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

روش‌های یادگیری عمیق
در یادگیری عمیق از روش‌های متفاوتی استفاده می‌شود. این روش‌ها بسته به کاربردهای متفاوت یادگیری عمیق و نوع داده‌های ورودی و خروجی موردنیاز انتخاب می‌شود. از میان این انواع یادگیری عمیق ما 2 شیوه بسیار مرسوم را در اینجا معرفی می‌کنیم.

شبکه‌های عصبی کلاسیک (Classic Neural Networks)
به این روش «شبکه عصبی کاملاً متصل» هم گفته می‌شود. این روش توسط فرانک روزنبلات و در سال ۱۹۵۸ ابداع شد. این روش را با پرسپترون‌های چندلایه می‌شناسیم. پرسپترون جایی است که این لایه‌های به یک لایه پیوسته متصل می‌شود.

شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks)
این روش بیشتر از شبکه عصبی چشم گربه الهام گرفته است و بیشتر برای تحلیل داده‌های تصویری استفاده می‌شود. این الگوریتم یادگیری عمیق تصاویر ورودی را دریافت می‌کند و به هر یک از اشیا یا جنبه‌های موجود در تصویر وزن‌های قابل یادگیری می‌دهد. به این معنا که مشخص می‌کند هر کدام از اطلاعات موجود در آن تصویر چه قدر مهم است. این الگوریتم می‌تواند هرکدام از چیزهای موجود در تصویر را از هم متمایز کند.

در بالا به دو مورد از روش های یادگیری عمیق اشاره شد، اگر به دنبال مطلبی مفید درمورد یادگیری عمیقهستید و یا قصد دارید پروژه یادگیری عمیق انجام دهید میتوانید به وبسایت بیگ پرو1 مراجعه کنید.

اما از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پزشکی نیز استفاده می‌شود. یادگیری ماشین در علم پزشکی در رابطه با توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های جدیدی است که می‌توانند داده‌های پزشکی را تحلیل کنند تا از این طریق تشخیص‌های کلینیکی نیز بهبود یابند. امروزه کاربردهای یادگیری ماشین در پزشکی در حوزه‌های زیر است:

–          قلب و عروق

–         سرطان (سرطان روده بزرگ و سینه)

–         زنان و زایمان

–         ارتوپدی (آرتروسکوپی، تعویض مفصل ران)

–         نورولوژی

–         بهداشت عمومی

یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین که کاربرد بسیاری در پزشکی دارد، یادگیری ماشین خودکار است، در ادامه قصد داریم شما را با یک کاربرد یادگیری ماشین خودکار در پزشکی آشنا کنیم، برای خواندن این مقاله جذاب روی لینک زیر کلیک کنید.

https://bigpro1.com/fa/article-application-of-automated-machine-leaing-in-medicine/

آمار توصیفی اصطلاحی است که به تجزیه و تحلیل داده‌ها اطلاق می‌شود که به توصیف، نمایش یا خلاصه کردن داده‌ها به شیوه‌ای معنی‌دار کمک می‌کند، به‌طور مثال، الگوهایی ممکن است از داده‌ها پدیدار شوند. با این حال، آمار توصیفی به ما اجازه نمی‌دهد فراتر از داده‌هایی که تحلیل کرده‌ایم نتیجه‌گیری کنیم یا در مورد فرضیه‌هایی که ممکن است داشته باشیم به نتیجه‌گیری برسیم. آنها به سادگی راهی برای توصیف داده های ما هستند.

آمار توصیفی بسیار مهم است، زیرا اگر داده‌های خام خود را به سادگی ارائه کنیم، تجسم آنچه که داده‌ها نشان می‌دهند، دشوار خواهد بود، به خصوص اگر تعداد زیادی از آن‌ها وجود داشته باشد. بنابراین آمار توصیفی ما را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به روشی معنادارتر ارائه کنیم، که امکان تفسیر ساده‌تر داده‌ها را فراهم می‌کند. به عنوان مثال، اگر ما نتایج 100 قطعه از درس دانش آموزان را داشته باشیم، ممکن است به عملکرد کلی آن دانش آموزان علاقه مند باشیم. ما همچنین علاقه مند به توزیع یا گسترش علائم هستیم. آمار توصیفی این امکان را به ما می دهد. نحوه توصیف صحیح داده ها از طریق آمار و نمودارها موضوع مهمی است که در سایر راهنماهای آمار Laerd بحث شده است. به طور معمول، دو نوع کلی از آمار وجود دارد که برای توصیف داده ها استفاده می شود:

معیارهای گرایش مرکزی: اینها روش هایی برای توصیف موقعیت مرکزی توزیع فرکانس برای گروهی از داده ها هستند. در این مورد، توزیع فراوانی صرفاً توزیع و الگوی نمرات کسب شده توسط 100 دانش آموز از کمترین به بالاترین است. ما می توانیم این موقعیت مرکزی را با استفاده از تعدادی آمار از جمله حالت، میانه و میانگین توصیف کنیم.

