یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟ ماشین لرنینگ یا همان یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است و روش‌ها و الگوریتم‌هایی را شامل می‌شود که کامپیوتر با کمک آ‌نها یاد می‌گیرد چطور مسائل مختلف را به طور خودکار حل کند. در واقع، در این علم تلاش می‌شود تا با بهره‌گیری از الگوریتم‌ها، یک ماشین به شکلی طراحی شود که بدون آنکه صراحتا برنامه‌ریزی و تک تک اقدامات به آن دیکته شود بتواند بیاموزد و عمل کند. در یادگیری ماشین، به جای برنامه‌نویسی همه چیز، داده‌ها به یک الگوریتم عمومی داده می‌شوند و این الگوریتم است که براساس داده‌هایی که به آن داده شده منطق خود را می‌سازد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر سه نوع هستند: ۱. یادگیری نظارت شده: در این نوع یادگیری، سیستم تلاش می‌کند تا الگوها را بر اساس مثال‌های داده شده به آن فرا بگیرد. ۲. یادگیری نظارت نشده: در این روش برخلاف یادگیری نظارت شده، هیچ پاسخ صحیح داده شده‌ای وجود ندارد و ماشین خود باید به دنبال پاسخ باشد. ۳. یادگیری تقویتی: با استفاده از یادگیری تقویتی، ماشین می‌آموزد که تصمیمات مشخصی را در محیطی که دائم در معرض آزمون و خطا است اتخاذ کند. 🤔 چرا ماشین لرنینگ مهم است؟ با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین می‌توان اموری را با سرعت بالا انجام داد که انسان زمان زیادی را صرف آن‌ها می‌کند. همچنین روش‌های یادگیری ماشین به ما کمک می‌کند تا درک درستی از داده‌ها داشته باشیم و از اطلاعات مهم آن‌ها در افزایش میزان موفقیت و سوددهی کسب و کار خود استفاده کنیم. ادامه دارد... #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #AI #machine_learning ▫️انجمن علمی علوم کامپیوتر دانشگاه قم Eitaa | Fatemeh

کاربردهای یادگیری ماشین (Machine Learning) ماشین لرنینگ به عنوان یکی از فناوری‌های جذاب و کاربردی در زندگی بشر محسوب می‌شود که از روش‌ها و ابزارهای آن می‌توان در امور مختلفی بهره گرفت. در ادامه، فهرستی از موضوعاتی ملاحظه می‌شود که از یادگیری ماشین می‌توان برای انجام آن‌ها استفاده کرد: شبکه‌های اجتماعی: ضمیمه کردن خودکار نام افراد یا عناوین مختلف به تصاویر تشخیص تصویر: شناسایی چهره افراد یا اشیای موجود در تصاویر کنترل ترافیک: یافتن بهترین مسیرها با کمترین ترافیک تشخیص هرزنامه: تشخیص ایمیل‌های هرز و بدافزارها تشخیص گفتار: تشخیص صدای کاربران و انجام عملیات بر اساس دستور آنها بازاریابی و فروش: استفاده از چت بات ها به منظور پشتیبانی کاربران، بررسی نظرات ثبت شده کاربران و... صنعت حمل و نقل: استفاده در اپلیکیشن های تاکسی های اینترنتی آموزش: بررسی عملکرد دانش‌آموزان، نمره دهی خودکار، استفاده از دستیار مجازی و... سیستم‌های توصیه‌گر: ارائه پیشنهادهای متناسب با علایق یا نیازهای کاربران عقیده‌کاوی و تحلیل احساسات: بررسی عقیده کاربران و مشتریان و تحلیل احساسات آن‌ها و شناسایی نقاط قوت و ضعف محصولات یا خدمات دستیار شخصی مجازی: دستیارهای هوش مصنوعی نظیر Alexa ، Siri و Google Home ماشین‌های خودران: طراحی خودروهای بدون سرنشین مجهز به حسگرهایی با توانایی تشخیص اشیاء و محیط اطراف خود قیمت‌گذاری پویا: تعیین قیمت مناسب برای کالاها و خدمات بر اساس مقایسه قیمت‌های بازار جهانی ترجمه زبان: استفاده از روش‌هایی نظیر تقطیع جملات به ساختارهای کوچکتر برای ترجمه دقیق‌تر پزشکی: بررسی تصاویر پزشکی بیماران و تشخیص بیماری، تست داروها و... تشخیص کلاه‌برداری: شناسایی الگوها و فعالیت‌های مشکوک و تشخیص کلاهبرداری‌های اینترنتی معاملات بورس: استخراج الگوهای آماری از داده‌ها و پیش‌بینی قیمت‌های آتی سهام امنیت سایبری: شناسایی فعالیت‌های مشکوک و بدافزارها، آشنایی با حملات جدید سایبری و... امور بانکداری: حفاظت از اکانت‌های مالی کاربران در مقابل حملات هکرها، تصمیم‌گیری برای تخصیص وام‌های مختلف به مشتریان و... کشاورزی: اصلاح نباتات، نظارت بر محصولات، بهبود روش‌های کشاورزی، مدیریت دام و تشخیص علف‌های هرز. ادامه دارد... #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #AI #machine_learning ▫️انجمن علمی علوم کامپیوتر دانشگاه قم Eitaa | Fatemeh

