الگوریتم‌های یادگیری ماشین؛ هوشمندی در دستان داده‌ها

در دهه‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیر در علم داده و یادگیری ماشین باعث شده تا هوش مصنوعی به عنوان یکی از پرچمداران تکنولوژی به حساب آید. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نوعی از هوش مصنوعی هستند که از داده‌ها به منظور ارتقاء عملکرد خود یاد می‌گیرند. در این مقاله، به بررسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و نقش آنها در تحول هوشمندی در دستان داده‌ها پرداخته می‌شود.تعریف یادگیری ماشین:یادگیری ماشین به معنای این است که سامانه‌های مصنوعی قابلیت یادگیری از داده‌ها را دارند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، قابلیت ارتقاء عملکرد خود را به دست می‌آورند. این الگوریتم‌ها از الگوریتم‌های ترکیبی از ریاضیات، آمار، و تحلیل داده استفاده می‌کنند.انواع یادگیری ماشین:الگوریتم‌های یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند: یادگیری نظارتی، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی. در یادگیری نظارتی، الگوریتم با استفاده از داده‌های ورودی و خروجی متناظر به یادگیری می‌پردازد. در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم بدون داشتن خروجی متناظر، ساختارهای پنهان در داده‌ها را کشف می‌کند. در نهایت، یادگیری تقویتی از بازخوردهای محیطی برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کند.نقش یادگیری ماشین در هوشمندی دستان داده‌ها:یکی از جنبه‌های مهم هوشمندی دستان داده‌ها، توانایی ایجاد الگوها و اطلاعات از داده‌ها است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین این امکان را فراهم می‌کنند که از داده‌های حجیم و پیچیده الگوها و اطلاعات مختلف استخراج شوند. این استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها، به سازمان‌ها و تصمیم‌گیران کمک می‌کند تا الگوهای نهفته در داده‌ها را بهتر درک کرده و تصمیم‌های هوشمندانه‌تری بگیرند.تحولات اخیر در یادگیری ماشین:تحقیقات و پیشرفت‌های اخیر در زمینه یادگیری ماشین باعث شده‌اند تا الگوریتم‌های عمیق (Deep Learning)، یادگیری انتقالی (Transfer Learning)، و یادگیری تقویتی ترکیب شوند و بهبودهای چشمگیری در حوزه هوش مصنوعی داشته باشیم. این تحولات باعث افزایش دقت و سرعت الگوریتم‌های یادگیری ماشین شده و به تجارت، پزشکی، حوزه مالی، و سایر زمینه‌ها امکانات بیشتری ارائه می‌دهند.چالش‌ها و آینده:با وجود توانمندی‌های بسیار الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هنوز چالش‌هایی نظیر تبیین تصمیم‌ها و حفظ حریم خصوصی وجود دارد. آینده هوشمندی دستان داده‌ها نیازمند پیشرفت در این حوزه‌ها و همچنین همکاری بین محققان، صنعتگران، و حاکمیت‌ها است.نتیجه‌گیری:الگوریتم‌های یادگیری ماشین باعث ایجاد هوشمندی در دستان داده‌ها شده‌اند و توانسته‌اند به تحولات بزرگی در حوزه هوش مصنوعی منجر شوند. با استفاده از این الگوریتم‌ها، دنیای اطلاعات به یک محیط هوشمند و قابل پیش‌بینی تبدیل می‌شود، که این امر تاثیرات عمیقی بر اقتصاد، فناوری، و زندگی روزمره افراد خواهد داشت.در ادامه میتوانید توضیحات بیشتری درباره این پست بخوانید.تجزیه و تحلیل داده چیست؟تجزیه و تحلیل داده ها شامل بررسی و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها با هدف شناسایی الگوها و روندهای معنادار است. از طریق کشف بینش‌های ارزشمند از داده‌ها ، سازمان‌ها توانایی بیشتری برای تصمیم‌گیری قوی و مبتنی بر داده‌ها دارند. تجزیه و تحلیل داده‌ها در نهایت می‌تواند به تقویت استراتژی‌های تجاری، بهبود محصولات یا خدمات یا گسترش درک سازمان از مشتریان خود کمک کند.امروزه تجزیه و تحلیل داده ها به شدت به ابزارها و تکنیک های مختلف برای کمک به تجزیه و تحلیل داده ها و فرآیند تجسم متکی است. این تکنیک ها ممکن است شامل تجزیه و تحلیل آماری، الگوریتم های یادگیری ماشین و روش های تجسم داده ها باشد . از طریق این تکنیک ها، سازمان ها می توانند بینش های ارزشمندی را به دست آورند که به بهینه سازی عملیات آنها کمک می کند. این اطلاعات می‌تواند بعداً تصمیمات تجاری را اطلاع دهد، به کمپین‌های بازاریابی برای پایگاه‌های مصرف‌کننده خاص کمک کند، محصولات و خدمات را بهبود بخشد و به اقدامات دیگری منجر شود که سازمان را تقویت می‌کند.تحلیلگران داده چه وظایفی دارند؟نقش یک تحلیلگر داده تبدیل داده های بدون ساختار و سازماندهی نشده به بینش های ارزشمندی است که تصمیمات مبتنی بر داده های شرکت را آگاه می کند. کار واقعی یک تحلیلگر داده ممکن است در سازمان‌ها و زمینه‌های کاری متفاوت باشد، با این حال، جوهر استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف به منظور درک داده‌های آشفته، وظیفه اصلی این متخصصان فناوری است. به عبارت دیگر، وظایف اصلی آنها عبارتند از:جمع‌آوری و سازماندهی داده‌ها : تحلیلگران داده‌ها داده‌ها را از منابع متعدد جمع‌آوری می‌کنند و آن‌ها را در قالبی مناسب برای تحلیل ساختار می‌دهند.پاکسازی داده‌ها: هنگامی که داده‌ها جمع‌آوری و سازماندهی می‌شوند، تحلیلگران باید داده‌ها را «پاک‌سازی» کنند تا مطمئن شوند که دقیق، سازگار، و عاری از خطا یا مقادیر از دست رفته هستند.تجزیه و تحلیل داده ها: با استفاده از ابزارها و تکنیک های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها، تحلیلگران داده ها را برای کشف الگوها، روندها و سایر بینش های ارزشمند بررسی می کنند. آن‌ها اغلب از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌کنند که از درک عمیق‌تر داده‌ها پشتیبانی می‌کند و به تحلیلگران داده کمک می‌کند تا توصیه‌های قوی‌تری ارائه دهند.تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA): یک رویکرد استاندارد تجزیه و تحلیل داده ها است که به دنبال کشف الگوهای اساسی، روندها، روابط و بی نظمی ها در داده ها است. این بر یک مرحله اکتشاف اولیه داده تکیه می کند، در تجزیه و تحلیل آماری بافته می شود و اغلب از توابع پایتون برای دستکاری داده ها و انجام تجزیه و تحلیل اکتشافی کارآمد استفاده می کند. EDA اغلب یک مرحله اولیه در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها است.تجسم داده: فرآیند تبدیل مشاهدات و یافته‌ها به گزارش‌های بصری و گرافیکی جامع برای انتقال بهترین بینش به سهامدارانی است که ممکن است پیشینه تحلیلگر داده‌های فنی نداشته باشند. برقراری ارتباط موثر یافته ها برای تسهیل تصمیم گیری قوی ضروری است - نکات ما را در مورد نحوه ارائه موثر داده ها در اینجا بخوانید .امنیت و حریم خصوصی داده ها : حفظ یکپارچگی داده ها و فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مهم است. تحلیلگران داده باید اقداماتی را برای محافظت از داده های حساس، نظارت و کنترل دسترسی به پرسنل مجاز، و رعایت قوانین و سایر مقررات مربوط به حفاظت از داده ها انجام دهند.تحلیلگران داده به تصمیم گیری مبتنی بر داده کمک می کنند و بینش ها و توصیه های ارزشمندی را برای کمک به شرکت ها ارائه می دهند تا مزیت رقابتی در زمینه خود را تضمین کنند . این وظایف از سازماندهی فنی و کار تحلیلی تا همکاری و ارتباط با ذینفعان غیرفنی را شامل می شود.برای موفقیت در نقش خود، تحلیلگران باید در ابزارها و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها مهارت داشته باشند، جزئیات گرا باشند و دارای مهارت های نرم قوی برای کمک به انتقال یافته های خود به ذینفعان مربوطه باشند. امروزه بسیاری از تحلیلگران داده به دنبال بهبود مهارت های خود از طریق دوره های تجزیه و تحلیل داده ها هستند یا مجموعه مهارت های خود را با تضمین گواهی تحلیلگر داده تأیید می کنند.