ایراکد > هوش مصنوعی > آموزش یادگیری ماشین با پایتون در 5 مرحله به زبان ساده

آموزش یادگیری ماشین با پایتون در 5 مرحله به زبان ساده

مقدمه

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چگونه ماشین ها میتوانند از تجربیات گذشته خود یاد بگیرند، بدون این که نیاز به برنامه نویسی دقیقی داشته باشند؟ یادگیری ماشین به عنوان یکی از هیجان انگیزترین حوزه های هوش مصنوعی معرفی میشود که با استفاده از الگوریتم ها و داده ها به سیستم ها امکان بهبود عملکرد و یادگیری را بدون برنامه ریزی مستقیم میدهد. از تشخیص چهره و پردازش زبان طبیعی گرفته تا تحلیل رفتار مشتریان همه با استفاده از یادگیری ماشین امکان پذیر است. اما ورود به دنیای یادگیری ماشین همراه با چالش هایی است که نیاز به درک عمیقی دارد.

نویسنده : عالیه کاروان مقدم
تاریخ آخرین آپدیت : 29 مهر 1403
زمان مطالعه : 7 دقیقه

نویسنده : عالیه کاروان مقدم
تاریخ آخرین آپدیت : 1403/07/29
زمان مطالعه : 7 دقیقه

در این مقاله با هدف آموزش یادگیری ماشین با پایتون، به بررسی مفاهیم اساسی، نصب و راه اندازی توسعه، پیش پردازش داده ها و طراحی مدل های یادگیری ماشین خواهیم پرداخت. با شروع این آموزش قادر خواهید بود از پایتون به عنوان ابزاری برای پیاده سازی و پروژه های یادگیری ماشین استفاده نمایید و با بهره مندی از خدمات هوش مصنوعی گام موثری در این زمینه بردارید.

آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین

همانطور که گفته شد یادگیری ماشین به مجموعه ای از الگوریتم ها و تکنیک هایی گفته میشود که به سیستم ها امکان یادگیری داده ها بدون نیاز به برنامه نویسی دقیق و پیش بینی رفتار و تصمیم گیری هایی را میدهد. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت از انواع یادگیری ماشین به شمار می آید که تفاوت اصلی آنها در این است که یادگیری نظارت شده شامل مدل سازی بر اساس داده های برچسب خورده میباشد در صورتی که تحلیل داده های بدون برچسب با یادگیری بدون نظارت انجام میگیرد.

چرا پایتون بهترین انتخاب برای آموزش یادگیری ماشین با پایتون است؟

برای پاسخ به این سوال میتوان گفت یکی از دلایلی که زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یکی از محبوب ترین زبان ها برای توسعه پروژه های الگوریتم های یادگیری ماشین شناخته میشود، سادگی و خوانایی کد این زبان است. بهره مندی این زبان از کتابخانه های بسیاری همچون TensorFlow ، Pandas، NumPy، Scikit-learn و Matplotlib موجب شده تا آموزش یادگیری ماشین با پایتون به راحتی قابل دسترس باشد.این کتابخانه‌ها ابزارهای قدرتمندی هستند که پردازش داده ها، تجزیه و تحلیل نتایج و طراحی مدل های یادگیری ماشین را به راحتی انجام میدهند. از طرفی یک جامعه بزرگ و پشتیبانی فعال دارد که منابع آموزشی و ابزارهای مورد نیاز را در اختیار توسعه دهندگان قرار میدهد.

مراحل آموزش یادگیری ماشین با پایتون

آموزش یادگیری ماشین با پایتون به نحوی است که با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون که زبانی ساده و کارآمد است میتوان به راحتی مفاهیم پیچیده یادگیری ماشین درک نمود. در ادامه قصد داریم تا مراحل آموزش یادگیری ماشین با پایتون را بررسی کنیم تا بتوانید مهارت های لازم را برای ورود به دنیای یادگیری ماشین کسب کنید.

مرحله اول : نصب و راه اندازی محیط توسعه

در گام نخست نیاز است تا پایتون را بر روی سیستم خود نصب کنید و به منظور تسهیل در کار، یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) همچون PyCharm یا Jupyter Notebook را انتخاب نمایید. پس از آن با استفاده pip میتوان نصب کتابخانه های مورد نیاز و ضروری مانند TensorFlow ، Matplotlib، Pandas ، Scikit-learn و NumPy را برای یادگیری ماشین انجام دهید. هم چنین در این مرحله میتوان از محیط های توسعه مختلفی همچون Visual Studio Code، PyCharmو Jupyter Notebook بهره مند شد.

بیشتر بخوانید :

6 کاربرد مهم مدل های زبانی بزرگ(LLM) در ساخت ابزارهای هوش مصنوعی

مرحله دوم : پیش پردازش داده ها

جمع آوری داده های مورد نیاز را میتوان از لازمه های آموزش مدل بیان نمود که این داده ها میتواند از منابع مختلفی همچون فایل های CSV، پایگاه های داده و API ها باشد. پس از جمع آوری بایستی داده ها تمیز و آماده شوند که این کار شامل شناسایی، اصلاح خطاها، حذف مقادیر گمشده و رفع ناهماهنگی است. برای تبدیل داده ها به فرمت های مختلف نرمال سازی و مقیاس بندی داده ها میتواند نقش بسزایی در بهبود عملکرد مدل داشته باشد.

