آموزش یادگیری ماشین با پایتون – استراتژی‌های عیب یابی و بهینه سازی برنامه‌ها

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning، روش‌ها و الگوریتم‌هایی است که برای ماشین‌ها یا کامپیوترها این امکان را فراهم می‌کند تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، تغییراتی در عملکرد خود ایجاد کنند. در واقع، هدف اصلی یادگیری ماشین، ارائه‌ مدل‌ها و الگوریتم‌هایی است که باعث می‌شوند تا رفتار یا پیش‌بینی ماشین با تجربیات گذشته‌ای که از داده‌ها به دست می‌آید، بهبود یابد.

اهمیت یادگیری عیب‌یابی و بهبود برنامه‌های یادگیری ماشین در پایتون چیست؟

توسعه و به کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار ساده‌ای نیست و همواره با چالش‌هایی روبرو است. این کار، به طراحی یا انتخاب دقیق مدل یادگیری ماشین، تهیه دیتاست‌های جامع با توزیع مشخص، به‌کارگیری متریک مناسب، بهینه‌سازی مدل و آموزش درست مدل‌ها بستگی دارد. ضعف در هریک از مراحل مذکور می‌تواند عملکرد شبکه عصبی را مختل کند.

ایراد حداقل در یکی از این مراحل به احتمال زیاد رخ می‌دهد و باید گام‌های مناسب در جهت بهبود الگوریتم برداشته شود. از آن جا که هر اقدامی که در جهت بهبود سیستم برداشته می‌شود، هزینه‌بر و زمان‌بر بوده و باید از اثربخشی آن اطمینان حاصل کنیم، باید استراتژی‌هایی برای عیب‌یابی به کارگرفته تا در نتیجه آن بهینه‌ترین اقدام جهت بهبود الگوریتم شناسایی شود. بنابراین یادگیری استراتژی‌های عیب‌یابی و بهبود برنامه‌های یادگیری ماشین، از اهمیت بالایی برخوردار است.

عیب‌یابی صحیح از جمله تحلیل خطاها، شناسایی داده‌های نامناسب و رفع ایرادات کدنویسی به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین منجر می‌شود. همچنین، بهینه‌سازی مدل‌ها از طریق تنظیم پارامترها، بهبود داده‌های ورودی و استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، می‌تواند دقت پیش‌بینی و کارایی مدل‌ها را افزایش دهد. یادگیری این مهارت‌ها، تسلط بیشتر بر فرایندهای یادگیری ماشین و تقویت توانایی‌های تحلیلی را در پی دارد که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا پروژه‌های پیچیده‌تر و چالش‌برانگیزتر را به نحو موثرتری مدیریت و در بازار رقابتی امروز موفق‌تر عمل کنند.

در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟

در این آموزش، پس از مروری بر مفاهیم نظری عیب‌یابی و بهینه‌سازی برنامه‌های یادگیری ماشین، فرایند عیب‌یابی و بهبود سیستم‌های یادگیری ماشین را به شکل استراتژیک یاد می‌گیریم. در ابتدا با متریک‌های ارزیابی عملکرد یک برنامه یادگیری ماشین آشنا می‌شویم. سپس، نحوه به‌کارگیری بهینه دیتاست‌ها و مفاهیمی همچون عملکرد در سطح انسان (Human Level Performance) و اهمیت آن در فرایند بهبود را تشریح می‌کنیم؛ آنالیزهای مربوط به خطا در الگوریتم، روش‌های تحلیل و اقدامات مناسب جهت کاهش خطا را بررسی و به مباحث مربوط به عدم تطابق توزیع داده‌ها و روش حل آن در قالب یک مثال عملی می‌پردازیم و در نهایت، به روش‌ها و مطالب تکمیلی همچون End to End Deep Learning ،Multi-Task Learning و Transfer Learning می‌رسیم. در این فرادرس، مثال‌های عملی نیز در پایتون به وسیله فریم‌ورک پایتورش برای درک هرچه بهتر شیوه عملیاتی‌سازی این روش‌ها ارائه شده است.

مفید برای

• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین