انجام پروژه هوش مصنوعی ( ماشین لرنینگ و deep learning) با نرم افزار پایتون

مقدمه

هوش مصنوعی (AI)، به‌عنوان زیر شاخه‌ای از علوم رایانه، بر طراحی برنامه‌های رایانه‌ای و ماشین‌هایی متمرکز است که قادر به انجام وظایفی هستند که انسان‌ها به طور طبیعی در آنها خوب هستند، از جمله درک زبان طبیعی، درک گفتار، و تشخیص تصویر. در اواسط قرن بیستم، یادگیری ماشینی به عنوان زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی ظهور کرد و با الهام گرفتن از درک مفهومی نحوه عملکرد مغز انسان، جهت جدیدی را برای طراحی هوش مصنوعی ارائه کرد.

پایتون با تمرکز اصلی خود بر خوانایی، یک زبان برنامه نویسی تفسیر شده سطح بالا است که به طور گسترده ای به دلیل یادگیری آسان شناخته شده است، اما همچنان می تواند در صورت لزوم از قدرت زبان های برنامه نویسی سطح سیستم استفاده کند. جدای از مزایای خود زبان، جامعه پیرامون ابزارها و کتابخانه‌های موجود، پایتون را برای بارهای کاری در علم داده، یادگیری ماشین و محاسبات علمی جذاب می‌کند.

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی هسته اصلی علم کامپیوتر است. این یک پیشرفت علمی است که از طریق آن ماشینی برای انجام اقداماتی که در محدوده هوش انسان قرار می گیرد، مانند آموزش، منطق، اصلاح خود و برنامه ریزی شخصی توسعه می یابد. هدف اصلی هوش مصنوعی این است که کامپیوترها کاری را انجام دهند که انسان ها انجام می دهند. هوش مصنوعی برای برخی از زمینه های علمی و کاربردی حیاتی است. امروزه هوش مصنوعی بر فعالیت‌های روزمره مردم از جمله صنعت، کشاورزی و پزشکی نفوذ کرده است.

به عنوان مثال، پزشکان از یک ربات برای انجام عمل های جراحی با دقت بالا استفاده می کنند. توانایی هایی که هوش مصنوعی می تواند پیشرفت کند عبارتند از: یادگیری، تشخیص الگو، استدلال، حل مسئله، ادراک بصری و درک زبان. این علم به دو نوع تقسیم می شود:

• کاربردی: این نوع متداول‌تر است که شامل سیستم‌های هوشمندی است که قادر به انجام یک کار مانند رانندگی بدون راننده است. این نوع هوش مصنوعی ضعیف یا باریک نامیده می شود.

•  Generaliz ed: این نوع کمتر رایج است و شامل سیستم هایی می شود که می توانند هر تکلیفی را انجام دهند زیرا ظرفیت کافی برای حل هر گونه مانع یا موقعیت غیرعادی را دارند. این نوع مقاوم نامیده می شود. تا به امروز، هیچ نمونه ای از هوش مصنوعی قوی در دسترس نیست، زیرا در مرحله تکامل و رشد است.

محققان بر این باورند که تکنیک های هوش مصنوعی هیچ خطری برای نسل بشر ایجاد نمی کند. یوشوا بنجیو، استاد کانادایی علوم کامپیوتر در دانشگاه مونترال، فکر می‌کند که فناوری‌های هوشمند نباید باعث نگرانی شوند، زیرا قبل از بهبود، نیاز به سال‌ها بهبود آهسته و تدریجی دارند. این به حدی می رسد که تحلیل گران از آن می ترسند، زیرا مبتنی بر تأثیر آن بر علوم و ایده هایی است که در حال حاضر در ابتدای راه هستند. هوش مصنوعی وارد اپلیکیشن ها و زمینه های نامحدودی شده است.

