✳️ کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین
در این مطلب، کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین مورد بررسی قرار گرفته است. در دنیای کسبوکار وارد هر حیطهای که بشوید ردپای قانون را در گوشه و کنار آن پیدا میکنید. مثلاً فعالیتهایی را در نظر بگیرید که یک شرکت فرضی انجام میشود؛ خرید، فروش، مشارکت، استخدام، ادغام. همه اینها با قراردادهای الزامآور قانونی انجام میشوند. برای به ثمر نشستن اختراعات و نوآوریها نیز به نظام کارآمد حمایت از حقوق مالکیت فکری نیاز است. حتی در زندگی روزمره به طور پیوسته با قوانین و مقررات نظام حقوقی خود در کشاکش هستیم، گاهی با آنها وارد جدال میشویم و گاهی از چتر حمایتی آنها بهره میبریم.
══ فهرست مطالب ══
○ تهیه قرارداد با استفاده از هوش مصنوعی
○ تحلیل قراردادها با استفاده از هوش مصنوعی
○ ماشینهای پیشگو در راه هستند
○ تحقیقات حقوقی با کمک هوش مصنوعی
○ نتیجهگیری پیرامون کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین
🔸 تهیه قرارداد با استفاده از هوش مصنوعی
در این بخش از مطلب کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین به موضوع تهیه قرارداد با استفاده از هوش مصنوعی پرداخته شده است. قراردادها خون جاری در رگهای نظام اقتصادی هستند و هر معامله تجاری به تنظیم قرارداد نیاز دارد؛ اما فرایند مذاکره و تنظیم قرارداد بسیار خستهکننده است. روال معمول این است که یکی از طرفین قرارداد را تنظیم میکند و برای طرف دیگر میفرستد. طرف مقابل نظرات خود را در مورد جرح و تعدیل مفاد قرارداد به دیگری اعلام میکند و قرارداد را به آن باز میگرداند و این تبادل ممکن است بارها و بارها تکرار شود.
طولانی شدن این روند گاهی باعث تأخیر در امضای قرارداد شده و مانع رسیدن شرکتها به اهداف تجاری خود میشود. خطاهای انسانی هم در هنگام نگارش قرارداد کم اتفاق نمیافتند. به یاد داشته باشید که در یک قرارداد اصولی بایستی تا به تمام جزئیات توجه شود و گاهی حجم قرارداد به هزاران صفحه میرسد، پس وقوع انواع اشتباهات و خطاهای انسانی اصلاً عجیب نیست.
خوشبختانه امکان خودکارسازی فرایند نگارش قرارداد وجود دارد و چندین استارتاپ حقوقی از جمله لاگیکس (Lawgeex)، کلاریتی (Klarity)، کلرلا (Clearlaw) و لکسچک (LexCheck) برنامههایی برای آن تهیه کردهاند. این برنامهها به این شکل کار میکنند که یک قرارداد پیشنهادی وارد آن میشود، نرمافزار با تحلیل متن تعیین میکند که کدام بخشهای قرارداد قابل قبول است و در کدام قسمتها ایراد و اشکالی وجود دارد.
🔸 تحلیل قراردادها با استفاده از هوش مصنوعی
مذاکره و امضای قرارداد تازه ابتدای راه است. طرفین یک قرارداد باید تمام شروط و تعهداتی که پذیرفتهاند را اجرا و رعایت کنند و این یک چالش مهم برای شرکتهای بزرگی است که میلیونها قرارداد با هزاران شخص در موضوعات متنوع دارند.
در حال حاضر شرکتها عملاً نمیتوانند به تمام جزئیات قراردادهایی که امضا کردهاند تسلط داشته باشند اما هوش مصنوعی فرصتی را برای حل این مشکل در اختیار آنها قرار میدهد. برنامههای مسلط به فناوری «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing) این توانایی را دارند که نکات کلیدی قراردادها را از بین مجموعه اسناد قراردادی شرکت استخراج و معنایابی کنند تا مدیران اجرایی شرکت امکان درک تعهدات تجاری شرکت خود را در موقعیتهای مختلف داشته باشند. نرمافزار کایرا سیستمز (Kira Systems) و سیل (Seal Software) دو شرکت فناوری خدمات حقوقی آنلاین با سرمایه مالی قابل توجه هستند که در حال توسعه سامانههایی برای ارائه این خدمات هستند.
