هوش مصنوعی با سی شارپ

مقدمه ای برای یاد گیری

شبکه های عصبی

شبکه های عصبی برای یاد دادن قدرت تفکر به رایانه ها و یادگیری از طریق طبقه بندی کردن اطلاعات، مشابه طریقۀ یادگیری انسان، یکپارچه سازی می شوند. با استفاده از شبکه های عصبی، نرم افزار می تواند یاد بگیرد که مثلا تصاویر را تشخیص بدهد. ماشین ها هم می توانند با دقت بسیار بالایی بر اساس داده های ورودی پیش بینی کرده و تصمیم بگیرند.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان های طبیعی یکی از زیرشاخه های بااهمیت در حوزۀ گستردۀ علوم رایانه و هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوتر و زبان های (طبیعی) انسانی می پردازد؛ بنابراین می توان گفت پردازش زبان های طبیعی روی ارتباط انسان و رایانه متمرکز است. پردازش زبان طبیعی قابلیت درک زبان انسان را به ماشین ها می‌دهد. با پیشرفت این قابلیت، ماشین ها یاد می‌گیرند تا به روشی که مخاطب انسانشان آن را بفهمد پاسخ بدهند. در آینده این قضیه می تواند نحوه رابطۀ ما با تمام رایانه ها را به صورت چشمگیری تغییر خواهد داد.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق فناوری پیشروی خودکار هوشمند است و تمرکزش بر روی ابزارهای یادگیری ماشینی و گسترش آنها برای حل مشکلات با تصمیم گیریست. با یادگیری عمیق، داده ها از طریق شبکه های عصبی پردازش و به طرز فکر ما به عنوان یک انسان نزدیک می شوند. یادگیری عمیق را می‌توان به تصاویر، متن و گفتار اعمال کرد تا به نتایجی رسید که تقلیدی از تصمیم‌گیری انسانی باشند.

شروع برنامه نویسی هوش مصنوعی

به گفته ون لوون، شخصی که تحلیلگر داده یا دانشمند است و می خواهد بیشتر وارد هوش مصنوعی شود باید مهارت های برنامه نویسی را یاد بگیرد. برای عبور از پل متخصص علم داده به یادگیری ماشینی، باید بلد باشید که چطور داده‌ را جدا کنید. همچنین باید مهارت های ارتباطی و دانش تجاری خوبی داشته باشید و در الگو سازی و تجسم هم مهارت داشته باشید. ون لوون اظهار می کند که یک متخصص علم داده باید با فهمیدن اینکه دوست دارد چه کاری انجام دهد شروع کرده و سپس بر روی آن برای کار یادگیری ماشینی خود تمرکز کند.

مهم نیست که از کجا شروع می‌کنید، فقط برای یادگیری و کسب آگاهی های بیشتر در طول حرفه تان برنامه ریزی کنید. همانطور که ون لوون می‌گوید، هوش مصنوعی هیچ وقت دست از یادگیری برنمی دارد، پس شما هم نباید از یادگیری دست بردارید.

نارایانان (Narayanan) به این نکته اشاره کرده است که شرکت Simplilearn با ارائه آموزش هایی که روی یادگیری قاطع و عملی تاکید دارد، یک مسیر یادگیری از مبتدی تا خیلی پیشرفته را ارائه کرده است.

یکی از معروف ترین زبان های یادگیری فعلی C# است، که برای برنامه های زیادی کاربرد دارد. برای استفاده از قدرت یادگیری ماشینی در C#، مایکروسافت بسته‌ای به نام ML.NET ساخته است که تمام قابلیت های اساسی یادگیری ماشینی را فراهم می کند.

ML.NET یک چارچوب یادگیری ماشینی منبع-باز و چند سکویی است و با ویژگی های زیر همراه است:

  • این چارچوب برای توسعه دهندگان .Net ساخت شده است. شما می توانید از مهارت C# یا F# و ML.net در هر .Net کاربردی استفاده کنید.
  • ML.NET شامل امکاناتی مثل یادگیری ماشینی خودکار (AutoML) و ابزاری مثل ML.NET CLI والگوسازی ML.NET است که ادغام یادگیری ماشینی را درون نرم افزار کاربردی تان حتی راحت تر هم می کند.
  • چارچوب و زیست بوم نسبتاً توسعه پذیرند به طوری که می توانید کتابخانه های معروف دیگری مثل Tensorflow و موارد دیگر را در این زمینه پیدا کنید.
  • در نهایت اینکه این چارچوب قابل اعتماد، خصوصی و اثبات شده است. به این معنا که چنین چارچوبی درون برنامه کار می کند و همه چیز با برنامه خودتان پیش می رود و اتفاق می‌افتد.

مزایا

در ادامه به مزایای اصلی ML.Net اشاره می کنیم.

ML.Net می تواند حجم زیادی از مجموعۀ داده ها را چک کند و سپس بر اساس آن داده ها، روندها و الگوهای ممکن نتایج را فراهم آورد.

این فرآیند برای تجزیه و تحلیل داده ها به طور کاملا خودکار انجام می گیرد و طی اجرای پروژه‌های ML.Net به هیچگونه تعاملات انسانی نیاز نیست.

با افزایش تجربه از نظر حجم نمونه داده، الگوریتم نوشته شده در ML.Net دقیق‌تر و باکیفیت‌تر می شود.

گوریتم های ML.Net برای مدیریت داده ها بسیار کارآمدند. این الگوریتم ها چند-بُعدی و چند-نوعی هستند.

مفاهیم کاربردهای مبتنی بر ML.Net بسیار گسترده است. ما می‌توانیم از برنامه های ML.Net در هر صنعتی مثل مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی، فروش و غیره در جهت تجزیه و تحلیل نیازها یا انتخاب های مشتری استفاده کنیم.

نصب ML.NET

اگر می خواهید از ML.NET برای پروژه تان استفاده کنید باید حداقل .NET Core 3.0 را داشته باشید، پس مطمئن شوید که آن را روی رایانه تان از قبل نصب کرده اید. نکته دیگری که باید بدانید این است که ML.NET باید روی پردازندۀ ۶۴ بیتی اجرا شود. پس حتما موقع ساختن پروژۀ .NET Core تان این مورد را بخاطر داشته باشید.

نصب ML.NET با کنسول مدیریت بسته بسیار ساده است. تنها چیزی که باید از آن استفاده کنید دستور زیر است:

Install-Package Microsoft.ML

این امر با NET Core CLI هم قابل دستیابی است. فقط اگر می خواهید از این روش استفاده کنید مطمئن شوید که .NET Core SDK را نصب دارید و بعد این دستور را اجرا کنید:

dotnet add package Microsoft.ML

فرهاد نوجوان

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

ممکن است بپسندید

مدیر سایت شبکه فناوری اطلاعات

فرهاد نوجوان

من کارشناش فناوری اطلاعات با گرایش تجارت الکترونیک هستم

سردبیر

فرهاد نوجوان