انجام پروژه یادگیری ماشین

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از حوزه های کاربردی در هوش مصنوعی می باشد که کاربرد اصلی آن در خودکارسازی سیستم ها می باشد. انجام پروژه های یادگیری ماشین نقش مهمی در هوشمند سازی فعالیت ها و پیش بینی نتایج خروجی به وسیله سیستم ها دارد. هدف از یادگیری ماشین استفاده از حجم عظیم داده ها توسط برنامه‌های رایانه‌ای به منظور تشخیص دقیق الگوها می باشد. الگوریتم های یادگیری ماشین همچنین توانایی استخراج الگوها از میان انبوه داده ها را دارا می باشد. ضروت استفاده از یادگیری ماشین در به کارگیری الگوریتم‌ ها و روش‌ ها برای یادگیری از داده‌ ها و پیدا کردن الگوهای مفید در آنها می باشد. تمرکز اصلی یادگیری ماشین بر توسعه سیستم ها و برنامه هایی است که بتواند به صورت خودکار به داده ها دسترسی پیدا کرده و از آنها برای یادگیری خود استفاده کند. از اصلی ترین دلایل استفاده از یادگیری ماشین 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 دارای قابلیت های فراوانی از جمله یادگیری دقیق سیستمها، 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. پایتون و متلب را میتوان اصلی نرم افزارهای پیاده سازی یادگیری ماشین معرفی کرد پروژه یادگیری ماشین با پایتون منجر به استفاده از کتابخانه های پایتون برای بالا رفتن سرعت در یادگیری شبکه تحت آموزش خواهد 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. یادگیری ماشین همچنین یک شاخه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها قابلیت یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. در واقع، با استفاده از الگوریتم‌های آماری و روش‌های داده کاوی، ماشین‌ها قادر به تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و انجام پیش‌بینی‌ های دقیق هستند. امروزه با توجه به رشد سرعت جمع‌آوری و ذخیره سازی داده، استفاده از روش‌های سنتی برای تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌ها غیرممکن شده است. یادگیری ماشین با قابليت خودكارسازي فرآيندها، قابليت پيچيدگي بالاتر در تحليل داده با حجم بالا را برای کاربران امکان می سازد.

در یک تعریف کلی حال حاضر یادگیری ماشین به روش‌ها و الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که به کامپیوتر امکان یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکرد خود را بدون نیاز به برنامه‌ریزی میدهد. در واقع، ماشین لرنینگ چارچوب تحلیل داده است که با استفاده از الگوریتم‌های آماری، کامپیوتر را قادر می‌سازد تا از داده‌های ورودی چالش برانگیز خود الگوبرداری کند و پس از آموزش، پاسخ صحیح را برای داده‌های جدید پیدا کند. ماشین لرنینگ در حال حاضر در بسیاری از زمینه‌های علم داده، هوش مصنوعی، تجارت الکترونیک، پزشکی، شبکه های اجتماعي و سایر صنایع استفاده می شود. بعضي از کاربردهای آن شامل تشخيص چهرة، تصديق هويت، تحليل خطا در سيستم هاي فني، پيش بيني بازار است. 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 ماشین لرنینگ 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

 

 

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

 

دلایل استفاده از نرم افزار متلب در حوزه یادگیری ماشین

یادگیری ماشین همانند سایر حوزه های هوش مصنوعی برای پیاده سازی سیستم های مورد نظر خود نیاز به استفاده از نرم افزارهای کاربردی دارد یکی از اصلی ترین این نرم افزارها متلب می باشد این نرم افزار دارای ابزارهای حرفه ای در حوزه یادگیری ماشین است. یکی از ویژگی های بارز متلب دارا بودن کتابخانه های فراوان در زمینه یادگیری ماشین است که میتوانید به راحتی آنها را فراخوانی کرده و دستورات موردنظر را پیاده سازی کنید. نرم افزار متلب همچنین قدرت بسیار بالایی در شبکه و آموزش داده ها دارا می باشد. این نرم افزار قادر به طراحی سیستم هایی می باشد که میتواند الگوریتم های یادگیری ماشین را به داده ها اعمال کرده و مراحل خودکارسازی فعالیت های ماشین لرنینگ را به راحتی به انجام برساند.

 

آشنایی با بخش های مختلف یادگیری ماشین

1- یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) : در این بخش، داده های ورودی به همراه پاسخ های مورد انتظار به الگوریتم داده می شود.

2- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) : در این بخش، داده های ورودی بدون پاسخ های مورد انتظار به الگوریتم داده می شود.

3- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) : در این بخش، الگوریتم با استفاده از تعامل با محیط، یاد می گیرد که چگونه برای رسیدن به هدف خود، تصمیمات بهتری بگیرد.

4- یادگیری عمیق (Deep Learning) : در این بخش، از شبکه های عصبی عمیق برای یادگیری استفاده می شود.

5- یادگیری ترکیبی (Semi-Supervised Learning) : در این بخش، داده های ورودی بخشی به صورت نظارت شده و بخش دیگر به صورت بدون نظارت است.

 

ضرورت استفاده از یادگیری ماشین در حوزه هوش مصنوعی 

یادگیری ماشین یک زمینه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و الگوریتم‌های خود را بهبود دهند بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح. این فرایند به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را تشخیص دهند و پیش‌بینی‌های دقیقتری ارائه کنند. یادگیری ماشین یک فناوری است که به کامپیوترها و سیستم های هوش مصنوعی این امکان را میدهد که بتوانند تمامی فعالیت های قبلا توسط انسان به صورت دستی انجام میشد را به صورت خودکار انجام دهد. اهمیت یادگیری ماشین در حال حاضر بسیار بالا است، زیرا با تولید حجم عظیمی از داده‌ها، نیاز به ابزارهایی برای تحلیل و استفاده از این داده‌ها افزایش یافته است. یادگیری ماشین می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا اطلاعات مفید و قابل استفاده از داده‌های خود استخراج کنند و تصمیم‌گیری‌های بهتر و هوشمندانه‌تری انجام دهند. این فناوری برای پیاده سازی از الگوریتم های خاصی بهره میبرد که KNN  ، Kmeans و بیزین از اصلی ترین آنها می باشد. یادگیری ماشین قادر به تشخیص الگوهای پنهان و پیچیده در داده‌ها است که به صورت سنتی نمی‌توان به آن‌ها دست یافت همچنین یادگیری ماشین قادر به پیش‌بینی رویدادهای آینده است که در بسیاری از حوزه‌ها مانند بازاریابی، پزشکی، مالی کاربرد دارد.

 

بخش های مختلف ماشین لرنینگ

1-  یادگیری ماشینی نظارت شده (Supervised Learning): در این روش، مدل بر اساس داده‌های ورودی و خروجی متناظر با آن‌ها آموزش داده می‌شود. به عبارت دیگر، مدل بر اساس جفت داده‌های ورودی و خروجی آموزش می‌بیند و سپس قادر است برای داده‌های جدید پیش‌بینی کند.

 

2- یادگیری ماشینی بدون نظارت (Unsupervised Learning): در این روش، مدل بر اساس داده‌های ورودی بدون هیچ خروجی متناظر آموزش داده می‌شود. مدل در این حالت سعی می‌کند الگوهای زمانی یا مکانی در داده‌ها را شناسایی کند و به تفکرات خود پیرامون این الگوها برسد

 

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

انجام پروژه جاوا

انجام پروژه پایتون

انجام پروژه متلب

انجام پروژه یادگیری عمیق

انجام پروژه دیتاماین

انجام پروژه هوش مصنوعی 

سفارش پروژه پردازش سیگنال

انجام پروژه شبکه عصبی

انجام پروژه یادگیری تقویتی

انجام پروژه داده کاوی

 

اهمیت استفاده از یادگیری ماشین در هوشمندسازی فعالیت های انسانی

1- افزایش کارایی: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، انسان‌ها می‌توانند فعالیت‌های خود را به صورت خودکار و به صورت سریع‌تر و کارآمدتر انجام دهند.

 

2- کاهش خطا: یادگیری ماشین می‌تواند به تشخیص و پیش‌بینی خطاها در فعالیت‌های انسانی کمک کند و در نتیجه کاهش آن‌ها را فراهم کند.

 

3- بهبود تصمیم‌گیری: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به تصمیم‌گیران اطلاعات دقیق و تحلیل شده‌ای فراهم کنند تا تصمیمات بهتر و هوشمندانه‌تری بگیرند.

 

4- افزایش نوآوری: استفاده از یادگیری ماشین در هوشمندسازی فعالیت‌های انسانی می‌تواند به افزایش نوآوری و خلاقیت در فعالیت‌ها کمک کند.

