یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین چیست یا چگونه یک ماشین یاد می‌گیرد؟ چرا نیازمند یادگیری یک برنامه کامپیوتری هستیم؟ امروزه بیش از هر زمان دیگری در طول تاریخ، با حجم انبوهی از داده روبرو هستیم. یادگیری ماشین راهی برای معنا بخشیدن به داده  و تبدیل آن به اطلاعات با ارزش است. هر زمان که جی‌میل خود را چک می‌کنید، گوگل با استفاده از یادگیری ماشین شما را از شر هرزنامه‌ها خلاص می‌کند. هر زمانی که در یک شبکه اجتماعی پستی را می‌پسندید، در واقع دانشی در اختیار آن سازمان قرار می‌دهید. این دانش شامل علائق، ترجیحات و حتی تنفر شما از یک مطلب خاص می‌شود. به عبارت دیگر با یادگیری ماشین می‌توان شما را بهتر از خودتان شناخت! امروزه یادگیری ماشین در صنایع گوناگون از جمله صنایع بازاریابی، مالی، مشاوره، سلامت، رسانه، داروسازی، تبلیغات و خرده‌فروشی استفاده می‌شود.

چرا یادگیری ماشین؟

پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی ۱۶هزار میلیارد دلار به اقتصاد جهانی تا سال ۲۰۳۰ اضافه کند. پژوهش‌ها نشان می‌دهد که تولید ناخالص داخلی کشورها بیش از ۱۴ درصد به خاطر یادگیری ماشین تا سال ۲۰۳۰ افزایش پیدا می‌کند. این مقدار افزایش، از نرخ رشد تولید ناخالص فعلی کشورهای چین و هند بیشتر است. ۲۳ درصد از سازمان‌های ایالات متحده آمریکا در سال گذشته حداقل در یکی از بخش‌های شرکت، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده کرده‌اند. در ایالات متحده آمریکا میانگین درآمد مهندسان یادگیری ماشین ۱۴۲ هزار دلار در سال است و این مقدار برای افراد ارشد تا بیش از ۳۰۰ هزار دلار در سال نیز افزایش پیدا می‌کند. در ایران شرکت‌های کافه‌بازار، تپسی، دیجیکالا، سامسونگ، رهنما و … با افرادی که همین تخصص را دارند، همکاری می‌کنند.

سرفصل مطالب

بنابر گزارش سایت استک‌اورفلو مشهورترین سایت پرسش‌ و پاسخ در زمینه علوم کامپیوتر، زبان برنامه‌نویسی پایتون برای سومین سال متوالی سریع‌ترین رشد را در بین زبان‌های برنامه‌نویسی داشته است. به علاوه، پایتون مهمترین و عمده‌ترین زبانی است که مهندسان یادگیری ماشین از آن استفاده می‌کنند.

درس یادگیری ماشین با پایتون، سعی در جواب به سوالات یادشده در بالا دارد.

در این درس یاد می‌گیریم که چگونه می‌توان از داده به بینش رسید؛

فرق یک سیستم فیلترینگ هرزنامه/غیر هرزنامه با پیش‌بینی قیمت خرده‌فروشی در چیست؛

چگونه می‌توان دست خط یک فرد را به صورت خودکار به متن چاپی تبدیل کرد.

و در نهایت چگونه می‌توان یک سیستم توصیه‌گر ساخت.

برای اطلاعات بیشتر با شماره ۶۶۱۶۶۳۴۱ تماس حاصل فرمایید.