مرحله سوم : کاوش و تجزیه و تحلیل داده ها

هدف اصلی در مرحله سوم از آموزش یادگیری ماشین با پایتون، درک بهتر داده های موجود و شناسایی الگوها و روابط مهم میان آنها است. با کمک این مرحله میتوان نقاط قوت و ضعف داده ها را شناسایی نمود و برای پیش پردازش و مدل سازی بعدی آماده شد. از طرفی با ابزارهایی مانند Seaborn و Matplotlib میتوان به تجزیه و تحلیل و بصری سازی داده ها نیز پرداخت. با استفاده از روش های تجزیه و تحلیل داده ها میتوان به شناسایی الگوهای موجود و درک بهتر از توزیع داده ها رسید. هم چنین با تحلیل آماری داده ها میتوان ویژگی ها و تحلیل اطلاعات کلیدی در داده ها را استخراج نمود.

مرحله چهارم: طراحی و ساخت مدل های یادگیری ماشین

از مراحل اصلی آموزش یادگیری ماشین با پایتون میتوان به طراحی و ساخت مدل های یادگیری ماشین اشاره نمود. این در حالی است که با انتخاب الگوریتم های مناسب برای داده ها به طراحی مدل های یادگیری ماشین پرداخت و آنها را پیاده سازی نمود که خود نیز شامل مراحلی است:
• انتخاب الگوریتم مناسب
الگوریتم ها با توجه به نوع مسئله ( طبقه بندی، رگرسیون و غیره) انتخاب میشود.
• تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و آزمایشی
به طور کلی داده ها به دو دسته آموزشی و آزمایشی دسته بندی میشود که آموزشی برای آموزش مدل ها و آزمایشی برای ارزیابی عملکرد می باشد. برای تقسیم داده ها نیز میتوان از روش های تقسیم تصادفی و یا اعتبارسنجی متقابل استفاده نمود.
• آموزش مدل
به منظور آموزش مدل انتخاب شده میتوان از داده های آموزشی استفاده نمود و الگوریتم پارامترهای خود را مطابق با داده ها به روزرسانی کرد.

بیشتر بخوانید :

۴ نقش کلیدی هوش مصنوعی در امنیت سایبری،آینده‌ای امن‌تر برای سازمان‌ها

نسخه صوتی مقاله، تولید شده با کمک هوش مصنوعی :

• تنظیم هایپر پارامترها
هایپر پارامترها همان تنظیماتی هستند که پیش از آموزش مدل تعیین میشوند و بهینه سازی آنها را میتوان با استفاده از روش های جستجو شبکه ای یا جستجوی تصادفی انجام داد.
• ارزیابی مدل
ارزیابی مدل با استفاده از مجموعه داده های آزمایشی و با معیارهای حساسیت، دقت، خاصیت، F1-score و منحنی ROC امکان پذیر است.
• بهینه سازی و تنظیم مدل
حال با توجه به نتایج ارزیابی میتوان بهینه سازی مدل را که ممکن است شامل هایپرپارامترها، تغییر الگوریتم ها و حتی افزودن ویژگی های جدید باشد، انجام داد.
• تست نهایی و پیاده سازی
پس از اطمینان از عملکرد مدل میتوان آن را در محیط های واقعی پیاده سازی نمود که شامل ادغام آنها در API یا برنامه های کاربردی می باشد.

مرحله پنجم: نگهداری و به روزرسانی مدل

مرحله نهایی آموزش یادگیری ماشین با پایتون به نگهداری و به روزرسانی مدل تعلق دارد. از آنجایی که یادگیری ماشین فرآیندی پیوسته و مداوم است، داده ها نیز با گذشت زمان نیاز به روزرسانی مدل دارند. از روش های به روزرسانی مدل میتوان به بازآموزی مدل برای حفظ دقت و کارایی، نظارت بر عملکرد متناسب با معیارهای مختلف و بهینه سازی تنظیمات مدل بر اساس داده های جدید اشاره نمود. در نهایت با استفاده از روش ها و استراتژی های مناسب برای نگهداری و به روزرسانی مدل میتوان به این اطمینان رسید که مدل ها در طول زمان بهترین عملکرد را ارائه میدهند.

نتیجه گیری

در نهایت آموزش یادگیری ماشین با پایتون که زبانی ساده با کتابخانه های قدرتمند است فرصت های جدیدی را برای امکان یادگیری از داده ها بدون نیاز به برنامه نویسی دقیق فراهم میکند. این موضوع موجب میشود تا توسعه دهندگان بتوانند الگوریتم های پیچیده را پیاده سازی نمایند و تحلیل و استخراج اطلاعات را با استفاده ازآنها انجام دهند. در این مسیر با بهره مندی از پایتون و ابزارهای موجود میتوان پروژه های یادگیری ماشین را به صورت کارآمد پیاده سازی نمود. در این مقاله سعی کردیم هر آنچه نیاز است در خصوص آموزش یادگیری ماشین با پایتون را بدانید برایتان شرح دهیم.

اگر در حال حاضر فرصت مطالعه این مقاله را ندارید، می توانید فایل PDF آن را دریافت کنید