همه چیز درباره داده ها، تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و...

یادگیری ماشین خودکار (AutoML) به چه معناست؟ یادگیری ماشین خودکار (AutoML) یک رشته عمومی است که شامل خودکارسازی وظایف تکراری در فرآیند یادگیری ماشینی (ML) است. هدف مهم AutoML کاهش نیاز به دانشمندان داده با تحصیلات بالا برای ساخت، آموزش و نگهداری الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است. یک سازمان از هوش مصنوعی (AI) برای حل مشکلات تجاری استفاده می کند و آن را برای توسعه دهندگان نرم افزار داخلی و متخصصان خط کسب و کار (LOB) آسان تر می کند.Bedan آموزش خودکار ماشین (AutoML) را توضیح می دهد برخی از تکنیک‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین خودکار به منظور تسریع و خودکارسازی آماده‌سازی داده‌ها - تجمیع داده‌های کلی از منابع مختلف - طراحی شده‌اند. بخش‌های دیگر این فرآیند مهندسی ویژگی‌ها را هدف قرار می‌دهند – انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی بخش بزرگی از نحوه عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. خودکارسازی این موارد می‌تواند فرآیند طراحی یادگیری ماشین را بیشتر بهبود بخشد. یکی دیگر از بخش‌های یادگیری ماشین خودکار، بهینه‌سازی فراپارامتر است که از طریق روش‌های مختلف انجام می‌شود. مهندسان می توانند از تکنیک های فراابتکاری مانند بازپخت شبیه سازی شده یا سایر فرآیندها برای ایجاد یادگیری خودکار ماشین استفاده کنند. نکته پایانی این است که یادگیری ماشینی خودکار یک اصطلاح فراگیر برای هر تکنیک یا تلاشی برای خودکار کردن هر بخشی از فرآیند یادگیری ماشینی «پایان به انتها» است.

برایخواندن مطالب بیشتر درمورد یادگیری ماشین خودکار و یا انجام پروژه یادگیری ماشین خودکار روی لینک زیر کلیک کنید.
https://bigpro1.com/fa/automated-machine-leaing/

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ناظر برای یادگیری از روی نمونه‌ها طراحی شده‌اند. نام یادگیری با ناظر هم از این ایده سرچشمه می‌گیرد که آموزش این نوع الگوریتم‌ها مانند این است که یک معلم بر کل روند آموزش نظارت دارد.

هنگام آموزش الگوریتم یادگیری با ناظر داده‌های آموزشی متشکل از ورودی‌هایی است که با خروجی‌های صحیح جفت شده‌اند؛ یعنی داده‌ها برچسب خروجی‌های صحیح دارند. در حین آموزش، الگوریتم الگوهایی در داده‌ها را جست‌وجو می‌کند که با خروجی‌های مدنظر ارتباط دارند و آن الگوها را یاد می‌گیرد.

پس از آموزش، الگوریتم یادگیری با ناظر ورودی‌های جدیدی را می‌گیرد که خروجی مدنظر آن‌ها مشخص نیست. براساس داده‌های آموزشی قبلی تعیین می‌کند که ورودی‌های جدید به کدام برچسب طبقه‌بندی شوند یا به‌عبارت دیگر چه خروجی دارند.

هدف از یک مدل یادگیری با ناظر پیش‌بینی برچسب صحیح برای داده‌های ورودی جدید است.

برای خواندن مطالب بیشتر درمورد یادگیری ماشین روی لینک زیر کلیک کنید.

https://bigpro1.com/fa/supervised-machine-leaing/

در سال‌های گذشته انسان‌ها فکر می‌کردند که خودشان تنها موجودات هوشمندی هستند که از توانایی یادگیری برخوردارند. امروزه بشر ماشین‌هایی طراحی کرده است که با بهره‌گیری از شیوه یادگیری مغز انسان می‌تواند بیاموزد. یادگیری ماشین همان تکنولوژی نوظهوری است که با کمک الگوریتم‌های خاص خود می‌تواند داده‌ها را جمع‌آوری کرده و تجربیات خود را در تشخیص مسائل پیرامون و حل آن‌ها افزایش دهد. اگر می‌خواهید بدانید ماشین لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند، با مکتب‌خونه همراه باشید.