اتوماسیون مهندسی پایتون برای پیشرفت هوش مصنوعی و سیستم‌های یادگیری ماشین

از آنجایی که پایتون در ابتدا فقط یک زبان برنامه‌نویسی بود و برای کوتاه کردن اندروید و سایر زبان‌ها استفاده می‌شد و بعداً با تکان دادن دست با عناصر دیگری مانند سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) و سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) کنترل آن را در سراسر جهان به دست گرفت. با کمک بسیاری از الگوریتم‌ها و فناوری ابزارها، آنها بر هر مرحله از زندگی غلبه می‌کنند، اما بخش عجیب این است که اکنون داده‌های ساده با استفاده از این پایتون، دانش خود را تغییر می‌دهند. همانطور که می‌دانیم تاریخ به خوبی آینده را پیش‌بینی می‌کند و با گرفتن داده‌های گذشته، آینده را با استفاده از این زبان پیشرفته پیش‌بینی می‌کنیم.

یادگیری ماشین لرنینگ

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین را نشان می دهد که بر پارامترسازی DNN ها متمرکز است. در بیشتر کاربردها، پزشکان با مجموعه داده هایی کار می کنند که برای روش ها و معماری های یادگیری عمیق معاصر بسیار مناسب نیستند. یادگیری عمیق به ویژه برای کار با مجموعه داده های بزرگ و بدون ساختار مانند متن و تصاویر جذاب است. در مقابل، بیشتر تکنیک‌های کلاسیک ML با در نظر گرفتن داده‌های ساختاریافته توسعه داده شدند. یعنی داده ها به شکل جدولی، که در آن نمونه های آموزشی به صورت ردیف و مشاهدات همراه به صورت ستونی ذخیره می شوند.

 

یادگیری ماشینی ارتباط نزدیکی با آمار محاسباتی دارد (و اغلب با آن همپوشانی دارد) که بر پیش‌بینی از طریق استفاده از رایانه نیز تمرکز دارد. این ارتباط قوی با بهینه سازی ریاضی دارد، که روش ها، تئوری و حوزه های کاربردی را در این زمینه ارائه می دهد. یادگیری ماشین گاهی با داده کاوی ترکیب می شود، جایی که زیرشاخه دوم بیشتر بر تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی متمرکز است و به عنوان یادگیری بدون نظارت شناخته می شود. یادگیری ماشینی همچنین می‌تواند بدون نظارت باشد و برای یادگیری و ایجاد پروفایل‌های رفتاری پایه برای نهادهای مختلف مورد استفاده قرار گیرد و سپس برای یافتن ناهنجاری‌های معنادار استفاده شود.

در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین روشی است که برای ابداع مدل ها و الگوریتم های پیچیده ای استفاده می شود که خود را به پیش بینی می رساند. در استفاده تجاری، این به عنوان تجزیه و تحلیل پیش بینی شناخته می شود. این مدل‌های تحلیلی به محققان، دانشمندان داده، مهندسان و تحلیل‌گران اجازه می‌دهند تا «تصمیمات و نتایج قابل‌اعتماد و قابل تکراری تولید کنند» و «بینش‌های پنهان» را از طریق یادگیری از روابط و روندهای تاریخی در داده‌ها کشف کنند.

روش های یادگیری ماشینی

دو تا از رایج‌ترین روش‌های یادگیری ماشینی، یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت هستند. بیشتر یادگیری ماشین – حدود 70 درصد – یادگیری تحت نظارت است.

• الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت با استفاده از مثال‌های برچسب‌گذاری شده، مانند ورودی‌هایی که خروجی مورد نظر در آن مشخص است، آموزش داده می‌شوند. به عنوان مثال، یک قطعه از تجهیزات ممکن است دارای نقاط داده با برچسب “F” (شکست خورده) یا “R” (اجرا) باشد. سپس مدل را بر اساس آن اصلاح می کند. یادگیری نظارت شده معمولاً در برنامه هایی استفاده می شود که داده های تاریخی رویدادهای احتمالی آینده را پیش بینی می کنند. برای مثال، می‌تواند پیش‌بینی کند که چه زمانی تراکنش‌های کارت اعتباری احتمالاً تقلبی هستند یا کدام مشتری بیمه احتمالاً ادعایی را ارائه می‌کند.

