فیلم مسترکلاس مسلط شدن بر یادگیری ماشین با R: یک رویکرد عملی – از مبتدی تا حرفه ای

قرار است در این آموزش جامع یک تجربه عالی، از یادگیری Machine Learning به کمک زبان برنامه نویسی R داشته باشید ….

در سال‌های اخیر، یادگیری ماشین (Machine Learning) به یکی از محوری‌ترین حوزه‌های علم داده و هوش مصنوعی تبدیل شده است. با پیشرفت‌های شگرف در تکنولوژی و افزایش داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین توانسته است نقش مؤثری در بهبود فرآیندها، تصمیم‌گیری‌ها و خودکارسازی بسیاری از فعالیت‌های انسانی ایفا کند. یادگیری ماشین به زبان ساده فرآیندی است که از طریق آن، کامپیوترها قادر به یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی نتایج بدون برنامه‌نویسی صریح برای هر مسأله هستند.

استفاده از یادگیری ماشین این امکان را فراهم می نماید تا از مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای که در دسترس می باشد، الگوها و بینش‌های پنهان را کشف و از آن ها برای حل مسائل مختلف استفاده کنید.

برخی از کاربردهای ماشین لرنینگ 🧠 توسط زبان R در علوم زمین به شرح زیر است:

• بررسی اثرات تغییرات آب و هوایی بر اکوسیستم ها
• پیش بینی وقوع پدیده های شدید مثل خشکسالی، سیل، طوفان
• پیش بینی آتش سوزی جنگل
• نظارت بر کیفیت آب مثل رودخانه ها، آب های زیرزمینی
• شناسایی منابع آلودگی آب و خاک و هوا
• پیش بینی انتشار آلاینده ها
• و …..

زبان برنامه‌نویسی R، با داشتن بسته‌های پیشرفته برای تحلیل داده و یادگیری ماشین، یکی از بهترین ابزارها برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و استفاده از داده‌های بزرگ است. در این دوره آموزشی، سعی بر آن است یادگیری ماشین با استفاده از زبان R به صورت جامع و در سطوح مختلف آموزش داده شود.

معرفی یادگیری ماشین

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح برای هر کار خاص، از تجربه‌ها و داده‌ها یاد بگیرند. این فرآیند با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده ریاضی و آماری انجام می‌شود که می‌توانند از داده‌ها الگوهای مهم را شناسایی و از آنها برای پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها استفاده کنند.

به طور کلی، یادگیری ماشین به سه نوع اصلی تقسیم می‌شود:

1️⃣ یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): در این روش، مدل بر اساس داده‌هایی که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مشخص هستند آموزش می‌بیند تا بتواند برای داده‌های جدید خروجی پیش‌بینی کند. مثال‌های رایج شامل پیش‌بینی قیمت مسکن، طبقه‌بندی ایمیل به عنوان هرزنامه یا پیش‌بینی فروش در آینده، پیش‌بینی تغییرات دما، بارش یا سطح آب دریاها است.

2️⃣ یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning): در این روش، مدل بر اساس داده‌هایی آموزش می‌بیند که تنها شامل ورودی‌ها هستند و خروجی مشخصی ندارند. هدف این است که مدل الگوهای پنهان را در داده‌ها شناسایی کند. از مثال‌های رایج می‌توان به خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید یا شناسایی آنومالی‌ها در شبکه‌های کامپیوتری اشاره کرد.

3️⃣ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): این روش مبتنی بر تعامل مدل با محیط و یادگیری از طریق آزمون و خطا است. مدل از طریق پاداش‌ها و تنبیه‌ها یاد می‌گیرد که تصمیمات بهینه بگیرد. یادگیری تقویتی در بازی‌های کامپیوتری و روباتیک بسیار کاربرد دارد.

