چالش های حوزه یادگیری ماشین

چالش های حوزه یادگیری ماشین

عنوان کتاب  : یادگیری ماشین و علم داده : مبانی، مفاهیم، الگوریتم‌ها و ابزارها

قالب بندی :  PDF

قیمت :   رایگان

شرح مختصر :  امروزه اگر برجسته ترین رهبران تجارت جهانی را گرد هم بیاورید و از آنان بخواهید که بزرگترین تفاوت بین کسب و کار در قرن بیستم در مقابل قرن بیست و یکم را بیان کنند، با احتمال خیلی زیاد، آنها یک کلمه را خواهند گفت: داده.  از آغاز قرن، مقدار داده ها با ظهور رسانه های اجتماعی، تلفن های هوشمند، اینترنت اشیا و دیگر پیشرفت های فن آوری با سرعت شگفت انگیزی افزایش یافته است. تخمین زده میشود که بیش از ۹۰ درصد از کل داده های ایجاد شده توسط انسانها در پنج سال گذشته تولید شده اند. این انفجار اطلاعات به عنوان کلان داده شناخته میشود و به طور کامل جهان اطراف ما را متحول خواهد کرد. رشد نمایی در تولید داده ها، سازمان ها را بیش از هر اندازه ای به این فکر فروبرده است که چگونه میتوانند از داده ها برای تحقق منافع تجاری خود استفاده کنند. در همین حال، افراد به طور فزاینده ای به دنبال توسعه مهارت های داده خود برای برجسته کردن رزومه، پیشرفت شغلی و کسب امنیت شغلی هستند.

چالش های حوزه یادگیری ماشین

عنوان پایان نامه:  یادگیری ماشین

قالب بندی :  PDF

قیمت :   رایگان

شرح مختصر :  : یکی از موضوعاتی که بسيار به زمينه هوش نزديک است يادگيری می باشد . در واقع بدون وجود يادگيری هوش نمی تواند وجود داشته باشد زيرا يادگيری ابزار دريافت دانش های جديد است. يادگيری شما را قادر می سازد ازتجارب ووقايعی که برای خودتان پيش آمده استفاده کنيد . ازين رو توانايی يادگيری يک ابزار قدرتمند محسوب می شود و هيچ تعجبی ندارد که بسياری از برنامه نويسان می خواهند برنامه ای بسازند که بتواند اين ابزاررا به همان ترتيبی که انسانها استفاده می کنند بکارگيرد برنامه هايی که بتوانداين عمل را انجام دهد ازلحاظ تئوری برای هميشه آخرين برنامه ای است که نوشته می شود زيرا اين برنامه می تواند وظايف مختلف خودش را به سادگی و با فکر کردن ياد بگيرد. فن آوری جديد اطلا عات که سالانه باعث توليد تعداد زيادی کامپيوترهای قدرتمند تر و جديد تر می شود امروزه امکان جمع آوری، انتقال، ترکيب و ذخيره حجم زيادی از اطلا عات را با هزينه زياد، عملی ساخته است.افزايش مستندات و تصاوير،صداها و جداول و….ما را به سمت استخراج اطلاعات از اين داده ها رهنمون می سازد و با يک نگاه دقيق به داده ها در می يابيم که داده ها به تنهايی اگرچه زياد هم باشند کافی نيستند. . يک روش برای استخراج داده ها با حجم زياد داده کاوی می باشد که ماشينهای يادگيرنده يکی از کاربردهای ان است اين ماشينها دانش مربوط به نمونه ها و مستندات که داده های ما هستند را استخراج می کنند. اين سيستم ها به عبارتي رفتار يادگيري انسان را در سيستم هاي هوشمند شبيه سازي مي کند. ماشين هاي يادگيرنده در سيستم هاي هوشمند براي افزايش دانش و تغيير آن، افزايش كارآيي و تصحيح اتوماتيك خطا مورد استفاده قرار مي گيرند.

فهرست :

مقدمه

یادگیری ماشین

بررسی سیستم های طبقه کننده بر اساس آموزش ماشین سود بخشنده

چرا یادگیری؟

کیو – یادگیری

چالش های حوزه یادگیری ماشین

داده کاوی با استفاده از اتوماتای یادگیر

دستاوردهای حدید گوگل در زمینه یادگیری ماشین

یادگیری سارسا فازی با توزیع محلی پاداش

روش جدید K نزدیکترین همسایه فازی و ناهموار برای طبقه بندی نیمه نظارتی

منابع