انجام پروژه یادگیری ماشین

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از زیر مجموعه های مهم در هوش مصنوعی است که کاربرد اصلی آن در خودکارسازی سیستم ها می باشد. انجام پروژه های یادگیری ماشین کاربرد فراوانی در انجام خودکار فعالیت ها توسط ماشین دارد. ضروت ماشین لرنینگ در به کارگیری الگوریتم‌ ها و روش‌ ها برای یادگیری از داده‌ ها و پیدا کردن الگوهای مفید در آنها می باشد. هدف از ماشین لرنینگ بهینه سازی عملکرد مدل های یادگیری برای بهبود کارایی برای پیش بینی و تصمیم گیری بهتر می باشد. یادگیری ماشین همچنین توانایی توسعه کسب و کارها با یادگیری و هوشمند کردن آنها را فراهم می سازد. یادگیری ماشین قابلیت های مختلفی از جمله یادگیری دقیق سیستم ها، توسعه کسب و کارها، کاهش هزینه ها، کاهش خطا را فراهم میسازد.یادگیری ماشین بکارگیری الگوریتم‌ هایی است که به برنامه‌های کامپیوتری اجازه می‌ دهد از طریق اطلاعاتی که کسب میکند بتواند به طور خودکار آموزش دیده و پیشرفت کنند، در یادگیری ماشین به یک سیستم یا ماشین از طریق الگوریتم های مختلف آموزش داده میشود که آن ماشین یک الگو را یاد گرفته و به صورت پیوسته و مکرر تکرار نماید استفاده از ماشین لرنینگ علاوه بر کاهش وقت و هزینه باعث بهبود کیفیت کار نیز نخواهد شد. در تمامی سیستم های پیشرفته امروز از یادگیری ماشین به عنوان یک مبنا برای کم کردن میزان دخالت انسان در فرآینده های مختلف استفاده میشود در یک شبکه یادگیری ماشین میتوان با تزریق انواع داده ها به یک سیستم آن را به طور مداوم آموزش داد تا دقت آن بالا رفته و بتواند رفتار مطابق با رفتار انسان داشته باشد.

یکی از ویژگی های انجام پروژه ماشین لرنینگ انجام خودکار فعالیت های تکراری توسط ماشین با آموزش شبکه داده می باشد. یادگیری ماشین در آینده ای نه چندان دور فعالیت بسیاری از انسان ها را در محیط واقعی انجام میدهد. در یادگیری ماشین ما یک سری داده داریم که با الگوریتم این داده ها را آموزش میدهیم داده ها با یادگیری و آموزش رفتار داده کار را برای انسان راحتر میکند در حال حاضر از یادگیری ماشین در بسیاری از کسب و کارهای موفق دنیا به عنوان یک هدف استراتژیک استفاده میشود تا علاوه بر کاهش حجم نیروی انسانی باعث صرفه جویی در وقت و هزینه شود همچنین یادگیری ماشین با برنامه نویسی فرق میکند در برنامه نویسی شما یک هدف را مشخص کرده و برای ساختاری مشخص یک برنامه می نویسید ولی در یادگیری ماشین داده ها آموزش می بیند و از آن طریق سیستم روال طبیعی را انجام میدهد. یادگیری ماشین دارای دو الگو است یک نوع از این الگوها یادگیری نظارت شده می باشد که در این روش حتما ورودی باید لیبل یا برچسب داشته باشد نوع دوم الگو ، یادگیری ماشین بدون نظارت می باشد که نیاز به برچسب ندارد و در موارد مختلف از این دو استفاده میشود.