 

دلایل استفاده از یادگیری ماشین در بهبود فعالیت ها

استفاده از یادگیری ماشین به عنوان یک روش هوش مصنوعی برای بهبود فعالیت‌ها و فرایندهای مختلف بسیار مفید است. این تکنولوژی به کاربران امکان می‌دهد تا از داده‌های بزرگ و پیچیده استفاده کرده و الگوهای مختلف را تشخیص دهند، پیش‌بینی‌های دقیق انجام داده و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند. با استفاده از یادگیری ماشین، متخصصان می‌توانید بهبود‌های قابل توجهی در زمینه‌های مختلف مانند تجارت، بهداشت، خدمات مشتریان، تولید، حمل و نقل داشته باشند. از جمله مزایای استفاده از یادگیری ماشین می‌توان به افزایش دقت، کارایی و سرعت در تصمیم‌گیری، کاهش هزینه‌ها و بهبود عملکرد سازمان اشاره کرد. امروزه استفاده از یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف از جمله علوم کامپیوتر، علوم داده، بهینه‌سازی، پزشکی، بالینی، مالی، بازاریابی، تحلیل تصویر، تشخیص الگو، ترجمه ماشینی، خودروهای هوشمند و بسیاری دیگر از زمینه‌ها است. این تکنولوژی به دلیل قابلیت‌های منحصر به فرد خود مانند توانایی پردازش حجم بزرگی از داده‌ها، تشخیص الگو و پیش‌بینی دقیق، در حال حاضر در بسیاری از صنایع و حوزه‌های کاربردی به کار گرفته می‌شود.

 

لزوم استفاده از یادگیری ماشین در حوزه های مختلف

1- پزشکی: استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی پیشرفت بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی و طراحی درمان‌های سفارشی برای هر فرد در زمینه پزشکی بسیار مهم می باشد.

 

2- مالی: از مدل‌های ماشین لرنینگ برای پیش‌بینی رفتار بازار، تحلیل ریسک‌های مالی، تصمیم‌گیری در معاملات مالی و شناسایی تقلب در امور مالی استفاده میشود.

 

3- صنعت: برای بهبود فرآیندهای تولید، پیش‌بینی خرابی و نگهداری تجهیزات، بهبود کنترل کیفیت و بهینه‌سازی زنجیره تأمین از یادگیری ماشین استفاده میشود.

 

4-  بازاریابی: برای تحلیل داده‌های مشتری، پیش‌بینی علاقه‌های مشتریان، بهبود استراتژی بازاریابی و افزایش فروش از یادگیری ماشین استفاده میشود

 

5- حوزه خدمات:  برای سفارش‌دهی هوشمند، پشتیبانی مشتریان خودکار، بهبود تجربه کاربر و بهبود خدمات مشتری از ماشین لرنینگ استفاده میشود

 

6. حوزه حمل و نقل: برای بهبود ترافیک، پیش‌بینی نقطه نقض و بهبود سامانه‌های حمل و نقل عمومی از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده میشود.

 

7. حوزه زبان و ادب:  در این حوزه برای ترجمه متون، تولید محتوا خودکار، تحلیل داده‌های زبان‌شناسانه و پشتیبانی از فعالیت‌های نوآورانه در حوزه زبان و ادب از یادگیری ماشین استفاده میشود.

 

اهمیت و جایگاه استفاده از یادگیری ماشین در پیشرفت و شکوفایی سازمان ها 

امروزه به ظهور و گسترش هوش مصنوعی در تمامی حوزه های صنعتی ، کاری و تجاری بحث هوشمندسازی فعالیت ها یا به عبارتی ماشینی کردن فعالیت های انسانی اهمیت بسیاری زیادی پیدا کرد. یادگیری ماشین نقش تعیین کننده در ارائه راهبرد و کشف الگوهای پنهان در میان مجموعه عظیمی از داده ها دارد. یادگیری ماشین به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا با تحلیل حجم گسترده ای از داده‌ها، الگوها و روابط مخفی در داده‌ها را شناسایی کرده و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند. یکی از اصلی ترین دلایل به کارگیری از یادگیری ماشین افزایش بهره وری می باشد این امر به شرکت ها کمک میکند که از انجام فرآیندهای تکراری و زمان‌بر را خودکار کنند همچنین یادگیری ماشین نقش تعیین کننده در بهبود روابط مشتری و وپیش‌بینی نیازهای آنها دارد با تحلیل بازخوردهای مشتریان و دریافت داده های آنها ، سازمان‌ها می‌توانند خدمات و محصولات خود را بهبود بخشند و تجربه کاربری بهتری فراهم کنند. همچنین ماشین لرنینگ در پیش بینی بازار آینده و بررسی روند تغییرات اهمیت بسیار زیادی دارد این امر به مدیران کمک میکند که استراتژی های مناسبی را برای آینده کسب و کار خود انتخاب کنند.

