آیا تجارت الگوریتم عملی است؟

طرح مشارکتی انسان و هوش مصنوعی برای طراحی لباس توسط اگنس کامرون در دوره ی چگونه همه چیز را تولید کنیم

آیا تجارت الگوریتم عملی است؟

در چند درس گذشته به توزیع‌های آماری و فاصله‌ی آماری اشاره کردیم. در این درس می‌خواهیم یکی از معیارهای فاصله‌ی آماری به نام واگرایی کولبک-لیبلر که به صورت مخفف واگراییِ KL نیز خوانده می‌شود بپردازیم و ببینم که چگونه می‌توان با استفاده از این معیار، فاصله‌ی بین دو مجموعه‌ی داده را به صورت آماری محاسبه کرد.

فاصله‌ی آماری (Statistical Distance) و کاربردهای آن

روش‌های متعددی برای مقایسه‌ی دو مجموعه‌ی داده با یکدیگر است. مثلاً می‌توان میانگین آن‌ها را با یکدیگر مقایسه کرد و یا پراکندگی (واریانس) آن‌ها را مورد مقایسه قرار داد. اما هر کدام از این مقایسه‌ها قسمتی از حقیقت را پنهان می‌کنند. به همین دلیل معیارهایی با نام فاصله‌ی آماری به وجود آمده است که با استفاده از آن‌ها بتوان مجموعه داده‌های مختلف و یا متغیرهای متفاوت را با یکدیگر مقایسه کرد.

توزیع‌های آماری (Statistical Distributions)

توزیع آماری به پراکندگی داده‌ها و فراوانیِ هر کدام از مقادیر آن‌ها می‌گویند. با استفاده از توزیعِ آماریِ یک متغیر، می‌توانیم به نحوه‌ی پراکندگی و احتمال هر کدام از قسمت‌های آن متغیر (در بازه‌ی پراکندگی) پی ببریم.

شبکه عصبی واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)

در دروس قبلیِ دوره‌ی جاری با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) ساده و LSTMها آشنا شدیم. شبکه‌های RNN ساده، مشکل محوشدگی گرادیان را داشتند و شبکه‌های LSTM نیز با این مشکل محوشدگی گرادیان را برطرف می‌کردند، ولی از لحاظ محاسبات سنگین و پیچیده بودند. شبکه‌های عصبی واحد بازگشتیِ دروازه‌دار یا همان Gated Recurrent Unit که به اختصار GRU گفته می‌شود، مشکل محوشدگی گرادیان را ندارند و از لحاظ محاسبات نیز ساده و سبک هستند.

شبکه عصبی بازگشتی با حافظه‌ی طولانی کوتاه مدت (LSTM)

در دروس قبلی در مورد شبکه‌های عصبی بازگشی RNN صحبت کردیم. این شبکه‌ها کاربردی هستند و البته مشکلاتی نیز دارند. یکی از مشکلات RNNها، محوشدگی گرادیان در هنگام یادگیری از توالی‌های بلند مدت است که توانایی یادگیری را در الگوریتم کاهش می‌کند.

انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها

در درس قبلی در مورد شبکه‌های عصبی بازگشتی صحبت کردیم. این شبکه‌ها به دلیل استفاده گسترده در صنعت، رشد زیادی داشته‌اند و انواع مختلفی از آن‌ها ایجاد شده است. در این درس به انواع معماری‌های مشهورِ موجود در RNNها خواهیم پرداخت و کاربرد هر کدام را با هم مرور می‌کنیم.

شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network)

هنگامی که داده‌ها به صورت ترتیبی (sequential) یا مبتنی بر سری زمانی (time series) باشند، شبکه‌های عصبیِ ساده کارایی بالایی نخواهند داشت. از این رو بهتر است که به سراغ معماری‌هایی برویم که توانایی پردازش داده‌های مبتنی بر ترتیب را داشته باشند. شبکه‌های عصبی بازگشتی که به اختصار به آن‌‌ها RNN نیز گفته می‌شود، توانایی شناسایی الگو و یادگیری را از مجموعه داده‌های ترتیبی دارند.

شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network) در یادگیری عمیق

شبکه‌ی عصبی پیچشی یا به اختصار CNN که به آن شبکه‌ی عصبی کانولوشنی نیز گفته می‌شود، نوعی از شبکه‌های عصبی است که عموماً برای یادگیری بر روی مجموعه داده‌های بصری (مانند تصاویر و عکس‌ها) استفاده می‌شود. از لحاظ مفهوم این شبکه‌ها مانند شبکه‌های عصبی ساده هستند یعنی از فازهای پیش‌خور (feed forward) و پس‌انتشار خطا (back propagation of error) استفاده می‌کنند ولی از لحاظ معماری تفاوت‌هایی با شبکه‌های عصبی ساده دارند. این شبکه‌ها در دسته‌ی یادگیری عمیق قرار می‌گیرند زیرا لایه‌های موجود در این شبکه‌ها، زیاد است.

توابع فعال‌سازی (Activation Functions) در شبکه‌های عصبی عمیق

در مورد مزیت استفاده از توابع فعال‌سازی یا همان activation functions در درس مربوط به آن در دوره‌ی آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق صحبت کردیم. به صورت خلاصه، توابع فعال‌سازی در هر نورون، خروجی آن نورون را تغییر می‌دهند و به نوعی خروجی نورن‌ها را در شبکه‌های عصبی کنترل می‌کنند.

حل یک مثال عددی یادگیری ماشین با شبکه‌های عصبی

فرض کنید مدیر یک بانک هستید و می‌خواهید سیستمی هوشمند ایجاد کنید و این سیستم بتواند تشخیص دهد که یک مشتریِ متقاضی وام، آیا می‌تواند وام خود را پس دهد یا خیر؟ برای ایجاد این سیستم با استفاده از الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی نیاز به مجموعه‌ی داده‌ای از مشتریان سابق به همراه ویژگی‌های آن‌ها داریم. مشتریانی که برخی از آن‌ها توانسته‌اند وام خود را بازگردانند و برخی نتوانسته‌اند این کار را انجام دهند.