این راهکارهای فناورانه به تمام اجزای شرکتها کمک میکند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند. گروه فروش میداند چه زمانی باید برای تأمین سرمایه و پیشفروشی اقدام کند. گروههای تدارکات این امکان را پیدا میکنند که به موقع مذاکرات و معاملات را انجام دهند. گروه مالی برای اقدام به موقع در زمینه ارزیابی اعتبار و تصمیمگیری در مورد شروع فرایند تملیک و ادغام آمادگی خواهد داشت. به کمک این فناوری تا یک دهه دیگر فضای پر گرد و غبار تعهدات قراردادی که شرکتهای امروزی در آن فعالیت میکنند به خاطرهها خواهد پیوست.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
در این مطلب، کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین مورد بررسی قرار گرفته است. در دنیای کسبوکار وارد هر حیطهای که بشوید ردپای قانون را در گوشه و کنار آن پیدا میکنید. مثلاً فعالیتهایی را در نظر بگیرید که یک شرکت فرضی انجام میشود؛ خرید، فروش، مشارکت، استخدام، ادغام. همه اینها با قراردادهای الزامآور قانونی انجام میشوند. برای به ثمر نشستن اختراعات و نوآوریها نیز به نظام کارآمد حمایت از حقوق مالکیت فکری نیاز است. حتی در زندگی روزمره به طور پیوسته با قوانین و مقررات نظام حقوقی خود در کشاکش هستیم، گاهی با آنها وارد جدال میشویم و گاهی از چتر حمایتی آنها بهره میبریم.
══ فهرست مطالب ══
○ تهیه قرارداد با استفاده از هوش مصنوعی
○ تحلیل قراردادها با استفاده از هوش مصنوعی
○ ماشینهای پیشگو در راه هستند
○ تحقیقات حقوقی با کمک هوش مصنوعی
○ نتیجهگیری پیرامون کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین
🔸 تهیه قرارداد با استفاده از هوش مصنوعی
در این بخش از مطلب کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین به موضوع تهیه قرارداد با استفاده از هوش مصنوعی پرداخته شده است. قراردادها خون جاری در رگهای نظام اقتصادی هستند و هر معامله تجاری به تنظیم قرارداد نیاز دارد؛ اما فرایند مذاکره و تنظیم قرارداد بسیار خستهکننده است. روال معمول این است که یکی از طرفین قرارداد را تنظیم میکند و برای طرف دیگر میفرستد. طرف مقابل نظرات خود را در مورد جرح و تعدیل مفاد قرارداد به دیگری اعلام میکند و قرارداد را به آن باز میگرداند و این تبادل ممکن است بارها و بارها تکرار شود.
طولانی شدن این روند گاهی باعث تأخیر در امضای قرارداد شده و مانع رسیدن شرکتها به اهداف تجاری خود میشود. خطاهای انسانی هم در هنگام نگارش قرارداد کم اتفاق نمیافتند. به یاد داشته باشید که در یک قرارداد اصولی بایستی تا به تمام جزئیات توجه شود و گاهی حجم قرارداد به هزاران صفحه میرسد، پس وقوع انواع اشتباهات و خطاهای انسانی اصلاً عجیب نیست.
خوشبختانه امکان خودکارسازی فرایند نگارش قرارداد وجود دارد و چندین استارتاپ حقوقی از جمله لاگیکس (Lawgeex)، کلاریتی (Klarity)، کلرلا (Clearlaw) و لکسچک (LexCheck) برنامههایی برای آن تهیه کردهاند. این برنامهها به این شکل کار میکنند که یک قرارداد پیشنهادی وارد آن میشود، نرمافزار با تحلیل متن تعیین میکند که کدام بخشهای قرارداد قابل قبول است و در کدام قسمتها ایراد و اشکالی وجود دارد.
🔸 تحلیل قراردادها با استفاده از هوش مصنوعی
مذاکره و امضای قرارداد تازه ابتدای راه است. طرفین یک قرارداد باید تمام شروط و تعهداتی که پذیرفتهاند را اجرا و رعایت کنند و این یک چالش مهم برای شرکتهای بزرگی است که میلیونها قرارداد با هزاران شخص در موضوعات متنوع دارند.
