آموزش شناسایی الگو (Pattern Recognition) با پایتون

شناسایی الگو یا Pattern Recognition:

تشخیص الگو فرایندی است برای شناسایی قواعد موجود در داده‌ها توسط ماشینی که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. تشخیص الگو می‌تواند به عنوان دسته‌بندی داده‌ها ی ورودی در کلاس‌های شناخته شده به وسیلهٔ استخراج ویژگی‌های مهم یا صفات داده تعریف شود.در این فرایند عمل طبقه‌بندی رویدادها براساس اطلاعات آماری، داده‌های تاریخی یا حافظه‌ی دستگاه اتفاق می‌افتد.شناسایی الگو یک فرایند شناختی است که در مغز ما زمانی که با برخی اطلاعاتی روبرو می‌شویم که با داده ذخیره شده در حافظه ما تطابق دارد اتفاق می افتد. در مهندسی کامپیوتر، شناسایی الگو یک فرایند علمی است که در آن تمرکز بر شناخت اتوماتیک الگوی اطلاعات ورودی است. تشخیص الگو بر روی شناخت الگو ها و همچنین نظم دادن به داده‌ ها می باشد که می توان اینگونه بیان کرد که تشخیص الگو، دریافت داده‌ های خام و تصمیم گیری بر اساس دسته ‌بندی داده ‌ها می باشد.  هدف «تشخیص الگو» (Pattern Recognition) و شناسایی آماری الگو، انجام «طبقه بندی با ناظر» (Supervised Classification) یا «دسته‌بندی بی ناظر» (Unsupervised Learning) روی اطلاعات موجود است. در فرآیند یادگیری ماشین، به رایانه دستورالعمل نحوه انجام یک کار خاص داده می‌شود. این فرایند از دو طریق مختلف، یعنی از طریق یادگیری نظارت شده و بدون نظارت انجام می‌شود.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا artificial intelligence شاخه ای از علوم رایانه است که هدف اصلی آن تولید ماشین‌های هوشمندی است که توانایی انجام وظایفی که نیازمند به هوش انسانی است را داشته باشد. هوش مصنوعی در حقیقت نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است و منظور از هوش مصنوعی در واقع ماشینی است که به گونه ای برنامه نویسی شده که همانند انسان فکر کند و توانایی تقلید از رفتار انسان را داشته باشد. این تعریف می تواند به تمامی ماشین هایی اطلاق شود که بگونه‌ای همانند ذهن انسان عمل می‌کنند و می‌توانند کارهایی مانند حل مسئله و یادگیری داشته باشند. هوش مصنوعی(Artificial Intelligence) از دو کلمه متفاوت ساخته شده است. منظور از مصنوعی(Artificial) یعنی ساخته شده به دست بشر است و از طرفی دیگر هوش(Intelligence) به معنای توانایی ذهن برای درک اصول، حقیقت، حقایق یا معانی، کسب دانش و تبدیل علم به عمل بر پایه توانایی یادگیری و درک کردن است. بنابراین هوش مصنوعی ماشینی است که توسط انسان ها ایجاد می‌شود تا زندگی را آسان و راحت کند که به صورت برنامه‌های رایانه‌ای یا ماشین‌هایی بوده که به فکر کردن و یادگیری کمک می‌کنند.خیلی از افراد هنوز هم با شنیدن واژه هوش مصنوعی به ربات ها فکر می کنند و تصور می کنند که منظور از هوش مصنوعی همان ربات های بی احساسی هستند که برای انجام راحت تر کارها طراحی شده‌اند و قرار است در آینده جای انسان ها را بگیرند. مسئول این نوع تفکر به احتمال زیاد فیلم های علمی و تخیلی است اما واقعیت با آنچه که تصور می شود تفاوت دارد. هوش مصنوعی که امروزه از آن یاد می‌شود در واقع تکنولوژی است که به نحوی قابلیت تفکر دارد. البته این قابلیت تفکر با چیزی که ما به عنوان تفکر انسانی می‌شناسیم تا حد زیادی تفاوت دارد، اما در حقیقت سعی دارد تا از آن تقلید کند.حوزه‌ی تحقیق پیرامون هوش مصنوعی، در سال ۱۹۵۶ و آزمایشگاهی در کالج دارتموث متولد شد. جان مک‌کارتی این حوزه را از زیرمجموعه‌ی سایبرنتیک و نظریه‌های سایبرنتیست‌هایی همچون نوربرت وینر خارج کرد و اصطلاح «هوش مصنوعی» به‌نوعی توسط او متولد شد. از پیش‌گامان و رهبران حوزه‌ی هوش مصنوعی می‌توان به آلن نول، هربرت سیمون، جان مک‌کارتی، ماروین مینسکی و آرتور ساموئل اشاره کرد. آن‌ها به‌کمک دانشجویان خود برنامه‌هایی توسعه می‌دادند که رسانه‌های جهان، لقب «عجیب» را برایشان انتخاب می‌کردند.

