یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین یک حوزه مهم در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به ماشینها و سیستمهای کامپیوتری قابلیت یادگیری بدون برنامهنویسی صریح را میدهد. به طور کلی، هدف از یادگیری ماشین، توسعه الگوریتمها و مدلهایی است که بتوانند از دادهها یاد بگیرند و به تصمیمگیری یا پیشبینی بر اساس دادهها بپردازند. اهمیت آشنایی با یادگیری ماشین چیست؟ با گسترش کاربردهای فناوری اطلاعات در حوزههای مختلف، نیاز به خودکار نمودن فرایندهای تصمیمگیری، روند فزایندهای را داشته است. دانش هوش مصنوعی به عنوان یک راهکار اصلی، برای رفع این نیازها از روشهای مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده میکند. در واقع می توان یادگیری ماشین را به عنوان مجموعهای از ابزارهای پایه برای هوشمندسازی فرایندها در کاربردهای مختلف، به کار گرفت. در این فرادرس چه چیزی یاد میگیریم؟ بخش نخست این فرادرس، به مرور روش های پایه در حوزه یادگیری ماشین، اختصاص یافته است. در این بخش، طیف وسیعی از روشهای یادگیری کلاسیک مورد مطالعه قرار میگیرد. سپس در بخش دوم آموزش، به بیان روشهای مختلف یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به عنوان یک رویکرد نوین و کارآمد در مقوله یادگیری ماشین میپردازیم و انواع مختلف روشهای یادگیری تقویتی را بررسی میکنیم. همچنین به منظور آشنایی با کاربردهای روشهای یادگیری تقویتی در حل مسائل واقعی، نمونههایی از به کارگیری این روشها نیز معرفی شده است. همچنین جهت آشنایی با پیادهسازی در پایتون میتوانید به آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) با پایتون (Python) لینک (+) مراجعه کنید.
