مقدمه­ای بر نرم افزا­های یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی یک برنامه علمی مبتنی بر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence (AI)) است که سیستم کامپیوتری را قادر می‌سازد تا بدون برنامه‌نویسی انحصاری، بیاموزد، کار خاصی را انجام دهد و تجربیات به دست آمده از آن را بهبود بخشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در برنامه­های کاربردی روزمره مانند موتور­های جستجو، برنامه­های تشخیص تصویر و گفتار، برنامه­های تشخیص مراقبت‌های بهداشتی و غیره استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها به نرم‌افزار و ابزار خاصی برای اجرا و انجام اقدامات خاص، نیاز دارند. نرم افزار یادگیری ماشینی مجموعه­ای از ابزارها، کتابخانه­ها و منابع خاص خود را برای توسعه برنامه­هایی دارد که می­توانند رفتار انسان را با ماشین­ها و برنامه­های هوشمند تکرار کنند. در ادامه توضیحاتی در خصوص این نرم افزارها ارائه شده است.

انواع نرم افزار­های یادگیری ماشینی

هزاران نرم افزار یادگیری ماشینی در بازار موجود است. برخی از نرم افزارها دارای ویژگی­های خاص و منحصر به فردی هستند. در عین حال، ابزارهایی وجود دارند که به طور نسبی بهتر هستند. بسیاری از کسب و کارها برای افزایش نرخ بازگشت سرمایه (Return on Investment (ROI)) خود، شروع به استفاده از این فناوری کرده­اند. از آنجایی که یادگیری ماشینی بخشی از هوش مصنوعی (AI) است، ماشین‌ها بر اساس نتیجه یا الگوی آن آموزش می‌بینند تا تغییرات مورد نیاز جدید را به‌طور مستقل ایجاد کنند. برخی از انواع نرم افزارهای یادگیری ماشین عبارتند از:

Azure Machine Learning Studio، Shogun، Apache Mahout، Apache Spark MLlib، IBM Watson Machine Learning، RapidMinor، Weka، Google Cloud ML Engine، Pytroch، Figure Eight، Crab، Microsoft Cognitive Toolkit، Torch و غیره.

بیایید نگاهی دقیق‌تر به برخی از بهترین و پرکاربردترین نرم‌افزارهایی که کارشناسان یادگیری ماشین از آن­ها استفاده می‌کنند، بیندازیم.

 

نرم افزار­های برتر یادگیری ماشینی

 

در زیر انواع نرم افزار­های یادگیری ماشینی آورده شده است:

1. Google Cloud ML Engine

موتور یادگیری ماشینی Google’s Cloud یکی از اپلیکیشن­های محبوب برای آموزش، تجزیه و تحلیل و یادگیری عمیق است.

 

2. Azure ML Studio

این نرم افزار یک وسیله code-free،drag and drop برای کارشناسان یادگیری ماشینی به منظور استفاده راحت می­باشد که توسط مایکروسافت ساخته شده است.

 

3. IBM Watson Machine Learning

یک نرم افزار با مدل منبع باز خود، به دانشمندان و توسعه دهندگان داده کمک می­کند تا سرعت توسعه  برنامه­های کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را تسریع کنند.

 

4. TensorFlow

این نرم افزار یک چارچوب (Framework) متن باز جدید است که در سال 2015 منتشر شد و عملکرد آن پیچیده نیست و همچنین می­تواند بر روی پلتفرم­های مختلف توسعه داده شود و توسط گوگل ساخته شده است. TensorFlow با استفاده از زبان­های برنامه نویسی Python، C++، Java، Rust و غیره جهت توسعه، در دسترس است.

 

5. Microsoft Cognitive Toolkit

این نرم افزر هوش مصنوعی تازه راه اندازی شده توسط مایکروسافت، می­تواند ماشین را با الگوریتم­های یادگیری عمیق خود آموزش دهد تا مانند مغز انسان رفتار کند. این نرم افزار می­تواند داده­های پایتون، سی پلاس پلاس و غیره را مدیریت کند.

 

6. Theano

این نرم افزار یک کتابخانه منبع باز مبتنی بر پایتون برای الگوریتم­های یادگیری عمیق به منظور تسریع توسعه یادگیری ماشین است. Theano قادر است ساختار­های داده را با ادغام کتابخانه­های پایتون مانند NumPy، Pandas و برخی از برنامه­های اختصاصی، به سطح بالاتری برساند.

 

7. Torch

این کتابخانه قدیمی‌تر یادگیری ماشینی، دارای ویژگی­های انعطاف‌پذیری و سرعت در عملیات، حین توسعه پروژه‌های یادگیری ماشین می‌باشد.

 

8. Apache Spark MLlib

Apache Spark یک ابزار یادگیری ماشین قابل اعتماد برای یادگیری ماشینی پیشرفته و یادگیری عمیق است. این نرم افزار یک پلتفرم یکپارچه و مقیاس پذیر است که می­تواند با Hadoop برای رسیدن به نتایج بهتر از الگوریتم­ها، ادغام شود. طبقه بندی، رگرسیون، تقویت گرادیان، درخت تصمیم، آنالیز تشخیصی خطی (LDA) و غیره برخی از الگوریتم­های پشتیبان MLlib هستند.

