داده کاوی و یادگیری ماشین

داده کاوی و یادگیری ماشین

در عصر دیجیتال، با رشد جمعیت، جوامع بشری با یک انفجار داده مواجه هستند. روزانه در همه زمینه ها، مانند پزشکی، نجوم، کامپیوتر، اینترنت و غیره، حجم زیادی داده تولید می شود. یکی از علومی که بر پایه تجزیه و تحلیل داده ها، امروزه شکل گرفته است، علم داده کاوی می باشد. با استفاده از داده کاوی، خیلی از کسب و کارها و مدیران می توانند، تصمیمات بهتری در زمینه فعالیت در اجتماع بگیرند.

داده چیست؟ داده و اطلاعات با هم چه تفاوتی دارند؟

کوچک ترین جزء محتوا، مقادیر خام و تفسیر نشده، داده یا Data نامیده می شود. زمانی که بر روی این داده ها، پردازش و عملیاتی انجام شود، نتیجه در قالب اطلاعات یا information در اختیار کاربر قرار می گیرد.

داده کاوی چیست؟

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، برای کشف و استخراج الگوهای تکرار شونده و قوانین معنا دار، داده کاوی یا data mining نامیده می شود. داده کاوی یک روش برای حل مساله می باشد. داده کاوی از طریق تجزیه و تحلیل داده ها و کشف ارتباطات بین آن ها، برای مسائل زیادی، راه حل ارائه می دهد.
مدیران امروزی، با استفاده از علم داده کاوی می توانند در زمینه های مختلف تصمیم گیری کنند و مانع از هدر رفتن منابع سازمان شوند.
با توجه به تولید حجم عظیمی از داده ها، لازم است که داده های خام، تجزیه و تحلیل شوند و به دانش و اطلاعات تبدیل گردند تا برای تشخیص بیماری ها، پیشرفت صنعت، پیش بینی و تصمیم گیری های هوشمند قیمت سهام و پایگاه داده های بزرگ و غیره و تمام چالش های موجود در سازمان ها، راهکار مناسبی طراحی و ارائه شود.
یکی از مثال های کاربردی در زمینه استفاده از داده کاوی، محتواهای پیشنهادی در صفحه اینستاگرام است. داده کاوی، محتواهایی که کاربر در یک دوره زمانی مشاهده و دنبال می کنند را جمع آوری کرده، پس از تجزیه و تحلیل و استخراج الگوی رفتاری کاربر، محتواهایی مطابق با علاقه و سلیقه کاربر پیشنهاد می دهد. یا به طور مثال، در فروشگاه ها برای فروش بیشتر، در یک مدت زمان مثلا یک هفته یا یک ماه، کالاهایی که مشتریان خریداری می کنند را تجزیه و تحلیل کرده و الگوی رفتاری تکرار شونده را استخراج می کنند. بر اساس نتایج حاصل، میزان فروش و سود خود را افزایش می دهند. یک فروشگاه در طی یک ماه متوجه شد که اکثر مشتریانی که شیر خریداری می کنند، قهوه نیز می خرند. قفسه های شیر و قهوه در این فروشگاه، از یکدیگر فاصله داشتند. مدیر فروشگاه بر طبق این داده کاوی، قفسه های شیر و قهوه را کنار یکدیگر قرار داد و برندهای بیشتر قهوه و شیر به فروشگاه خود اضافه کرد. به این صورت میزان فروش خود را افزایش داد. بازاریابی، تبلیغات، پزشکی حوزه های دیگری هستند که داده کاوی در آن استفاده می شود.
کاربران می توانند با نرم افزارهایی مانند، rapidminer، weka، زبان برنامه نویسی پایتون و متلب، داده کاوی انجام دهند.

یادگیری ماشین Machine learning چیست؟

فرآیند کشف الگوریتم هایی است که رایانه ها و ماشین ها را هوشمند کنند، به گونه ای که بدون دادن برنامه به آن ها و بدون دخالت انسان، رایانه یا ماشین، بیاموزد و وظایف خود را انجام دهد.

