سامانه گوگل کولب (Google Colab) – پلتفرم تخصصی هوش مصنوعی

علم تحلیل داده ها (Data Science) ترکیبی از مفاهیم ریاضی، آمار، برنامه نویسی، هوش مصنوعی (ماشین لرنینگ) برای استخراج اطلاعات و کسب بینش از انواع داده ها در علوم مختلف است. این اطلاعات نقش موثری در تصمیم گیری ها در سازمان ها، شرکت ها و پژوهش های علمی دارد. شتاب سريع داده ها و گسترش تنوع آن در سال های اخیر باعث شده تا Data Science یکی از سریع ترین رشدها را در میان علوم داشته باشد. به همین دلیل شغل تحلیل داده ها به عنوان جذاب ترین شغل قرن ۲۱ شناخته شده است.

علم تحلیل داده ها برای استخراج اطلاعات از داده ها و تصميم گیری بر مبنای آن ایجاد شده که ترکیبی از ابزارها، نقش ها و پردازش ها است که بصورت کلی در چند مرحله اجرا می شود:

• جمع آوری و آماده سازی داده ها: اولین مرحله در تحلیل داده ها جمع آوری آن ها از منابع مختلف است. بدون داده های متنوع و معتبر امکان انجام پژوهش و سپس تصميم گیری وجود نخواهد داشت. منبع جمع آوری داده ها در علوم مختلف بسته به ماهیت موضوع مورد مطالعه متفاوت است. در علوم زمین و زمینه های مرتبط با آن سنجش از دور و GIS به عنوان یکی از اصلی ترین منابع جمع آوری داده ها هستند که در کنار داده های سنسورها و ایستگاه های زمینی همیشه استفاده می شود. این داده ها در گام اول ممكن است ساختار و نظم مشخص نداشته و حتی در برخی موارد حاوی مقادیر تعریف نشده باشد که پس از جمع آوری باید این دسته از مشكلات شناسایی و با استفاده از تکنیک های مربوطه برطرف شوند.
• ذخیره سازی و مدیریت داده ها: پس از دریافت و آماده سازی داده ها هریک بر اساس ماهیت و ساختاری که دارند باید در پایگاه داده های تخصصی خود ذخیره سازی و نگه داری شوند. به عنوان مثال شرکت ESRI در سال های اخیر پایگاه داده مکانی (Geodatabase) را در نرم افزار ArcGIS عرضه کرده که برای نگه داری و مدیریت داده های رستری و وکتوری استفاده می شود. استفاده از پایگاه داده مکانی امکان مدیریت داده های وکتوری و رستری را بصورت ساختار یافته فراهم می کند که طی آن امکان انجام پردازش های مرحله به مرحله بر روی داده های مکانی تسهیل و تسریع می شود.
• پردازش داده ها: پس از آماده سازی و ذخیره سازی داده ها در پایگاه های داده نوبت به پردازش آن ها جهت یافتن ارتباط بین متغیرها می رسد. در این مرحله الگوها و روابط بین متغیرها با استفاده از عملگرهای عمدتا آماری بررسی و میزان تاثیر گذاری و وابستگی هریک از آن ها کشف می گردد. به عنوان مثال عوامل بسیاری اعم از انسانی و طبیعی بر میزان فعالیت های زراعی و الگوی کشت تاثیر گذار است. مرحله پردازش داده ها با استفاده از الگوریتم های مبتنی بر ماشین لرنینگ (و دیپ لرنینگ در سطوح پیشرفته) امکان شناسایی مهم ترین عوامل تاثیر گذار (به همراه میزان اثر هریک) بر افزایش و کاهش کشت محصولات زراعی را فراهم می کند. این در حالی است که بدون استفاده از تکنیک های پردازشی تحلیل داده ها (ماشین لرنینگ) عملا شناسایی ضریب اثر هریک از عوامل و نقش آن ها در طول زمان با خطای بسیار زیاد همراه بوده و حتی در بسیاری از موارد قابل اعتبارسنجی نیز نخواهد بود.

