آیا تجارت الگوریتم عملی است؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از زیرمجموعه‌های حوزه هوش مصنوعی است که توانایی یادگیری مستقل را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند. به بیان دقیق‌تر، یک ماشین می‌تواند با تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده، از مشاهدات، تجربیات و الگوهای استخراج شده استفاده کرده و طبق آنها آموزش ببیند.

Object Detection (تشخیص و شناسایی اشیا) با پردازش تصویر

Object Detection یکی از الگوریتم های پردازش تصویر است که پیدا کردن اشیا در تصویر استفاده می شود. برای اینکه این الگوریتم بتواند شی را در تصویر پیدا کند نیاز دارد که یک مدل از آن شی بسازد. در مرحله ی بعد الگوریتم شروع به جستجو در عکس می نماید .الگوریتم شناسایی اشیا عکس را جست و جو می کند تا مدل مورد نظر را پیدا نماید. هنگامی این الگوریتم یک شی را پیدا می کند به این مفهوم است که مدل شی مورد نظر با مدل پیدا شده تطابق دارد .

الگوریتم شناسایی اشیا در پردازش تصویر بسیار پرکاربرد می باشد. با پیاده سازی این الگوریتم میتوان تعداد زیادی از پروژه های صنعتی پردازش تصویر را انجام داد. الگوریتم برای پیدا کردن اشیا در الگوریتم های دیگری مثل خوانش حروف و اندازه گیری کاربرد دارد. در این مقاله هدف ، ایده ی اصلی و نتایج استفاده از این الگوریتم در پردازش تصویر را بررسی خواهیم کرد. همچنین در مقاله ی دیگری به کاربردهای Object Detection در پردازش تصویر خواهیم پرداخت. برای پیاده سازی الگوریتم تشخیص اشیا می توان از نرم افزار قدرتمند هالکن که ساخت شرکت MVtec است، کمک گرفت. عکس های این مقاله نمونه هایی از پیاده سازی این الگوریتم در نرم افزار هالکن را نشان می دهد. در نرم افزار هالکن الگوریتم شناسایی اشیا “مچینگ ” نامیده می شود.

برای ثبت نام در “دوره ی آموزشی بینایی ماشین با نرم افزار هالکن ” اینجا کلیک کنید.

هدف از شناسایی و تشخیص اشیا در پردازش تصویر چیست؟

در الگوریتم شناسایی اشیا هدف پیدا کردن یک شی است یعنی به دنبال چیزی در تصویر می گردیم تا آن را پیدا کنیم منظورمان از اینکه شی را پیدا میکنیم این است که مختصات پیکسلی آن را در عکس می یابیم، همچنین گاهی نیاز است با کمک کالیبراسیون این مختصات پیکسلی را به مختصات واقعی تبدیل نماییم. پیدا کردن یک شی در پردازش تصویر می تواند با اهداف متفاوتی مانند اعلام مختصات قطعه به تجهیزاتی دیگر ( مثل ربات و…) ، شناسایی موقعیت یک شی در سیستم های ردیابی موقعیت، شناسایی تعداد و انواع مدل های مختلف و ده ها کاربرد دیگر به کار رود که تعدادی از آنها در کاربردهای Object Detection در پردازش تصویر بررسی شده است.

میتوانید برای انجام پروژه های خود از متخصصان ما مشاوره بگیرید.

ایده ی اصلی Object Detection در پردارش تصویر

نحوه ی کار الگوریتم مچینگ (تشخیص اشیا) در پردازش تصویر به این صورت است که ابتدا یک مدل به عنوان مدل مرجع یا رفرنس در آن تعریف می کنیم، و سپس به دنبال آن می گردیم بنابراین مچینگ از دو مرحله ی اصلی تشکیل می شود: مرحله ی اول ساخت مدل و مرحله ی دوم پیدا کردن مدل.

مرحله ی اول: ساخت مدل برای تشخیص اشیا

ساخت مدل : فرض کنید هدف پیدا کردن IC در عکس های مختلف باشد. اصطلاحا به عکسی که از روی آن مدل می سازیم عکس مرجع می گوییم .با توجه به الگوریتم های مختلف مدل می تواند بر مبنای لبه ها ، پیکسل ها و یا نقاط ساخته شود. همانطور که در عکس می بینید در آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ اینجا هدف پیدا کردن یک IC در عکس های مختلف است. این IC با مستطیل زرد رنگ نمایش داده شده است. در اینجا مدل بر مبنای لبه ها ساخته شده می شود. همانطوری که در عکس می بینید مدل مچینگ (تطابق یا شناسایی اشیا) ساخته شده از روی عکس شامل تعدادی لبه است.