یادگیری ماشینی چیست؟ما همیشه این اصطلاح را می شنویم، اما تعریف یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که از الگوریتم‌هایی برای تجزیه حجم وسیعی از داده‌ها استفاده می‌کند . از طریق توسعه این الگوریتم‌ها و مدل‌ها، رایانه‌ها می‌توانند به طور مؤثر «یاد بگیرند» و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند، بدون اینکه به طور صریح برنامه‌ریزی شوند. یادگیری ماشین اساساً از طراحی و توسعه سیستم‌هایی پشتیبانی می‌کند که به طور خودکار با معرفی داده‌ها یا از طریق تجربه تغییر می‌کنند و بهبود می‌یابند.برخلاف برنامه‌نویسی سنتی که در آن یک دانشمند کامپیوتر دستورالعمل‌های خاصی را برای کامپیوتر می‌نویسد تا از آن پیروی کند، یادگیری ماشین مبتنی بر نتیجه‌گیری‌های «یادگرفته» رایانه است . به عبارت دیگر، کامپیوترها با حجم زیادی از داده ها آموزش می بینند و در واقع بر اساس الگوها و روابط موجود در آن داده ها یاد می گیرند.یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده ها، شناسایی الگوها و ساخت مدل های ریاضی بر اساس آن الگوها به الگوریتم ها متکی است. مدل‌های ایجاد شده را می‌توان برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری، آزمون فرضیه‌ها یا ایمن‌سازی بینش‌های جامع در مورد داده‌های نادیده یا آینده مورد استفاده قرار داد. بنابراین، یادگیری ماشین در گسترش زمین برای تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری های سازمانی قوی تر بسیار مهم است .همانطور که دربالاتر عنوان شد سه الگوریتم یادگیری ماشین استاندارد وجود دارد که دراینجا به بیان دوباره آن میپردازم:یادگیری تحت نظارت: فرآیند آموزش یک مدل با استفاده از داده های برچسب گذاری شده است که در آن خروجی یا نتیجه مورد نظر مشخص است. الگوریتم از مثال‌های واضح می‌آموزد تا بتواند اطلاعات جدید، ناشناخته یا بدون برچسب را پیش‌بینی کند.یادگیری بدون نظارت: اساساً برعکس یادگیری تحت نظارت است. الگوریتم به جای آموزش یک مدل با نمونه های برچسب دار، در کنار داده های بدون برچسب یاد می گیرد. کار آن یافتن الگوها، شباهت ها یا گروه بندی ها بدون نتیجه از پیش تعیین شده یا از پیش تعریف شده است.یادگیری تقویتی : اساساً یک عامل را آموزش می دهد تا با یک محیط جدید درگیر شود و در کنار بازخوردی که دریافت می کند یاد بگیرد. الگوریتم به آرامی در کنار این بازخورد توسعه می یابد و استراتژی تصمیم گیری خود را بر این اساس تطبیق می دهد و عملکرد خود را در طول زمان بهبود می بخشد.یادگیری ماشینی به سرعت در حال تبدیل شدن به یک عنصر اصلی در بسیاری از فرآیندهای تحلیل داده‌های سازمان است و به پیشرفت و بهبود توانایی شرکت برای آزمایش فرضیه‌ها و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده ادامه می‌دهد.چگونه تجزیه و تحلیل داده ها با یادگیری ماشینی متفاوت است؟در پایان، تحلیلگران داده و مهندسان یادگیری ماشین از نزدیک با هم کار می کنند زیرا کار آنها هر دو با درک و بهره برداری از داده ها به منظور افزایش تصمیمات شرکت مرتبط است. با این حال، این دو در اهداف و رویکردهایشان برای پردازش و استفاده از داده ها بسیار متفاوت هستند . تجزیه و تحلیل داده ها در درجه اول به تفسیر و درک داده ها با هدف ایمن سازی بینش های عملی مربوط می شود، در حالی که یادگیری ماشینی بر توسعه الگوریتم ها و مدل ها از طریق داده ها متمرکز است تا بتوانند بدون دخالت انسان عمل کنند.چگونه یادگیری ماشین می تواند به بهبود تجزیه و تحلیل داده ها کمک کند؟از بسیاری جهات، تحلیلگران داده و مهندسان یادگیری ماشینی برای به دست آوردن درک عمیق‌تری از داده‌ها به یکدیگر تکیه می‌کنند. تحلیلگران داده اولین مرحله از انجام تجزیه و تحلیل آماری را انجام می دهند و از این بینش ها، یک مهندس یادگیری ماشین مدل ها و سیستم های یادگیری ماشینی را ایجاد می کند که داده ها را مقیاس می کند، فرضیه ها را آزمایش می کند و در نهایت بینش های عمیق تری را از داده ها استخراج می کند.