تازه‌ترین دروس

• واگرایی کولبک-لیبلر (Kullback-Leibler Divergence) و کاربرد آن در فاصله‌ی آماری
• فاصله‌ی آماری (Statistical Distance) و کاربردهای آن
• توزیع‌های آماری (Statistical Distributions)
• شبکه عصبی واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
• شبکه عصبی بازگشتی با حافظه‌ی طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
• شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network)
• شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network) در یادگیری عمیق
• توابع فعال‌سازی (Activation Functions) در شبکه‌های عصبی عمیق
• حل یک مثال عددی یادگیری ماشین با شبکه‌های عصبی
• مشکل انفجار گرادیان (Exploding Gradients) آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ در شبکه‌های عصبی عمیق
• مشکل محوشدگی گرادیان (Gradient Vanishing) در شبکه‌های عصبی عمیق
• تفاوت شبکه‌های عصبی (Neural Networks) با یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟
• تفاوت یادگیری عمیق (Deep Learning) با یادگیری ماشین کلاسیک
• رانش یا گذار در داده‌ها (Data Drift)

تازه‌ترین نظرات

• محمدرضا در الگوریتم بهینه‌سازی کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
• محبوبه در مدل‌های احتمالی در مقابل مدل‌های قطعی در طبقه‌بندی داده‌ها
• سمیه رحیمی در نرمال کردن داده‌ها (Data Normalization) و انواع آن
• سمیه رحیمی در نرمال کردن داده‌ها (Data Normalization) و انواع آن
• عزیزی در مفهوم مکعب داده (Data Cube) در انبار‌داده‌ها
• مسعود در مقیاس پذیری یا توسعه پذیری (Scalability) در یک سیستم توزیع شده چیست؟
• حدادی در انتخاب ویژگی (Feature Selection) چیست؟
• ندا در الگوریتم K نزدیک ترین همسایه (KNN)
• احمد ميرزايي در نقشه‌ی راه تبدیل شدن به یک متخصص علم داده (فیلم)
• مسعود کاویانی در چولگی (Skewness) در داده‌ها
• مسعود کاویانی در خاصیت ACID در یک پایگاه داده
• مسعود کاویانی در آشنایی با مفهوم Overfitting و Underfitting در طبقه‌بندی
• مسعود کاویانی در چرا ماتریس‌ها در علوم داده مهم هستند؟
• محمدحسن در آزمون برازش Chi-Square برای توزیع‌های احتمال
• محمد در رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

تمامی دوره‌ها و دروس در چیستیو تحت مجوز CC By 4.0 به صورت رایگان و آزاد منتشر شده است. ساخته شده با برای نشر دانش

برنامه نویسی هوش مصنوعی با جاوا

هوش مصنوعی دهه‌هاست که ذهن مردم سراسر دنیا را درگیر کرده است. نمونه‌هایی از این فناوری را می‌توان در کتابها و فیلمهای علمی و تخیلی دید. در حال حاضر الگوریتمهای هوش مصنوعی کاملا واقعی هستند و برای پروژه‌های عملی کاربرد دارند. در این پست قصد داریم درباره زبانهای برنامه‌نویسی (مخصوصا جاوا) که در توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی کاربرد دارند، صحبت کنیم.

هوش مصنوعی در آمار و ارقام

بشر همیشه در تلاش بوده تا یک مغز مصنوعی بسازد که از روند طبیعی مغز انسان الهام گرفته باشد. به تدریج این ایده عملی شد و فناوری‌های هوشمند در این زمینه ظاهر شدند. تا این لحظه توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی نتایج خوبی به دست آورده‌اند. مثلا AlphaGo بازی کامپیوتری است که توانست همه بازیکنان حرفه‌ای بازی معروف گو که یک بازی تخته‌ای سخت محسوب می‌شود را کنار بزند.

قدرت فناوری هوش مصنوعی باز هم بیشتر از این حرفهاست! امکانات بالقوه آن باعث می‌شود که شرکتهای بیشتری، فناوریهای شناختی را در پروژه‌هایشان پیاده‌سازی کنند.

با این اپلیکیشن ساده، هر زبانی رو فقط با روزانه 5 دقیقه گوش دادن، توی 80 روز مثل بلبل حرف بزن! بهترین متد روز، همزمان تقویت حافظه، آموزش تصویری با کمترین قیمت ممکن!

پیش‌بینی کارشناسان در مورد رشد بازار هوش مصنوعی کاملا خوش‌بینانه است. IDC‌ پیش‌بینی می‌کند که هزینه‌های جهانی سیستم‌های هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۲ به ۷۹٫۲ میلیارد دلار برسد در حالیکه طبق آمار Statista درآمد در این فناوری به شدت رشد می‌کند و تا سال ۲۰۲۵ به ۵۹ میلیارد دلار خواهد رسید.

طبق نظر مارک کوبان، کارآفرین میلیاردر در زمینه فناوری، کشورهای پیشرو در حال حاضر در هوش مصنوعی با هم رقابت می‌کنند و برنده این مسابقه بر دنیا مسلط خواهد شد.

کاربرد عملی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی اصطلاح مادر و عمومی است که فناوری‌های یادگیری و استدلال ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بیومتریک، چت رباتها، دوقلوی دیجیتال، بینایی کامپیوتر، تشخیص و تبدیل صدا و … را در بر می‌گیرد.

