آموزش علم داده

به زبان ساده کگل | Kaggle یک پلتفرم آنلاین علم داده است که در مالکیت گوگل بوده و برای دسترسی به مجموعه داه های، روش­های حل و رقابت های یادگیر ماشین (علم داده | Data Science ) استفاده می­شود.

استارت پروژه کگل | Kaggle در سال 2010 توسط آقای آنتونی گلدبلوم و جرمی هوارد با ارائه مسابقات یادگیری ماشین زده شد و امروزه به عنوان یک پلتفرم عمومی در حوزه پردازش داده ها در دسترس عموم قرار گرفته است، کگل در سال 2017 توسط شرکت گوگل خریداری شد و هم اکنون گوگل صاحب آن است.

خدمات ارائه شده توسط کگل | Kaggle :

• رقابت‌های یادگیری ماشین | Machine Learning: اولین محصول کگل بوده و هنوز هم مشهور است.
• کرنل کگل: یک محیط کار بر پایه سرویس ابری که توسط متخصصین علم داده برای پردازش داده و یادگیری ماشین استفاده می شود
• مجموعه داده‌های عمومی: مجموعه از داده ها و کرپس ها بوده که توسط افراد، پژوهشگران و شرکت ها در دسترس متخصصین علم داده قرار گرفته است.

مسابقات کگل | Kaggle :

تاکنون کگل | Kaggle صدها مسابقه در حوزه یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی | NLP ، پردازش تصویر | Image Processing و ... اجرا کرده است که باعث حل چالش و موفقیت بسیاری از مسائل شده است. از جمله آن می‌توان به پیشرفت‌های مهم در تحقیقات HIV، سیستم های تشخیص چهره و پیش‌بینی ترافیک  و ... اشاره کرد.

نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle :

نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle به این شکل است که ابتدا سازمان یا شرکت، داده های چندسن ساله خود را در اختیار افراد قرار می دهد و سپس مسئله خود را به همراه هدف و میزان جایزه بیان می کند، در ادامه متخصصین علم داده هر یک به نوعی الگوریتم های توسعه داده خود را به همراه خروجی و میزان دقت در پاسخ به مسئله موجود در اختیار تیم داوری قرار می دهند در نهایت تیم داوری با توجه به معیارهای ارزیابی علم داده بهترین رویکرد و راه حل پیشنهاد شده را انتخاب کرده و آن تیم را به عنوان تیم برنده جایزه اعلام می کنند. بسیاری از شرکت های تجاری و بزرگ کارمندان تحلیلی خود را از این سایت انتخاب می کنند.

کرنل کگل | Kaggle:

متخصصین علم داده می توانند در محیط ارائه شده توسط پلتفرم کگل که بر پایه سرویس ابری است به راحتی الگوریتم های یادگیری ماشین خود را توسط دهند و از سخت افزهای این پلترفم برای اجرا و تست برنامه های خود استفاده کنند.

مجموعه داده‌ کگل | Kaggle :

یکی دیگر از مزایای پلتفرم کگل که باعث محبوبیت بیشتر آن شده است دسترسی رایگان متخصصین علم داده به میلیون ها کرپس یا مجموعه داده به منظور اجرا و یادگیری پروژه های علم داده.

پردازش زبان طبیعی (NLP) مجموعه روش های سنتی هوش مصنوعی هستند که برای درک، فهم و تحلیل بهتر زبان طبیعی انسان ها توسط ماشین استفاده می شود. از جمله این روش ها می توان به استخراج نام ها از متن، استخراج موجودیت ها از متن، ریشه یابی کلمات، حذف کلمات زائد از متن و ... نیز اشاره کرد که در سال های اخیر با ترکیب سایر مؤلفه های هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق قدرت درک، فهم و تحلیل داده های متنی توسط روش های پردازش زبان طبیعی افزایش یافته است.

یکی از مهمترین وظایف پردازش زبان طبیعی، تحلیل احساسات داده های متنی می باشد. کاربران انسانی خیلی تمایل دارند تا با استفاده از دستگاه های هوشمند در شبکه های اجتماعی مانند توییتر، فیس بوک، اینستاگرام، واتس اپ و ... احساسات یا نظرات خود را نسبت به یک مطلب، ارائه دهند و آن را با دیگران به اشتراک بگذارند. توییتر یکی از بهترین ابزارهای موجود برای جمع آوری و سنجش افکار کاربران وب در وقایع مختلف می باشد که نسبت به سایر شبکه های اجتماعی از محبوبیت بیشتری بین کاربران وب برخوردار می باشد.