ابزارهای تحلیل داده ها

معروف ترین ابزارهای تخصصی تحلیل داده که در سال های اخیر کاربران زیادی را به خود جلب کرده است عبارت اند از:

• نرم افزار SPSS
• نرم افزار MATLAB
• زبان برنامه نویسی R
• زبان برنامه نویسی Python

در میان ابزارهای کاربردی تحلیل داده شاید هیچ کدام به اندازه زبان پایتون در سال های اخیر مورد توجه قرار نگرفته باشد. سرعت بالای رشد پایتون (در علوم مختلف) از یک سو و توسعه ماژول های آن در زمینه کار با داده ها، باعث شده تا متخصصين بسیاری از علوم را به خود جلب کند. متن باز بودن پایتون و در دسترس بودن آن برای کاربران از دلایل دیگری است که در سطح جهان نسبت به نرم افزارهایی چون MATLAB و SPSS پیشی گرفته است. 

سامانه گوگل کولب

سامانه گوگل کولب (Google Colab) یکی از سامانه های گوگل است که در سال های اخیر طرفداران زیادی را برای تحلیل داده ها با استفاده از هوش مصنوعی و زیرمجموعه های آن (ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ) به خود جذب کرده است. این پلتفرم بر اساس زبان پایتون و ساختار نوت بوک طراحی شده که امکان دسترسی به همه ماژول های تحلیل داده ها در هوش مصنوعی را فراهم کرده است.

• یکی از ویژگی های مهم کولب، ساده سازی فرایند کدنویسی پایتون برای تحلیل داده ها است. عدم نیاز به نصب، ثبت نام و حتی روش های پیچیده نصب برخی از ماژول ها باعث شده تا بسیاری از کاربران برای انجام تحلیل داده ها به این سامانه مراجعه کنند.

استفاده از سامانه های تحت وب همچون گوگل ارث انجین و گوگل کولب امکان دسترسی به پردازنده های قوی سرورهای مجازی را برای کاربران فراهم می کند به طوری که امکان پردازش داده ها مستقل از قدرت سخت افزار سیستم شما را تضمین می نماید. کولب نیز بصورت مستقل با استفاده از پردازنده های GPU و TPU مستقل از سخت افزار امکان انجام پردازش های سنگین هوش مصنوعی را فراهم کرده است.

بصورت خلاصه، کولب فرایند تحلیل داده ها را برای دانشجویان، محققان و متخصصان هوش مصنوعی به شدت تسهيل کرده است. این سامانه بصورت متن باز، بدون نیاز به پرداخت هزینه، مبتنی بر وب و بدون نیاز به نصب و انجام فرایند ثبت نام در دسترس همه کاربران قرار دارد.

محیط برنامه نویسی کولب ساختاری مشابه ژوپیتر نوت بوک دارد که در آن امکان بخش بندی کدها در سلول های مختلف و مدیریت کدهای سنگین را به کاربر می دهد. در این ساختار کاربر می تواند هر بار فقط بخش مشخصی از کد خود را اجرا کند و تمامی کد در فرایند اجرا درگیر نشود.

در حال حاضر با استفاده از کولب امکان برنامه نویسی در ارث انجین نیز بر اساس زبان پایتون فراهم است اما با این حال برای پردازش داده های مکانی وکتوری و رستری توسط نویسنده این متن (امیرحسین احراری) توصیه نمی شود. چراکه کولب امکان دسترسی به ماکزیموم قابلیت های ارث انجین را ندارد و سرعت ارث انجین با زبان جاوا بسیار بالاتر است.

کولب برای تحلیل داده های رقومی (فرمت txt و excell) بر اساس ماژول های هوش مصنوعی (ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ) طراحی شده و به شدت استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در علوم مختلف را تسهيل کرده است.

برای دسترسی به سامانه گوگل کولب از لینک زیر استفاده کنید. برای استفاده از این سامانه تنها نیاز به یک اکانت گوگل (gmail) و مرورگر کروم دارید.

• برای ورود به سامانه کولب بر روی این لینک کلیک کنید.

لینک های مفید

• برای ثبت نام در اولین مستر کلاس گوگل کولب کلیک کنید.