این فناوریها تقریبا در هر صنعتی، از فروش و مراقبتهای بهداشتی گرفته تا تولید و هوا-فضا، کاربرد دارد و تغییرات چشمگیر و مدلهای تجاری جدیدی را به وجود آورده است. کاربرد عملی هوش مصنوعی در سازمانهای مختلف به سه دسته زیر تقسیم‌بندی می‌شود:

• تولید و خدمات
• پردازش
• اطلاعات (تشخیص و شناسایی)

زبانهای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی شاخه‌ای بزرگ و در حال رشد از علم است. حل مسائل هوش مصنوعی بسیار پیچیده است و ممکن است به ابزارها و زبانهای مختلفی نیاز باشد. تعیین اینکه چه زبان برنامه‌نویسی بهترین زبان برای هوش مصنوعی است، واقعا سخت است چون هر شرکتی برای یک پروژه خاص شرایط ویژه‌ای دارد.

در بین طیف گسترده‌ زبانهای برنامه‌نویسی، زبانهایی هستند که در فناوریهای خاص هوش مصنوعی کاربرد دارند و زبانهای عمومی دیگر برای توسعه عادی هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. برای انتخاب زبان برنامه‌نویسی باید ببینیم به نیازهای کاربردی نرم‌افزار هوش مصنوعی توجه کرد.

زبانهای تخصصی

زبان پردازش اطلاعات (IPL) اولین زبان سطح بالاست که برای پروژه‌های هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ ایجاد شد. توسعه‌دهندگان مدرن از بعضی از قابلیتهای IPL مثل لیستها، توابع بازفراخوانی شونده یا بازگشتی، تابع مرتبه بالاتر، سمبلها و مولدها استفاده می‌کنند.

زبان نشانه‌گذاری هوش مصنوعی (AIML) مبتنی بر XML است و در ساخت چت رباتها و عوامل زبان طبیعی کاربرد دارد. این زبان شامل چند شاخه است که الگوهای ورودی کاربر و قالبهای پاسخهای احتمالی به الگوها را در بر می‌گیرند. دسته‌بندی‌ها واحد اصلی دانش این زبان را تشکیل می‌دهند.

Smalltalk یک زبان برنامه‌نویسی شی‌گراست که سینتکس بسیار ساده‌ای دارد. این زبان که در دهه ۱۹۷۰ ارائه شد، مخصوص برنامه‌نویسی هوش مصنوعی است. Smalltalk در حال حاضر هنوز هم در بین توسعه‌دهندگان طرفدار دارد. با وجود اینکه این زبان جامعه برنامه‌نویسی بسیار کوچکی دارد، به طور منظم کتابخانه‌هایی در زمینه شبکه‌های عصبی، NLP، پردازش تصویر، الگوریتمهای ژنتیکی و موارد دیگر منتشر می‌کند.

زبانهای عمومی

پایتون در بین زبانهای توسعه هوش مصنوعی پیشگام است. سینتکس سطح بالای ساده‌ و کتابخانه‌های بسیار متنوعی دارد. در پایتون می‌توان از سبکهای برنامه‌نویسی شی‌گرا، تابعی و رویه‌ای بهره برد. با پایتون می‌توانید برنامه‌هایی در زمینه شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین بنویسید و الگوریتمها را تست کرده و مسایل NLP را حل کنید.

C++ یکی از سریعترین زبانهاست و می‌تواند برنامه‌های هوش مصنوعی با سرعت بالا را بدون نقص اجرا کند. C++ روی اساس اصول شی‌گرایی کار می‌کند. برخورداری از مجموعه کتابخانه‌های قالب استاندارد هم از مزیتهای دیگر آن است. این زبان بیشتر در حوزه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی کاربرد دارد.

LISP دومین زبان برنامه‌نویسی سطح بالا در دنیاست. به دلیل ویژگی‌های منحصر به فرد هنوز هم به طور گسترده در پروژه‌های یادگیری ماشین و منطق استقرایی کاربرد دارد. این ویژگی‌ها عبارتند از:

• سازگاری با مشکلات مشتری
• قابلیت نمونه‌سازی سریع
• کدنویسی خوب به دلیل وجود کامپایلرها
• زباله‌روبی اتوماتیک از فایلها
• پشتیبانی از عبارات نمادین
• ارزیابی تعاملی بخشهای یک کد و کامپایل دوباره فایلها حین اجرای برنامه

Prolog یک زبان برنامه‌نویسی اعلانی است، یعنی منطق هر برنامه بر اساس یک سری داده و قواعد تعریف می‌شود. پرولوگ در زمینه هوش مصنوعی می‌تواند برای حل مسئله از سیستمهای خبره و برنامه‌های منطقی استفاده کند. ویژگی‌های اصلی این زبان تطبیق الگو، ساختار داده‌های درخت محور، نمونه‌سازی سریع و پیمایش معکوس خودکار است.

جاوا و هوش مصنوعی

هنوز یک زبان واحد و خاص برای هوش مصنوعی ابداع نشده است. با این وجود توسعه‌دهندگان با استفاده از ابزارهای موجود هم می‌توانند به نتایج خوبی برسند.

جاوا کاربردهای زیادی در هوش مصنوعی دارد. به طور کلی این زبان یکی از محبوب‌ترین و متداول‌ترین زبانهایی است که توسط برنامه‌نویسان مورد استفاده قرار می‌گیرد. موارد کاربردی برنامه‌نویسی جاوا در هوش مصنوعی، عمدتا در حوزه‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، الگوریتمهای جستجو، برنامه‌نویسی ژنتیک و سیستمهای چند رباتی است.

جاوا از ویژگیهای شی‌گرایی و مقیاس‌پذیری (یعنی در مقیاسهای بزرگ و کوچک قابل استفاده است) که لازمه پروژه‌های هوش مصنوعی است، برخوردار است. فناوری ماشین مجازی به شما کمک آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ می‌کند بتوانید برنامه را جا به جا کنید. یعنی می‌شود یک نسخه واحد از یک اپلیکیشن را روی تمام پلتفرمهایی که از جاوا پشتیبانی می‌کنند اجرا کرد.

از آنجا که هوش مصنوعی ارتباط تنگاتنگی با الگوریتمها دارد، یکی از مزیتهای جاوا در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی توانایی تبدیل الگوریتمهای مختلف به کد است.