چطور فیلم دوره را تهیه کنم؟

برای تهیه فیلم 16 جلسه ای این دوره، که هر جلسه شامل ۲ ساعت است بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت، بلافاصله به لینک های دانلود دسترسی دارید و به ایمیلتان نیز بلافاصله ارسال می شود.

ویژگی های این آموزش:

• مدرس: سید جلیل علوی
• تخصص مدرس: اکولوژی آماری
• موضوع: برنامه نویسی
• نرم افزار: RStudio
• مدت ویدئوهای آموزش: 33 ساعت
• مخاطب: تمام حوزه های علوم زمین، سنجش از دور و جی آی اس، محیط زیست، منابع طبیعی، کشاورزی، علوم آب و خاک، علوم شهری، زمین شناسی و معدن، هواشناسی و. اقلیم، علوم جنگل، بیابان و مرتع
• پیش نیاز: ندارد

معرفی مدرس

• سید جلیل علوی
• دانشیار و عضو هیات علمی دانشگاه تربیت مدرس
• سابقه تدریس نرم افزار و زبان برنامه نویسی R بیش از یک دهه
• مدرس دوره های برنامه نویسی R در آکادمی سنجش از دور با کیفیت بالا و رضایت خیلی خوب شرکت کنندگان

عناوین آموزشی

عناوین در نظر گرفته شده شامل موارد زیر است:

مقدمه و آشنایی با یادگیری ماشین

• تعریف یادگیری ماشین و اهمیت آن در دنیای امروز
• کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف
• معرفی تفاوت‌های یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده

مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R و ابزارهای یادگیری ماشین

• معرفی زبان R و دلایل استفاده از آن برای یادگیری ماشین
• دانلود و نصب R و RStudio
• آشنایی با محیط RStudio برای R
• نحوه نصب و مدیریت بسته‌های R مخصوص یادگیری ماشین از CRAN و GitHub
• بسته‌های تخصصی یادگیری ماشین در R (caret، tidymodels، randomForest، e1071، xgboost و …)

مبانی یادگیری ماشین با R

• مفاهیم اساسی یادگیری ماشین (ویژگی‌ها، برچسب‌ها، تابع هدف)
• فرایند کلی ساخت مدل یادگیری ماشین (از داده تا پیش‌بینی)
• معیارهای ارزیابی مدل‌ها (Accuracy، Precision، Recall، F1-score و …)
• تقسیم داده‌ها به داده‌های آموزشی و آزمایشی (Train-Test Split)

پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین

• پاکسازی داده‌ها (شناسایی و مدیریت داده‌های مفقود)
• تبدیل داده‌ها (Scaling، Normalization، Encoding)
• استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction) و انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection)
• تکنیک‌های کاهش بعد (PCA) برای داده‌های چندبعدی

یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

• الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
• رگرسیون لجستیک
• درخت تصمیم (Decision Tree)
• جنگل تصادفی (Random Forest)
• ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)

یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)

• خوشه‌بندی (Clustering)
• الگوریتم K-Means
• خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)

ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها

• Cross-Validation و تکنیک‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• Overfitting: شناسایی و جلوگیری

روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods)

• Bagging و Boosting
• الگوریتم‌های XGBoost
• ترکیب مدل‌ها برای بهبود دقت پیش‌بینی

معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

• آموزش مدل‌های شبکه عصبی ساده در R

کار با داده‌های مکانی در یادگیری ماشین

• معرفی داده‌های مکانی و نحوه کار با آنها در R (بسته‌های sp و raster)
• استفاده از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های مکانی

مدل‌سازی پراکنش گونه ها با یادگیری ماشین

• مدل‌های پراکنش گونه‌ها (Species Distribution Models)
• پیش‌بینی زیستگاه‌های مناسب با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• کاربرد یادگیری ماشین در حفاظت از گونه‌های در حال انقراض

بررسی اثرات تغییرات اقلیمی

• پیش‌بینی تغییرات دما، بارش و الگوهای اقلیمی بر پراکنش گونه ها
• کاربرد الگوریتم‌های رگرسیون و طبقه‌بندی در تحلیل داده‌های اقلیمی