متلب پروژه چه نوع پروژه یادگیری ماشین را میتواند انجام دهد؟

انجام پروژه یادگیری ماشین با متلب

انجام پروژه دانشجویی یادگیری ماشین

انجام پروژه یادگیری بدون نظارت

انجام پروژه یادگیری تحت نظارت

متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)

انجام پروژه با نرم افزار متلب

پروژه دانشجویی پردازش سیگنال

پروژه دانشجویی هوش مصنوعی 

 

مراحل پیاده سازی الگوریتم های ماشین لرنینگ

1- جمع آوری داده ها : در گام اول باید داده های مورد نیاز برای آموزش ماشین لرنینگ تهیه شود 

2- پیش پردازش داده ها : در گام دوم نیاز است داده های تهیه شده پیش پردازش شوند این مرحله شامل تمیزکاری داده، حذف داده‌های نامناسب، تبدیل داده‌های غیرعددی به عددی و همگن کردن آنها می باشد 

3- انتخاب الگوریتم : گام سوم مهمترین قسمت از عملیات ماشین لرنینگ است که با توجه به حجم داده ها الگوریتم مناسب انتخاب میشود 

4- آموزش الگوریتم : هدف از آموزش الگوریتم یادگیری خودکار سیستم جهت انجام فعالیت ها می باشد در این مرحله ماشین لرنینگ با استفاده از داده‌های پیش‌پردازش شده و الگوریتم انتخاب شده آموزش داده می‌شود

5- ارزیابی مدل : در گام پنجم مدل آموزش داده شده با استفاده از داده‌های آزمون یا اعتبارسنجی ارزیابی می‌شود که تا چه میزان به اهداف ما نزدیک می باشد 

6- بهبود مدل : در  صورتی که مدل تهیه شده مناسب نباشد و انتظارات را بر آورده نسازد مدل باید بهبود داده شود تا عملکرد بهتری داشته باشد

7- بکارگیری از مدل: در گام آخر باید مدل آموزش داده شده برای پیش‌ بینی یا تصمیم‌گیری در داده های جدید استفاده شود

روش های یادگیری ماشین 

1- روش نظارت شده : این الگوریتم ها میتواند آنچه از گذشته یاد گرفته اند با استفاده از روش برچسب گذاری روی فرآیندهای آتی اعمال نمایند

2- روش نظارت نشده : این الگوریتم های در یادگیری ماشین زمانی مورد استفاده قرار میگیرد که داده ها نه دسته‌بندی شده و نه برچسب‌دار است این روش برای مطالعه برای توصیف الگوهای پنهان استفاده میشود 

3- روش های نیمه نظارت شده : این الگوریتم ترکیبی از روش های نظارت شده و نظارت نشده می باشد یعنی داده ها هم برچسب دارند هم بدون چسب هستند از این روش بیشتر در بهبود قابل توجه صحت یادگیری استفاده میشود.

 

الگوریتم های یادگیری ماشین 

1- الگوریتم خوشه بندی kmeans : یکی از الگوریتم معروف ماشین لرنینگ بدون نظارت می باشد که برای حل مشکل خوشه بندی با داده های همگن استفاده میشود 

2- جنگل تصادفی : یکی از الگوریتم با نظارت می باشد که برای طبقه بندی استفاده میشود در این الگوریتم هر درخت تلاش میکند هر طبقه بندی  را تخمین بزند 

3- Naive Bayes : یکی الگوریتم های احتمالی یادگیری ماشین که اصول احتمال وقاعده بیزین برای طبقه بندی داده ها استفاده می نماید 

4- کاهش ابعاد : الگوریتم های کاهش ابعاد در یادگیری ماشین به منظور کاهش تعداد متغیرها و مشخص کردن متغیرهای تاثیر گذار استفاده میشود 

5- گرادیان این الگوریتم ها از ترکیب چندین الگوریتم پایه برای تقویت یک الگوریتم اصلی بهره میبرند

اهمیت یادگیری ماشین در چیست ؟

اهمیت یادگیری ماشین امروزه بر کسی پوشیده نیست و روز به روز بر محبوبیت آن افزوده میشود  در طی این دروس شما فرا میگیرید چطور ماشین را با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین به صورت هوشمند درآورده و تمامی عملیات توسط با آموزش شبکه توسط ماشین انجام شود این کار علاوه بر کاهش وقت و زمان باعث افزایش کیفیت و دقت نیز خواهد شد. اهمیت یادگیری ماشین امروزه کاربردهای فراوانی در تمامی حوزه های مختلف پیدا کرده است شاید نتوان زندگی امروزی را بدون علم یادگیری ماشین تصور کرد یادگیری ماشین در دو حوزه یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت دسته بندی میشود بسته به نوع داده ها شما میتوایند از روش های مختلف یادگیری ماشین استفاده نمایید در علم ماشین لرنینگ به ماشین دستور داده میشود با استفاده از الگوریتم های مختلف کارهای که یک کاربر به صورت دستی انجام میداد به صورت مکانیزه انجام میشود.

