فیلم مستر کلاس آموزش یادگیری ماشین در محیط زیست با برنامه نویسی R

فیلم مستر کلاس آموزش یادگیری ماشین در محیط زیست با زبان R منتشر شد!

در این آموزش شما با تکنیک های کاربردی مباحث یادگیری ماشین در مطالعات و کاربردهای زیست محیطی آشنا می شوید.

این آموزش، تمامی روش های مهم یادگیری ماشین در مطالعات محیط زیست را تشریح کرده و زمینه لازم برای یادگیری یک تکنیک بسیار مهم در انجام پژوهش های علوم زمین را به شما می آموزد.

آموزش یادگیری ماشین در محیط زیست

عناوین آموزشی

• مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• معرفی زبان برنامه نویسی R و بسته های مورد نیاز
• بصری سازی در R
• الگوریتم های یادگیری ماشین (نظارت شده و نظارت نشده)
• رگرسیون های ساده و چندگانه (Simple and Multiple Linear Regression)
• مدل های خطی تعمیم یافته (رگرسیون لوجستیک و رگرسیون پواسون)  (Generalized Linear Model)
• مدل های جمعی تعمیم یافته (Generalized Additive Model)
• الگوریتم نزدیک ترین همسایه (KNN)
• ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine)
• درخت تصمیم (Decision Tree)
• الگوریتم های ترکیبی (Ensemble Algorithm)
• درخت رگرسیون تقویت شده (Boosted Regression Tree or Gradient Boosting Machine )
• الگوریتم XGBoost
• تحلیل خوشه ای (Cluster Analysis)
• تحلیل مولفه اصلی (Principal Component Analysis)
• اعتبارسنجی متقابل و مقایسه الگوریتم های یادگیری ماشین

روش های آموزشی مذکور با استفاده از داده های زیست محیطی در زمینه های تنوع گونه های گیاهی، وجود و عدم وجود آن ها، بارندگی، آتش سوزی، زمین لغزش تدریس شده است. در حقیقت این دوره آموزش کاربرد Machine Learning در محیط زیست است. 

بخش کوتاهی از تدریس مدرس

معرفی نرم افزار

زبان R ریشه در زبان S دارد که به منظور تحلیل داده‌ها و مدل سازی پیشرفته توسعه یافته است. در دهه 1990، پروژه تحقیقاتی R  توسط دو آماردان به نام های Ross Ihaka  و Robert Gentleman  در گروه آمار دانشگاه Auckland کشور نیوزلند ‏کلید خورد. با توجه به اینکه اسم هر دو نفر با R شروع می شود، این نرم افزار به نام R نامگذاری گردید. R همانند بسیاری از زبان های محاسباتی، یک زبان کامپیوتری است که این امکان را برای کاربر فراهم می نماید تا الگوریتم ها را برنامه‌نویسی کرده و از ابزارهایی که توسط دیگران برنامه‌نویسی شده است، استفاده کند.

با نرم افزار و زبان برنامه نویسی R، هر کاری که تصور کنید را می توان انجام داد. با R می توانید توابع بنویسید، محاسبات را انجام دهید، از بیشتر تکنیک های آماری موجود استفاده کنید، نمودارهای ساده یا پیچیده ای ترسیم نمایید و حتی توابع کتابخانه ای خود را بنویسید.

R یک زبان برنامه‌نویسی و همچنین نرم افزاری رایگان برای محاسبات آماری و گرافیکی است که یک جامعه پژوهشی بین المللی بزرگ و فعال از آن حمایت می کند.  Rیک محیط کامل برای متخصصان داده است. R پرکاربردترین زبان برای آمار و علوم داده است و در سال 2021 توسط مؤسسه مهندسان برق و الکترونیک IEEE آمریکا (Institute of Electrical and Electronics Engineers) در رتبه ششم محبوب ترین زبان علوم داده رتبه بندی شده است. زبان R هر نوع داده، دستکاری داده‌ها، مدل ها و تحلیل های اماری و نمودار را شامل می شود که متخصصین داده‌های مدرن می‌تواند به آن نیاز داشته باشند.