کاربردهای هوش مصنوعی

از کاربردهای هوش مصنوعی می‌توان به برچسب‌گذاری خودکار تصاویر، تبدیل گفتار به نوشتار، رتبه‌بندی صفحات وب، پاسخ‌دهی خودکار در نرم‌افزارهای پیام‌رسان، توصیف تصاویر، تبدیل طرح اولیه (Mockup) به کد HTML، تولید خودکار مراحل جدید در بازی‌ها، یادگیری و استخراج سبک، انجام بازی‌های ویدئویی، انجام بازی‌های صفحه‌ای مانند شطرنج، نقاشی، تشخیص چهره و دستیارهای هوشمند اشاره کرد.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) علمی است که کامپیوترها را به یادگیری و رفتار کردن مثل انسان مجبور می­‌ کند. این سیستم‌‌‌ها، رفته رفته که با داده‌‌ها، شبکه‌‌ها و افراد تعامل دارند، به طور خودکار با‌هوش‌‌تر می‌‌شوند تا در نهایت بتوانند موضوعی کاربردی در جهان را برای ما حل یا پیش­‌بینی کنند.یادگیری ماشین یک نوع هوش مصنوعی است که با استفاده از یک الگوریتم، الگو ها را از داده خام استخراج می کند. تمرکز اصلی یادگیری ماشین این است که به سیستم های کامپیوتری این امکان را بدهد که بدون دخالت انسان و یا اینکه صراحتا برنامه ریزی شوند، از تجربه ها یاد بگیرند. ما با استفاده از الگوریتم هایی به ماشین دستوراتی را می دهیم که ماشین خود بتواند دستورات جدید را با استفاده از متد های قبلی توسعه بدهد و به گونه ای خود ماشین بیاموزد که چه عملی را انجام دهد ، به زبان ساده تربه ماشین یاد می دهیم که خود چیز های جدید را خودشان یاد بگیرند.علم ماشین لرنینگ می تواند به یک نرم افزار قدرتی دهد که نرم افزار با استفاده از تجربیاتی که دارد یا بهتر است بگوییم نرم افزار با دانشی که دارد بتواند بعضی از مسائل را حل کند یک مثال خوب در این زمینه گوگل است حتما این را فهمیده اید که موتور جستجوی قدرتمند گوگل توانایی یادگیری دارد آیا برای شما پیش نیامده که به محض اینکه بخواهید چیزی را جستجو کنید گوگل فورا آن را حدس زده باشد؟حوزه یادگیری ماشین طی چند سال اخیر یکی از محبوب ترین حوزه های برنامه نویسی در دنیا بوده است و همچنین یکی از پر تقاضا ترین حوزه های برنامه نویسی بوده است. یادگیری ماشین لرنینگ با پایتون نه تنها می تواند شما را قادر به همکاری با شرکت های بزرگ بکند بلکه تفکر را در شما پرورش می دهد و باعث می شود بهتر فکر کنید و همواره از ریاضی، الگوریتم ها و دانش برنامه نویسی خود در جهت مفید بودن لذت ببرید(مثل احساس خلق چیز جدید که با انسان نشاط و اعتماد به نفس می دهد).