کاربردهای یادگیری ماشین 

1- قابلیت تشخیص تصاویر : از این کاربرد ماشین لرنینگ برای شناسایی اشیا ، اشخاص، مکان ها، تصاویر دیجیتالی استفاده میشود

2- قابلبت پردازش گفتار : از این ویژگی یادگیری ماشین برای تبدیل صدا به متن استفاده میشود 

3- یافتن کوتاه ترین مسیر : این قابلیت در یافتن نزدیکترین مکان و پیش بینی ترافیک مورد استفاده قرار میگیرد

4- اتومبیل ها بدون راننده : در بسیاری از اتومبیل های خود ران از این ویژگی یادگیری ماشین برای رانندگی خودکار استفاده میشود 

5- تماس با اشخاص : یکی از کاربردهای دیگر ماشین لرنینگ در حوزه دستیارهای صوتی است که میتواند فعالیت هایی مانند تماس خودکار با فرد و ارسال ایمیل برای آنها را انجام دهند 

6- پزشکی : در این حوزه با استفاده یادگیری ماشین قادر به تشخیص ضایعات در مغر و بافت های دیگر خواهیم بود

 

مراحل انجام پروژه یادگیری ماشین

1. ارسال پروژه یادگیری ماشین از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
2. بررسی دقیق و کارشناسی پروژه یادگیری ماشین توسط مجریان گروه متلب پروژه.
3. اعلام هزینه و قیمت پروژه یادگیری ماشین براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
4. موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
5. شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
6. ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
7. اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
8. ارسال پروژه یادگیری ماشین توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی 72 ساعته برای رفع اشکال.
9. در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

سفارش پروژه ماشین لرنینگ با آموزش کامل

بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟

موسسه متلب پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه یادگیری ماشین با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.

 

ضمانت در یادگیری ماشین به چه صورت است ؟

انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه یادگیری ماشین دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.

 

زمان تحویل پروژه یادگیری ماشین چگونه تعیین می‌شود ؟

زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه یادگیری ماشین خواهد کرد.

 

آیا امکان کنسل کردن پروژه ماشین لرنینگ وجود دارد ؟

امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه یادگیری ماشین منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.

 

امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری ماشین لرنینگ

در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه یادگیری ماشین در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود

 

نحوه اعتماد در پروژه های یادگیری ماشین به موسسه متلب پروژه

موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه دانشجویی یادگیری ماشین تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید

 

زمان پشتبانی از پروژه های یادگیری ماشین انجام شده :

زمان پشتیبانی از پروژه یادگیری ماشین موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری می‌تواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.

 

نحوه پیگیری سفارش ثبت شده یادگیری ماشین

پس از ثبت سفارش کارشناسان متلب پروژه هم‌ از طریق شماره های پشتیبانی و هم از طریق برقراری ارتباط با شبکه های اجتماعی امکان پیگیری سفارش را برای مشتریان خود فراهم کرده است

 

نحوه قیمت گذاری در پروژه یادگیری ماشین به چه صورت می باشد ؟

یکی از سوالات مشتریان عزیز که با کارشناس متلب پروژه تماس می‌گیرند همین موضوع می باشد که هزینه انجام پروژه یادگیری ماشین من چقدر می باشد ؟

متلب پروژه با راه اندازی سیستم مناقصه ای و استعلام قیمت از صدها مجری انجام کار کمترین قیمت را از سمت مجریان دریافت کرده و در اختیار مشتری قرار میدهد به همین دلیل قیمت پروژه یادگیری ماشین در متلب پروژه کاملا عادلانه و منصفانه است.