 لذا با حجم عظیمی از داده های متنی در شبکه های اجتماعی و انجمن های انلاین اینترنتی روبه رو هستیم که روز به روز به تعداد آن افزوده شده بدون آنکه دانش مفیدی از آن استخراج گردد. تحلیل احساسات به سیستم ها این امکان را می دهند تا با تحلیل و آنالیز کلمات موجود در متن، احساس کاربران را نسبت به یک واقعه یا رویداد استخراج نماید، که به طور معمول دارای دو برچسب مثبت یا منفی می باشد. برای پیاده سازی یک رویکرد یا سیستم تحلیل احساسات دو روش وجود دارد که عبارتند از:

روش های مبتنی بر واژه:

این روش متکی بر یک واژه نامه احساس می باشد، به عنوان مثال در صورت وجود واژه های نفرت انگیز یا شگفت انگیز در یک متن، برچسب Positive یا Negative  را به آن متن نسبت می دهد. اما این رویکردها مدام نیاز به بروزرسانی واژه نامه احساسی دارد و برای تحلیل احساسات معنای عینی جملات کاربرد دارد. لذا نمی تواند برحسب معنای ضمنی جملات به آن برچسب تخصیص دهد به عنوان مثال این رویکرد در تخصیص برچسب به جمله من یک ماشین هفته پیش خریدم و امروز بر روی بدنه آن یک لکه ظاهر شد ناتوان است.

روش های مبتنی بر یادگیری ماشین:

 در این رویکرد ابتدا مدلی براساس کلمات موجود در دیتاست آموزش دیده و سپس بر روی بخش دیگری از جملات یک دیتاست آزمایش می شود. در صورتی که در مرحله آزمایش دقت قابل قبولی را کسب کند از آن مدل به عنوان یک مدل تصمیم گیرنده یا پیش بینی کننده احساسات سایر جملات یا رکوردهای دیتاست استفاده می شود. روش های و الگوریتم های زیادی در این نوع رویکرد وجود دارد مانند الگوریتم های Random Forest، SVM ، NB و ... . اگر چه این رویکرد نسبت به رویکردها مبتنی بر واژه از دقت بهتری برخورد دار می باشد اما یکی از عیوب این روش انتخاب ویژگی توسط برنامه نویس است.

روش های یادگیری عمیق:

در سال های اخیر برای حل مشکل رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین از یادگیری عمیق استفاده شده است با استفاده از یادگیری عمیق، دیگر نیاز به انتخاب ویژگی توسط برنامه نویس نیست، اما در مقابل باید حجم داده های آموزشی که برای یادگیری مدل استفاده می شود بسیار زیاد باشد. لذا رویکرد سومی تحت عنوان یادگیری عمیق در سال های اخیر برای تحلیل احساسات داده های متنی شکل گرفته است.میزان دقت رویکرد یادگیری عمیق با توجه به عدم دخالت کاربر در تعیین ویژگی های با اهمیت، نسبت به رویکردهای قبلی کمتر می باشد.

با رشد روز افزون داده ها، باید بپذیریم که حکومت آن ها بر جهان شروع شده است و جهان به دنبال شکار متخصصین این حوزه به منظور مقابله با داده ها می باشد، دانشمندان علم داده | Data Scientist با توانایی های آماری، مصورسازی، دسته بندی، خوشه بندی، پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و ... می توانند به عناصر جهان مانند شرکت ها، دولت ها در تحلیل و کسب سوددهی بیشتر از داده ها کمک کنند.

لذا در کاملترین دوره آموزش علم داده | Data Science | مقدماتی تا پیشرفته | سناریو محور و گام به گام در خدمت شما بوده و قصد داریم در پایان این دوره از شما دانشجوی عزیز یک متخصص علم داده یا دانشمند علم داده | Data Scientist بسازیم. متخصص علم داده | Data Scientist یکی از پردرآمدترین شغل های حال حاضر دنیا در قرن جاری می باشد.