• یادگیری بدون نظارت در برابر داده هایی استفاده می شود که هیچ برچسب تاریخی ندارند. به سیستم “پاسخ درست” گفته نشده است. الگوریتم باید بفهمد که چه چیزی نشان داده شده است. هدف کاوش داده ها و یافتن ساختاری در درون آن است. یادگیری بدون نظارت روی داده های تراکنش به خوبی کار می کند. برای مثال، می‌تواند بخش‌هایی از مشتریان را با ویژگی‌های مشابه شناسایی کند که می‌توان در کمپین‌های بازاریابی با آنها به طور مشابه رفتار کرد. یا می تواند ویژگی های اصلی را پیدا کند که بخش های مشتریان را از یکدیگر جدا می کند. تکنیک‌های محبوب شامل نقشه‌های خودسازماندهی، نقشه‌برداری نزدیکترین همسایه، خوشه‌بندی kmeans و تجزیه ارزش منفرد است. این الگوریتم‌ها همچنین برای تقسیم‌بندی موضوعات متن، توصیه موارد و شناسایی داده‌های پرت استفاده می‌شوند.

• یادگیری نیمه نظارتی برای همان کاربردهای یادگیری نظارت شده استفاده می شود. این نوع یادگیری با روش هایی مانند طبقه بندی، رگرسیون و پیش بینی قابل استفاده است. یادگیری نیمه نظارتی زمانی مفید است که هزینه مربوط به برچسب‌گذاری بسیار زیاد باشد و امکان یک فرآیند آموزشی کاملاً برچسب‌گذاری شده را فراهم نکند. نمونه های اولیه این امر شامل شناسایی چهره یک فرد در وب کم است.

• یادگیری تقویتی اغلب برای رباتیک، بازی و ناوبری استفاده می شود. با یادگیری تقویتی، الگوریتم از طریق آزمون و خطا کشف می کند که کدام اقدامات بیشترین پاداش را به همراه دارد. هدف این است که نماینده اقداماتی را انتخاب کند که پاداش مورد انتظار را در مدت زمان معین به حداکثر برساند. نماینده با پیروی از یک خط مشی خوب خیلی سریعتر به هدف می رسد. بنابراین هدف در یادگیری تقویتی یادگیری بهترین خط مشی است.

یادگیری عمیق 

در یادگیری ماشین کلاسیک، عملکرد پیش‌بینی به طور قابل توجهی به پیش پردازش و مهندسی ویژگی داده‌ها برای ساخت مجموعه داده‌ای که برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌شود، وابسته است. علاوه بر این، تبدیل مجموعه داده‌های آموزشی به یک قالب جدولی مناسب (ساختاریافته) معمولاً به مهندسی ویژگی دستی نیاز دارد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک (Classical ML) همچنان به عنوان راه‌حل غالب برای بسیاری از فعالیت‌های مدل‌سازی مبتنی بر داده‌های جدولی در نظر گرفته می‌شوند. پیش‌پردازش داده و مهندسی ویژگی را می‌توان به مثابه هنری درنظر گرفت که هدف آن استخراج مؤثر و کارآمد اطلاعات باارزش و برجسته از داده‌های خام گردآوری‌شده است، به گونه‌ای که حداکثر اطلاعات مرتبط با پیش‌بینی حفظ شود. مهندسی ویژگی ناکارآمد یا غیردقیق می‌تواند منجر به حذف داده‌های مهم و افت قابل ملاحظه در عملکرد مدل‌های پیش‌بینی شود.

اگرچه برخی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) قابلیت پذیرش داده‌های جدولی به عنوان ورودی را دارند، اما اکثر روش‌های پیشرفته که به بالاترین سطوح عملکرد پیش‌بینی دست می‌یابند، ماهیت کلی دارند و قادرند تا حدی به صورت خودکار، اطلاعات باارزش را از داده‌های خام استخراج کنند. این استخراج خودکار ویژگی، جزء فرایند بهینه‌سازی و معماری مدل‌سازی آن‌ها به شمار می‌رود. به همین علت، یادگیری عمیق اغلب به عنوان روشی برای یادگیری بازنمایی یا یادگیری ویژگی توصیف می‌شود. با این حال، یکی از محدودیت‌های اصلی یادگیری عمیق، عدم کارایی آن برای مجموعه داده‌های جدولی کوچک‌تر است.

یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری ساختار یافته عمیق، یادگیری سلسله مراتبی یا یادگیری ماشین عمیق نیز شناخته می شود) مطالعه شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشین مربوطه است که حاوی بیش از یک لایه پنهان است. این شبکه های عمیق:

•  از چندین لایه از واحدهای پردازش غیرخطی برای استخراج و تبدیل ویژگی استفاده کنید. هر لایه متوالی از خروجی لایه قبلی به عنوان ورودی استفاده می کند. الگوریتم‌ها ممکن است تحت نظارت یا بدون نظارت باشند و برنامه‌های کاربردی شامل تجزیه و تحلیل الگو (بدون نظارت) و طبقه‌بندی (با نظارت) هستند.

• مبتنی بر یادگیری (بدون نظارت) سطوح مختلف ویژگی ها یا نمایش داده ها هستند. ویژگی‌های سطح بالاتر از ویژگی‌های سطح پایین‌تر برای تشکیل یک نمایش سلسله مراتبی مشتق می‌شوند.

• بخشی از میدان وسیع‌تر یادگیری ماشینی یادگیری نمایش داده‌ها هستند.

چرا پایتون برای هوش مصنوعی؟

پایتون به چند دلیل برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی بسیار محبوب است:

1. استفاده از آن آسان است:

• استفاده از پایتون آسان است و منحنی یادگیری سریعی دارد. دانشمندان داده جدید می توانند به راحتی پایتون را با استفاده از نحو ساده و درک بهتر آن بیاموزند.
• پایتون برای دانشمندان داده مهم است زیرا دارای کتابخانه های مفید و آسان برای استفاده مانند Pandas، NumPy، SciPy، TensorFlow و بسیاری مفاهیم دیگر است که یک برنامه نویس ماهر پایتون باید به خوبی با آنها آشنا باشد.

2. پایتون انعطاف پذیر است:

• برای توسعه دهندگانی که استعداد توسعه اپلیکیشن و وب را دارند عالی است. جای تعجب نیست، اکثر دانشمندان داده این را به گزینه های برنامه نویسی بعدی موجود در بازار ترجیح می دهند.

3. پایتون ابزارهای تحلیلی بهتری می‌سازد:

• تجزیه و تحلیل داده ها بخشی ضروری از علم داده است. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها اطلاعاتی در مورد چارچوب های مختلف ارائه می دهند که برای ارزیابی عملکرد در هر کسب و کاری مهم هستند. زبان برنامه نویسی پایتون بهترین انتخاب برای ساخت ابزارهای تجزیه و تحلیل داده است.
• پایتون به راحتی می تواند دانش بهتری ارائه دهد، نمونه ها را دریافت کند و داده ها را از مجموعه داده های بزرگ به هم مرتبط کند. پایتون علاوه بر این در تجزیه و تحلیل سلف سرویس مهم است. پایتون نیز به سازمان‌های داده کاوی کمک کرده است تا با احتمال بیشتری داده‌ها را به خاطر خود مدیریت کنند.

4. پایتون برای یادگیری عمیق مهم است:

• پایتون دارای بسته های زیادی مانند TensorFlow، Keras و Theano است که به دانشمندان داده در توسعه الگوریتم های یادگیری عمیق کمک می کنند. پایتون با توجه به الگوریتم های یادگیری عمیق کمک برتری می کند.
• الگوریتم های یادگیری عمیق از معماری مغز انسان الهام گرفته شده اند. موفق به ساخت شبکه های عصبی مصنوعی می شود که رفتار ذهن انسان را بازسازی می کند. شبکه های عصبی یادگیری عمیق به پارامترهای ورودی مختلف وزن و بایاس می دهند و خروجی مورد نظر را می دهند.