در حال حاضر شرکتها عملاً نمیتوانند به تمام جزئیات قراردادهایی که امضا کردهاند تسلط داشته باشند اما هوش مصنوعی فرصتی را برای حل این مشکل در اختیار آنها قرار میدهد. برنامههای مسلط به فناوری «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing) این توانایی را دارند که نکات کلیدی قراردادها را از بین مجموعه اسناد قراردادی شرکت استخراج و معنایابی کنند تا مدیران اجرایی شرکت امکان درک تعهدات تجاری شرکت خود را در موقعیتهای مختلف داشته باشند. نرمافزار کایرا سیستمز (Kira Systems) و سیل (Seal Software) دو شرکت فناوری خدمات حقوقی آنلاین با سرمایه مالی قابل توجه هستند که در حال توسعه سامانههایی برای ارائه این خدمات هستند.
این راهکارهای فناورانه به تمام اجزای شرکتها کمک میکند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند. گروه فروش میداند چه زمانی باید برای تأمین سرمایه و پیشفروشی اقدام کند. گروههای تدارکات این امکان را پیدا میکنند که به موقع مذاکرات و معاملات را انجام دهند. گروه مالی برای اقدام به موقع در زمینه ارزیابی اعتبار و تصمیمگیری در مورد شروع فرایند تملیک و ادغام آمادگی خواهد داشت. به کمک این فناوری تا یک دهه دیگر فضای پر گرد و غبار تعهدات قراردادی که شرکتهای امروزی در آن فعالیت میکنند به خاطرهها خواهد پیوست.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی آنلاین — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ محاسبات نرم چیست ؟ — به زبان ساده
در مطلب محاسبات نرم چیست ابتدا مفهوم محاسبات (رایانش) شرح داده شده است و سپس، به تعریف مفهوم محاسبات سخت و معرفی محاسبات نرم به بیانی ساده پرداخته و در مورد خصوصیات بارز آن توضیحات بیشتری داده شده است. در پایان نیز برخی کاربردهای محاسبات نرم بیان شده است.
══ فهرست مطالب ══
○ رایانش چیست؟
○ محاسبات سخت چیست؟
○ محاسبات نرم چیست؟
○ کاربردهای محاسبات نرم چیست؟
○ منابع و فیلم آموزشی محاسبات نرم
○ جمعبندی
🔸 رایانش چیست؟
قبل از فهم معنای محاسبات نرم (رایانش نرم | Soft Computing)، لازم است ابتدا به مفهوم رایانش (محاسبات | Computing) پرداخته شود. به بیانی ساده، رایانش به معنی نگاشت مجموعه دادههای دریافت شده در ورودی به خروجی، با استفاده از یک روش صوری (Formal Method) یا یک الگوریتم برای حل مسئله است. در مفهوم رایانش، به ورودی «مقدم» (پیشایند | Antecedent) و به خروجی «پیامد» (برآیند | Consequent) گفته میشود.
روش محاسباتی باید بدون ابهام (Unambiguous) و دقیق (Accurate) باشد و همچنین یک راهحل قطعی (Precise Solution) ارائه دهد. رایانش برای مسائلی که مدلسازی ریاضیاتی سادهای دارند مناسب است.
🔸 محاسبات سخت چیست؟
اکنون قبل از پرداختن به محاسبات نرم، بهتر است به چیستی محاسبات سخت (رایانش سخت | Hard Computing) و همچنین، دلیل نیاز به توسعه و ایجاد محاسبات نرم پرداخته شود. پروفسور لطفی علیعسگرزاده، ریاضیدان، دانشمند کامپیوتر، مهندس برق و استاد علوم رایانه در دانشگاه کالیفرنیا، اولین فردی بود که مفهوم و ایده محاسبات سخت را حدوداً در اواسط دهه ۷۰ شمسی معرفی کرد. به گفته وی، یک مفهوم محاسباتی در صورتی در زمره محاسبات سخت قرار میگیرد که:
– نتایج دقیقی فراهم کند.
– الگوریتمی که برای حل مسئله استفاده میشود، صریح و بدون ابهام باشد.
– عملیات کنترلی به وسیله یک الگوریتم یا یک مدل ریاضیاتی مطابق تعریف بیان شده باشد.
مسائلی مانند مشتقگیری، انتگرال، الگوریتمهای جستجو و مرتبسازی، یافتن کوتاهترین فاصله بین دو نقطه و بسیاری از مسائل دیگری که بتوان برای آنها با استفاده از یک مدل ریاضی جواب دقیق و واضحی یافت، در زمره محاسبات سخت قرار میگیرند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 محاسبات نرم چیست ؟ — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
در مطلب محاسبات نرم چیست ابتدا مفهوم محاسبات (رایانش) شرح داده شده است و سپس، به تعریف مفهوم محاسبات سخت و معرفی محاسبات نرم به بیانی ساده پرداخته و در مورد خصوصیات بارز آن توضیحات بیشتری داده شده است. در پایان نیز برخی کاربردهای محاسبات نرم بیان شده است.
