تحقیق یادگیری ماشین

Word 230 KB 35354 12
مشخص نشده مشخص نشده کامپیوتر - IT
قیمت: ۰ تومان
دانلود فایل
  • بخشی از محتوا
  • وضعیت فهرست و منابع
  • مقدمه:

    ¶ یادگیری ماشین زمینه نسبتا جدیدی از هوش مصنوعی است که در حال حاضر دوران رشد و تکامل خود را میگذراند. یادگیری ماشین یک زمینه تحقیقاتی بسیار فعال در علوم کامپیوتر است.

    ¶ یادگیری روش، الگو و... بصورت خودکار توسط ماشین یا کامپیوتر.

    ¶علوم مختلفی در ارتباط با یادگیری ماشین در ارتباط هستند از جمله:

    هوش مصنوعی، روانشناسی، فلسفه، تئوری اطلاعات ، آمار و احتمالات، تئوری کنترل و ...

    هدف یادگیری ماشین (Machine Learning) تبدیل داده (Data) به اطلاعات (Information) است. بعد از یادگیری از یک مجموعه داده، ما ماشینی می خواهیم که به سوالاتی درباره داده ها جواب دهد. مثلاً کدام یک از داده های دیگر بیشترین شباهت را به این داده دارند؟ آیا یک اتومبیل در تصویر وجود دارد؟ کاربر به کدام تبلیغ پاسخ خواهد داد؟ اغلب یک بخش هزینه وجود دارد، بنابراین این سوال می تواند این طور مطرح شود که: از میان محصولاتی که ما از آن ها بیشترین درآمد را داریم، در صورت نشان دادن یک تبلیغ بازرگانی کدام یک را مشتری با احتمال بیشتری خریداری می کند؟ و ...

    در یادگیری ماشین (ML)، تبدیل داده به اطلاعات به کمک استخراج قوانینی از الگوهای داده، انجام می شود.

    به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند.آنالیز الگوریتم های یادگیری ماشین ها، شاخه ای از علوم نظری کامپیوتر است که با نام تئوری یادگیری کامپیوتری شناخته می شود.

    یادگیری ماشینی به بررسی روش هایی می پردازد که به رایانه ها امکان استفاده از داده ها و یادگیری از آنها برای بهبود عملکردهای مختلف را می دهد.

    هدف یادگیری ماشینی این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها بازدهی‌ بالاتری در وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. نمونه هایی از کاربردهای یادگیری ماشین می تواند الگوریتم های تشخیص چهره، جداسازی هرزنامه و بازشناسی گفتار می باشد.

    رشد فوق العاده ای که اخیراً در حوزه هوش مصنوعی و کاربردهایش به وجود آمده به موازات توجه روزافزون به «یادگیری ماشین ها» به وقوع پیوسته است. حوزه «یادگیری ماشین» به توسعه نظریه های محاسباتی فرایندهای یادگیری و ساخت ماشین های یادگیری مربوط است. واضح است که قابلیت یادگیری برای هر رفتار هوشمندانه ای ضروری است. اهمیت قایل شدن و هدف گذاری برای قدرت یادگیری ماشین در مرکز برنامه های توسعه هوش مصنوعی قرار دارد.

    طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظریی آن پژوهش‌گران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.

    برای اصطلاح یادگیری ماشین تعریف های متعددی ارایه شده. از جمله این که یادگیری ماشین، توانایی آن در یادگیری از تجربیات گذشته و یا و سوابق و انجام بهتر وظایف است. به عبارتی برای انجام بهتر کارها در آینده از گذشته تقلید می شود.بر اساس تعریفی دیگر ماشین ها چیزهایی یاد می گیرند و براساس آموخته ها رفتارشان را به نحوی تغییر می دهند که باعث می شود در آینده وظایفشان را بهتر انجام دهند. اشیای اصلی که در حوزه این مطالعه قرار دارند مصنوعی هستند.برنامه ریزی رایانه ای برای بهینه سازی یک عملکرد با استفاده از داده ها و تجربیات گذشته نیز از تعاریف یادگیری ماشین است.