 

وظایف کاربردی یادگیری ماشین 

1-  تشخیص بیماری‌ها و تصویربرداری پزشکی از مهم ترین وظایف یادگیری ماشین می باشد.

2- ساماندهی و تحلیل داده‌ها در شرکت‌ها و سازمان‌ها از دیگر وظایف یادگیری ماشین است.

3- پیش‌بینی رفتار مشتریان و بازار در صنعت بازاریابی توسط یادگیری ماشین به سادگی انجام میشود.

4- خودروهای هوشمند و خودران از جدیدترین قابلیت های یادگیری ماشین می باشد.

5- ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی از دیگر ویژگی های یادگیری ماشین است.

6- تحلیل تصویر و تشخیص الگو در روبات‌ها و دستگاه‌های پزشکی توسط الگوریتم های ماشین لرنینگ صورت میگیرد.

 

الگوریتم های مختلف مورد استفاده در یادگیری ماشین

1- الگوریتم درخت تصمیم‌گیری : از اصلی ترین و کاربردی ترین الگوریتم های یادگیری ماشین است که برای تصمیم‌گیری در مورد یک مسئله استفاده می‌شود.

 

2- الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه : از دیگر الگوریتم های بسیار مهم در یادگیری ماشین است که برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده میشود. این الگوریتم بر اساس شباهت داده‌ها به یکدیگر، آن‌ها را به دسته‌بندی‌های مختلف تقسیم میکند.

 

3- الگوریتم های شبکه عصبی : از پر استفاده ترین الگوریتم های حوزه ماشین لرنینگ است که برای تشخیص الگو و پیدا کردن روابط پنهان در داده‌ها استفاده میشود. این الگوریتم بر اساس ساختار شبکه عصبی مغز انسان ، با استفاده از ورودی‌های مختلف، خروجی مورد نظر را تولید می‌کند.

 

4- الگوریتم ماشین بردار پشتبان : این الگوریتم برای دسته‌بندی داده‌ها با استفاده از یک صفحه جداسازی استفاده میشود. این الگوریتم با انتخاب بهترین صفحه جداسازی، داده‌های مختلف را به دسته‌بندی‌های مختلف تقسیم می‌کند.

 

5- الگوریتم رگرسیون خطی : از دیگر الگوریتم مورد استفاده در یادگیری ماشین است که برای پیش‌ بینی مقادیر عددی استفاده میشود . این الگوریتم با استفاده از یک تابع خطی، بهترین رابطه بین داده‌های ورودی و خروجی را پیدا می‌کند.

 

اهمیت یادگیری ماشین در چیست ؟

اهمیت یادگیری ماشین امروزه بر کسی پوشیده نیست و روز به روز بر محبوبیت آن افزوده میشود. ضرورت استفاده از یادگیری ماشین نشات گرفته از توانایی آن برای پردازش حجم بزرگی از داده‌ها، تشخیص الگوهای پیچیده و پیش‌بینی رویدادهای آینده است. با توجه به اینکه داده‌ها به سرعت در حال افزایش هستند و نیاز به تحلیل آن‌ها رو به افزایش است، یادگیری ماشین به عنوان یک ابزار قدرتمند برای استخراج دانش و اطلاعات از داده‌های بزرگ شناخته می‌شود. در درس یادگیری ماشین 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- پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها : قابلیت پیش‌بینی فروش، تحلیل رفتار مشتریان، پیش‌بینی رفتار بازار

2- تصویربرداری و پردازش تصویر : توانایی تشخیص الگوها، تشخیص شیء، تشخیص چهره، تحلیل تصاویر پزشکی

3- پردازش زبان طبیعی : قابلیت ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، تحلیل احساسات، پرسش و پاسخ خودکار

4- ساماندهی داده‌ها : قابلیت استخراج اطلاعات مفید و الگوهای مخفی از داده‌ها

5- خودروهای خودران : قابلیت استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ساخت خودروهای خودران بدون کمک راننده

6- پزشکی : توانایی تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی نتایج درمان و ساخت دستگاه‌های پزشکی هوشمند.

 

مراحل انجام پروژه یادگیری ماشین

1. ارسال پروژه های 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 ماشین لرنینگ 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 ماشین لرنینگ 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 ماشین لرنینگ 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 ماشین لرنینگ 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 ماشین لرنینگ

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 ماشین لرنینگ 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.