پاورپوینت یادگیری ماشین با فرمت ppt ودر 21 اسلاید قابل ویرایش

قسمتی از متن پاورپوینت یادگیری ماشین

یادگیری ماشین شاخه ای از علوم کامپیوتر است که بدون انجام برنامه نویسی صریح، به کامپیوتر توانایی یادگیری می بخشد.

آرتور ساموئل (Arthur Samuel) امریکایی، یکی از پیشروهای حوزه بازی های کامپیوتری و هوش مصنوعی، عبارت “یادگیری ماشین” را در سال 1959 که در IBM کار می کرد، به ثبت رساند. یادگیری ماشین، که از اُلگوشناسی و نظریه یادگیری محاسباتی الهام گرفته شده است، مطالعه و ساخت الگوریتم هایی را که می توانند بر اساس داده ها یادگیری و پیش بینی انجام دهند بررسی می کند – چنین الگوریتم هایی از دستورات برنامه پیروی صرف نمی کنند و از طریق مدلسازی از داده های ورودی نمونه، پیش بینی یا تصمیم گیری می کنند. یادگیری ماشین در کارهای محاسباتی که طراحی و برنامه نویسی الگوریتم های صریح با عملکرد مناسب در آن ها سخت یا نشدنی است، استفاده می شود؛ برخی کاربردها عبارت اند از فیلترینگ ایمیل، شناسایی مزاحم های اینترنتی یا بدافزارهای داخلی که قصد ایجاد رخنه اطلاعاتی دارند، نویسه خوان نوری (OCR)، یادگیری رتبه بندی، و بینایی ماشین.

یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی با آمار محاسباتی دارد (و اغلب با آن هم پوشانی دارد)، تمرکز این شاخه نیز پیش بینی کردن توسط رایانه است و پیوند محمکی با بهینه سازی ریاضی دارد، که آن هم روش ها، تئوری ها و کاربردهایی را وارد میدان می کند. یادگیری ماشین گاهی اوقات با داده کاوی ادغام می شود؛ تمرکز این زیرشاخه بر تحلیل اکتشافی داده ها است و با عنوان یادگیری بی نظارت شناخته می شود. یادگیری ماشین نیز می تواند بی نظارت باشد و برای یادگیری و شناخت فرم ابتدایی رفتار موجودات مختلف و سپس پیدا کردن ناهنجاری های معنادار استفاده شود.

در زمینه تحلیل داده ها، یادگیری ماشین روشی برای طراحی الگوریتم ها و مدل های پیچیده است که برای پیش بینی استفاده می شوند؛ در صنعت این مطلب تحت عنوان تحلیل پیشگویانه شناخته می شود. این مدل های تحلیلی به محققان، پژوهشگران علم داده ها، مهندسان و تحلیلگران اجازه می دهد “تصمیمات و نتایجی قابل اطمینان و تکرارپذیر بدست آورند” و با یادگیری از روابط و روندهای مربوط به گذشته، از “فراست های پنهان” پرده برداری کنند.

طبق سیکل هایپ (hype cycle) 2016 کمپانی گارتنر، یادگیری ماشین اکنون در مرحله “اوج توقعات زیاد (Peak of Inflated (Expectations” قرار دارد. پیاده سازی اثربخش یادگیری ماشین سخت است زیرا الگویابی دشوار است و اغلب، داده های آموزشی به مقدار کافی در دسترس نیست، در نتیجه برنامه های یادگیری ماشین اغلب با شکست مواجه می شوند.