از طریق این تکنیک ها و قابلیت های پیشرفته، یادگیری ماشینی فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را به روش های زیر تکمیل و بهبود می بخشد:شناخت الگوها: از طریق کاوش داده ها، تجسم داده ها و داده کاوی، تحلیلگران داده می توانند الگوها را شناسایی کرده و فرضیه هایی را ایجاد کنند. یادگیری ماشین به تحلیلگران داده در مواجهه با مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده کمک می‌کند. از طریق استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، تحلیلگران داده درک جامع تری از الگوها و روندهای اساسی در داده های خود را تضمین می کنند.تحلیل پیش‌بینی‌کننده: مدل‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر بر اساس داده‌های تاریخی آموزش داد. از طریق مدل‌های ایجاد شده، تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند تحلیل دقیق‌تری در مورد آینده ارائه دهد، از کسب‌وکارها برای کاهش بهتر ریسک، پیش‌بینی روندها و نتایج و اتخاذ تصمیم‌های فعال‌تر حمایت می‌کند.الگوریتم‌ها و اتوماسیون: الگوریتم‌های یادگیری ماشین به خودکارسازی تکراری‌ترین وظایف تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند تمیز کردن داده‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها و دستکاری دستی داده‌ها کمک می‌کنند. یادگیری ماشینی فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را کارآمدتر می کند و بنابراین به متخصصان فناوری زمان بیشتری برای تفسیر و تقویت درک خود از داده ها می دهد.تشخیص ناهنجاری ها : اولین مرحله تجزیه و تحلیل داده ها پس از به دست آوردن داده ها، آماده سازی و تمیز کردن آن داده ها به گونه ای است که عاری از ناهنجاری ها، خطاها یا موارد پرت باشد. یادگیری ماشینی می تواند از شناسایی و تصحیح خطاها، یافتن و حذف موارد پرت، افزودن مقادیر گمشده و ادغام مجموعه داده های متمایز پشتیبانی کند. این به ویژه در تشخیص تقلب، گرفتن ماشین آلات معیوب، یا در شناسایی الگوهای مصرف کننده غیرعادی مفید است.یافته‌های ارتباطی : به کمک یادگیری ماشینی، تحلیلگران داده، تجسم داده‌ها را بهبود می‌بخشند. تکنیک‌های یادگیری ماشینی را می‌توان با ابزارهای تجسم داده ادغام کرد تا نمایش‌های پویا و تعاملی‌تری از داده‌ها ایجاد کند.تقسیم بندی داده ها: یادگیری ماشین اغلب برای تقسیم بندی داده ها به گروه های خاص بر اساس شباهت ها و الگوهای شناسایی شده استفاده می شود. از این بخش‌ها، چه بخش‌های مشتری، بخش‌های بازار، یا سایر دسته‌ها، شرکت‌ها می‌توانند تجربه شخصی‌تری را ارائه دهند و همه چیز را از کمپین‌های بازاریابی گرفته تا طراحی محصول بهینه کنند.از بسیاری جهات، تجزیه و تحلیل داده ها مقدمه یا مرحله تکمیلی یادگیری ماشین است. از طریق یکپارچه‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشین، تحلیلگران داده‌ها می‌توانند وظایف تکراری را خودکار کنند، درک خود از داده‌ها را عمیق‌تر کنند، از الگوریتم‌هایی برای آزمایش فرضیه‌هایی استفاده کنند که پیش‌بینی‌ها را تقویت می‌کنند و به کاهش ریسک کمک می‌کنند، و در نهایت منجر به توصیه‌های قوی‌تر و تصمیم‌گیری‌های شرکت می‌شوند.اگر به شغلی در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها یا کار به عنوان مهندس یادگیری ماشین علاقه مند هستید، دیگر به دنبال آن نباشید. Ironhack بوت کمپ هایی را ارائه می دهد که شما را با اصول اولیه برای شروع حرفه خود مسلح می کند یا به شما کمک می کند در این زمینه ها عمیق تر شوید تا فرصت های خود را به عنوان یک متخصص فناوری تقویت کرده و گسترش دهید.