حل مشکل برنامه نویسی سنتی با ماشین لرنینگ؟

در برنامه‌­نویسی سنتی، تمام قوانین باید با مشورت یک متخصص، پیاده سازی شود و هر قانون بر اساس یک راهکار منطقی، یک خروجی را تولید می کند. اما وقتی سیستم بزرگتر می­‌شود، پیچیده­‌تر هم می‌­شود و طبعا به کدنویسی بیشتری نیاز است. این امر باعث می­‌شود سیستم خیلی زود به حدی برسد که دیگر خارج از کنترل و نگهداری باشد. یادگیری ماشین این مساله را با یادگیری اتوماتیک کاملا حل کرده­ است. سیستمی را در نظر بگیرید که بدون کدنویسی توسط برنامه­‌نویس، خودش از مثال‌­ها یاد می­‌گیرد و می­‌تواند به تنهایی از داده‌­ها، نتایجِ دقیق استخراج کند. یادگیری خودکار، مزیت اصلی ماشین لرنینگ در مقابل برنامه‌­نویسی سنتی است.ماشین یاد می‌­گیرد که چطور اطلاعات ورودی و خروجی، با هم مرتبط هستند و از روی همان، خودش یک قانون می­‌نویسد. برنامه‌­نویسان دیگر نیاز نیست هر بار وقتی دیتای جدید دارند، قوانین تازه ایجاد کند. چون الگوریتم­‌ها در پاسخ به اطلاعات و تجربه­‌های جدید، هربار آپدیت و به روزرسانی می­‌شوند و به این ترتیب در طول زمان عملکردشان بهبود پیدا می­‌کند.در واقع یادگیری ماشین، اطلاعات را با ابزار محاسباتی ادغام می‌­کند تا یک خروجی و نتیجه را پیش‌­بینی کند. جالب اینکه ماشین از همین خروجی دوباره استفاده می‌‌­کند تا به یک درک بهتر در رفتار و اقدام­‌های آینده برسد.

الگوریتم ­های یادگیری ماشین؟

یادگیری ماشین ML الگوریتم‌­های بسیار زیادی دارد اما می­‌توان آن­‌ها را در سه دسته اصلی زیر طبقه‌بندی کرد.

• یادگیری با نظارت (Supervised ML): یادگیری با استفاده از نمونه داده ها و برچسب آنها
• یادگیری بی نظارت (Unsupervised ML): یادگیری با استفاده از شباهت بین نمونه داده ها
• یادگیری تقویتی (Reinforcement ML): یادگیری براساس آزمون و خطا و در تعامل با محیط

مراحل یادگیری ماشین:

مراحل یادگیری ماشین به طور خلاصه در قدم­‌های زیر و به ترتیب حلاصه شده است:

1. تعریف مساله (Define a question)
2. جمع­‌آوری دیتا (داده) (Collect data)
3. بصری­‌سازی دیتا (Visualize data)
4. آموزش داده به مدل  (Train algorithm)
5. آزمایش مدل (Test the Algorithm)
6. جمع‌­آوری بازخورد (Collect feedback)
7. توسعه الگوریتم (Refine the algorithm)
8. ادامه مراحل ۴ تا ۷ تا زمانی که به نتایج رضایت بخش برسیم
9.  پیش‌­بینی آینده با مدل آموزش دیده

هدف از این دوره آموزشی؟

شما در آموزش یادگیری ماشین باید با انواع مدل­‌های یادگیری ماشین یعنی، یادگیری با نظارت (Supervised ML)، یادگیری بی نظارت (Unsupervised ML) و یادگیری تقویتی (Reinforcement ML) آشنا می شوید. نحوه عملکرد یادگیری ماشین را می آموزید. مهم‌ترین الگوریتم­‌ها و موارد کاربرد هر کدام را یاد خواهید گرفت و با نمونه­‌های استفاده شده از ماشین لرنینگ ML در دنیای واقعی آگاه می شوید.در دوره آموزش ماشین لرنینگ بیگ لرن سعی داریم تا با ارائه مسیری مشخص در دنیای آموزش یادگیری ماشین قدم گذاشته و با حل تمرین و مثال هایی در زبان برنامه نویسی پایتون (ماشین لرنینگ در پایتون) به کاربردی تر شدن این دوره کمک کنیم .در این دوره مباحث مهم و بنیادی آموزش یادگیری ماشین در اختیار شما قرار خواهد گرفت تا شما را برای کار در صنعت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آن آماده کند . پس از این دوره میتوانید در کلیه فعالیت های کاربردی ماشین لرنینگ فعالیت کنید و به کسب درآمد در این حوزه پرمخاطب این روزهای بازار کار ایران بپردازید. دوره آموزش ماشین لرنینگ ما نه تنها به شبیه سازی سوال هایی در حوزه یادگیری ماشین در صنعت خواهد پرداخت بلکه با ریاضیات روش سعی بر شفاف سازی کدهای یادگیری ماشین در پایتون و درک هرچه بهتر ساختار مسائل ماشین لرنینگ تلاش خواهیم کرد. جزئیات این دوره آموزشی در زیر لیست شده است. بدون شک یکی از بهترین دوره های یادگیری ماشین با پایتون است که با زبان فارسی و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.