در عوض الگوریتم‌های یادگیری ماشین به کامپیوترها امکان آموزش ورودی داده‌ها و استفاده از تجزیه و تحلیل آماری برای گرفتن خروجی در یک محدوده خاص را می‌دهد. به همین دلیل یادگیری ماشین کار کامپیوترها را در ساخت مدل از داده‌های نمونه تسهیل می‌کند تا فرایندهای تصمیم‌گیری بر اساس ورودی داده‌ها به‌صورت خودکار انجام شود.

مقاله یادگیری ماشین وبسایت بیگ پرو1 یک مقاله جامع در این زمینه است.

تمامی پرسشنامه‌ها، فارغ از موضوع، باید از یک سری قوانین پیروی کنند که به شرح زیر است:

سوالات باید منظور خود را به فرد مقابل برسانند. یعنی جمله بندی و گزینه‌های احتمالی نباید پرسش شونده را به مشکل بیاندازد؛
سوالات باید سلایق مختلف را دربرداشته باشند و نباید فرد ناچار شود نظری جز عقیده خود را اعلام کند. یعنی فردی که نظر Q را دارد نباید ناچار شود که A را انتخاب کند؛
پرسشنامه‌های استاندارد معمولا پس از اتمام بخش اصلی، قسمتی به عنوان open"answer دارند و از این طریق، می‌کوشند جنبه‌های جدید مساله را از دید مخاطب بشناسند؛
هر آیتم تنها یک موضوع را بررسی می‌کند؛ فرضیه سازی درباره شیوه پاسخ گویی مجاز نیست؛ سوال به هیچ عنوان نباید فرد را به سمت و سویی مشخص هدایت کند؛ ایجاد ذهنیت منفی از طریق کلام در متن سوال غیرمجاز است.
برای درک بهتر موضوع نیاز است بدانیم همه ساله تعداد قابل توجهی پژوهش رد می‌شوند زیرا مشخص می‌شود فرض آن‌ها روی پرسشنامه‌ای غلط استوار شده و از وب سایت‌های نامعتبر دانلود پرسشنامه انجام شده است.

وبسایت های بسیاری در این زمینه وجود دارند، یکی از وبسایت های معتبر که در محیطی ایمن و با رابط کاربری ساده پرسشنامه شما را ایجاد می کند وبسایت بیگ پرو1 است، این سامانه لینک پرسشنامه ایجاد شده توسط شما را در اختیارتان قرار می دهد و شما با انتشار آن مخاطب خود را دعوت می کنید که به پرسشنامه شما پاسخ دهند، پاسخ ها در سیستم بیگ پرو1 ذخیره شده تا نتیجه کامل را در اختیار شما قرار دهد.

برای ورود به این سامانه اینجا کلیک کنید.

سه نوع تجزیه و تحلیل آماری عمده وجود دارد:

تجزیه و تحلیل آماری توصیفی (Descriptive Statistical Analysis)
آمار توصیفی ساده‌ترین شکل تجزیه و تحلیل آماری است که با استفاده از اعداد، کیفیت‌های یک مجموعه داده را توصیف می‌کند. این امر باعث می‌شود تا بتوانید مجموعه داده‌های بزرگ را به فرم‌های ساده و فشرده‌تر برای تفسیر آسان کاهش دهید.

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی (Inferential Statistical Analysis)
تجزیه و تحلیل آماری استنباطی برای نتیجه‌گیری یا استنباط در مورد جمعیت بیشتر بر اساس یافته‌های یک گروه نمونه در آن استفاده می‌شود. این نوع آمار می‌تواند به محققان کمک کند تا تفاوت بین گروه‌های حاضر در یک نمونه را پیدا کنند.

تجزیه و تحلیل آماری هم‌بستگی (Associational Statistical Analysis)
تجزیه و تحلیل آماری هم‌بستگی ابزاری است که محققان از آن برای پیش‌بینی و علت‌یابی و همچنین برای یافتن روابط بین چند متغیر استفاده می‌کنند. این نوع آمار همچنین برای تعیین اینکه آیا محققان می‌توانند در مورد مجموعه داده‌ها از ویژگی‌های مجموعه داده‌های دیگر استنباط و پیش‌بینی کنند، استفاده می‌شود.

آمار هم‌بستگی پیشرفته‌ترین نوع تجزیه و تحلیل آماری است و برای انجام محاسبات ریاضی سطح بالا به ابزارهای نرم‌افزاری پیچیده‌ای نیاز دارد. برای اندازه‌گیری ارتباط، محققان از طیف وسیعی از ضرایب تنوع، از جمله تحلیل هم‌بستگی و رگرسیون استفاده می‌کنند.

اگر به تحلیل آماری علاقه مند هستید اینجا کلیک کنید.