جاوا برای پروژه‌های بزرگ انتخاب خوبی است. یک زباله‌روب داخلی دارد که به طور خودکار داده‌های بی‌فایده را حدف می‌کند، تصویرسازی را آسان می‌کند و از ابزار Swing و Standard Widget Toolkit برخوردار است. این ابزارها گرافیک و رابطهای کاربری جذابی خلق می‌کنند.

یکی دیگر از نقاط قوت جاوا، جامعه بزرگ برنامه‌نویسان آن است که میلیونها عضو در سراسر دنیا دارد. حتی یک مبتدی هم می‌تواند به راحتی این زبان را یاد بگیرد و راه‌حلهای مفید ارائه دهد چون همیشه یک نفر هست که به سوالات پاسخ بدهد. علاوه بر این هزاران آموزش مفید به صورت رایگان در اینترنت وجود دارد.

با این حال، جاوا از بعضی جهات نسبت به بقیه زبانها ضعفهایی دارد. سرعت اجرای پایین‌تر و زمان پاسخ بالاتری نسبت به C++ دارد. با اینکه جاوا یک زبان چند پلتفرمی است، برای کار روی سیستم‌عاملهای قدیمی‌تر به تنظیمات نرم‌افزاری و سخت‌افزاری نیاز دارد. جاوا فعلا به پختگی کامل نرسیده و مدام در حال پیشرفت است.

مزایا:

• مقیاس‌پذیری
• روی چند سیستم‌عامل کار می‌کند
• یادگیری و کاربرد آسان
• دیباگ کردن آسان کدها
• تبدیل آسان الگوریتمها به کد
• دارای زباله‌روب داخلی
• دارای ابزار Swing و Standard Widget Toolkit
• رابط کاربری بهتری دارد
• برای پروژه‌هایی با مقیاس بزرگ مناسب است
• جامعه برنامه‌نویسی قابل اعتماد
• برخورداری از آموزشهای رایگان

معایب:

• کندتر از C++
• وقتی روی پلتفرمهای دیگر اجرا می‌شود، باید تغییراتی روی آن اعمال شود
• این زبان برای هوش مصنوعی هنوز کامل نشده است

هیچ زبانی کامل نیست اما مزایای جاوا در زمینه هوش مصنوعی بیشتر از معایب آن است. پس می‌توانید با خیال راحت از آن برای ایجاد برنامه‌های هوشمند استفاده کنید.

چطور با جاوا برنامه‌نویسی هوش مصنوعی کنیم

برای شروع باید مفاهیم پایه را یاد بگیرید و دانش الگوریتمیتان را ارتقا بدهید. این مباحث را می‌توانید از طریق دوره‌های آنلاین، کتابهای تخصصی و وبسایتها یاد بگیرید. پیش‌زمینه نظری هوش مصنوعی برای استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی جاوا که به درد توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان می‌خورد، ضروری است.

کتابخانه‌های هوش مصنوعی در جاوا

جاوا چند کتابخانه بزرگ هوش مصنوعی دارد. لیست فریم‌ورکها و پلتفرمهای پرطرفدار در این زمینه عبارتند از:

برای سیستمها خبره

Apache Jena- فریم‌ورکی برای ساخت وب و مرتبط با اپلیکیشنهای داده

PowerLoom- پلتفرمی برای ساخت اپلیکیشنهای دانش محور و سیستم‌های استدلالی

D3web- یک موتور استدلالی که الگوریتمهای زیادی برای حل مسائل دارد.

Eye- یک موتور استدلالی برای انجام استدلال نیمه برگشتی است.

Tweety- مجموعه‌ای از فریم‌ورکها برای بخشهای منطقی هوش مصنوعی و بیان و نمایش دانش

برای شبکه‌های عصبی

Neuroph- یک فریم‌ورک منبع باز برای ایجاد شبکه عصب

Deeplearning4j- یک کتابخانه یادگیری عمیق برای ماشین مجازی جاوا که برای ساخت شبکه عصبی API ارائه می‌دهد.

برای پردازش زبان طبیعی

Apache OpenNLP- یک مجموعه ابزار برای پردازش متن زبان طبیعی

Stanford CoreNLP- یک فریم‌ورک برای انجام کارهای NLP

برای یادگیری ماشین

Java-ML- مجموعه‌ای از الگوریتمهای یادگیری ماشین

RapidMiner- یک پلتفرم علوم داده که الگوریتمهای یادگیری ماشین را از CUI‌و Java API تامین می‌کند.

Weka- مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها یادگیری ماشین

Encog- مجموعه‌ای از الگوریتمهای پیشرفته

برای الگوریتهای ژنتیکی

Jenetics- یک الگوریتم ژنتیک پیشرفته

Watchmaker- یک فریم‌ورک برای پیاده‌سازی الگوریتمهای ژنتیک

ECJ23- یک فریم‌ورک تحقیقاتی که از الگوریتمهای ژنتیک پشتیبانی می‌کند.

JGAP (پکیج الگوریتمهای ژنتیک جاوا)- جزئی از برنامه‌نویسی ژنتیک

Eva- یک فریم‌ورک الگوریتمی آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ تکاملی ساده برای برنامه‌نویسی شی‌گرا

برای برنامه‌نویسی اتوماتیک

SpringRoo- یک ابزار سبک برای توسعه‌دهنده

Acceleo- یک مولد کد برای Eclipse که از مدلهای EMF کد می‌سازد.

Volha Shyrayeva توسعه دهنده جاوای ما مناسبترین کتابخانه هوش مصنوعی این زبان را پیشنهاد می‌دهد. OpenCV یکی از کتابخانه‌های مهم جاوا در زمینه بینایی کامپیوتر است. این کتابخانه به زبان C++ نوشته شده و برای فراخوانی توابع در جاوا، پایتون و سایر زبانها از نوع DLL تنظیم شده است. OpenCV کتابخانه‌ای برای مهندسان بینایی کامپیوتر است.