پایان دوران هوش مصنوعی مبتنی بر قواعد ساده؛ آغاز عصر مدل‌سازی ریاضی✨ در گذشته، سیستم‌های هوش مصنوعی بیشتر بر پایه‌ی منطق شرطی و قواعد از پیش تعریف‌شده طراحی می‌شدن، مثل if-else. این سیستم‌ها فقط در موقعیت‌هایی که قبلاً براشون برنامه‌ریزی شده بود، می‌تونستن واکنش نشون بدن. ❌ بدون یادگیری ❌ بدون تعمیم ❌ بدون تطبیق‌پذیری اما با افزایش پیچیدگی مسائل، این رویکردها ناکارآمد شدن. برای ساختن هوش مصنوعی واقعی و پویا، به مدل‌های ریاضی نیاز داریم که: ✅ از داده‌ها یاد بگیرن ✅ الگوها رو کشف کنن ✅ در موقعیت‌های جدید تصمیم بگیرن در قلب این مدل‌ها، مفاهیم بنیادین ریاضی قرار داره: 🔢 آمار و احتمال برای یادگیری از داده‌های ناقص و تصادفی 🧮 جبر خطی برای تحلیل داده‌های چندبُعدی 🎯 نظریه بهینه‌سازی برای یافتن بهترین راه‌حل ⚙️ محاسبات عددی برای حل مسائل پیچیده‌ی بدون پاسخ تحلیلی بدون این ابزارها، طراحی الگوریتم‌هایی مثل: شبکه‌های عصبی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی سیستم‌های توصیه‌گر عملاً ممکن نیست! ریاضی، هسته‌ی اصلی توسعه‌ی هوش مصنوعی مدرنه. #ریاضی #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #AI #MachineLearning ▫️انجمن علمی علوم کامپیوتر دانشگاه قم Eitaa | Noor

بیگ‌دیتا یعنی چی؟! ‌ قدیما داده‌ها توی یه دیتابیس کوچیک جا می‌شدن و همه چی ساده بود... اما حالا؟ با سیلی از داده‌ها طرفیم که از همه‌جا می‌بارن: از شبکه‌های اجتماعی گرفته تا حسگرها، تراکنش‌های مالی و سیستم‌های هوشمند! ‌ اینا همون Big Data هستن؛ داده‌های عظیم و پیچیده‌ای که دیگه با روش‌های سنتی قابل کنترل نیستن! ‌ اینجاست که ریاضیات و آمار وارد می‌شن: 🔹 خوشه‌بندی داده‌ها 🔹 تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) 🔹 الگوریتم‌های یادگیری ماشین 🔹 نظریه گراف با این ابزارها می‌تونیم از دل انبوه داده‌ها، الگوها و بینش‌های هوشمندانه دربیاریم. ‌ چیزی که امروز بهش می‌گن: قدرت تصمیم‌گیری داده‌محور و این قدرت بدون ریاضی به دست نمیاد! #علم_داده #بیگ_دیتا #یادگیری_ماشین #نظریه_گراف #تحلیل_داده #آمار #ریاضی ▫️انجمن علمی علوم کامپیوتر دانشگاه قم Eitaa | Noor