5. پایگاه اجتماعی عظیم:

• پایتون یک پایگاه اجتماعی عظیم از مهندسان و دانشمندان داده مانند Python.org، Fullstackpython.com، realpython.com و غیره دارد. توسعه دهندگان پایتون می توانند مسائل و افکار خود را به جامعه منتقل کنند. Python Package Index مکانی فوق‌العاده برای کشف خطوط آسمانی مختلف زبان برنامه‌نویسی پایتون است. توسعه دهندگان پایتون به طور مداوم در حال بهبود زبان هستند که به آن کمک می کند در طول زمان بهتر شود.

هوش مصنوعی در رباتیک پیشرفته

برخی از کاربردهای هوش مصنوعی، ML و DL در رباتیک پیشرفته عبارتند از ناوبری مستقل، تشخیص و دستکاری اشیا، پردازش زبان طبیعی و نگهداری پیش بینی. این فناوری‌ها همچنین در توسعه ربات‌های مشترک (cobots) استفاده می‌شوند که می‌توانند در کنار انسان کار کنند و با محیط‌ها و وظایف در حال تغییر سازگار شوند. AI، ML و DL را می توان در سیستم های حمل و نقل پیشرفته به منظور ارائه ایمنی، کارایی و راحتی به مسافران و شرکت های حمل و نقل استفاده کرد.

همچنین، AI، ML، و DL نقش مهمی در پیشرفت ساخت ربات‌های مونتاژ دارند و به آنها امکان می‌دهند کارآمدتر، ایمن‌تر و هوشمندانه‌تر کار کنند. علاوه بر این، AI، ML و DL می‌توانند به شرکت‌های تاکسیرانی در ارائه خدمات بهتر، کارآمدتر و ایمن‌تر به مشتریان کمک کنند.

مزایای کاربردهای هوش مصنوعی، ML و DL در رباتیک پیشرفته

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی (هوش مصنوعی)، ML (یادگیری ماشین) و DL (یادگیری عمیق) پیشرفت های چشمگیری در زمینه رباتیک ایجاد کرده اند.
برخی از این مزایای کاربردهای هوش مصنوعی، ML و DL در رباتیک پیشرفته عبارتند از:

1. اتوماسیون: هوش مصنوعی، ML و DL می توانند بسیاری از کارهای تکراری و پیش پا افتاده در رباتیک را خودکار کنند و منابع انسانی را برای تمرکز روی کارهای پیچیده تر آزاد کنند.

2. سازگاری: ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند با محیط‌ها و وظایف در حال تغییر سازگار شوند و آن‌ها را در طیف وسیعی از صنایع و کاربردها بسیار متنوع و مفید می‌سازد.

3. تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به ربات‌ها کمک کنند تا زمان نیاز به تعمیر و نگهداری یا تعمیرات را پیش‌بینی کنند، که منجر به کاهش زمان خرابی و صرفه‌جویی در هزینه می‌شود.

4. بهبود تصمیم گیری: الگوریتم های هوش مصنوعی و ML می توانند حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کنند و بر اساس آن داده ها تصمیمات آگاهانه بگیرند و به ربات ها این امکان را می دهد تا تصمیمات بهتری بگیرند و اقدامات مناسب را انجام دهند.

5. بهبود کارایی: با بهینه سازی فرآیندها و کاهش ضایعات، هوش مصنوعی، ML و DL می توانند کارایی کلی سیستم های رباتیک را بهبود بخشند و در نتیجه باعث صرفه جویی در هزینه و افزایش بهره وری می شوند.

6. افزایش ایمنی: با خودکار کردن کارهای خطرناک یا خطرناک، AI، ML و DL می توانند ایمنی در محل کار را بهبود بخشند و خطر تصادفات و صدمات را کاهش دهند.

7.  کاهش هزینه: اجرای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و ML در رباتیک پیشرفته می تواند هزینه های مربوط به نیروی کار و نگهداری را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی (AI) تحولاتی بنیادین در عرصه‌های مختلف ایجاد کرده و به عنوان یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های علمی قرن حاضر شناخته می‌شود. یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) زیرمجموعه‌های قدرتمند هوش مصنوعی هستند که به کامپیوترها امکان می‌دهند بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و وظایف پیچیده را انجام دهند. پایتون، به دلیل سادگی، خوانایی و برخورداری از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های قدرتمند، به زبانی محبوب برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تبدیل شده است.