══ فهرست مطالب ══
○ رایانش چیست؟
○ محاسبات سخت چیست؟
○ محاسبات نرم چیست؟
○ کاربردهای محاسبات نرم چیست؟
○ منابع و فیلم آموزشی محاسبات نرم
○ جمعبندی
🔸 رایانش چیست؟
قبل از فهم معنای محاسبات نرم (رایانش نرم | Soft Computing)، لازم است ابتدا به مفهوم رایانش (محاسبات | Computing) پرداخته شود. به بیانی ساده، رایانش به معنی نگاشت مجموعه دادههای دریافت شده در ورودی به خروجی، با استفاده از یک روش صوری (Formal Method) یا یک الگوریتم برای حل مسئله است. در مفهوم رایانش، به ورودی «مقدم» (پیشایند | Antecedent) و به خروجی «پیامد» (برآیند | Consequent) گفته میشود.
روش محاسباتی باید بدون ابهام (Unambiguous) و دقیق (Accurate) باشد و همچنین یک راهحل قطعی (Precise Solution) ارائه دهد. رایانش برای مسائلی که مدلسازی ریاضیاتی سادهای دارند مناسب است.
🔸 محاسبات سخت چیست؟
اکنون قبل از پرداختن به محاسبات نرم، بهتر است به چیستی محاسبات سخت (رایانش سخت | Hard Computing) و همچنین، دلیل نیاز به توسعه و ایجاد محاسبات نرم پرداخته شود. پروفسور لطفی علیعسگرزاده، ریاضیدان، دانشمند کامپیوتر، مهندس برق و استاد علوم رایانه در دانشگاه کالیفرنیا، اولین فردی بود که مفهوم و ایده محاسبات سخت را حدوداً در اواسط دهه ۷۰ شمسی معرفی کرد. به گفته وی، یک مفهوم محاسباتی در صورتی در زمره محاسبات سخت قرار میگیرد که:
– نتایج دقیقی فراهم کند.
– الگوریتمی که برای حل مسئله استفاده میشود، صریح و بدون ابهام باشد.
– عملیات کنترلی به وسیله یک الگوریتم یا یک مدل ریاضیاتی مطابق تعریف بیان شده باشد.
مسائلی مانند مشتقگیری، انتگرال، الگوریتمهای جستجو و مرتبسازی، یافتن کوتاهترین فاصله بین دو نقطه و بسیاری از مسائل دیگری که بتوان برای آنها با استفاده از یک مدل ریاضی جواب دقیق و واضحی یافت، در زمره محاسبات سخت قرار میگیرند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 محاسبات نرم چیست ؟ — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ شناسایی آماری الگو | آموزش جامع و رایگان
در این مطلب از مجله فرادرس، مفهوم و روشهای شناسایی آماری الگو به صورت جامع و رایگان مورد بررسی قرار گرفته است. منظور از شناسایی الگو که به آن تشخیص الگو و بازشناسی الگو نیز گفته میشود، شناسایی خودکار الگوها و قواعد موجود در دادهها است. تشخیص الگو، در آمار، «تحلیل داده» (Data Analysis)، «پردازش سیگنال» (Signal Processing)، «تحلیل تصاویر» (Image Analysis)، «بازیابی اطلاعات» (Information Retrieval)، «بیوانفورماتیک» (Bioinformatics)، فشردهسازی دادهها، گرافیک کامپیوتری و «یادگیری ماشین» (Machine Learning) کاربرد دارد. در ادامه، ضمن معرفی مفهوم تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو به تفاوت این موارد با تطبیق الگو پرداخته میشود. سپس، ارتباط شناسایی آماری الگو و یادگیری ماشین بررسی و در ادامه، به طور جامع به شناسایی آماری الگو پرداخته میشود.