این کتابخانه به کاربران کمک می‌کند تا با تصاویر کار کنند. پردازش تصویر و پردازشهای تکمیلی معمولا با کمک این کتابخانه انجام می‌شود. علاوه بر این OpenCV شامل تعداد زیادی الگوریتمهای بینایی کامپیوتری و تکنیکهای بهینه‌سازی است. به عنوان مثال، ما می‌توانیم داده‌های ورودیمان را از OpenCV با الگوریتمهای مختلفی مثل ماشین بردار پشتیبان (SVM) یا K نزدیکترین همسایه (KNN) دسته‌بندی کنیم. یا می‌توانیم نقاط اصلی تصاویر را با الگوریتمهای کلاسیکی که برای پیدا کردن ویژگی‌های داخل تصویر کاربرد دارند، استخراج کنیم.

علاوه بر این، OpenCV شامل تغییر شکلهای مورفولوژیکال کلاسیک و سایر الگوریتمهای پردازش تصویر است. با استفاده از این کتابخانه حتی می‌توانیم الگوریتمهای تشخیص و ردیابی شی متحرک را پیاده‌سازی کنیم. و در آخر OpenCV این امکان را برایمان فراهم می‌کند تا درباره شبکه عصبی در یک محیط دلخواه آموزش ببینیم و بعد بتوانیم آن را بارگذاری کرده و از آن در یک محیط دیگر استفاده کنیم.

کسب و کارتان را هوشمند کنید

هیچ پاسخ قطعی در مورد اینکه چه ابزاری برای پروژه‌های هوش مصنوعی بهتر است وجود ندارد. زبانهای برنامه‌نویسی که برای ایجاد برنامه‌های شناختی استفاده می‌شوند خیلی با هم فرق دارند. هر زبان برای نیازهای خاصی از فناوری هوش مصنوعی طراحی شده است. شاید یک زبان برای یک برنامه مناسب باشد اما برای سایر برنامه‌ها نه.

برنامه‌نویسی هوش مصنوعی با جاوا نه خیلی ایده‌آل است و نه خیلی نامناسب، اما با این وجود جاوا اکثر ویژگی‌های لازم برای توسعه هوشمند محصول را دارد.

نرم‌افزار هوش مصنوعی می‌تواند صرفنظر از زبانی که با آن نوشته شده، می‌تواند در هر زمینه‌ای به کسب و کارتان رونق بدهد.

تیم بزرگ توسعه‌دهندگان جاوا SaM Solution متخصصان خبره‌ای دارد. اگر می‌خواهید از فناوریهای هوشمند در کسب و کارتان استفاده یا محصولاتتان را هوشمند کنید، روی ما حساب کنید!

یادگیری ماشین چیست و در خرده‌فروشی‌ها چه کاربردی دارد؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از زیرمجموعه‌های حوزه هوش مصنوعی است که توانایی یادگیری مستقل را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند. به بیان دقیق‌تر، یک ماشین می‌تواند با تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده، از مشاهدات، تجربیات و الگوهای استخراج شده استفاده کرده و طبق آنها آموزش ببیند.

پس برای شروع، به مجموعه‌ای از داده‌ها نیاز است تا دستگاه بتواند با شناسایی و تجزیه الگوهای موجود در این داده‌ها، یادگیری داشته باشد و بر اساس این یادگیری بتواند در موقعیت‌های مختلف تصمیم‌گیری کند.

این موارد در نهایت موجب شکل‌گیری یک سیستم هوشمند دارای قدرت تولید می‌شود که عملیات‌های مختلفی را می‌تواند انجام دهد. برای نمونه می‌توان به کاربردهایی نظیر سامانه تشخیص چهره، سامانه تشخیص هویت، فیلتر کردن ایمیل‌ها در دسته‌های هرزنامه و غیر هرزنامه، تشخیص‌های پزشکی برای ابتلا یا عدم ابتلا به بیماری، پیش‌بینی آب‌و‌هوا و … اشاره کرد.

تفاوت دیپ‌لرنینگ و ماشین‌لرنینگ

یادگیری عمیق (Deep Learning) در واقع همان یادگیری ماشین است اما در نوع عمیق‌تر و پیشرفته‌تر به گونه‌ای که عملکرد آن شباهت زیادی به عملکرد مغز انسان دارد. دیپ‌لرنینگ یا یادگیری عمیق به ابزارهای پیشرفته مانند کارت‌های گرافیک قدرتمند برای محاسبات پیچیده روی حجم زیادی از کلان‌داده‌ها نیاز دارد. هرچقدر که حجم داده‌ها بیشتر باشد، نتایج به دست آمده نیز دقیق‌تر خواهند بود.

تفاوت دیگر این دو در این است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مسائل را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و برای حل آن اقدام می‌کنند. در حالی‌که الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مسائل را به صورت کامل حل می‌کنند.

انواع یادگیری ماشین

تا اینجا با مفهوم یادگیری ماشین و تفاوت‌های آن با یادگیری عمیق آشنا شدیم. اکنون به انواع مدل‌های یادگیری ماشین می‌پردازیم. یادگیری ماشین شامل سه مدل یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی می‌شود. در ادامه با این موارد بیشتر آشنا می‌شویم.

1- یادگیری نظارت‌شده

در این روش، نمونه‌های از قبل آماده به ماشین داده می‌شود تا الگوها را بر اساس مثال‌های داده‌شده به آن بیاموزد. مسائل یادگیری ماشین نظارت‌شده دارای دو دسته «دسته‌بندی» و «رگرسیون» می‌شود.

2- یادگیری نظارت‌نشده

در مدل یادگیری نظارت‌نشده، ماشین باید خود به تنهایی به دنبال ساختارهای جالب موجود در داده‌ها باشد. در این حالت، ماشین از مکانیزم دیگری برای یادگیری و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. مسائل یادگیری ماشین نظارت‌نشده دارای دو دسته «خوشه‌بندی» و «انجمنی» است.

