آموزش MACHINE LEARNING یادگیری ماشین(مکانیک)

یادگیری ماشین چیست؟ به زبان ساده یادگیری ماشین یا همان Machine Learning استفاده از هوش مصنوعی رایانه به منظور درآوردن الگو و ساختار مشخص از حجم زیادی از اطلاعات است. به عبارتی ماشین لرنینگ به ماشین ها یاد می دهد چگونه چیز های جدید را به طور خودکار و بدون برنامه ریزی  یاد بگیرند و عملکرد خودشان را براساس تجربیات بهبود ببخشند . به طور مثال مسیر یاب (گوگل مپ) به ما کمک می کند بهترین مسیر یا سریع ترین مسیر، ترافیک و اطلاعات بیشتر را پیدا کنیم. اما چگونه این اطلاعات را در اختیار ما قرار می دهد؟ مسیریاب ها از فناوری های مختلفی استفاده می کنند، از جمله یادگیری ماشینی که اطلاعات را از کاربران مختلف جمع آوری کرده، آن ها را تجزیه و تحلیل ، سپس به روز نموده و نتایج پیش بینی می کنند. با کمک پیش‌بینی‌ها، می‌توانند ترافیک را قبل از شروع سفر به ما بگویند .

چرا یادگیری ماشین لرنینگ اهمیت دارد ؟

در دنیای امروز کمتر کسی است که بتواند بدون پایتون در لبه تکنولوژی حرکت کند. پایتون نقش به سزایی در جابجا کردن مرزهای علم داشته و در زمینه های مختلفی از تکنولوژی شامل علم داده، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و ... ورود پیدا کرده است. از زمینه های بسیار کاربردی برای مهندسین رشته های مختلف به خصوص مهندسین مکانیک که Python میتواند کمک کننده باشد یادگیری ماشین یا همان Machine Learning است. یکی از زیربخش های هوش مصنوعی  Machine Learning است تاثیر ماشین لرنینگ را روز به روز بیشتر در زندگی روزمره خود حس می‌کنید.

یک مهندس مکانیک کمتر تحقیق، پایان نامه یا مقاله ای را این روزها می تواند بدون رویکردهای بین رشته ای مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و .... پیدا کند. قطعا در تحقیقاتی با حجم اطلاعاتی زیادی روبرو هستید به ماشین لرنینگ به منظور نتیجه گیری نهایی نیازمند هستید. 

یادگیری ماشین به طور گسترده در بسیاری از صنایع از جمله مراقبت های بهداشتی، مالی و تجارت الکترونیک استفاده می شود. با یادگیری ماشین لرنینگ ، می توانید طیف وسیعی از فرصت های شغلی را در این زمینه ها باز کنید.

یادگیری ماشین را می توان برای ساخت سیستم های هوشمندی که می توانند بر اساس داده ها تصمیم گیری و پیش بینی کنند، استفاده کرد. این موضوع می تواند به سازمان ها کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند، استراتژی های خود را بهبود ببخشند و محصولات و خدمات جدید ایجاد کنند. به طور مثال الگوریتم های پیشنهاد محتوای شرکت هایی نظیر نتفلیکس ، گوگل ، فیس بوک ، توییتر و ... از ماشین لرنینگ تقویت می شوند .

یادگیری ماشین همچنین ابزار مهمی برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها است و به شما امکان می دهد بینش ها و الگوهایی را از مجموعه داده های بزرگ استخراج کنید ، که می تواند برای درک سیستم های پیچیده و تصمیم گیری آگاهانه استفاده شود.