══ فهرست مطالب ══
○ تفاوت تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو با تطبیق الگو
○ شناسایی آماری الگو و یادگیری ماشین
○ هدف تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو
○ مقدمهای بر شناسایی آماری الگو
○ تشخیص الگو چیست؟
○ شناسایی آماری الگو
○ بازشناسی الگو و شناسایی آماری الگو از منظر یادگیری ماشین
○ گامهای موجود در شناسایی آماری الگو
○ روشهای شناسایی آماری الگو
○ کاربردهای شناسایی آماری الگو
○ معرفی منابع آموزش تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو
🔸 تفاوت تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو با تطبیق الگو
عموما، هدف الگوریتمهای تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو فراهم کردن پاسخی منصفانه برای همه ورودیهای ممکن و انجام محتملترین «تطبیق» برای ورودیها با در نظر گرفتن تنوع آماری آنها است. این مورد، برعکس الگوریتمهای «تطبیق الگو» (Pattern Matching) است که به دنبال موارد دقیقا مطابق با یک الگوی از پیش تعیین شده، در میان دادهها میگردند. به عنوان مثالی از الگوریتمهای تطبیق الگو میتوان به تطبیق «عبارات با قاعده» (Regular Expressions) اشاره کرد که به دنبال الگوی مشخص داده شدهای، در یک داده متنی میگردد.
از عبارات با قاعده در قسمت جستجوی بسیاری از «ویرایشگرهای متن» (Text Editors | Linear Discriminant Analysis) و «پردازشگرهای کلمات» (Word Processors) استفاده شده است. برخلاف بازشناسی الگو، تطبیق الگو عموما نوعی از یادگیری ماشین نیست. شایان توجه است که الگوریتمهای تطبیق الگو (به ویژه برای الگوهایی که به طور مناسبی عمومی هستند و به دقت مشخص شدهاند) گاهی میتوانند در فراهم کردن خروجی درست با کیفیت مشابه خروجیهای تولید شده توسط الگوریتمهای تشخیص الگو کار کنند.
🔸 شناسایی آماری الگو و یادگیری ماشین
ریشههای بازشناسی الگو به آمار و مهندسی بازمیگردد و شناسایی آماری الگو مبحثی بسیار قدیمی محسوب میشود. این در حالی است که برخی از رویکردهای مورد استفاده در بحث شناسایی الگو، در حوزه یادگیری ماشین محسوب میشوند. دلیل این امر افزایش حجم دادهها و در واقع تولید «کلان دادهها» (Big Data) و افزایش روزافزون قدرت پردازش است. اگرچه بحث شناسایی آماری الگو و شناسایی الگو در یادگیری ماشین را میتوان به عنوان دو چهره یک زمینه کاربردی واحد دید که طی سالهای مدید، رشد و تغییر پیدا کرده است. تعریف مدرن بازشناسی الگو به صورت زیر است:
در واژهشناسی یادگیری ماشین، دستهبندی به عنوان «یادگیری نظارت شده» (یادگیری با ناظر | Supervised Learning) و یا در واقع، یادگیری بر اساس مجموعهای از مشاهدات که دسته آنها به درستی تشخیص داده شده است (و برچسبگذرای شدهاند)، گفته میشود. سیستمهای تشخیص الگو در اغلب موارد با استفاده از دادههای «برچسبگذاری شده» (Labeled) (یادگیری نظارت شده) آموزش میبینند. اما هنگامی که هیچ داده برچسبگذاری شدهای موجود نباشد، انواع دیگری از الگوریتمها برای حل مسئله قابل استفاده هستند (یادگیری نظارت نشده | یادگیری بدون نظارت | یادگیری بیناظر | Unsupervised Learning).
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 شناسایی آماری الگو | آموزش جامع و رایگان — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
در این مطلب از مجله فرادرس، مفهوم و روشهای شناسایی آماری الگو به صورت جامع و رایگان مورد بررسی قرار گرفته است. منظور از شناسایی الگو که به آن تشخیص الگو و بازشناسی الگو نیز گفته میشود، شناسایی خودکار الگوها و قواعد موجود در دادهها است. تشخیص الگو، در آمار، «تحلیل داده» (Data Analysis)، «پردازش سیگنال» (Signal Processing)، «تحلیل تصاویر» (Image Analysis)، «بازیابی اطلاعات» (Information Retrieval)، «بیوانفورماتیک» (Bioinformatics)، فشردهسازی دادهها، گرافیک کامپیوتری و «یادگیری ماشین» (Machine Learning) کاربرد دارد. در ادامه، ضمن معرفی مفهوم تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو به تفاوت این موارد با تطبیق الگو پرداخته میشود. سپس، ارتباط شناسایی آماری الگو و یادگیری ماشین بررسی و در ادامه، به طور جامع به شناسایی آماری الگو پرداخته میشود.