گزارش‌دهی و تجسم نتایج مدل‌ها

• استفاده از ggplot2 برای مصورسازی داده‌ها و نتایج مدل‌های یادگیری ماشین
• تولید گزارش‌های حرفه‌ای با Quarto

پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین در حوزه محیط زیست

• اجرای کامل یک پروژه از صفر تا صد
• تحلیل داده‌های واقعی، ساخت مدل و ارائه نتایج

نتیجه‌گیری و جمع‌بندی 

• مرور کلی مفاهیم و الگوریتم‌ها
• بررسی تجربیات و چالش‌های پیش‌رو در پیاده‌سازی یادگیری ماشین در حوزه محیط زیست
• منابع و ابزارهای پیشنهادی برای یادگیری عمیق‌تر

پکیج Tidymodels: یک ابزار قدرتمند ماشین لرنینگ برای مدل‌سازی پیش‌بینی در R

یکی از پکیج های مهمی که در این آموزش به آن پرداخته شد پکیج قدرتمند Tidymodels است که خود شامل چندین زیرپکیج می باشد

Tidymodels یک متا‌پکیج (meta-package) در زبان برنامه‌نویسی R است که مجموعه‌ای از ابزارها و توابع را برای ایجاد یک رویکرد یکپارچه و منسجم به مدل‌سازی پیش‌بینی ارائه می‌دهد. این پکیج به شما امکان می‌دهد تا مراحل مختلف یک پروژه مدل‌سازی از جمله آماده‌سازی داده‌ها، ایجاد مدل، تنظیم پارامترها، ارزیابی عملکرد و انتخاب بهترین مدل را به صورت منظم و قابل خواندن انجام دهید.

مزایای استفاده از Tidymodels

• کاهش خطاهای انسانی: با خودکارسازی بسیاری از مراحل، احتمال بروز خطاهای انسانی کاهش می‌یابد.
• افزایش سرعت: با استفاده از خطوط لوله، می‌توانید به سرعت مدل‌های مختلف را آزمایش کنید.
• بهبود قابلیت درک: کدهای نوشته شده با Tidymodels معمولاً خواناتر و قابل درک‌تر هستند.
• توسعه‌پذیری: Tidymodels یک پروژه فعال است و به طور مداوم در حال توسعه و بهبود است.

کاربردهای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها کاربردهای گسترده‌ای پیدا کرده است. برخی از این کاربردها شامل موارد زیر می‌شوند:

پیش‌بینی تغییرات اقلیمی: یکی از بزرگترین چالش‌های زیست‌محیطی در دنیای امروز، تغییرات اقلیمی است. یادگیری ماشین می‌تواند به پیش‌بینی تغییرات دما، الگوهای بارندگی و سایر شاخص‌های اقلیمی کمک کند. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های تاریخی و ترکیب آنها با داده‌های جدید، الگوهای احتمالی آینده را پیش‌بینی کنند.

مدیریت زیستگاه‌ها: یادگیری ماشین می‌تواند در شناسایی زیستگاه‌های حساس و گونه‌های نادر یا در خطر انقراض مؤثر باشد. با استفاده از داده‌های مکانی و اکولوژیکی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به بهبود حفاظت از زیستگاه‌ها و ایجاد برنامه‌های مدیریت زیست‌محیطی بهتر کمک کنند.

پیش‌بینی خطرات طبیعی: مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی بلایای طبیعی مانند سیل، زلزله، آتش‌سوزی‌های جنگلی و رانش زمین بسیار کارآمد هستند. این مدل‌ها می‌توانند به محققان کمک کنند تا نقاط پرخطر را شناسایی کرده و از خسارات احتمالی جلوگیری کنند.

