آموزش مبانی یادگیری ماشین با Azure Machine Learning

آموزش مبانی یادگیری ماشین با Azure Machine Learning با عنوان اصلی Microsoft Azure Machine Learning Fundamentals یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با مفاهیم پایه Machine Learning، مراحل توسعه مدل های یادگیری ماشین و نحوه انتخاب الگوریتم مناسب آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه با استفاده از Azure Machine Learning داده ها را آماده کنید، مدل های خود را آموزش دهید، عملکرد آن ها را بهبود ببخشید، در محیط Azure مستقر کنید و از نظر دقت، تغییرات داده و عدالت در تصمیم گیری مورد بررسی قرار دهید.

یادگیری ماشین چیست و مراحل توسعه مدل Machine Learning چگونه است؟

Machine Learning یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که به سیستم ها اجازه می دهد با استفاده از داده ها الگوها را شناسایی کنند و بر اساس آن ها پیش بینی یا تصمیم گیری انجام دهند. به جای اینکه تمام قوانین یک مسئله به صورت دستی برنامه نویسی شوند، در این روش مدل با تحلیل داده های ورودی آموزش می بیند. یادگیری ماشین در حوزه هایی مانند پیش بینی، دسته بندی، تحلیل رفتار کاربران و شناسایی الگوهای پیچیده کاربرد دارد.

برای توسعه یک مدل Machine Learning باید مراحل مشخصی را طی کنید؛ از شناخت مسئله و بررسی داده ها گرفته تا انتخاب الگوریتم، آموزش مدل و ارزیابی نتایج. انتخاب الگوریتم مناسب و توجه به کیفیت داده ها نقش مهمی در عملکرد نهایی مدل دارند. در این آموزش با Machine Learning Workflow و مفهوم Data-Centric Machine Learning آشنا می شوید و در بخش های عملی، ساخت یک Azure Machine Learning Workspace را تجربه می کنید.

Azure Machine Learning چیست و چگونه کار می کند؟

Azure Machine Learning یکی از سرویس های Microsoft Azure برای ساخت، آموزش، مدیریت و استقرار مدل های یادگیری ماشین است. این سرویس امکاناتی را فراهم می کند تا توسعه دهندگان و متخصصان داده بتوانند فرایندهای مختلف Machine Learning را در یک محیط یکپارچه مدیریت کنند. استفاده از Workspace به شما کمک می کند منابع، داده ها، مدل ها و فعالیت های مرتبط با پروژه های یادگیری ماشین را سازمان دهی کنید.

در این آموزش با معماری و جایگاه Azure Machine Learning در اکوسیستم Azure آشنا می شوید و نحوه کار با Azure Machine Learning Studio را یاد می گیرید. همچنین با Azure Machine Learning SDK آشنا خواهید شد که امکان تعامل برنامه نویسی با قابلیت های این سرویس را فراهم می کند. در بخش های عملی، کار با Machine Learning Designer و اجرای Experimentها با استفاده از SDK را تجربه می کنید.

چگونه مدل یادگیری ماشین را بهبود دهیم؟

ساخت یک مدل Machine Learning تنها به انتخاب الگوریتم و آموزش آن محدود نمی شود. برای رسیدن به عملکرد مناسب، باید تنظیمات مدل را بررسی و پارامترهای آن را بهینه کنید. Hyperparameter Tuning یکی از روش های مهم برای بهبود عملکرد مدل است که با آزمایش مقادیر مختلف پارامترها، به پیدا کردن ترکیب مناسب برای مسئله موردنظر کمک می کند. این فرایند می تواند تأثیر قابل توجهی بر دقت و کیفیت پیش بینی های مدل داشته باشد.

یکی دیگر از قابلیت های مهم Azure Machine Learning، Automated Machine Learning یا AutoML است که بخشی از فرایند انتخاب و آموزش مدل را خودکار می کند. در این آموزش با Hyperparameter Tuning، Automated Machine Learning و مفهوم Bias-Variance Trade-off آشنا می شوید. همچنین در بخش های عملی، نحوه اجرای AutoML و تنظیم Hyperparameterهای مدل را بررسی می کنید تا بتوانید عملکرد مدل های خود را به شکل مؤثرتری بهبود دهید.