══ فهرست مطالب ══
○ تفاوت تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو با تطبیق الگو
○ شناسایی آماری الگو و یادگیری ماشین
○ هدف تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو
○ مقدمهای بر شناسایی آماری الگو
○ تشخیص الگو چیست؟
○ شناسایی آماری الگو
○ بازشناسی الگو و شناسایی آماری الگو از منظر یادگیری ماشین
○ گامهای موجود در شناسایی آماری الگو
○ روشهای شناسایی آماری الگو
○ کاربردهای شناسایی آماری الگو
○ معرفی منابع آموزش تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو
🔸 تفاوت تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو با تطبیق الگو
عموما، هدف الگوریتمهای تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو فراهم کردن پاسخی منصفانه برای همه ورودیهای ممکن و انجام محتملترین «تطبیق» برای ورودیها با در نظر گرفتن تنوع آماری آنها است. این مورد، برعکس الگوریتمهای «تطبیق الگو» (Pattern Matching) است که به دنبال موارد دقیقا مطابق با یک الگوی از پیش تعیین شده، در میان دادهها میگردند. به عنوان مثالی از الگوریتمهای تطبیق الگو میتوان به تطبیق «عبارات با قاعده» (Regular Expressions) اشاره کرد که به دنبال الگوی مشخص داده شدهای، در یک داده متنی میگردد.
از عبارات با قاعده در قسمت جستجوی بسیاری از «ویرایشگرهای متن» (Text Editors | Linear Discriminant Analysis) و «پردازشگرهای کلمات» (Word Processors) استفاده شده است. برخلاف بازشناسی الگو، تطبیق الگو عموما نوعی از یادگیری ماشین نیست. شایان توجه است که الگوریتمهای تطبیق الگو (به ویژه برای الگوهایی که به طور مناسبی عمومی هستند و به دقت مشخص شدهاند) گاهی میتوانند در فراهم کردن خروجی درست با کیفیت مشابه خروجیهای تولید شده توسط الگوریتمهای تشخیص الگو کار کنند.
🔸 شناسایی آماری الگو و یادگیری ماشین
ریشههای بازشناسی الگو به آمار و مهندسی بازمیگردد و شناسایی آماری الگو مبحثی بسیار قدیمی محسوب میشود. این در حالی است که برخی از رویکردهای مورد استفاده در بحث شناسایی الگو، در حوزه یادگیری ماشین محسوب میشوند. دلیل این امر افزایش حجم دادهها و در واقع تولید «کلان دادهها» (Big Data) و افزایش روزافزون قدرت پردازش است. اگرچه بحث شناسایی آماری الگو و شناسایی الگو در یادگیری ماشین را میتوان به عنوان دو چهره یک زمینه کاربردی واحد دید که طی سالهای مدید، رشد و تغییر پیدا کرده است. تعریف مدرن بازشناسی الگو به صورت زیر است:
در واژهشناسی یادگیری ماشین، دستهبندی به عنوان «یادگیری نظارت شده» (یادگیری با ناظر | Supervised Learning) و یا در واقع، یادگیری بر اساس مجموعهای از مشاهدات که دسته آنها به درستی تشخیص داده شده است (و برچسبگذرای شدهاند)، گفته میشود. سیستمهای تشخیص الگو در اغلب موارد با استفاده از دادههای «برچسبگذاری شده» (Labeled) (یادگیری نظارت شده) آموزش میبینند. اما هنگامی که هیچ داده برچسبگذاری شدهای موجود نباشد، انواع دیگری از الگوریتمها برای حل مسئله قابل استفاده هستند (یادگیری نظارت نشده | یادگیری بدون نظارت | یادگیری بیناظر | Unsupervised Learning).
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 شناسایی آماری الگو | آموزش جامع و رایگان — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ تحلیل داده های چند بعدی در پایتون — راهنمای کاربردی
«تحلیل دادههای چند بعدی» (Multidimensional Data Aanalysis)، نوع مهم و مفیدی از تحلیلها است که امروزه با توجه به افزایش حجم و البته، ابعاد دادهها، از اهمیت به سزایی برخوردار است. در این نوع از تحلیلها، روابط گوناگون موجود میان متغیرها و به طور کل، دادهها، در نظر گرفته میشوند. در ادامه، برخی از روشهای تحلیل داده های چند بعدی در پایتون مورد بررسی قرار میگیرد.
