انجام پروژه های یادگیری ماشین-انجام پروژه های learning machine

سایت azsoftir  آماده انجام پروژه های یادگیری شما با کیفیت عالی وکمترین زمان انجام می دهد.

برایه ثبت سفارش خود می توانید از طریق این فرم یا از طریقه ایمیل آدرس azsoftir@gmail.com  یا شماره موبایل 09367292276 ثبت کنید .

خدماتی که در زمینه یادگیری ماشین توسط سایت azsoftir ارائه می شود :

انجام پروژه هایه  تمرین درسی یادگیری ماشین

انجام پروژه های یادگیری ماشین در متلب matlab

انجام پروژه های یادگیری ماشین در پایتون pythoon

انجام پروژهای یادگیری ماشین در آر R

انجام پروژه هایه یادگیری ماشین در محیط وکا weka

انجام پروژه هایه یادگیری ماشین در محیط رپید ماینر rapidminer

انجام پروژه هایه یادگیری ماشین در محیط کلمن تاین clementine (spss modeler)

پروژه یادگیری ماشین

یادگیری ماشبن چه مفهومی دارد؟

یکی از شاخه هایه اصلی هوش مصنوعی ،یادگیری ماشین می باشد .الگوریتم ها ومتدهایه مختلفی در یادگیری ماشین وجود دارد ،اکثریت آنها مبتی یادگیری وهوشمندی می باشد ،هدف اصلی در یادگیری ماشین عملکرد هوشمندانه الگوریتم ها مبتی از قائده یادگیری  می باشد.به عنوان مثال تشخیص هویت از رویه چهره،  مثلا الگوریتم شبکه هایه عصبی ابتدا مجموعه ای از تصاویر را در زوایایه مختلف دریافت میکند ،در مرحله تست وکاربردی تصاویر ورودی شخص مورد نظر را تشخیص می دهد .

کاربردهای  یادگیری ماشین 

همان طور در قسمت معرفی مفهوم یادگیری ماشین معرفی شد  ،در زمینه گسترده ای کاربرد دارد ،به صورت زیر اشاره میشود :

،تشخیص گفتار ،خوشه بندی ،کلاسبندی ، شناسایی اشیا،داده کاوی  ،پردازش گفتار ،پردازش متن ،…

تشخیص چهره یادگیری ماشین

در این روش با استفاده از مجموعه تصاویر شخص یا اشخاص مورد نظر به سیستم داده می شود ،بر اساس این تصاویر سیستم الگوه مورد نظر یاد می گیرد،در مرحله بعد چهره مورد نظر را تشخیص می دهد ،در سیستم هایی مثله تشخیص چهره برایه ورد به محیط موبایل ، ورود به بسیاری از سیستم هایه.. می توان اشاره کرد

کلاسبندی یادگیری ماشین

در این روش می توان با استفاده از روش هایی مثله رگرسیون ، شبکه عصبی …مدل مورد نظر را استخراج کرد ، و براساسه آن کلاس داده مورد نظر را تشخیص داده مثله : بیماریها ،پیش بینی قیمت .. استفاده کرد

تشخیص گفتار یادگیری ماشین

در این روش با نمودار برداری از صدایه شخص مورد نظر یا تشخیص کلمات مورد نظر ، می توان صدای شخص مورد نظر یا گفتگو مستقم بینه انسان وکامپیوتر پرداخت .

پردازش متن یادگیری ماشین

در این روش میتوان مجموعه از متن ها رو برایه سیستم تعریف گرد ، سیستم بر اساس آن مجموعه عملیاتی بر رویه متن مورد بپردازذ .

والبته کاربرد هایه  گسترده دیگری نیز دارد .

مراحل انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام یک پروژه یادگیری ماشین ممکن است در مراحل زیر تقسیم شود:

تعریف مسئله: ابتدا باید مسئله را کاملاً تعریف کنید. شامل تعیین هدف، تعیین ورودی‌ها و خروجی‌ها، و توصیف دقیق مسئله است.

جمع آوری داده: در این مرحله، باید داده‌های لازم برای آموزش الگوریتم یادگیری ماشین را جمع آوری کنید. ممکن است نیاز به تهیه داده‌های جدید، استفاده از داده‌های موجود در پایگاه داده‌ها یا منابع عمومی باشد.