استقرار و مانیتورینگ مدل Machine Learning در Azure

پس از آموزش و ارزیابی مدل، باید آن را در محیطی مستقر کنید تا برنامه ها و سرویس های دیگر بتوانند از قابلیت های آن استفاده کنند. Deployment به معنای آماده سازی مدل برای استفاده در یک محیط اجرایی است. با این حال، کار توسعه دهنده پس از استقرار پایان نمی یابد؛ زیرا عملکرد مدل باید در طول زمان بررسی شود تا مشکلات احتمالی و تغییرات شرایط واقعی شناسایی شوند.

در این بخش با نحوه Deploy و Consume کردن مدل های Machine Learning آشنا می شوید و مفهوم CI/CD را در فرایندهای توسعه و استقرار مدل بررسی می کنید. همچنین یاد می گیرید Data Drift را شناسایی و با استفاده از Application Insights وضعیت مدل را مانیتور کنید. Data Drift زمانی اهمیت پیدا می کند که توزیع داده های ورودی در محیط واقعی نسبت به داده های زمان آموزش تغییر کند و این تغییر بتواند بر کیفیت پیش بینی های مدل تأثیر بگذارد.

تفسیرپذیری مدل های Machine Learning چیست؟

در بسیاری از پروژه ها، دانستن خروجی یک مدل کافی نیست و باید بتوانیم دلیل تولید آن خروجی را نیز درک کنیم. تفسیرپذیری مدل یا Model Interpretability به ما کمک می کند بفهمیم کدام ویژگی های ورودی در تصمیم گیری مدل نقش داشته اند. این موضوع به ویژه زمانی اهمیت دارد که خروجی مدل بر تصمیم های مهم کسب وکار یا کاربران تأثیر می گذارد. Explainers ابزارهایی هستند که برای تحلیل و توضیح رفتار مدل های یادگیری ماشین استفاده می شوند.

در این آموزش با Global Feature Importance و Local Feature Importance آشنا می شوید. این دو مفهوم به ترتیب نشان می دهند کدام ویژگی ها به طور کلی و در یک پیش بینی مشخص بیشترین تأثیر را بر خروجی مدل دارند. همچنین موضوع Fairness را بررسی می کنید و یاد می گیرید چگونه موارد ناعادلانه در رفتار مدل را شناسایی و کاهش دهید. در بخش عملی نیز نحوه تفسیر مدل و شناسایی و کاهش Unfairness را در Azure Machine Learning تجربه خواهید کرد.

چرا باید Azure Machine Learning را یاد بگیریم؟

با افزایش استفاده از هوش مصنوعی در نرم افزارهای امروزی، آشنایی با ابزارهایی که فرایند توسعه و مدیریت مدل های یادگیری ماشین را ساده تر می کنند اهمیت بیشتری پیدا کرده است. Azure Machine Learning امکانات مختلفی را برای مدیریت Workspace، اجرای Experiment، آموزش مدل، بهینه سازی پارامترها و استقرار راهکارهای Machine Learning در اختیار شما قرار می دهد. شناخت این قابلیت ها به شما کمک می کند ارتباط میان مفاهیم نظری یادگیری ماشین و پیاده سازی آن ها در محیط Cloud را بهتر درک کنید.

این آموزش برای توسعه دهندگان نرم افزار، علاقه مندان به هوش مصنوعی و افرادی مناسب است که می خواهند کار با سرویس های Machine Learning در Microsoft Azure را یاد بگیرند. اگر با مفاهیم برنامه نویسی آشنا هستید و قصد دارید وارد دنیای Data Science و Machine Learning شوید، این دوره می تواند دید مناسبی از مراحل ساخت، بهبود، استقرار و مانیتورینگ مدل ها در اختیار شما قرار دهد.