══ فهرست مطالب ══
○ مجموعه داده مورد استفاده برای تحلیل دادههای چند بعدی و چند متغیره
○ تحلیل داده های چند بعدی در پایتون
○ تحلیل خوشه
○ تحلیل EDA
🔸 مجموعه داده مورد استفاده برای تحلیل دادههای چند بعدی و چند متغیره
مجموعه دادهای که در این مطلب برای تحلیل داده های چندبُعدی در پایتون مورد استفاده قرار گرفته است، «Zoo Data Set» نام دارد. مشخصات این مجموعه داده در جدول زیر ارائه شده است.
این مجموعه داده را میتوان از اینجا دانلود کرد.
🔸 تحلیل داده های چند بعدی در پایتون
در راستای انجام تحلیل، ابتدا باید مجموعه داده را «وارد» (Import | ایمپورت) کرد. بدین منظور، میتوان از قطعه کد زیر استفاده کرد.
خروجی قطعه کد بالا، به صورت زیر است.
نکته: نوع ویژگیهایی که در این مجموعه داده وجود دارند، معمولا «دستهای» (Categorical) هستند. روش مورد استفاده در این مطلب برای تحلیل دادههای دستهای، بسیار ساده و قابل درک است و تفسیر و پیادهسازی آن نیز آسان خواهد بود. روش مورد استفاده در این مطلب، شامل «تحلیل همبستگی» (Correlation Analysis)، «تحلیل مولفه اساسی» (Principal Component Analysis | PCA) و «تحلیل داده اکتشافی» (Exploratory Data Analysis | EDA) میشود.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 تحلیل داده های چند بعدی در پایتون — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
«تحلیل دادههای چند بعدی» (Multidimensional Data Aanalysis)، نوع مهم و مفیدی از تحلیلها است که امروزه با توجه به افزایش حجم و البته، ابعاد دادهها، از اهمیت به سزایی برخوردار است. در این نوع از تحلیلها، روابط گوناگون موجود میان متغیرها و به طور کل، دادهها، در نظر گرفته میشوند. در ادامه، برخی از روشهای تحلیل داده های چند بعدی در پایتون مورد بررسی قرار میگیرد.
══ فهرست مطالب ══
○ مجموعه داده مورد استفاده برای تحلیل دادههای چند بعدی و چند متغیره
○ تحلیل داده های چند بعدی در پایتون
○ تحلیل خوشه
○ تحلیل EDA
🔸 مجموعه داده مورد استفاده برای تحلیل دادههای چند بعدی و چند متغیره
مجموعه دادهای که در این مطلب برای تحلیل داده های چندبُعدی در پایتون مورد استفاده قرار گرفته است، «Zoo Data Set» نام دارد. مشخصات این مجموعه داده در جدول زیر ارائه شده است.
این مجموعه داده را میتوان از اینجا دانلود کرد.
🔸 تحلیل داده های چند بعدی در پایتون
در راستای انجام تحلیل، ابتدا باید مجموعه داده را «وارد» (Import | ایمپورت) کرد. بدین منظور، میتوان از قطعه کد زیر استفاده کرد.
خروجی قطعه کد بالا، به صورت زیر است.
نکته: نوع ویژگیهایی که در این مجموعه داده وجود دارند، معمولا «دستهای» (Categorical) هستند. روش مورد استفاده در این مطلب برای تحلیل دادههای دستهای، بسیار ساده و قابل درک است و تفسیر و پیادهسازی آن نیز آسان خواهد بود. روش مورد استفاده در این مطلب، شامل «تحلیل همبستگی» (Correlation Analysis)، «تحلیل مولفه اساسی» (Principal Component Analysis | PCA) و «تحلیل داده اکتشافی» (Exploratory Data Analysis | EDA) میشود.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 تحلیل داده های چند بعدی در پایتون — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ حذف کلمات توقف متن در پایتون — راهنمای کاربردی
در این مطلب، روش حذف کلمات توقف متن در پایتون با استفاده از جعبه «ابزار زبان طبیعی» (Natural Language Toolkit | NLTK) و بسته پایتون stop-words بیان شده است. همچنین، فهرست کلمات توقف فارسی نیز به منظور انجام پردازش زبان طبیعی، ارائه شده است.