 

9. Pytorch

Pytorch توسط فیس بوک برای یادگیری عمیق پیشرفته با استفاده از شبکه­های عصبی و تنسورها (Tensor) توسعه یافته است. محققان در سراسر جهان از Pytorch برای نمایش گرافیکی پویا و در تکنیک‌های ارائه طرح اولیه استفاده می‌کنند.

 

10. Ideas2T Technologies

ابزار Ideas2T، بر خلاف دیگر ابزار­ها، دارای یک ویژگی منحصر به فرد است که می­تواند به کارفرمایان کمک کند تا نامزدهای مناسب را بر اساس رزومه­هایشان از طریق یادگیری ماشینی استخدام کنند. این ابزار به دلیل الگوریتم‌های نوآورانه و پیشرفته‌ای که دارد، نقطه اشتراکی برای استارت‌آپ‌ها، شرکت‌ها و مراکز تجاری بوده است.

 

مزایای نرم افزار­های یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که با بررسی و یادگیری از داده‌ها، به گرفتن تصمیم‌های خاص با استفاده از آن­ها کمک می‌کند. یادگیری ماشینی قادر به ارائه تصمیمات و توصیه­ها با سرعت ودقت بالا می­باشد. بنابراین، نرم افزارهای یادگیری ماشین بسیار محبوب هستند. نکته جالب اینجاست که این نرم افزارها ارزان نیز هستند. هم یادگیری ماشینی و هم هوش مصنوعی روی مجموعه داده­های بزرگ و پیچیده کار می­کنند تا تصمیمات عالی به تصویر کشیده شده و اتخاذ شوند. چند نمونه در این زمینه به شرح زیر است:

• فیس بوک: وقتی عکسی را در فیس بوک آپلود می­کنیم، یک نفر را از روی همان عکس می­شناسد و دوستی متقابل را پیشنهاد می­کند. یادگیری ماشینی اینگونه عمل می­کند.
• نتفلیکس: نتفلیکس گاهی اوقات نمایش­ها یا فیلم­هایی را بر اساس آنچه قبلاً تماشا کرده­ایم، پیشنهاد می­کند. اساساً یادگیری ماشینی در اینجا برای نمایش داده­ها بر اساس انتخاب­های قبلی استفاده می­شود.

نهادهای تجاری و سازمان‌ها از ترکیب مناسب الگوریتم­های یادگیری و یک نرم افزار استفاده می‌کنند و بدین گونه مدل‌های یادگیری ماشینی را بر اساس یادگیری از داده‌ها می‌سازند. این امر به شرکت­ها کمک می­کند تا برای ساخت مدل­های پیشرفته با هزینه کم، کارآمدتر کار کنند. نرم افزار یادگیری ماشینی با خودکار کردن تجزیه و تحلیل داده­ها به کاهش استفاده از نیروی انسانی و مقرون به صرفه کردن آن، کمک می­کند. این فرآیند کاملاً تکرار و مقیاس پذیر است.

کاربردهای دیگری در مورد استفاده از یادگیری ماشینی در زندگی روزمره وجود دارد. برخی از حوزه­هایی که نرم افزار یادگیری ماشین به طور موثر استفاده می­شود به شرح ذیل است:

• خدمات مالی: بخش مالی از یادگیری ماشینی برای شناسایی دانش­ها جهت سرمایه گذاری، تجارت و حتی تعیین ریسک­های مالی استفاده می­کند.
• بازاریابی و فروش: شرکت‌های مختلف و سایر مؤسسات مشابه از نرم‌افزار یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل تاریخچه خریدها و ارائه توصیه‌هایی به مشتریان مربوط به آن، استفاده می‌کنند.
• مراقبت­های بهداشتی: پوشیدنی­های الکترونیکی و حسگرها امروزه به طور گسترده مورد استفاده قرار می­گیرند. حسگرهای موجود در این ابزارهای پوشیدنی داده‌هایی درباره فشار خون، ضربان قلب و سایر اطلاعات حیاتی مرتبط با سلامتی را ارائه می‌دهند.
• حمل و نقل: نرم افزار یادگیری ماشینی برای شناسایی مشکلات، در صورت وجود، تاریخچه سفر و مسیرها را تجزیه و تحلیل می­کند تا به مشتریان یا مسافران کمک کند در آینده از حوزه­های پرخطر دوری کنند.
• دولت: برخی از سازمان­های دولتی از ابزارهای یادگیری ماشینی برای دستیابی به دانشی برای مینیمم سازی هزینه­ها و افزایش کارایی در کارهای خود استفاده می­کنند.
• نفت و گاز: یادگیری ماشینی بیشتر در بخش انرژی استفاده می­شود. یادگیری ماشینی به کاوش منابع انرژی موجود و جدید برای اکتشاف و توزیع، کمک می­کند. بسیاری از آژانس­های نفتی در هر دو بخش دولتی و خصوصی از این تکنیک­ها استفاده می­کنند.

نتیجه گیری

یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی کاربردهای گسترده و زیادی در بین نسل­های جدید دارند و هنوز در حال گسترش هستند. از این رو اشتباه نخواهد بود که بگوییم نرم افزار­های یادگیری ماشینی با اقداماتی که روی مجموعه داده­های ورودی انجام می­دهند، نقش بزرگی در کسب دانش از داده­های خام برای بهبود اهداف تجاری و سایر اهداف دارند.

 

لینک

 

مترجم: فاطمه فریادرس