پایش و حفاظت از منابع آب: یادگیری ماشین می‌تواند در مدیریت منابع آب نیز به‌کار گرفته شود. پیش‌بینی میزان مصرف آب، شناسایی منابع آلاینده و بهبود مدیریت منابع آب زیرزمینی تنها بخشی از کاربردهای این فناوری در حوزه منابع طبیعی است.

پایش تنوع زیستی: در حوزه تنوع زیستی، یادگیری ماشین می‌تواند به پایش و تحلیل داده‌های مربوط به گونه‌های مختلف گیاهی و جانوری کمک کند. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند به شناسایی تغییرات جمعیت گونه‌ها و پیش‌بینی تأثیرات فعالیت‌های انسانی بر تنوع زیستی کمک کنند.

پزشکی: تشخیص بیماری‌ها از طریق داده‌های پزشکی، شخصی‌سازی درمان‌ها و پیش‌بینی نتایج بالینی. برای مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل تصاویر پزشکی، سرطان را در مراحل اولیه تشخیص دهند.

حمل و نقل: بهینه‌سازی مسیرهای ترافیکی، پیش‌بینی تقاضا برای تاکسی‌های آنلاین و توسعه خودروهای خودران.

معرفی نرم‌افزار R

زبان R به عنوان یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای تحلیل داده و پیاده‌سازی یادگیری ماشین شناخته می‌شود. با داشتن هزاران بسته‌ی توسعه‌یافته برای کاربردهای مختلف یادگیری ماشین، R این امکان را فراهم می‌کند که مدل‌های پیچیده ریاضی و آماری را به راحتی پیاده‌سازی کنید. این زبان با داشتن کتابخانه‌هایی مانند tidymodels، caret، randomForest، e1071، و xgboost، پیاده‌سازی طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پشتیبانی می‌کند.

R همچنین با داشتن ویژگی‌های گرافیکی قوی، به کاربر امکان می‌دهد تا نتایج مدل‌های خود را به صورت گرافیکی نمایش دهد و با تحلیل داده‌های چند‌بعدی به آسانی ارتباطات بین متغیرها را بررسی کند. یکی از مزایای بزرگ R این است که به عنوان یک محیط یکپارچه برای تحلیل داده و یادگیری ماشین عمل می‌کند، که از داده‌خوانی و پیش‌پردازش گرفته تا پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌ها را شامل می‌شود

مخاطبان این محصول آموزشی:

این محصول آموزشی برای افرادی طراحی شده است که علاقمند به یادگیری مفاهیم و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پیاده‌سازی آنها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R هستند. برخی از مخاطبان این دوره شامل موارد زیر هستند:

دانشجویان و محققین محیط زیست و منابع طبیعی که به دنبال استفاده از یادگیری ماشین برای حل مسائل زیست‌محیطی و تحلیل داده‌های اقلیمی هستند.

تحلیلگران داده و توسعه‌دهندگان که در پی بهبود مهارت‌های خود در حوزه یادگیری ماشین هستند و می‌خواهند الگوریتم‌های پیچیده را با استفاده از زبان R پیاده‌سازی کنند.

مدیران منابع طبیعی که به دنبال بهبود مدیریت منابع و پیش‌بینی خطرات طبیعی هستند.

فعالان و محققان حفاظت از محیط زیست که به دنبال راهکارهای جدید برای حفظ و مدیریت اکوسیستم‌ها هستند.

در این دوره، تلاش ما بر این است تا با ساده‌ترین روش‌ها و زبان ممکن، مفاهیم پیچیده یادگیری ماشین را برای مخاطبان توضیح داده و آن‌ها را قادر سازیم تا با استفاده از زبان R، پروژه‌های یادگیری ماشین خود را به صورت عملی پیاده‌سازی کنند.

چطور فیلم دوره را تهیه کنم؟

برای تهیه فیلم 16 جلسه ای این دوره، که هر جلسه شامل ۲ ساعت است بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت، بلافاصله به لینک های دانلود دسترسی دارید و به ایمیلتان نیز بلافاصله ارسال می شود.