مرحله ی دوم : شناسایی اشیا

در این مرحله در عکس های مختلف به دنبال مدلیمی گردیم. این مدل همان مدلی است که در مرحله قبل ساخته شده است. همانطور که در عکس های زیر قابل مشاهده است، با استفاده از مدل ساخته شده شی مورد نظر در عکس های مختلف پیدا شده است.

خروجی الگوریتم Object Detection در پردازش تصویر

خروجی الگوریتم عبارت است از:

1-مختصات شی

به عنوان مثال الگوریتم تشخیص اشیا در عکس زیر به ما می گوید که مرکز قطعه در نقاط مشخص شده روی عکس قرار دارد. الگوریتم های تشخیص اشیا می توانند مختصات را به صورت پیکسلی اعلام نمایند. در صورت نیاز می توان این مختصات را به صورت مختصات واقعی تبدیل نمود. به عنوان مثال عکس زیر را در نظر بگیرید که در آن به دنبال سوراخهای قطعه ی خاصی هستیم که مچینگ مختصات پیکسلی آن را به ما اعلام می نماید. مثالی از اعلام مختصات واقعی توسط مچینگ در قسمت بعد آمده است.

2- چرخش

الگوریتم تشخیص اشیا می تواند به ما بگوید که شی به چه میزان چرخیده است. چرخش بر حسب یک زاویه بین صفر تا 360 نسبت به مدل اصلی تعریف می شود. به عنوان مثال در شکل زیر بعد از تعریف مدل اصلی مختصات واقعی و چرخش جسم در تصاویر دیده می شود.

3- مقیاس

بزرگ یا کوچک شدن شی نسبت به شی اصلی می تواند بر حسب عدد در برخی الگوریتم های شناسایی اشیا عنوان گردد به عنوان مثال در عکس زیر کوچک یا بزرگ شدن را نسب بزرگ نمایی به مدل اصلی در دو راستای طول و عرض مشاهده نمایید. هر چه این نسبت بزرگ تر از یک باشد به مفهوم بزرگ تر شدن مدل نسبت به مدل اصلی است و هر چه کمتر از یک باشد به مفهوم کوچک تر شدن مدل نسبت به مدل اصلی می باشد.

8 thoughts on “ Object Detection (تشخیص و شناسایی اشیا) با پردازش تصویر ”

باسلام تشکر از توضیحات کامل و دقیق
یک سوال داشتم
آیا در پردازش تصویر میتونیم فاصله اجسام را بطور دقیق حتی درحد صدم یا دهم میلیمتر نسبت به دوربین محاسبه کرد؟؟یا یجوردیگه بگم
من یک جسم مرجع دارم ک مثلا فاصلش تا دوربین۲۰.۳۴میلیمتره
میخام ببینم اختلاف فاصله در جسم دومم رو حتی در حد صدم میلیمتر ب من میده؟؟؟دوتا جسم یکسان ک ب ظاهر خیلی فاصله هاشون شبیه ب همه ولی من اختلاف جزییشو میخام
با تشکرررر فراوان ازشما و سایت خوبتون.

با سلام و تشکر
در حالت کلی با پردازش تصویر می تونیم دقت اندازه گیری رو در حد صدم میلی متر هم بالا ببریم و در اندازه گیری های دقیق قیمت تجهیزات هم بالا تر میره.

بسیار ممنون فقط ی چیزی
فاصله از دوربین تا جسم ها
آیا میشه؟؟
مثلا دوربین پیشرفته تر میخاد؟؟
از نظر نرم افزاری همین نرم افزار جواب میده؟

با سلام
بله با همین نرم افزار امکان پذیر هست.
ممکنه نیاز به دوربین های 3d داشته باشین.

شفافیت و صداقت در تجارت راهکارهای اصلی کسب و کارهای پایدار و با ثبات

شفافیت و صداقت در تجارت ، کلماتی پرکاربرد در دنیای امروزی هستند. که متاسفانه افراد کمی وجود دارند که واقعاً به آنها اعتقاد داشته و عمل کنند.

در کسب و کارها و حوزهٔ تجارت نیز افراد، کت و شلوارهای پر زرق و برق و گران قیمت به تن می‌کنند. تا بتوانند نظر مشتریان خود را به دروغ‌هایشان جلب کنند. و به عبارت دیگر دروغ‌های خود را با عنوان حرف‌های صادقانه به آنها بگویند.

