با پیشرفت روزافزون تکنولوژی و حرکت سریع آن رو به جلو، هرکسی برای بقا در بازار امروز، نیازمند به یادگیری ترندهای تکنولوژی است، از این رو، انتخاب مسیر یادگیری درست بر اساس آخرین روند پیشروی تکنولوژی و نیازهای بازار، یکی از الزامات موفقیت در هر زمینه ای است. با منظومه ایرانیان در این مقاله همراه باشید تا برترین ابزارها، در زمینه علم دیتا (Data Science) که توسط وبسایت Springboard معرفی شده را بررسی نماییم.
ابزارهای یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی
در مقاله‌های پیشین به صورت مفصل در مورد هوش مصنوعی صحبت کردیم. خواندیم که به صورت خلاصه، یادگیری ماشین (Machine Learning) که به اختصار به آن ML گفته می‌شود به علم استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری گفته می‌شود تا بتوان سیستم‌های رایانه‌ای را برای انجام یک کار خاص آماده نمود در حالی که در روند انجام این کار، نیازی به یک دستورالعمل صریح نداشته باشد و با استفاده از الگوها و استنباط و استخراج راه حل‌ها از آنها، این کار را بدون کاستی و نقصان انجام دهد.
Scikit Learn .1
اگر یکی از برنامه نویسان پایتون هستید و می‌خواهید که الگوریتم‌های هوش مصنوعی را در سیستم خود راه اندازی نمایید، بهترین ابزار برای این کار، کتابخانه Scikit Learn است. این کتابخانه برای اولین بار توسط "دیوید کوناپو" در سال 2007 ایجاد شد و در سال 2010 به صورت عمومی منتشر گردید.
Scikit Learn، طیفی از الگوریتم‌های یادگیری هوش مصنوعی را از طریق یک رابط در زبان برنامه نویسی پیتون فراهم آورده است. این کتابخانه که مبتنی بر زبان برنامه نویسی پیتون (SciPy) ساخته شده است، برای نصب و استفاده، نیاز به فراهم آوردن پیش نیازهایی دارد که در ادامه آنها را معرفی می‌نماییم:
NumPy: پکیج پایه‌ای ارایه‌های n بعدی
SciPy: کتابخانه اساسی برای محاسبات علمی
Matplotlib: ابزار نقشه کشی دو بعدی و سه بعدی
IPython: کنسول تعاملی پیشرفته بین انسان و ماشین
Sympy: ریاضیات رمزنگاری
Panda: ابزار ساختار داده و آنالیز اطلاعات
کتابخانه Scikit Learn بر مدلسازی دیتا پایه ریزی شده است. در ادامه به بررسی گروهی از معروف‌ترین مدل‌های ایجاد شده توسط Scikit Learn می‌پردازیم:
1. خوشه بندی (Clustering): برای گروه بندی داده‌های بدون برچسب مانند KMeans
2. اعتبار سنجی متقابل (Cross Validation): برآورد عملکرد مدل‌های نظارت شده بر داده‌های نامرئی
3. مجموعه داده‌ها (Data Sets): برای تست مجموعه‌های جمع آوری شده دیتا و اطلاعات و همچنین تولید مجموعه‌های داده دارای خصوصیات خاص برای بررسی رفتار مدل‌ها و پیش بینی رفتاری آنها.
4. کاهش ابعاد و بهینه سازی ( Dimensionality Reduction): بهینه سازی مدل‌ها و کاهش ویژگی‌های اضافی و نامفید در مجموعه اطلاعات جمع آوری شده.
5. روش‌های تاثیرگذاری بیشتر (Ensemble methods): برای ترکیب نتایج پیش بینی‌های چندین مدل جداگانه
6. استخراج ویژگی‌ها (Feature extraction): مشخص کردن ویژگی‌ها و اطلاعات مفید در داده‌های تصویری و متنی.
7. انتخاب ویژگی‌ها (Feature selection): شناسایی خصوصیات معنادار و مفید برای مدلسازی‌های پیشرفته و نظارت شده.
8. تنظیم پارامترها (Parameter Tuning): بهینه سازی اطلاعات و پارامترها برای مدلسازی‌های گسترده‌تر و نظارت‌های دقیق‌تر.
9. یادگیری چندبعدی (Manifold Learning): خلاصه کردن اطلاعات و داده‌های چند بعدی و گسترده برای استفاده راهبردی.
10. مدل‌های نظارت شده (Supervised models): طیف گسترده‌ای شامل مدل‌های خطی، تجزیه و تحلیل تمایز، روش‌های بهینه و کم مصرف، شبکه‌های عصبی و دیاگرام‌ها
Weka .2
Weka یک نرم افزار متن باز یا Open source است که ابزارهای پیش پردازش اطلاعات و Data preprocessing، از جمله پیاده سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و ابزارهای تصویرسازی و تجسم مجازی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد که کاربران با استفاده از این سرویس‌ها و کتابخانه‌ها می‌توانند تکنیک‌های یادگیری ماشین را برنامه نویسی نموده و آنها را در دنیای واقعی و روی سیستم‌های جمع آوری اطلاعات و دیتا، استفاده نمایند.
با نگاهی به چارت بالا، متوجه خواهید شد که big data جمع آوری شده و اطلاعاتی که از طریق مانیتورینگ‌ها به دست می‌آیند نیازمند به طی مراحل زیادی هستند تا برای استفاده در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار بگیرند. در ابتدا با داده‌های خام، کار خود را شروع می‌کنیم. این دیتا می‌تواند شامل داده‌های صفر و خنثی و هم چنین نامربوط باشند. در این زمان می‌توانید کار الگوریتم پاکسازی Weka را مشاهده کنید که شروع به از بین بردن اطلاعات نامربوط و بلا استفاده می‌نماید. پس از این مرحله، می‌توانید دیتاهای پاکسازی شده را در فضای حافظه مناسب ذخیره کنید تا بتوانید الگوریتم‌های ML (یادگیری ماشین) را روی آنها اعمال کنید. سپس با توجه به نوع الگوریتم انتخابی برای یادگیری ماشین، می‌توانید یکی از موارد طبقه بندی کردن (Classify)، خوشه بندی (Cluster) یا یکدست کردن(Associate) را انتخاب نمایید. علاوه بر الگوریتم‌های گفته شده، Weka امکانات گسترده‌ای را برای مقایسه داده ها و انتخاب بهترین نوع آنها و ... در اختیار کاربران قرار می‌دهد، بنابراین استفاده از Weka منجر به توسعه سریع‌تر مدل‌های یادگیری ماشین‌ها می‌شود.
سخن اخر:
در لیست برترین ابزار مورد نیاز برای یادگیری و حضور در صنعت، علاوه بر Scikit Learn و Weka می‌توان به مواردی مانند زبان برنامه نویسی پایتون و R، فریم ورک‌های یادگیری عمیق TensorFlow، Keras و Pythorch، ابزارهای تحلیل کلان داده Apache Spark و Hadoop MapReduce، کتابخانه‌های مصورسازی Matplotlib، Seaborn، ابزارهای هوش تجاری مانند Power BI، Tableau، Qlik و برای اجرای Interactive پروژه‌های علم داده Jupyter Notebook اشاره نمود که در مقاله‌های بعدی به بررسی مفصل و جداگانه هر یک از آنها می‌پردازیم.
نظر دهید
با استفاده از فرم نظردهی زیر به بهبود خدمات کمک کنید.