 کاربرد Machine Learning

به طور کلی در تمامی رشته‌ها و حوزه هایی که روش‌های آماری و یادگیری ماشین بخشی از محاسبات و اهداف پروژه های تحقیقاتی می باشد می‌توان از یادگیری ماشین استفاده نمود. امروزه، در اکثر صنایع، کسب و کارها و پروژه‌های تحقیقاتی، یادگیری ماشین به وفور مورد استفاده قرار می گیرد که نقش بسیار مهم و اساسی را در این زمینه ایفا می‌کند. می توان اظهار داشت، حل مسائل و مشکلات در صنایع و کسب و کار و فعالیت های مختلف با بهره گیری از دانش یادگیری ماشین، آسان تر بوده و استفاده از آن، به ایجاد یک تفکر خاص منجر می شود که منجر به خلاقیت در پیدا کردن راه حل مشکلات می‌شود.

با فراگیری مباحث الگوریتمی، نسبت به حوادث و وقایع پیرامون خود، تفکر منطقی‌تری خواهیم داشت. با این توصیف، یادگیری ماشین می تواند به افزایش بهره وری درصنعت تولید و بازاریابی محصولات آن ها کمک شایانی نماید و میزان فروش را با دقت قابل قبولی پیش بینی نماید. یادگیری ماشین پیش بینی های پزشکی و تشخیص ها را آسان سازی می نماید، باعث بهبود دقت در قوانین و مدل های مالی گردد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد نمود. در حوزه فروش محولات، یادگیری ماشین می تواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد.

با توجه به گسترده بودن حوزه کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین، در این دوره آموزشی، تلاش می شود تا با مثال های کاربردی مرتبط با حوزه محیط زیست و علوم زمین، همانند مدل سازی پراکنش گونه ای، پیش بینی بارندگی، پیش بینی آب و هوا، مدل سازی حساسیت به وقوع سیل، مدل سازی آتش سوزی و زمین لغزش، نحوه انجام تحلیل های یادگیری ماشین آموزش داده شود.

مخاطبان

نرم افزار و زبان بسیار قدرتمند R در تمام حوزه هاي علمي به طور اختصاصي قابل استفاده می باشد. نرم افزار R را مي توان در تمام حوزه هاي علمي از علوم انساني گرفته تا مهندسي به طور اختصاصي استفاده نمود. اين اختصاصي بودن وابسته به بسته‌هایي است كه از آنها استفاده مي شود. در سال‌های اخیر، بسیاری از موسسات تحقیقاتی، شرکت ها و دانشگاه ها به سوی R مهاجرت کرده اند و کتاب های بسیار زیادی در خصوص R و نحوه انجام محاسباتو تحلیل های یادگیری ماشین با استفاده از توابع موجود در این نرم افزار انتشار یافته است.

از جمله رشته‌هایی که نرم‌افزار R در آن‌ها کاربردهای بسیاری دارد می توان به رشته بیوانفورماتیک اشاره داشت که در آن از علوم کامپیوتر و آمار و احتمالات در شاخه بیولوژی یا زیست‌شناسی استفاده می گردد. به صورت کلی در رشته‌های آمار و احتمالات، آمار زیستی، زیست‌شناسی و گرایش های مرتبط، علوم پزشکی و داروسازی، فناوری زیستی، علوم محیطی، منابع طبیعی، کشاورزی، شیمی، علوم اجتماعی و روان شناسی، بیوانفورماتیک، علوم کامپیوتر و … می‌توان از زبان برنامه نویسی و نرم‌افزار R به منظور تجزیه و تحلیل آماری داده ها و تحلیل های یادگیری ماشین استفاده نمایند.

در این آموزش، سعی ما بر این است تا با ساده ترین زبان، مطالب به گونه ای ارائه شود تا به چگونگی انجام تحلیل های یادگیری ماشین در نرم افزار و زبان بسیار قدرتمند R به اندازه ای مسلط گردید تا بتوانید هر پروژه ای را در این نرم افزار پیاده سازی نمایید.

دوره ای دیگر از مدرس

• مستر کلاس آموزش زبان برنامه نویسی R برای کاربران محیط زیست