     

     

    ایجاد امکان یادگیری برای ماشین ها، همواره از پژوهش های اصلی در زمینه ی هوش مصنوعی بوده است. یادگیری بدون نظارت: قابلیت یادگیری الگو ها، از اطلاعات ورودی را فراهم میکند. یادگیری نظارت شده هم، می تواند هردو امکان: طبقه بندی و عبرت عددی را ایجاد کند. 

    طبقه بندی این امکان را می دهد که کامپیوتر بتواند تشخیص دهد که چه چیز هایی را می توان در یک گروه خاص گنجاند. عبرت عددی (Regression takes) نیز به این صورت عمل می کند که بعد از دادن چیز هایی به عنوان ورودی به کامپیوتر و مشخص کردن خروجی دقیق آنها، کامپیوتر می تواند روابط بین ورودی و خروجی را کشف کرده و الگوریتم ها و توابع پیوسته ای را برای آنها تعیین کند. این روش برای به وجود آوردن الگوریتم های بسیار پیچیده، مفید خواهد بود.

    هدف یادگیری این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها بازدهی بالاتری در وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گستردهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری برای روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.

     

    اجازه دهید تا در این مورد مثالی بزنیم: وقتی در حال رانندگی هستید و به عابران پیاده نگاه می کنید، می توانید تا حد زیادی تشخیص دهید که آنها قصد چه کاری را دارند. مثلا می خواهند از خیابان رد شوند یا این که تاکسی بگیرند و یا این که فقط سر جای خود ایستاده اند. خب، این کار برای من و شما نسبتا ساده است اما اساسا برای نوشتن الگوریتم آن برای کامپیوتر، از دست یک انسان کاری ساخته نیست. با استفاده از روش عبرت عددی می توان با روش های خاص این مورد را با مثال های زیادی به کامپیوتر و برنامه ی مربوطه نشان داد و به تدریج الگوریتم مورد نیاز را تحویل گرفت.           
     
    اما چیزی که باید هم اکنون به آن اشاره کرد، عملیات تقویت یادگیری است. این کار به این صورت انجام می پذیرد که تئوری تصمیم گیری کامپیوتر آنالیز شده و برداشت های سودمند آن تئوری، مورد تاکید قرار می گیرند. در واقع کار های درست با تشویق (به صورت اولویت دادن) و کار های غلط با تنبیه (به صورت امتیاز منفی) پاسخ داده می شوند و به همین خاطر یادگیری کامپیوتر به طور مرتب بهبود می یابد. 

     

    تعریف یادگیری ماشین:
     
    یادگیری ماشین عبارت است از اینکه چگونه میتوان برنامه ای نوشت که از طریق تجربه یادگیری کرده و عملکرد خود را بهتر کند. یادگیری ممکن است باعث تغییر در ساختار برنامه و یا داده ها شود.

    تعریف فرهنگ لغات از یادگیری:

     

    . یادگیری عبارت است ازبدست آوردن دانش و یا فهم آن از طریق مطالعه، آموزش و یا تجربه
    . همچنین گفته شده است که یادگیری عبارت است از بهبود عملکرد از طریق تجربه

    یادگیری انسان و ماشین

    یادگیری انسان چگونه است؟

    • انسان از طریق تعامل با محیط بیرونی یاد میگیرد.

    • یک عامل باید وجود داشته باشد تا یادگیری را شروع کند.

    یادگیری ماشین چگونه است؟

  • فهرست:

    ندارد
     

    منبع:

    ندارد

همانگونه که از تعريف فوق-که توسط يکي از بنيانگذاران هوش مصنوعي ارائه شده است- برمي‌آيد،حداقل به دو سؤال بايد پاسخ داد: 1 هوشمندي چيست؟ 2 برنامه‌هاي هوشمند، چه نوعي از برنامه‌ها هستند؟ تعريف ديگري که از هوش مصنوعي مي‌توان ارائه داد به قرار زير است:

آمار را بايد علم و عمل استخراج، بسط، و توسعهء دانش هاي تجربي انساني با استفاده از روش‌هاي گردآوري، تنظيم، پرورش، و تحليل داده‌هاي تجربي (حاصل از اندازه گيري و آزمايش) دانست. زمينه‌هاي محاسباتي و رايانه‌اي جديدتري همچون يادگيري ماشيني (Machine learni

آمار و مدلسازی رشته وسیعی از ریاضی است که راههای جمع آوری، خلاصه سازی و نتیجه گیری از داده‌ها را مطالعه می‌‌کند. این علم برای طیف وسیعی از علوم دانشگاهی از فیزیک و علوم اجتماعی گرفته تا انسان شناسی و همچنین تجارت، حکومت داری و صنعت کاربرد دارد چهار نوع اندازه گیری یا مقیاس اندازه گیری در آمار استفاده می‌‌شود. چهار نوع یا سطح اندازه گیری ( ترتیبی، اسمی، بازه ای و نسبی ) دارای ...