به این ترتیب، تنها توضیحی که برای این موضوع وجود دارد این است که: در جامعهٔ ما ایرانی‌ها توافقی مخفیانه وجود دارد. در حقیقت همهٔ افراد با اینکه در اجتماع و در مقابل دیگران از ارزش‌های صادق بودن و همچنین شفافیت در کار صحبت می‌کنند. ولی هر کسی در تنهایی خود می‌داند چنین حرفهایی تنها برای ظاهر سازی گفته می‌شود و در واقعیت عملی نمی‌شوند.

به بیان ساده‌تر دلیل این موضوع این است که، مردم ایران در بیشتر موقعیت‌ها به ظواهر و حاشیه‌ها اهمیت می‌دهند. و درگیر آن‌ها می‌شوند. و اصل موضوع را از یاد می‌برند. این دقیقاً همان اتفاقی است که برای چیزهای ارزشمندی مانند شفافیت و صداقت در تجارت افتاده است. افراد درمورد این ارزش‌ها نیز تنها خود را درگیر ظواهر کرده‌اند. و اصل مطل را فراموش کردند.

شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار درست است یا اشتباه؟

ما در این مقاله قصد نداریم که دربارهٔ درست یا اشتباه بودن شفافیت و صداقت و همچنین کاربرد آنها در زندگی صحبت کنیم.

بلکه تمایل داریم کاربرد شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار ها را مورد بررسی و ارزیابی قرار دهیم. و به این موضوع بپردازیم که داشتن شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار ها باعث می‌شود. که شما با افزایش درامد رو به رو شوید. به بیان دیگر میخواهیم عنوان کنیم که چرا استفاده از این دو ارزش میتواند برایتان سود و منفعت به همراه داشته باشد.

روی صحبت ما در این مقاله بیشتر با صاحبان کسب و کار و تجارت‌هایی است که محتاطانه عمل می‌کنند. و اطلاعات زیادی را دربارهٔ خود در اختیار مشتریانشان قرار نمی‌دهند.

شاید شما نیز مانند خیلی از افراد دیگر به آنها حق بدهید. ولی اگر ما در این مقاله به شما نشان دهیم که به وسیلهٔ شفافیت و صداقت در تجارت با مشتریانتان قادر خواهید بود تا یک کسب و کار و تجارت موفق‌تری را برای خود به وجود بیاورید. باز هم حاضر نخواهید بود که نظر خود را تغییر دهید؟ و سیاست‌های موجود در رابطه با برقراری تعامل با مشتریان خود را عوض کنید؟

چرا دربارهٔ شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار صحبت می‌کنیم؟

مدتی قبل یک مقاله در دربارهٔ اثرات شفاف سازی در تجارت را مطالعه کردم همین مقاله بود که تعریف و نگاه من را نسبت به تجارت موفق و درست شکل داد.

پیامی که قصد منتقل کردن آن را داشت بسیار ساده بود. در آن مقاله یک تکنیک بازاریابی ساده برای به وجود آوردن یک برند موفق و معتبر مطرح شده بود: به این صورت که، برای دست یابی به آن تنها کافی است اطلاعات را به ساده‌ترین و قابل فهم ترین شکل ممکن به مشتریان خود ارائه دهید. و به آنها در مورد تمام واقعیت‌ها و مسائل مربوط به محصولات و خدماتتان آگاهی دهید.

زیرا استراتژی اصلی یک کسب و کار و تجارت خوب و موفق این است که به مشتریان خود کمک کند تا بهترین تصمیمات را بگیرند.

ولی این نگاه من به کار، همواره با مخالفت‌های دیگران و همچنین همکارانم مواجه شده است. توضیحات مختلفی هم دربارهٔ علت مخالفتشان بیان می‌کنند:

• “اگر همهٔ اطلاعات تجارت خود را در اختیار مشتریانمان قرار بدهیم، دیگر او چه احتیاجی به ما دارد؟”
• یا “تو اروپایی فکر می‌کنی. در ایران این روش‌ها جواب نمی‌دهد.”
• حتی بعضی از افراد برای توجیح مخالفتشان اینگونه بیان کرده‌اند که “مشتری تمایلی به شنیدن این مسائل از سمت شرکت‌ها ندارد. و فقط می‌خواهد که کارش انجام شود.”

همواره این توضیحات و دلیل تراشی ها آغازگر، بحث‌های طولانی دربارهٔ اهمیّت و تاثیرات شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار ها بوده است.