3- یادگیری تقویتی

در مدل یادگیری تقویتی، ماشین با محیط پویا در تعامل است و هدف خاصی دارد. در همین راستا، بازخوردهای مثبت و منفی به عنوان پاداش و تنبیه دریافت می‌کند که ترکیب همه این موارد، فضای مسأله را تشکیل می‌دهد. در این حالت، ماشین با توجه به فضای مسأله، تصمیمات مشخصی را اتخاذ می‌کند.

یادگیری ماشین چطور تجربه مشتری را در خرده‌فروشی‌ها تغییر می‌دهد؟

یادگیری ماشین، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا سود نهایی خود را بهبود بخشند. در نتیجه استفاده از این علم، سود زیادی برای صنعت خرده‌فروشی به همراه خواهد داشت. این روند به کمک داده‌های تولیدشده اتفاق می‌افتد که به دنبال پیش‌بینی، تطبیق و برآورده کردن تقاضای همیشه در حال تغییر مشتری هستند.

یک مدل یادگیری ماشین معمولی، حجم زیادی از داده‌های پیچیده را با درک بهتری از رفتار مشتری و روندهای بازار، به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند. با استفاده از این بینش‌ها، یک سازمان می‌تواند تقاضای آینده را تخمین بزند، در مورد قیمت‌گذاری رقابتی تصمیم بگیرد و حتی پیشنهادات را برای مشتریان شخصی‌سازی کند.

چرا یادگیری ماشین در صنعت خرده‌فروشی اهمیت زیادی دارد؟

یادگیری ماشین، به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا در حین پیش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری‌های هوشمند با کم‌ترین دخالت انسان، داده‌ها را ارزیابی کرده و از آنها یاد بگیرند. یک مدل یادگیری ماشین برای خرده‌فروشان، حجم بزرگی از داده‌ها را به طور مؤثر بررسی کرده، به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند و موجب موارد زیر می‌شود:

چرا خرده‌فروشان برای پیشرفت، به یادگیری ماشین نیاز دارند؟

صنعت خرده‌فروشی در همه بخش‌ها در حال تحول مداوم است: مشتریان دائماً الگوهای خرید خود را تغییر می‌دهند و بازار نیز به سمت اکوسیستم‌های پیچیده‌تری در حال حرکت است. فناوری‌های نوظهور با سرعتی خیره‌کننده در این بخش اختلال ایجاد می‌کنند و در همین حال، خریداران با پیشنهادات فریبنده از طریق کانال‌های فیزیکی و آنلاین (وب‌سایت، اپلیکیشن‌های موبایل و …) بمباران می‌شوند.

با ترکیب یادگیری ماشین و تلاش‌های بازاریابی، سازمان‌ها می‌توانند بهترین بهره را از داده‌های مربوط به مصرف‌کنندگان خود ببرند. عملکردهای هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتری، جستجوی بصری و NLP با بهبود بهینه‌سازی و پیش‌بینی برای خرده‌فروشان ثابت می‌کنند که می‌توانند بازی را به نفع خود تغییر دهند.

سازمان‌هایی که تمایلی به پیاده‌سازی این فناوری مبتنی بر داده‌ها ندارند، نسبت به سایر سازمان‌ها، از نظر KPI به شدت عقب خواهند ماند. در مقابل، سازمان‌هایی که در میان پذیرندگان آغازین این فناوری‌ها هستند بدون آن‌که جایگاه فعلی آنها اهمیتی داشته باشد، رو به جلو پیش خواهند رفت.

مزایای یادگیری ماشین در صنعت خرده‌فروشی

با استفاده از این فناوری، کارایی عملیاتی را بالا برده، هزینه‌های موجودی را کاهش دهید و عملیات خرده‌فروشی را با تغییرات بازار منطبق کنید. اما این اتفاق چگونه می‌افتد؟

1- بهترین قیمت را برای محصولات و خدمات تعیین کنید

فناوری یادگیری ماشین، تمامی عواملی را که بر قیمت محصول تأثیر می‌گذارند در نظر می‌گیرد تا به فروشندگان کمک کند به بهترین نرخ‌ها برای محصولات یا خدمات خود دست یابند.

2-سطوح موجودی موردنیاز را پیش بینی کنید

یادگیری ماشین، آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ براساس ارزیابی داده‌های فروش در سال‌های مختلف و الگوهای خرید فعلی، تخمین دقیقی از سفارش‌هایی که می‌توانید انتظار داشته باشید ارائه می‌کند.

3-ارائه خدمات شخصی‌سازی‌‌شده به مشتریان

چت‌ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، کمک به مشتریان را در 24 ساعت شبانه‌روز و 7 روز هفته، امکان‌پذیر می‌سازند و بدون هیچ‌گونه دخالت انسانی، سؤالات آن‌ها را به‌سرعت با توصیه‌های شخصی‌سازی شده، حل می‌کنند.

4-فروشندگانی را که بهترین پیشنهادات را ارائه می‌دهند، شناسایی کنید

این فناوری می‌تواند نرخ‌های چند فروشنده را با قیمت‌های بازار مقایسه کند تا بهترین قیمت را برای محصولات و خدمات به دست آورد و به تصمیم‌گیری سودآور کمک کند.

5-تجربه خرید را سفارشی‌سازی کنید

یادگیری ماشین می‌تواند در عرض چند دقیقه پرسونای مصرف‌کننده را که تا حد زیادی شخصی‌سازی شده ایجاد کرده تا به سفارشی‌سازی معاملات و پیشنهادات کمک کرده و نرخ تبدیل را افزایش دهد.

6-سفرهای مشتری را در نقاط تماس دنبال کنید

این فناوری می‌تواند به طور مؤثر سفرهای مشتری چه در فروشگاه فیزیکی و چه آنلاین را برای شناسایی محصولاتی که به طور مداوم مورد تقاضا هستند و همچنین مناطقی که ترافیک بیشتری دریافت می‌کنند، ردیابی کند.