چکيده آمار (به انگليسي: ‏Statistics‏) را بايد علم و عمل استخراج، بسط، و توسعهء دانشهاي ‏تجربي انساني با استفاده از روش‌هاي گردآوري، تنظيم، پرورش، و تحليل داده‌هاي ‏تجربي (حاصل از اندازه گيري و آزمايش) دانست. زمينه‌هاي محاسباتي و رايانه‌اي ‏جديدتري

کاربرد آمار در اقتصاد: نمودار تولید طلا در نیوزلاند بین سالهای ۱۸۵۵ تا ۲۰۰۵ میلادی. آمار (به انگلیسی: Statistics) را باید علم و عمل استخراج، بسط، و توسعهء دانشهای تجربی انسانی با استفاده از روش‌های گرد آوری، تنظیم، پرورش، و تحلیل داده‌های تجربی (حاصل از اندازه گیری و آزمایش) دانست. زمینه‌های محاسباتی و رایانه‌ای جدیدتری همچون یادگیری ماشینی (Machine learning)، و کاوش‌های ماشینی ...

کاربرد آمار در اقتصاد: نمودار توليد طلا در نيوزلاند بين سالهاي ???? تا ???? ميلادي. پيشگفتار آمار (به انگليسي: Statistics) را بايد علم و عمل استخراج، بسط، و توسعهء دانشهاي تجربي انساني با استفاده از روش‌هاي گردآوري، تنظيم، پرورش، و تحليل داده‌هاي تج

آمار را بايد علم و عمل استخراج، بسط، و توسعهء دانشهاي تجربي انساني با استفاده از روش‌هاي گردآوري، تنظيم، پرورش، و تحليل داده‌هاي تجربي (حاصل از اندازه گيري و آزمايش) دانست. زمينه‌هاي محاسباتي و رايانه‌اي جديدتري همچون يادگيري ماشيني (Machine learnin

چکيده: سيستم GLITS، يک سيستم آموزش دهنده هوشمند با يادگيري تدريجي است که داراي 3 عامل ياد دهنده ، يادگيرنده و مشکل‌ساز است. عامل ياد دهنده و يادگيرنده هر کدام داراي 5 لايه (زير سيستم) مي‌باشند. لايه‌هاي ياد دهنده به نام‌هاي ناظر، ايجاد انگيزش،

مقدمه و بیان مسئله کارایی آموزش و پرورش نه تنها در گروی غنای برنامه‌ها و روش‌های آموزشی و آمار فارغ‌التحصیلان با معدل بالا، که از آن مهمتر در گرو شناختن ابعاد گوناگون روان شناختی دانش‌آموزان و شکوفا کردن آنها است. دانش‌آموزانی که در وهله نخست بر خویشتن اعتماد داشته باشند و با پذیرفتن ارزش وجودی خویش، قدرت پذیرش دیگران را بیابند و از ایجاد ارتباط اجتماعی سالم با آنها لذت ببرند ...

مقدمه انسان و کامپیوتر انسان ها از کامپیوترها باهوش ترند. چرا چنین گفته می‌شود؟ کامپیوترها هرگز قادر به این کار به طور مطلوب نیستند. شاید بهتر است بگوییم آن‌هاموجودات منطقی ای هستند و تنها اعمال منطقی را به خوبی انجام می دهند. هدف هوش مصنوعی را می توان در این جمله خلاصه کرد که می خواهد در نهایت به کامپیوترهایی دست یابد که اغلب در فیلم های سینمایی مشاهده می شود، ماشین‌های بسیار ...

ثبت سفارش
تعداد
عنوان محصول