناسایی میشود و هم مکان آن را در یک تصویر و به عنوان یک خروجی نشان میدهد و این فرایند تنها در یک مرحله اتفاق میافتد. برای مثال ماشین لرنینگ میتواند به سازمانها کمک کند تا مشتریان خود را در سطح عمیقی و بر اساس رفتارهای آنها درک کنند. تفاوت ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق در زمان پیاده سازی چیست؟ بخش بعدی مطلب «ماشین لرنینگ چیست» به شرح تفاوت ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق در زمان اجرا و آموزش برنامههای آنها اختصاص دارد. بخش بعدی از مطلب «ماشین لرنینگ چیست» به شرح استفاده از ماشین لرنینگ در بخش فروشگاهی اختصاص دارد. آیا تصور میکنید فناوری و تکنولوژیی که امروز در بسیاری از محصولات مشاهده میکنید یکباره به وجود آمدند؟ زمانی که از مزایای این حوزه صحبت میشود میتوان برای بررسی آنها به صورت دقیقتری همین مثالها را توصیف کرد.
ایده ماشین لرنینگ در سال 1959 برای حل مسائل ساده ریاضی بوجود آمد که با توجه به آن آیا میتوان یک سری عملگر ساده مانند and یا or را به ماشین داد ؟ این مدل را در سناریویی قرار میدهد که در آن با موقعیتهایی روبرو میشود که بخشی از آموزش آن نبوده است. بنابراین این ورژن آفیس کامل ترین نسخه آن است و به همین جهت هم نسبت به دیگر ورژن ها از محبوبیت بالاتری برخوردار شده و آمار فروش بیشتری دارد. بنابراین با استفاده از این موارد میتوان به این نتیجه رسید که داده کاوی به ماشین لرنینگ نیاز دارد، اما ماشین لرنینگ نیاز ضروری به داده کاوی نخواهد داشت. تصور کنید یک مجموعه داده بزرگ از مشتریان و خریدهای آنان دارید، دستهبندی آنها و تفکیک انواع خریدها برای انسان کار دشوار و زمانبری است؛ بنابراین این الگوریتم به شما کمک میکند که بهراحتی این کار را انجام دهید. مجموعه داده روشهای مدیریت داده را انجام میدهد و ماشین لرنینگ روشهای تجزیه و تحلیل دادهها را برای داده کاوی انجام میدهد. فراتر از دیدن نمرات آزمون در زمان واقعی، معلمان می توانند فهم دانش آموزان از یک موضوع را بهتر دنبال و درک کنند. تفاوت داده کاوی و ماشین لرنینگ در کاربردهایشان چیست؟
سادهترین شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) شامل یک لایه واحد از الگوریتمهای یادگیری ماشین هستند. رسانههای اجتماعی از شبکههای عصبی مصنوعی برای تشخیص چهرههای آشنا در فهرست مخاطبیان افراد استفاده میکنند و به صورت خودکار برچسبگذاری انجام میدهند. اما سیستمهای یادگیری عمیق کل مسئله یا سناریو را به صورت کلی و در یک مرحله بررسی میکنند. دامنه دانش: برای طراحی نرم افزارهای خودکار و بهینهسازی راه حلهای مورد استفاده توسط کسب و کارها و مشتریان، لازم است که مهندسان ماشین لرنینگ نیازهای کسب و کار و نوع مسئلهای را درک کنند که طراحی و حل میشوند. یا کدام تصویر گرافیکی مخاطب پسندتر است یا از بین دو نوع ارسال ایمیل بهترین روش کدام است لاجرم باید سمت A/B تست بروید. قدم بعدی، آشنایی با برخی از کتابخانه های پایتون برای کار با هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده است (البته شما در این مرحله باید تجزیه و تحلیل داده را یاد بگیرید پس فقط کتابخانه جهت تجزیه و تحلیل داده در پایتون معرفی خواهد شد). مهارتهای مهندسی نرم افزار: برخی از مهارتهای علوم کامپیوتر و نرم افزار که یک مهندس ماشین لرنینگ باید به آنها تسلط داشته باشد، شامل نوشتن الگوریتمهایی است که میتوانند جستجو، «مرتبسازی» (Sorting) و بهینهسازی کنند، آشنایی با الگوریتمهای «تقریبی» (Approximate)، درک ساختمان دادهها از جمله «پشته» (Stack)، «صف» (Queue)، گراف، درخت و آرایههای چند بعدی، درک قابلیت محاسبه، پیچیدگی و علم معماری کامپیوتر از جمله حافظه، «خوشهها» (Cluster)، «پهنای باند» (Bandwidth)، «بنبستها» (Deadlock) و «کَش» (Cache) است.
در نبود اصول اساسی علمی، تکنولوژی آموزشی از تکنیک های تجربی استفاده می کند تا موقعیت های یادگیری را بهبود سایت gadgets361 بخشد. نرمافزار CRM میتواند از مدلهای یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل ایمیل استفاده کند و اعضای تیم فروش را ترغیب کند که ابتدا به مهمترین پیامها پاسخ دهند. یا در مثالی دیگر میتوان گفت که داده کاوی به تولیدکنندگان کمک میکند تا دادههای مرتبط با تبلیغات را جمعآوری کنند و روی آنها تجزیه و تحلیل انجام دهند. در مثالی دیگر میتوان گفت شرکت گوگل برای نمایش تبلیغات خاص در جستجوها از ماشین لرنینگ استفاده میکند. مثلاً انسان هرگز نمیتواند کاری را بکند که یک موتور جستجو انجام میدهد چون حجم اطلاعات موجود در اینترنت بیش از توانایی پردازش انسان است. بر اساس یک گزارش جدید، سرعت عرضه نسخههای جدید ویندوز توسط مایکروسافت ممکن است کند شده باشد، اما در مقابل، سرعت انتشار ویژگیهای جدید ویندوز ممکن است افزایش یابد. به عنوان کاربردهایی برای الگوریتمهای یادگیری عمیق میتوان به خدمات پخش موسیقی، تشخیص چهره، ساخت خودروهای خودران که شامل مواردی مانند تشخیص چراغهای راهنمایی رانندگی و به دست آوردن زمان مناسب برای افزایش یا کاهش سرعت در رانندگی اشاره کرد، این برنامهها از لایههای زیاد شبکههای عصبی برای ساخت مدلهای خود استفاده میکنند.