با این حال، برای بهره‌مندی از این مزایای یادگیری ماشین، مهم است که اطمینان حاصل شود که داده‌ها عاری از خطا و ناسازگاری هستند. داده‌های پاک‌سازی شده، پیش‌بینی‌های دقیق را برای رسیدن به بهترین تصمیم‌ها تضمین می‌کند و در عین حال موجب بازگشت مشتریان خواهد شد.

نتیجه‌گیری

همان‌طور که بیان کردیم، یادگیری ماشین یا Machine Learning، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، سیستم کامپیوتر، الگوهای موجود در اطلاعات پردازش شده یا داده‌ها را یاد می‌گیرد و می‌تواند از آن‌ها استفاده کند.

در این مطلب علاوه بر آشنایی با یادگیری ماشین با اهمیت به‌کارگیری آن در صنعت خرده‌فروشی نیز به خوبی آشنا شدیم. این فناوری در تمامی صنایع جای خود را پیدا کرده و با سرعت زیادی در حال نفوذ است. از آنجا که به‌کارگیری آن نتایج مثبت زیادی برای صنایع مختلف در بر خواهد داشت، هر سازمانی در صنعت خرده‌فروشی نیز باید اهمیت این فناوری را درک کرده و برای استفاده از آن در کسب‌وکار خود تلاش کند. در غیر این صورت باید قبول کند که در هر مرحله‌ای از رقبای خود به شدت عقب خواهد ماند.

یک پیشنهاد!

در صورت تمایل می توانید اطلاعات جامعی در رابطه با سامانه های هوش تجاری و داشبورد های مدیریتی شرکت سبزافزار آریا کسب کنید.

آیا تجارت الگوریتم عملی است؟

نتایج جستجو برای: استفاده عملی در تجارت

تعداد نتایج: 772328 فیلتر نتایج به سال:

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity.

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity.

بومی سازی ابزار سنجش محیط آموزشی اتاق عمل (STEEM) برای تکنولوژیست های جراحی در ایران

بررسی عملکرد دو الگوریتم ژنتیک (GA) و اجتماع ذرات (PSO) در بهینه سازی مسئله CGAM

استخراج توزیع احتمالاتی ضریب اطمینان پایداری با استفاده از روش های LHS و GLUE(مطالعه موردی: سد پارسیان)

امکان‌سنجی تولید رادیونوکلید صنعتی پرومتیم-147 به روش پرتودهی نوترونی نئودیمیم در رآکتور تحقیقاتی تهران

اندازه‌گیری مقدار رآکتیویته‌ی معادل میله‌های کنترل در رآکتور صفر- قدرت آب سنگین (HWZPR) با سوخت ترکیبی

بررسی بازیابی اورانیم از محیط سولفاته توسط غشای مایع توده‌ای حاوی آلامین 336 در کروزن

پیوستن ایران به سازمان تجارت جهانی: الزامات،پیامدها و راه کارهای عملی

ضرورت گسترش مبادلات جهانی از چنان دامنه ای برخوردار شده که امکان بیرون ماندن از حلقه ارتباطات جهانی در کلیه زمینه ها خصوصاً اقتصاد نه تنها مفید آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ که حتی میسور نمی باشد. پاسخگویی به این نیاز در عرصه اقتصادی را سازمان تجارت جهانی بر عهده گرفته است. برای افزایش توانمندی این سازمان جهت هدایت و کنترل اقتصاد بین الملل و زمینه سازی پذیرش و عضویت کلیه کشورها در این سازمان، آئین نامه ها و مقرراتی وضع شده ت.

آیا دنیای مد برای لباس های طراحی شده توسط فناوری هوش مصنوعی آماده است؟

این لباس یک طرح جالب به رنگ سبز درخشان و زمردی با شانه های برجسته فوشیاست که برای گذراندن یک شب در شهر فوق العاده است. آیا این لباس جدید متعلق به مجموعه میلان یا توکیو است؟ نه ، این لباس به وسیله یک دستگاه هوش مصنوعی و توسط دو فارغ التحصیل از دانشگاه MIT ، تولید شده است.

پینار یانارداگ و امیلی سالوادور به تازگی نام تجاری مد خود Coven.ai را راه اندازی کرده اند و هدفشان از این کار باز طراحی لباس با کمک تکنیک هوش مصنوعی به نام شبکه های مولد تخاصمی (GAN) بوده است.

تهیه الگو اولین و مهمترین گام در تهیه لباس عروس است. طراحان معمولاً با یک طرح کلی روی کاغذ شروع می کنند. سبک ها ، عناصر و رنگ ها را اضافه می کنند. تجدید نظر و تصحیح همه چیز؛ و در آخر طرح خود را به طراح لباس تحویل می دهند. Coven.ai این فرایند وقت گیر که نیازمند نیروی کار فراوان است را با به کارگیری تکنیک هوش مصنوعی GAN که به طور خودکار اقدام به ایجاد الگوهای طراحی می کند، تسریع می بخشد. الگوریتم های هوش مصنوعی این شرکت تاکنون دو طرح تولید کرده است: لباس مجلل درخشان و یک لباس رسمی تر سیاه و سفید با شانه های برجسته، گردن نامتقارن و یک آستین با طرح زنگوله ای.

