این پاورپوینت به بررسی مبانی یادگیری ماشین، الگوریتم ها، و کاربردهای آن در علوم مختلف از جمله هوش مصنوعی، آمار و داده کاوی می پردازد.
مقدمه:
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زمینه های نوین و پررونق در علم هوش مصنوعی است که با هدف ایجاد الگوریتم هایی برای بهبود عملکرد سیستم ها از طریق تجربه و داده ها طراحی شده است. یادگیری ماشین به برنامه ها این امکان را می دهد که از داده ها الگوهای مفهومی استخراج کرده و از طریق آن ها تصمیم گیری کنند، بدون آنکه نیاز به برنامه نویسی دستی برای هر وضعیت خاص باشد. در واقع، یادگیری ماشین به سیستم ها این امکان را می دهد که به طور خودکار از تجربیات گذشته خود بیاموزند و عملکردشان را بهبود بخشند.
در تعریف ساده، یادگیری ماشین فرایند ساخت مدل هایی است که قادرند از داده ها یاد بگیرند و براساس آن پیش بینی ها یا دسته بندی هایی انجام دهند. این فرایند به طور گسترده در زمینه هایی نظیر پردازش داده ها، تشخیص الگو، داده کاوی، و حتی هوش مصنوعی کاربرد دارد. به طور کلی، یادگیری ماشین به دو دسته اصلی تقسیم می شود: یادگیری با ناظر و یادگیری بدون ناظر. در یادگیری با ناظر، مدل از داده های برچسب دار (که ورودی و خروجی مشخص دارند) یاد می گیرد، در حالی که در یادگیری بدون ناظر، مدل تنها از داده های ورودی استفاده کرده و سعی می کند ساختار و الگوهایی را کشف کند.
از آنجا که یادگیری ماشین به سرعت در حال تکامل است، استفاده های صنعتی و علمی زیادی از آن صورت گرفته است. از مهم ترین کاربردهای یادگیری ماشین می توان به پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر، تشخیص بیماری ها در پزشکی، خودروهای خودران، و سیستم های توصیه گر اشاره کرد. یادگیری ماشین نه تنها در علم داده و هوش مصنوعی، بلکه در بسیاری از صنایع دیگر از جمله خودروسازی، تجارت الکترونیک و بانکداری نیز کاربرد دارد.
در این پاورپوینت، مفاهیم اصلی یادگیری ماشین، تکنیک ها و الگوریتم های مختلف آن از جمله درخت های تصمیم گیری، شبکه های عصبی مصنوعی، یادگیری بیزی، الگوریتم های ژنتیک و یادگیری تقویتی معرفی خواهند شد. همچنین، مزایای استفاده از این الگوریتم ها در مسائل مختلف و چگونگی ارزیابی مدل های یادگیری ماشین به تفصیل مورد بررسی قرار خواهد گرفت.
فرمت فایل: پاورپوینت
تعداد صفحات: 17
مطالب مرتبط