یادگیری نظارت‌شده

یادگیری نظارت‌شده

نحوه کار: این الگوریتم شامل یک متغیر هدف/خروجی (یا متغیر وابسته) است که از روی یک مجموعه پیش‌بین‌ها (متغیرهای مستقل) پیش‌بینی می‌شوند. با استفاده از این مجموعه متغیرها، تابعی ایجاد می‌شود که ورودی‌ها را به خروجی‌های مطلوب نگاشت می‌کند. فرایند تمرین تا زمانی ادامه می‌یابد که مدل به سطح مطلوبی از دقت بر روی داده‌های تمرینی دست یابد. نمونه‌هایی از یادگیری نظارت‌شده شامل رگرسیون، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، KNN، رگرسیون لجستیک و … است.

اگر مایلید درمورد یادگیری ماشین با نظارت بیشتر بدانید و یا پروژه یادگیری با نظارت خود را انجام دهید وارد لینک زیر شوید:

https://bigpro1.com/fa/supervised-machine-learning/

تحلیل آماری پایان نامه چیست؟

آمار علم گردآوری، پالایش، کدبندی، تجزیه و تحلیل و گزارشات آماری داده هاست. همه روزه با گزارشات مختلفی از نتایج آماری در اخبار و گزارشات سازمان ها و موسسات روبرو هستیم.

آمار علمی هست که در تمامی رشته ها کاربرد دارد و توانسته است به پیشرفت علوم دیگر کمکهای شایانی نماید.

کاربرد آمار

آمار در حوزه خرد و کلان کاربرد دارد. منظور از حوزه خرد گزارشاتی است که در سطح شرکتها، موسسات و تحقیقات کوچک میباشد.

اما در حوزه کلان از آمار به عنوان ابزاری برای گزارشات در سطح حکومتی و کشوری صحبت به میان میآید. آمار علمی است که میتواند

*داده ها و اطلاعات را دسته بندی و طبقه بندی کند

*در تصمیم گیری های منطقی به مدیران کمک نماید

*نقاط قوت و ضعف و ارتباط و الگو ها را نشان میدهد و به وسیله آن میتوان پیش بینی انجام داد

*به وسیله آن میتوان روند موجود در اطلاعات را مشاهده نمود

کاربرد آمار در حوزه کلان

در حوزه کلان میتوان به گزارشات آماری حکومتی، وزارتخانه ها و سازمانها اشاره کرد.

این اطلاعات درحوزه های آب و هوا و محیط زیست، جمعیت و نیروی کار، شاخص های قیمت، آموزش و پژوهش، حساب های ملی و منطقه ای، صنعت و معدن، انرژی، حمل و نقل، ارتباطات و IT، فرهنگ، گردشگری، ورزش، بازرگانی، کسب و کار، خدمات اجتماعی و حمایتی، قضایی و انتظامی، بهداشت و درمان، ساختمان و مسکن، کشاورزی، پولی و مالی،شاخص های توسعه، کیفیت، استاندارد، سیاسی، هوا و فضا،جمعیت شناسی و هزینه و درآمد خانوار اشاره نمود.

کاربرد آمار در حوزه خرد

آمار در بخش خرد کاربردهای بسیار فراوانی دارد.

در بخش خرد میتوان به گزارشات موسسات و شرکت های خصوصی و کاربرد این علم در رشد و توسعه بیزینس های خرد و بازاریابی، پردازش سیگنال، فیزیک، مکانیک، حوزه حسابداری و مالی، مهندسی، روانشناسی، کنترل کیفیت، مدیریت، علوم پزشکی، یادگیری ماشین، علوم قضایی، فیزیک، شیمی، فراداده و بسیاری دیگر از حوزه ها اشاره نمود.

برای انجام تحلیل آماری پروژه های خود روی لینک زیر کلیک کنید:

https://bigpro1.com/fa/statistical-analysis/

هدف از به‌کارگیری یادگیری ماشین خودکار چیست؟

یادگیری ماشین خودکار می‌تواند در حوزه‌های مختلف مرتبط با طراحی الگوریتم‌های هوشمند استفاده شود. از جمله این حوزه‌ها باید به آماده‌سازی داده‌ها (Data preparation)، تشخیص نوع ستون‌ها (منطقی، اعداد گسسته، پیوسته یا متنی)، تشخیص دلیل ساخت ستون‌ها (برچسب داده، طبقه‌بندی، ویژگی‌های عددی، ویژگی‌های متنی)، تشخیص وظیفه (طبقه‌بندی دودویی ، رگرسیون، طبقه‌بندی (classification)، مهندسی ویژگی، انتخاب ویژگی‌ها، استخراج ویژگی، یادگیری متا و یادگیری انتقال، تشخیص و اصلاح مقادیر جا افتاده/اشتباه یا گمشده، انتخاب مدل، بهینه‌سازی ابرپارامترهای الگوریتم یادگیری، انتخاب گذرگاه انتقال داده بر اساس محدودیت‌های زمان، حافظه و محدودیت‌های پیچیدگی، انتخاب معیارهای ارزیابی و روش‌های اعتبارسنجی، بررسی مشکلات، تشخیص نشت (Leakage detection)، تشخیص تنظیمات نادرست (Misconfiguration detection)، تجزیه و تحلیل نتایج به دست آمده و تصویر‌سازی اشاره کرد. 