══ فهرست مطالب ══
○ مقدمهای بر حذف کلمات توقف متن در پایتون
○ کلمات توقف چه هستند؟
○ جعبه ابزار پردازش زبان طبیعی (NLTK) در پایتون
○ حذف کلمات توقف متن با استفاده از بسته پایتون stop-words
○ کلمات توقف در زبان فارسی برای پردازش زبان فارسی
🔸 مقدمهای بر حذف کلمات توقف متن در پایتون
فرایند تبدیل دادهها (دادههای خام) به دادههایی که توسط کامپیوتر قابل درک باشند را «پیشپردازش» (Pre-Processing) میگویند. یکی از اشکال اصلی پیشپردازش، فیلتر کردن دادههای بدون استفاده (غیر مفید و بیهوده) است. در «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing)، کلمات بدون استفاده (غیر مفید در حین پردازش) را «کلمات توقف» (Stop words) میگویند. از دیگر معادلهایی که در زبان فارسی برای کلمات توقف استفاده میشود، میتوان به کلمات بازدارنده، کلمات ممنوعه و یا Stop Word اشاره کرد.
🔸 کلمات توقف چه هستند؟
کلمات توقف، در واقع کلماتی هستند که به طور متداول استفاده میشوند و موتورهای جستجو از جمله گوگل، به گونهای برنامهنویسی شدهاند که این کلمات را هم در هنگام ایندکس کردن صفحات وب و هم در هنگام بازیابی آنها در نتیجه یک کوئری جستجو، نادیده بگیرد. از جمله این کلمات متداول میتوان به «از، به، و، را» و چنین مواردی در زبان فارسی و «the, a, an, in» در زبان انگلیسی اشاره کرد.
در هنگام پردازش زبان طبیعی، تمایلی به این وجود ندارد که کلمات توقف در «پایگاه داده» (Data Base) فضا اشغال کنند و یا از زمان ارزشمند پردازش چیزی را به خود اختصاص دهند. به همین دلیل، میتوان این کلمات را به راحتی و با ذخیرهسازی لیست کلمات توقف، حذف کرد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 حذف کلمات توقف متن در پایتون — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
در این مطلب، روش حذف کلمات توقف متن در پایتون با استفاده از جعبه «ابزار زبان طبیعی» (Natural Language Toolkit | NLTK) و بسته پایتون stop-words بیان شده است. همچنین، فهرست کلمات توقف فارسی نیز به منظور انجام پردازش زبان طبیعی، ارائه شده است.
══ فهرست مطالب ══
○ مقدمهای بر حذف کلمات توقف متن در پایتون
○ کلمات توقف چه هستند؟
○ جعبه ابزار پردازش زبان طبیعی (NLTK) در پایتون
○ حذف کلمات توقف متن با استفاده از بسته پایتون stop-words
○ کلمات توقف در زبان فارسی برای پردازش زبان فارسی
🔸 مقدمهای بر حذف کلمات توقف متن در پایتون
فرایند تبدیل دادهها (دادههای خام) به دادههایی که توسط کامپیوتر قابل درک باشند را «پیشپردازش» (Pre-Processing) میگویند. یکی از اشکال اصلی پیشپردازش، فیلتر کردن دادههای بدون استفاده (غیر مفید و بیهوده) است. در «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing)، کلمات بدون استفاده (غیر مفید در حین پردازش) را «کلمات توقف» (Stop words) میگویند. از دیگر معادلهایی که در زبان فارسی برای کلمات توقف استفاده میشود، میتوان به کلمات بازدارنده، کلمات ممنوعه و یا Stop Word اشاره کرد.
🔸 کلمات توقف چه هستند؟
کلمات توقف، در واقع کلماتی هستند که به طور متداول استفاده میشوند و موتورهای جستجو از جمله گوگل، به گونهای برنامهنویسی شدهاند که این کلمات را هم در هنگام ایندکس کردن صفحات وب و هم در هنگام بازیابی آنها در نتیجه یک کوئری جستجو، نادیده بگیرد. از جمله این کلمات متداول میتوان به «از، به، و، را» و چنین مواردی در زبان فارسی و «the, a, an, in» در زبان انگلیسی اشاره کرد.
در هنگام پردازش زبان طبیعی، تمایلی به این وجود ندارد که کلمات توقف در «پایگاه داده» (Data Base) فضا اشغال کنند و یا از زمان ارزشمند پردازش چیزی را به خود اختصاص دهند. به همین دلیل، میتوان این کلمات را به راحتی و با ذخیرهسازی لیست کلمات توقف، حذف کرد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 حذف کلمات توقف متن در پایتون — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزشهای هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