آیا داده کاوی Data mining و یادگیری ماشین Machine learning یک مفهوم دارند؟

از آنجا که داده کاوی و یادگیری ماشین، هر دو زیر شاخه علم داده هستند و گاهی نتایج حاصل از داده کاوی در حوزه یادگیری ماشین به کار می رود، در ظاهر این دو مفهوم مشابهی پیدا می کنند در صورتی که داده کاوی و یادگیری ماشین دو مقوله مجزا از یکدیگر هستند.
با توجه به تاریحچه داده کاوی، که از سال های قبل از دیجیتالی شدن جامعه بشری، مطرح بوده و مفهوم امروزی یادگیری ماشین، تاحدودی می توان درک کرد که داده کاوی و یادگیری ماشین با یکدیگر تفاوت دارند.
یادگیری ماشین با مجموعه ای از الگوریتم ها سر و کار دارد و به دنبال حذف انسان و هوشمندسازی ماشین هاست. درحالی که داده کاوی با داده های خام مواجه بوده و به وسیله انسان انجام می شود و برای اتخاذ تصمیمات درست و راهکارهای مناسب برای حل مسائل، در اختیار سازمان ها و افراد می باشد.
داده کاوی در شناسایی الگوی رفتاری انسان ها در شبکه های اجتماعی می پردازد که این کار برای انجام تبلیغات و کسب سود و درآمد بسیار موثر می باشد. از طرفی صاحبان کسب و کار نیز با کشف الگوی رفتاری مشتریان خود، می توانند به سود و فروش بیشتری دست پیدا کنند. یادگیری ماشین در ساخت ماشین های هوشمند، ماشین های خودران و یا تشخیص تقلب در کارت های بانکی و جستجو و کشف کلاهبرداری در استفاده از کارت ها اعتباری به کار می رود.

آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین برای چه کسانی مناسب است؟

آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین برای دانشجویان کامپیوتر، IT، فعالان در حوزه Big data، پزشکی و هوش مصنوعی، متخصصان و کارشناسانی که در شرکت ها و سازمان ها برای ارتقای بهره وری آن موسسه فعالیت می کنند.

افرادی که به علم داده کاوی و یادگیری ماشین، تسلط دارند، در چه مشاغلی می توانند فعالیت کنند؟

مهندس یادگیری ماشین، کارشناسان داده، توسعه دهنده کلان داده، توسعه دهنده سیستم های پشتیبانی، مدیر علوم داده، مدیر ارتباط با مشتری، متخصص بینایی ماشین، توسعه دهنده ی هوش تجاری، مسیریابی هوشمند و تشخیص مسیر، تحلیل داده های بازی و غیره از مشاغلی هستند که به عنوان شخصی که در زمینه داده کاوی و یادگیری ماشین، تخصص و تسلط دارد،می توانید درآن ها مشغول به کار و فعالیت شوید.

داده کاوی و یادگیری ماشین با زبان پایتون چه مزیت هایی نسبت به سایر زبان ها دارد؟

بازار کار امروز، افرادی را می خواهدکه با زبان برنامه نویسی پایتون Python، داده کاوی می کنند و در حوزه یادگیری ماشین فعالیت دارند.
سهولت یادگیری و ساده بودن پایتون، امکان استفاده از کتابخانه های متعدد زبان پایتون از جمله Scikit، مناسب بودن پایتون با تصویرسازی داده ها، سازگاری پایتون با انواع سیستم عامل ها از مزیت های داده کاوی و یادگیری ماشین با زبان پایتون است.
مجتمع آموزشی مهرگان پیشرو در برگزاری کلاس های داده کاوی و یادگیری ماشین با زبان پایتون در اصفهان می باشد.

آنچه خواهید آموخت

از آن جا که یادگیری نرم افزار بدون انجام تمرینات و پروژه های عملی امکان پذیر نمی باشد آموزش این دوره مبتنی بر روش TPH خواهد بود.

پیش نیاز پایتون مقدماتی، مبانی ریاضی پردازش تصویر (ریاضی مهندسی).

مباحث دوره به اختصار به شرح زیر می باشد :

• معرفی یادگیری ماشین و کاربردها- معرفی شاخه های اصلی (با نظارت، بدون نظارت و نیمه نظارتی)- معرفی و راه اندازی کتابخانه های مورد نیاز در پایتون (numpy و scikit)
• رگرسیون خطی و غیر خطی
• روش های ارزیابی مدل
• دسته بندی (knn-naïve bayes- Decision Tree-SVM )
• یادگیری بی نظارت (k-means- Hierarchical - Density Base)
• روشهای انتخاب ویژگی و کاهش بعد(PCA-LDA)
• مروری بر کتابخانه های پردازش متن (NLTK, Gensim, TextBlob)
• یادگیری منیفولد
• روش های ترکیبی یادگیری
• مروری بر یادگیری نیمه نظارتی