پیش‌پردازش داده: قبل از آموزش الگوریتم، عملیات پیش‌پردازش بر روی داده‌ها انجام می‌شود. این شامل پاکسازی داده‌های ناقص، نرمال‌سازی مقادیر، کدگذاری متغیرها و سایر عملیات مشابه است.

انتخاب الگوریتم: در این مرحله، باید الگوریتم یادگیری ماشین مناسب برای حل مسئله را انتخاب کنید. این ممکن است شامل الگوریتم‌های خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون و غیره باشد.

آموزش الگوریتم: پس از انتخاب الگوریتم، باید آموزش الگوریتم بر روی داده‌های آموزشی انجام شود. در این مرحله، الگوریتم به صورت تدریجی داده‌ها را می‌بیند و قواعد و الگوهای مشخصی را برای تشخیص و پیش‌بینی خروجی‌ها یاد می‌گیرد.

ارزیابی عملکرد: بعد از آموزش الگوریتم، باید عملکرد آن را با استفاده از داده‌های ارزیابی بررسی کنید. این مرحله ممکن است شامل معیارهایی مانند دقت، صحت، بهره‌وری و سایر معیارهای مشابه باشد.

بهینه‌سازی: در صورت لزوم، ممکن است بخواهید الگوریتم خود را بهینه‌سازی کنید. این می‌تواند شامل تنظیم پارامترها، استفاده از تکنیک‌های بیشتر برای بهبود عملکرد و تغییر الگوریتم باشد.

استفاده از الگوریتم: پس از آموزش و بهینه‌سازی، می‌توانید الگوریتم خود را برای استفاده و پیش‌بینی خروجی‌ها در داده‌های جدید استفاده کنید.

نگهداری و به‌روزرسانی: پس از اجرای الگوریتم، ممکن است نیاز به نگهداری و به‌روزرسانی آن باشد. این شامل اضافه کردن داده‌های جدید، بهبود الگوریتم با توجه به بازخورد و نیازهای مسئله است.

مراحل بالا تنها یک راهنمای کلی هستند و با توجه به پروژه خاص، ممکن است برخی از مراحل حذف شده یا مراحل جدیدی اضافه شود.

ابزارهای مهم یادگیری ماشین

در زمینه یادگیری ماشین، موارد زیر از جمله ابزارهای مهم هستند:

پایتون (Python): پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند است که در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسیار محبوب است. کتابخانه‌های مختلفی مانند NumPy، Pandas و scikit-learn برای پردازش عددی و یادگیری ماشین در پایتون وجود دارند.

TensorFlow: TensorFlow یک کتابخانه باز محبوب برای ساخت، آموزش و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین است. این ابزار توسعه داده شده توسط گوگل است و به شما امکان ایجاد شبکه‌های عصبی عمیق، مدل‌های ترجمه ماشین و دیگر برنامه‌های یادگیری ماشین را می‌دهد.

PyTorch: PyTorch نیز یک کتابخانه باز برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین است. این ابزار با استفاده از جریان کاری پویا و شبکه‌های عصبی رو به جلو (feedforward neural networks)، واسط کاربری آسان و قابلیت پیکربندی آسان آموزش و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین را فراهم می‌کند.

Keras: Keras یک کتابخانه برای توسعه سریع شبکه‌های عصبی عمیق است. این ابزار از جمله واسط بالا سطح برای TensorFlow و Theano است و به شما امکان فراهم کردن شبکه‌های عصبی با ساختارهای پیچیده را با سطح بالایی از انعطافپذیری می‌دهد.

scikit-learn: scikit-learn یک کتابخانه متن باز بسیار محبوب برای ماشین لرنینگ است. این ابزار حاوی الگوریتم‌های مختلفی است که برای خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون و سایر مسائل یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.

Jupyter Notebook: Jupyter Notebook یک محیط توسعه تعاملی است که به شما امکان توسعه، اجرا و ارائه کدهای یادگیری ماشین را در قالب یک مستند فراهم می‌کند. این ابزار به شما امکان نوشتن و اجرای کد در قالب بلاک‌های قابل تعامل را می‌دهد و در تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار مفید است.