امیلی سالوادور به عنوان مدل شرکت طراحی لباس توسط هوش مصنوعی خود نیز فعالیت می کند

تیم Coven.ai ابتدا یک مدل هوش مصنوعی را توسعه داد تا به طور تصادفی هزاران الگوی خیاطی تولید کند. سپس چند طرح را بر اساس سلیقه خود انتخاب کند. و سرانجام برای تحقق بخشیدن به طراحی، پارچه ها و سایر مواد را کنار هم قرار داد. محوریت این فرآیند با StyleGAN (شبکه مولد تخاصمی مبتنی بر استایل ) است که الگوریتم هوش مصنوعی NVIDIA سال گذشته معرفی کرده است؛ به طوریکه اینترنت را با تصاویر جعلی بسیار قانع کننده از چهره های انسانی ، گربه ها ، مناظر و غیره پر کرده است. StyleGAN یک مولد سازنده جایگزین را ارائه می کند که نشانگر بینش موجود از تکنیک های انتقال سبک می باشد. این الگوریتم می تواند جنبه های مختلف یک تصویر را بدون نظارت یا دخالت انسان بیاموزد و جدا کند. و کنترل بصری و خاص در مقیاس بخصوصی را ممکن می سازد. تیم Coven.ai برای آموزش StyleGAN جهت آموختن نحوه ترکیب و همسان سازی طراحی های لباس های جدید ، مجموعه ای از داده های تقریباً ۳۰،۰۰۰ الگوی لباس با وضوح بالا را که از ۱۰ وب سایت بارگیری شده است را ساخت.

الهام بخش تیم Coven.ai دوره ی چگونه همه چیز را تولید کنیم ( یک دوره ی محبوب در دانشگاه MIT )که یانارداگ و سالوادور در تابستان گذشته در آن شرکت کردند، بوده است. این دوره به صورت عملی تکنولوژی های نوینی مانند پریتنر سه بعدی، برش لیزر، الکترونیک و … را برای طراحی و بهبود سیستم های هوشمند ارائه می کند.

یانارداگ به عنوان یک همکار سابق در دوره دکتری در آزمایشگاه MIT Media با تجربه ای گسترده در زمینه یادگیری ماشین، پروژه چگونه می توان تقریباً هر چیزی را از دستور العمل های پیتزا گرفته تا آهنگ ها ، لباس ها ، عطرها ، فیلم نامه ها ، نقاشی های دیواری ، و حتی ویروس ها را به وسیله ی الگوریتم های هوش مصنوعی را ایجاد کرد. یانارداگ و سالوادور که با مشاهده ی نتایج امیدوار شده بودند، تصمیم گرفتند که این روند را بر روی لباس ها متمرکز کنند ، و معتقدند مد با هوش مصنوعی می تواند پتانسیل بالایی داشته باشد.

طرح مشارکتی انسان و هوش مصنوعی برای طراحی لباس توسط اگنس کامرون در دوره ی چگونه همه چیز را تولید کنیم

Coven.ai تاکنون ۱۰۰ لباس مقرون به صرفه به وسیله هوش مصنوعی طراحی کرده است و قصد دارد برای جمع آوری کمک های مالی اقدام به راه اندازی یک کمپین کند. این شرکت همچنین می خواهد بر اساس سلیقه شخصی، ایجاد لباس شخصی و منحصر به فرد را امکان پذیر کند. یانارداگ می گوید: “ما در حال اتخاذ تکنیک StyleGAN هستیم و شخصی سازی را مستقیماً به عنوان یک حلقه بازخورد به الگوریتم اضافه می کنیم تا کالاهای تولید شده به طور خودکار متناسب با سبک مورد نظر مشتری طراحی شوند.”

ایجاد تیم Coven.ai قرار نبود جایگزینی برای طراحان مد شود. Yanardag می گوید تیم Coven.ai در حال ساختن یک ابزار هوش مصنوعی است که می تواند به کاهش بار کاری طراحان مد کمک کند ، به عنوان مثال با پیش نمایش خودکار طیف گسترده ای از الگوها و سبک ها در یک طراحی خاص و غیره. تیم Coven.ai همچنین تعدادی از طرح های Bergdorf Goodman متعلق به سال ۱۹۲۰ را از بایگانی اینترنت موزه متروپولیتن جمع آوری کرده و از آن ها برای تولید طرح های بازسازی شده لباس با استفاده از انتقال سبک، یک تکنیک هوش مصنوعی برای بازیابی تصاویر به سبک سایر تصاویر، استفاده کرده است.

یوجینا دلمن ، بنیانگذار تجارت مد AVA جیمز، این ایده را که هوش مصنوعی می تواند جایگاهی در صنعت مد و لباس داشته باشد را مطرح کرد: “از دیدگاه فرآیند محور، اگر ما نیز می توانستیم الگو یا فرایند مناسب را خودکار سازی کنیم ، ما نیز دوست داریم که از هوش مصنوعی استفاده کنیم. توسعه الگو، ارزان قیمت نیست و احساس می کنیم طراحی لباس مناسب باید به صورت خودکار انجام شود … استفاده از هوش مصنوعی به عنوان بخشی از فرآیند خلاقانه ما … همچنین می تواند طرح هایی را ایجاد کند که قبلاً انجام نشده است ، که واقعاً هیجان انگیز است. “

یانارداگ و سالوادور می گویند اصلی ترین چالشی که با آن روبرو هستند زمینه های فعالیتی غیر مرتبط مد با آن هاست. یک خط تولید مد و لباس به چیزی بیش از طرح های جذاب برای ایجاد یک تجارت پایدار نیاز دارد؛ چیز هایی چون تولید مؤثر ، خرده فروشی ، بازاریابی و البته جمع آوری کمک های مالی نیز نقش اصلی را ایفا می کند. برای یادگیری این مهارت ها ، یاندارگ آخر هفته ها در دانشکده مد حضور داشته است و به دنبال استعدادهایی با تجربه در تجارت مد است.

این زوج حدس می زنند که یکی از دلایل این که هوش مصنوعی در زمینه مد و لباس هنوز به طور کامل استقرار نیافته است ممکن است به این دلیل باشد که زمینه فنی این تکنولوژی کاملاً مردسالارانه است؛ چیزی که یانارداگ می گوید آن ها دوست دارند تغییر دهند: “ما می خواهیم در این زمینه الگو باشیم. و امیدوارم که الهام بخش بعضی انسان های دیگر نیز باشیم.”

این شرکت در حال حاضر مدل های مختلف لباس های طراحی شده توسط هوش مصنوعی خود را تحت عنوان برند Glitch عرضه و به فروش می رساند.