امیدوارم تلاش‌هایم در این مقاله و همچنین دلایلی که برایتان ارائه می‌دهم قادر باشد جرأت کافی برای ایجاد تغییر در استراتژی تجاریتان در شما به وجود آورد.

دلیل اینکه صاحبان کسب و کار مسائل خود را از مشتریانشان پنهان می‌کنند چیست؟

برای اینکه به این سؤال راحت‌تر پاسخ دهیم. بهتر است که علت‌های صادق نبودن افراد را در زندگی فردی بررسی کنیم. چرا بهتر است همه‌چیز را با دوستانمان مطرح نکنیم؟ پاسخ این سؤال ساده است: زیرا ما همه تصور می‌کنیم که اطلاعات دادن زیاد به دیگران می‌تواند باعث آسیب‌پذیر شدن ما شود. مخصوصاً اگر که فرد مقابلمان تنها به دنبال منفعت و سود خود باشد. و اهمیّتی برای دیگران قائل نشود.

این موضوع برای یک شرکت نیز به همین صورت است. بیشتر کسب وکارها و تجارت‌ها معتقدند که اگر اطلاعات زیادی در اختیار مشتریان خود قرار دهند. در نتیجه باعث آسیب پذیر شدن آنها خوهد شد. بنابراین حاضر نیستند که از شفافیت و صداقت در تجارت و تعامل خود با مشتریانشان استفاده کنند.

یادگیری ماشین چیست و در خرده‌فروشی‌ها چه کاربردی دارد؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از زیرمجموعه‌های حوزه هوش مصنوعی است که توانایی یادگیری مستقل را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند. به بیان دقیق‌تر، یک ماشین می‌تواند با تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده، از مشاهدات، تجربیات و الگوهای استخراج شده استفاده کرده و طبق آنها آموزش ببیند.

پس برای شروع، به مجموعه‌ای از داده‌ها نیاز است تا دستگاه بتواند با شناسایی و تجزیه الگوهای موجود در این داده‌ها، یادگیری داشته باشد و بر اساس این یادگیری بتواند در موقعیت‌های مختلف تصمیم‌گیری کند.

این موارد در نهایت موجب شکل‌گیری یک سیستم هوشمند دارای قدرت تولید می‌شود که عملیات‌های مختلفی را می‌تواند انجام دهد. برای نمونه می‌توان به کاربردهایی نظیر سامانه تشخیص چهره، سامانه تشخیص هویت، فیلتر کردن ایمیل‌ها در دسته‌های هرزنامه و غیر هرزنامه، تشخیص‌های پزشکی برای ابتلا یا عدم ابتلا به بیماری، پیش‌بینی آب‌و‌هوا و … اشاره کرد.

تفاوت دیپ‌لرنینگ و ماشین‌لرنینگ

یادگیری عمیق (Deep Learning) در واقع همان یادگیری ماشین است اما در نوع عمیق‌تر و پیشرفته‌تر به گونه‌ای که عملکرد آن شباهت زیادی به عملکرد مغز انسان دارد. دیپ‌لرنینگ یا یادگیری عمیق به ابزارهای پیشرفته مانند کارت‌های گرافیک قدرتمند برای محاسبات پیچیده روی حجم زیادی از کلان‌داده‌ها نیاز دارد. هرچقدر که حجم داده‌ها بیشتر باشد، نتایج به دست آمده نیز دقیق‌تر خواهند بود.

تفاوت دیگر این دو در این است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مسائل را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و برای حل آن اقدام می‌کنند. در حالی‌که الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مسائل را به صورت کامل حل می‌کنند.

انواع یادگیری ماشین

تا اینجا با مفهوم یادگیری ماشین و تفاوت‌های آن با یادگیری عمیق آشنا شدیم. اکنون به انواع مدل‌های یادگیری ماشین می‌پردازیم. یادگیری ماشین شامل سه مدل یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی می‌شود. در ادامه با این موارد بیشتر آشنا می‌شویم.

1- یادگیری نظارت‌شده

در این روش، نمونه‌های از قبل آماده به ماشین داده می‌شود تا الگوها را بر اساس مثال‌های داده‌شده به آن بیاموزد. مسائل یادگیری ماشین نظارت‌شده دارای دو دسته «دسته‌بندی» و «رگرسیون» می‌شود.

2- یادگیری نظارت‌نشده

در مدل یادگیری نظارت‌نشده، ماشین باید خود به تنهایی به دنبال ساختارهای جالب موجود در داده‌ها باشد. در این حالت، ماشین از مکانیزم دیگری برای یادگیری و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. مسائل یادگیری ماشین نظارت‌نشده دارای دو دسته «خوشه‌بندی» و «انجمنی» است.

3- یادگیری تقویتی

در مدل یادگیری تقویتی، ماشین با محیط پویا در تعامل است و هدف خاصی دارد. در همین راستا، بازخوردهای مثبت و منفی به عنوان پاداش و تنبیه دریافت می‌کند که ترکیب همه این موارد، فضای مسأله را تشکیل می‌دهد. در این حالت، ماشین با توجه به فضای مسأله، تصمیمات مشخصی را اتخاذ می‌کند.

یادگیری ماشین چطور تجربه مشتری را در خرده‌فروشی‌ها تغییر می‌دهد؟

یادگیری ماشین، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا سود نهایی خود را بهبود بخشند. در نتیجه استفاده از این علم، سود زیادی برای صنعت خرده‌فروشی به همراه خواهد داشت. این روند به کمک داده‌های تولیدشده اتفاق می‌افتد که به دنبال پیش‌بینی، تطبیق و برآورده کردن تقاضای همیشه در حال تغییر مشتری هستند.

یک مدل یادگیری ماشین معمولی، حجم زیادی از داده‌های پیچیده را با درک بهتری از رفتار مشتری و روندهای بازار، به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند. با استفاده از این بینش‌ها، یک سازمان می‌تواند تقاضای آینده را تخمین بزند، در مورد قیمت‌گذاری رقابتی تصمیم بگیرد و حتی پیشنهادات را برای مشتریان شخصی‌سازی کند.

چرا یادگیری ماشین در صنعت خرده‌فروشی اهمیت زیادی دارد؟

یادگیری ماشین، به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا در حین پیش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری‌های هوشمند با کم‌ترین دخالت انسان، داده‌ها را ارزیابی کرده و از آنها یاد بگیرند. یک مدل یادگیری ماشین برای خرده‌فروشان، حجم بزرگی از داده‌ها را به طور مؤثر بررسی کرده، به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند و موجب موارد زیر می‌شود:

چرا خرده‌فروشان برای پیشرفت، به یادگیری ماشین نیاز دارند؟

صنعت خرده‌فروشی در همه بخش‌ها در حال تحول مداوم است: مشتریان دائماً الگوهای خرید خود را تغییر می‌دهند و بازار نیز به سمت اکوسیستم‌های پیچیده‌تری در حال حرکت است. فناوری‌های نوظهور با سرعتی خیره‌کننده در این بخش اختلال ایجاد می‌کنند و در همین حال، خریداران با پیشنهادات فریبنده از طریق کانال‌های فیزیکی و آنلاین (وب‌سایت، اپلیکیشن‌های موبایل و …) بمباران می‌شوند.

با ترکیب یادگیری ماشین و تلاش‌های بازاریابی، سازمان‌ها می‌توانند بهترین بهره را از داده‌های مربوط به مصرف‌کنندگان خود ببرند. عملکردهای هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتری، جستجوی بصری و NLP با بهبود بهینه‌سازی و پیش‌بینی برای خرده‌فروشان ثابت می‌کنند که می‌توانند بازی را به نفع خود تغییر دهند.

سازمان‌هایی که تمایلی به پیاده‌سازی این فناوری مبتنی بر داده‌ها ندارند، نسبت به سایر سازمان‌ها، از نظر KPI به شدت عقب آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ خواهند ماند. در مقابل، سازمان‌هایی که در میان پذیرندگان آغازین این فناوری‌ها هستند بدون آن‌که جایگاه فعلی آنها اهمیتی داشته باشد، رو به جلو پیش خواهند رفت.

مزایای یادگیری ماشین در صنعت خرده‌فروشی

با استفاده از این فناوری، کارایی عملیاتی را بالا برده، هزینه‌های موجودی را کاهش دهید و عملیات خرده‌فروشی را با تغییرات بازار منطبق کنید. اما این اتفاق چگونه می‌افتد؟

1- بهترین قیمت را برای محصولات و خدمات تعیین کنید

فناوری یادگیری ماشین، تمامی عواملی را که بر قیمت محصول تأثیر می‌گذارند در نظر می‌گیرد تا به فروشندگان کمک کند به بهترین نرخ‌ها برای محصولات یا خدمات خود دست یابند.