MATLAB: MATLAB یک محیط حسابی قدرتمند است که ابزارهای مختلفی را برای طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای محاسبات عددی و سیگنال‌های پردازشی فراهم می‌کند.

Microsoft Azure Machine Learning: این یک پلتفرم ابری است که برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این ابزار ابزارهای قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده، ساخت و آموزش مدل‌ها و پویانمایی داده‌ها را فراهم می‌کند.

همچنین، ابزارهای دیگری همچون RapidMiner، KNIME، H2O.ai و Weka نیز برای یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. اما این لیست تنها یک نمونه از ابزارهای مهم در زمینه یادگیری ماشین است و با توجه به نیازها و ترجیحات شما، ممکن است ابزارهای دیگری نیز مناسب باشند.

لیست الگوریتم های مهم انجام پروژه یادگیری ماشین

در زمینه یادگیری ماشین، موارد زیر از جمله الگوریتم‌های مهم هستند که برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند:

الگوریتم‌های تصادفی (Random Forests): این الگوریتم‌ها بر اساس تعدادی درخت تصمیم تشکیل می‌شوند و با استفاده از روش اکثریت آرا، نتیجه‌ی پیش‌بینی را تعیین می‌کنند.

الگوریتم‌های شبکه عصبی (Neural Networks): این الگوریتم‌ها بر اساس ساختاری از نورون‌ها و لایه‌های مختلف تشکیل شده‌اند و برای مسائل پیچیده و تشخیص الگو استفاده می‌شوند.

الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines): این الگوریتم‌ها با استفاده از یافتن یک پلان هایپر صفحه‌ای که بیشترین حاشیه را بین داده‌های دو دسته ایجاد می‌کند، الگوها را تشخیص می‌دهند.

الگوریتم‌های رگرسیون خطی و غیرخطی (Linear and Nonlinear Regression): این الگوریتم‌ها با استفاده از تجزیه و تحلیل رابطه بین متغیرهای وابسته و مستقل، پیش‌بینی مقدار متغیرهای وابسته را انجام می‌دهند.

الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms): این الگوریتم‌ها به منظور تقسیم داده‌های ورودی به گروه‌ها یا خوشه‌های مشابه بر اساس شباهت‌های مشترک، استفاده می‌شوند.

الگوریتم‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction Algorithms): این الگوریتم‌ها به منظور کاهش تعداد ویژگی‌ها و ابعاد داده‌ها، بدون از دست دادن اطلاعات مهم، استفاده می‌شوند.

الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification Algorithms): این الگوریتم‌ها با استفاده از ماشین لرنینگ و روش‌های دسته‌بندی، داده‌های ورودی را در دسته‌های مختلف قرار می‌دهند.

الگوریتم‌های تطبیق نظارت‌شده (Supervised Learning Algorithms): این الگوریتم‌ها مدل‌هایی را بر اساس داده‌های ورودی و خروجی‌های مربوطه آموزش می‌دهند و سپس برای پیش‌بینی خروجی جدید، از این مدل‌ها استفاده می‌کنند.

الگوریتم‌های تطبیق بدون نظارت (Unsupervised Learning Algorithms): این الگوریتم‌ها برخلاف تطبیق نظارت شده، برای دسته‌بندی داده‌ها به خروجی مشابه همان داده‌ها نیاز ندارند و با کشف الگوها و روابط مخفی در داده‌ها کار می‌کنند.

الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning Algorithms): این الگوریتم‌ها برای مسائلی که دارای مجموعه‌ی اطلاعات برچسب خورده و برچسب نخورده هستند، استفاده می‌شوند.

توجه داشته باشید که انتخاب الگوریتم متناسب با مسئله یادگیری ماشین و ویژگی‌های داده‌ها بسیار مهم است. به علاوه، بسته به سطح پیچیدگی و حجم داده، ممکن است باید ترکیبی از چند الگوریتم را برای رسیدن به نتایج بهتر در نظر بگیرید