وبسایت بیگ پرو1 یک وبسایت جامع برای انجام تحلیل های شما

https://bigpro1.com/fa/descriptive-statistics/

اندازه‌گیری‌های گسترش: این‌ها روش‌هایی برای خلاصه کردن گروهی از داده‌ها با توصیف میزان پراکندگی امتیازها هستند. به عنوان مثال، میانگین نمره 100 دانش آموز ما ممکن است 65 از 100 باشد. با این حال، همه دانش آموزان نمره 65 را کسب نکرده اند. بلکه امتیازات آنها پخش خواهد شد. برخی پایین تر و برخی دیگر بالاتر خواهند بود. مقیاس‌های گسترش به ما کمک می‌کنند تا میزان پراکندگی این امتیازات را خلاصه کنیم. برای توصیف این گسترش، تعدادی آمار از جمله محدوده، چارک، انحراف مطلق، واریانس و انحراف معیار در دسترس ما است.
هنگامی که از آمار توصیفی استفاده می کنیم، مفید است که گروه داده های خود را با استفاده از ترکیبی از توضیحات جدول بندی شده (به عنوان مثال، جداول)، توصیف گرافیکی (یعنی نمودارها و نمودارها) و تفسیر آماری (یعنی بحث در مورد نتایج) خلاصه کنیم.

با توجه به تنوع روش‌ها و پیچیدگی محاسبات در تحلیل‌های آماری، استفاده از نرم‌افزارهای رایانه‌ای گریز ناپذیر است. از طرفی نرم‌افزارهای مختلفی برای انجام چنین تحلیل‌های توسعه یافته‌اند. بنابراین انتخاب نرم‌افزار مناسب که مطابق با نیازها و احتیاج ما باشد، امری ضروری به نظر می‌رسد. در این نوشتار سعی شده که با ویژگی‌ها و امکاناتی که نرم‌افزارهای پرطرفدار در این زمینه دارند آشنا شده و آن‌ها را با یکدیگر مقایسه کرده تا شاید پس از مطالعه، دست به انتخاب بهتری بزنید. نرم‌افزارهای انتخابی برای مقایسه در اینجا Minitab، SAS، R و همچنین SPSS هستند که همگی از پرطرفدارترین و به روزترین برنامه‌های محاسبات و تحلیل‌های آماری محسوب می‌شوند.
از لحاظ سابقه، می‌توان SAS را قدیمی‌ترین نرم‌افزار در این حوزه نامید. SAS در سال 1966 در دانشگاه کرولینای شمالی متولد شد و توسعه یافت. چندی بعد، یعنی در سال ۱۹۶۸ شرکت SPSS بسته محاسبات آماری خود را ارائه داد. Minitab نیز یکی نرم‌افزارهایی است که توسط دانشگاه پسنیلوانیا در سال 1972 معرفی شد. ولی R یکی از جدیدترین زبان‌های محاسبات آماری است که در سال ۱۹۹۲ توسط دانشگاه اوکلند (Auckland) در نیوزیلند مورد بهره‌برداری قرار گرفت. در حقیقت R یک زبان برنامه‌نویسی است که برای انجام محاسبات آماری طراحی گردیده است و فرزند خوبی برای زبان محاسبات آماری S محسوب می‌شود.

ویژگی‌های اصلی نرم‌افزارهای تحلیل آماری
ویژگی‌های اصلی نرم‌افزارهای آماری را می‌توان به چند گروه تقسیم کرد:

خصوصیات مربوط به زبان توسعه و رابط کاربران
خصوصیات مربوط به امکان ترسیم نمودارها
خصوصیات مربوط به تحلیل واریانس
خصوصیات مربوط به محاسبه انواع روش‌های رگرسیونی
خصوصیات مربوط به تحلیل‌های سری زمانی
خصوصیات مربوط به محاسبات آمار توصیفی و تحلیل‌های اختصاصی

اگر به دنبال نرم افزار کاربردی برای انجام تحلیل آماری هستید به شما پیشنهاد می کنم از ابزار دقیق و کاربردی بیگ پرو1 استقاده کنید، این ابزار علاوه بر دقت و هزینه خیلی کم در سریعترین حالت ممکن تحلیل آماری شما را انجام میدهد.