یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در واقع از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوع خاصی به کار می گیرد، تقلید می کند. این نوع از یادگیری یکی از عناصر مهم در علم داده می باشد که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را دارند ، بسیار مفید است و این روند را سریعتر و آسان تر می کند.
یادگیری ماشین که از الگوریتم های هوش مصنوعی است سکان دار تکنولوژی است و روز به روز درحال پیشرفت است، یادگیری ماشین تا جایی پیشرفت کرده که به همه حیطه ها وارد شده و کار خود را به درستی انجام داده است، یکی از الگوریتم های یادگیریی ماشین که کاربردهای بسیاری دارد و دنیای پزشکی را متحول کرده است یادگیری ماشین خودکار است،این الگوریتم در زمان فراگیری ویروس کرونا کمک بزرگی به دانشمندان و پزکان کرده است و در تولید واکسن کووید19 کمک بزرگی بوده است، اگر دوست دارید در این باره بیشتر بدانید و مقاله کاملی را درمورد یادگیری ماشین خودکار در پزشکی بخوانید روی لینک زیر کلیک کنید.
https://bigpro1.com/fa/article-application-of-automated-machine-learning-in-medicine/
آمار توصیفی ضرایب توصیفی مختصری هستند که یک مجموعه داده معین را خلاصه می‌کند که می‌تواند نمایشی از کل جمعیت یا نمونه‌ای از یک جامعه باشد. آمار توصیفی به معیارهای گرایش مرکزی و معیارهای تغییرپذیری (گسترش) تقسیم می شود. معیارهای گرایش مرکزی شامل میانگین، میانه و حالت است، در حالی که معیارهای متغیر شامل انحراف معیار، واریانس، متغیرهای حداقل و حداکثر، کشش و چولگی است.
برای مطالعه بیشتر درمورد آمار توصیفی روی لینک زیر کلیک کنید:
https://bigpro1.com/fa/descriptive-statistics/
نکات کلیدی
آمار توصیفی ویژگی های یک مجموعه داده را خلاصه یا توصیف می کند.
آمار توصیفی از دو دسته اصلی معیارها تشکیل شده است: معیارهای گرایش مرکزی و معیارهای تغییرپذیری (یا پراکندگی).
معیارهای گرایش مرکزی مرکز یک مجموعه داده را توصیف می کنند.
معیارهای تغییرپذیری یا گسترش، پراکندگی داده ها را در مجموعه توصیف می کند.
نرم افزار تحلیل آماری Lisrel
لیزرل مخفف Linear Structural Relation به معنای ارتباطات ساختار خطی است، یک نرم افزار تحلیل آماری که برای مدل سازی معادلات ساختاری استفاده می شود.
از لیزرل همچنین برای تست کردن روایی پرسشنامه استفاده می شود. هدف لیزرل این است که ما را با انجام آزمونی به تحلیل مسیر، تحلیل عاملی و تحلیل خوشه ای برساند.
از دیگر ابزارهای مهم و کاربردی تحلیل آماری می توان به ابزار بیگ پرو1 اشاره کرد، این ابزار در عین دقت و سرعت و با کمترین هزینه پروژه های شما را هم در زمینه تحلیل آماری و هم دیگر حوزه ها انجام می دهد.
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: