🟢 اصول اولیه یادگیری ماشین
✍️یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن کامپیوترها از داده‌ها یاد می‌گیرند تا بدون برنامه‌نویسی صریح، تصمیم‌گیری کنند. سه نوع اصلی وجود دارد:
1️⃣ یادگیری با نظارت (Supervised Learning): الگوریتم روی مجموعه‌داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود و یاد می‌گیرد که ورودی را به خروجی نگاشت کند. برای مثال، می‌تواند قیمت خانه را بر اساس ویژگی‌هایی مانند اندازه و موقعیت پیش‌بینی کند.
2️⃣ يادگيری بدون نظارت (Unsupervised Learning): الگوریتم الگوهای داده را بدون برچسب‌های صریح کشف می‌کند. خوشه‌بندی یک وظیفه رایج است که نقاط داده مشابه را گروه‌بندی می‌کند. یک مثال، بخش‌بندی مشتری برای بازاریابی هدفمند است.
3️⃣ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): الگوریتم با تعامل با یک محیط یاد می‌گیرد. بازخورد را به شکل پاداش یا جریمه دریافت می‌کند و عملکرد خود را با گذشت زمان بهبود می‌بخشد. هوش مصنوعی بازی و کنترل رباتیک از کاربردها هستند.
📖 مفاهیم کلیدی عبارتند از:
✅ ویژگی‌ها و برچسب‌ها (Features and Labels): ویژگی‌ها متغیرهای ورودی هستند و برچسب‌ها خروجی مورد نظر هستند. مدل یاد می‌گیرد که ویژگی‌ها را در طول آموزش به برچسب‌ها نگاشت کند.
✅ آموزش و آزمایش (Training and Testing): مدل روی زیرمجموعه‌ای از داده‌ها آموزش داده می‌شود و سپس روی داده‌های دیده نشده آزمایش می‌شود تا عملکرد آن ارزیابی شود.
✅ بیش‌برازش و کم‌برازش (Overfitting and Underfitting): بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که یک مدل بیش از حد پیچیده باشد و داده‌های آموزشی را خیلی دقیق برازش کند و عملکرد ضعیفی روی داده‌های جدید داشته باشد. کم‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل خیلی ساده باشد و نتواند الگوهای زیربنایی را پیدا کند.
✅ الگوریتم‌ها (Algorithms): الگوریتم‌های مختلف برای وظایف مختلف مناسب هستند. موارد رایج شامل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر عددی و درخت‌های تصمیم برای وظایف دسته‌بندی هستند.
🔍 به طور خلاصه، یادگیری ماشین شامل آموزش مدل‌ها روی داده‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری است. یادگیری نظارت‌شده از داده‌های برچسب‌دار استفاده می‌کند، یادگیری بدون نظارت الگوها را در داده‌های بدون برچسب پیدا می‌کند و یادگیری تقویتی از طریق تعامل با یک محیط یاد می‌گیرد. ملاحظات کلیدی شامل ویژگی‌ها، برچسب‌ها، بیش‌برازش، کم‌برازش و انتخاب الگوریتم مناسب برای کار است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
@AILearnCamp
✍️یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن کامپیوترها از داده‌ها یاد می‌گیرند تا بدون برنامه‌نویسی صریح، تصمیم‌گیری کنند. سه نوع اصلی وجود دارد:
1️⃣ یادگیری با نظارت (Supervised Learning): الگوریتم روی مجموعه‌داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود و یاد می‌گیرد که ورودی را به خروجی نگاشت کند. برای مثال، می‌تواند قیمت خانه را بر اساس ویژگی‌هایی مانند اندازه و موقعیت پیش‌بینی کند.
2️⃣ يادگيری بدون نظارت (Unsupervised Learning): الگوریتم الگوهای داده را بدون برچسب‌های صریح کشف می‌کند. خوشه‌بندی یک وظیفه رایج است که نقاط داده مشابه را گروه‌بندی می‌کند. یک مثال، بخش‌بندی مشتری برای بازاریابی هدفمند است.
3️⃣ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): الگوریتم با تعامل با یک محیط یاد می‌گیرد. بازخورد را به شکل پاداش یا جریمه دریافت می‌کند و عملکرد خود را با گذشت زمان بهبود می‌بخشد. هوش مصنوعی بازی و کنترل رباتیک از کاربردها هستند.
📖 مفاهیم کلیدی عبارتند از:
✅ ویژگی‌ها و برچسب‌ها (Features and Labels): ویژگی‌ها متغیرهای ورودی هستند و برچسب‌ها خروجی مورد نظر هستند. مدل یاد می‌گیرد که ویژگی‌ها را در طول آموزش به برچسب‌ها نگاشت کند.
✅ آموزش و آزمایش (Training and Testing): مدل روی زیرمجموعه‌ای از داده‌ها آموزش داده می‌شود و سپس روی داده‌های دیده نشده آزمایش می‌شود تا عملکرد آن ارزیابی شود.
✅ بیش‌برازش و کم‌برازش (Overfitting and Underfitting): بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که یک مدل بیش از حد پیچیده باشد و داده‌های آموزشی را خیلی دقیق برازش کند و عملکرد ضعیفی روی داده‌های جدید داشته باشد. کم‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل خیلی ساده باشد و نتواند الگوهای زیربنایی را پیدا کند.
✅ الگوریتم‌ها (Algorithms): الگوریتم‌های مختلف برای وظایف مختلف مناسب هستند. موارد رایج شامل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر عددی و درخت‌های تصمیم برای وظایف دسته‌بندی هستند.
🔍 به طور خلاصه، یادگیری ماشین شامل آموزش مدل‌ها روی داده‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری است. یادگیری نظارت‌شده از داده‌های برچسب‌دار استفاده می‌کند، یادگیری بدون نظارت الگوها را در داده‌های بدون برچسب پیدا می‌کند و یادگیری تقویتی از طریق تعامل با یک محیط یاد می‌گیرد. ملاحظات کلیدی شامل ویژگی‌ها، برچسب‌ها، بیش‌برازش، کم‌برازش و انتخاب الگوریتم مناسب برای کار است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
@AILearnCamp