در آخر وبسایت بیگ پرو1 یکی از وبسایت های فعال در زمینه هوش مصنوعی و علم داده است که علاوه بر انجام پروژه های شما، شما می توانید مطالب جذاب و کاربردی بسیاری را در این سامانه مطالعه کنید. بری ورود به وبسایت بیگ پرو1 روی لینک زیر کلیک کنید.

https://bigpro1.com/fa/automated-machine-learning/

یادگیری ماشین با نظارت

در یادگیری نظارت‌شده، دانشمندان داده الگوریتم را به کمک داده‌های برچسب‌دار و متغیرهایی که می‌خواهند الگوریتم ارتباط آن‌ها را ارزیابی کند، آموزش می‌دهند. هنگامی که مدل با مجموعه‌ای از داده‌های شناخته‌شده (برچسب‌دار) آموزش دید، داده‌های ناشناخته (بدون برچسب) برای دریافت پاسخ جدید به مدل ارائه می‌شوند.

یادگیری ماشین نظارت‌شده مستلزم این است که دانشمندان داده، الگوریتم را با هر دو ورودی برچسب‌دار و خروجی‌های مورد‌نظر آموزش دهند.

الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده برای کارهای زیر مناسب هستند:

طبقه‌بندی دودویی: تقسیم داده‌ها به دو دسته

طبقه‌بندی چند‌کلاسه: انتخاب بین بیش از دو دسته

مدل‌سازی رگرسیون: پیش‌بینی مقادیر پیوسته

کلاسه‌بندی جمعی: ترکیب پیش‌بینی‌های چند مدل یادگیری ماشین برای تولید یک پیش‌بینی دقیق

برای اطلاعات دقیق تر درمورد  یادگیری ماشین نظارت شده مطلب یادگیری ماشین بانظارت وبسایت بیگ پرو1 را مطالعه بفرمایید. 

ویژگی‌های پرسشنامه

استاندارد بودن: پرسشنامه‌ها برای جمع آوری اطلاعات جمعیت شناختی، نظرات شخصی، حقایق یا نگرش از پاسخ دهندگان بسیار مفید است. یکی از بزرگ‌ترین ویژگی‌های پرسشنامه‌ها، استاندارد بودن و یکسان بودن آن است. به این معنی که هر مخاطب سؤالات مشابهی را می‌بیند و پاسخ می‌دهد. این استاندارد بودن و یکنواختی به جمع آوری داده‌ها و تجزیه و تحلیل آماری این داده‌ها کمک می‌کند. به عنوان مثال، یک پرسشنامه ارزیابی فروشگاه‌های خرده فروشی شامل سؤالاتی برای ارزیابی ارزش خرید از فروشگاه، گزینه‌های انتخاب محصول، کیفیت کالا و موارد دیگر است. این سؤالات برای همه مشتریان یکسان است. در نتیجه اطلاعات را می‌توان پس از گردآوری در سطح وسیعی تحلیل و مقایسه کرد.

اکتشافی بودن: برای جمع آوری داده‌های کیفی، پرسشنامه می‌تواند ماهیت اکتشافی داشته باشد. هیچ محدودیتی برای سؤالاتی که در پرسشنامه‌ها آمده است وجود ندارد. به عنوان مثال، اگر یک پرسشنامه برای درک هزینه خانوار تهیه شده باشد، یک لیست از سؤالات بسیار ساختار یافته می‌تواند جمع آوری داده‌ها را محدود کند. ممکن است مواردی در هزینه خانوار باشد که از دید طراح سوال مخفی مانده باشد اما با طرح یک سوال باز پاسخ مانند “چه هزینه‌های دیگری دارید که در اینجا اشاره نشده است؟” می‌توان به نکات مهمی پی برد.

دنباله دار بودن سؤالات: پرسشنامه به طور معمول از ساختاری از سؤالات پیروی می‌کند تا تعداد پاسخ‌ها را افزایش دهد و اطلاعات بیشتری گردآوری شود. به طور معمول ابتدا اطلاعات جمعیت شناختی افراد اخذ می‌شود و سپس به سراغ اطلاعات خاصی که مدنظر طراحان بوده است می‌رود. بنابراین طیف وسیعی از اطلاعات را می‌توانید از طریق پرسشنامه‌ها گردآوری کنید.

وبسایت بیگ پرو1 یکی از وبسایت های جامع است که شما می توانید پرسشنامه مورد نیاز خود را به وسیله ابزارهای این پلتفروم ایجاد کنید و همچنین از امکانات و مطالب بینظیر دیگر این پلتفرم استفاده کنید.