2-سطوح موجودی موردنیاز را پیش بینی کنید

یادگیری ماشین، براساس ارزیابی داده‌های فروش در سال‌های مختلف و الگوهای خرید فعلی، تخمین دقیقی از سفارش‌هایی که می‌توانید انتظار داشته باشید ارائه می‌کند.

3-ارائه خدمات شخصی‌سازی‌‌شده به مشتریان

چت‌ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، کمک به مشتریان را در 24 ساعت شبانه‌روز و 7 روز هفته، امکان‌پذیر می‌سازند و بدون هیچ‌گونه دخالت انسانی، سؤالات آن‌ها را به‌سرعت با توصیه‌های شخصی‌سازی شده، حل می‌کنند.

4-فروشندگانی را که بهترین پیشنهادات را ارائه می‌دهند، شناسایی کنید

این فناوری می‌تواند نرخ‌های چند فروشنده را با قیمت‌های بازار مقایسه کند تا بهترین قیمت را برای محصولات و خدمات به دست آورد و به تصمیم‌گیری سودآور کمک کند.

5-تجربه خرید را سفارشی‌سازی کنید

یادگیری ماشین می‌تواند در عرض چند دقیقه پرسونای مصرف‌کننده را که تا حد زیادی شخصی‌سازی شده ایجاد کرده تا به سفارشی‌سازی معاملات و پیشنهادات کمک کرده و نرخ تبدیل را افزایش دهد.

6-سفرهای مشتری را در نقاط تماس دنبال کنید

این فناوری می‌تواند به طور مؤثر سفرهای مشتری چه در فروشگاه فیزیکی و چه آنلاین را برای شناسایی محصولاتی که به طور مداوم مورد تقاضا هستند و همچنین مناطقی که ترافیک بیشتری دریافت می‌کنند، ردیابی کند.

با این حال، برای بهره‌مندی از این مزایای یادگیری ماشین، مهم است که اطمینان حاصل شود که داده‌ها عاری از خطا و ناسازگاری هستند. داده‌های پاک‌سازی شده، پیش‌بینی‌های دقیق را برای رسیدن به بهترین تصمیم‌ها تضمین می‌کند و در عین حال موجب بازگشت مشتریان خواهد شد.

نتیجه‌گیری

همان‌طور که بیان کردیم، یادگیری ماشین یا Machine Learning، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، سیستم کامپیوتر، الگوهای موجود در اطلاعات پردازش شده یا داده‌ها را یاد می‌گیرد و می‌تواند از آن‌ها استفاده کند.

در این مطلب علاوه بر آشنایی با یادگیری ماشین با اهمیت به‌کارگیری آن در صنعت خرده‌فروشی نیز به خوبی آشنا شدیم. این فناوری در تمامی صنایع جای خود را پیدا کرده و با سرعت زیادی در حال نفوذ است. از آنجا که به‌کارگیری آن نتایج مثبت زیادی برای صنایع مختلف در بر خواهد داشت، هر سازمانی در صنعت خرده‌فروشی نیز باید اهمیت این فناوری را درک کرده و برای استفاده از آن در کسب‌وکار خود تلاش کند. در غیر این صورت باید قبول کند که در هر مرحله‌ای از رقبای خود به شدت عقب خواهد ماند.

یک پیشنهاد!

در صورت تمایل می توانید اطلاعات جامعی در رابطه با سامانه های هوش تجاری و داشبورد های مدیریتی شرکت سبزافزار آریا کسب کنید.

دوره زبان برنامه نویسی c

زبان برنامه نويسي C يكي از رايج ترين زبان هاي برنامه نويسي مي باشد كه امروزه به عنوان يك زبان برنامه نويسي قدرتمند در دانشگاه ها ، صنايع و تجارت مورد بهره برداري قرار مي گيرد . ورود به دنياي برنامه نويسي از دريچه برنامه نويسي C صورت مي گيرد . از ويژگي هاي اين زبان مي توان به قابليت دسترسي مستقيم به حافظه ،امکان برنامه نویسی ساخت یافته، نزديكي به زبان محاوره ي انسان، سرعت قدرت و انعطاف پذیری بالا اشاره كرد . امروزه برنامه نویسی ریزپردازنده ها ، میکروپروسسورها ، میکروکنترلرها (از جمله AVR,ARM,PIC,dsPIC) ،SBCها (از جمله Arduino و Raspberry pi ) و انواع CPUها و همچنین تولید سیستم عامل های جدید و نرم افزارهای کاربردی از طریق زبان C صورت می گیرد.

این زبان برنامه نویسی در سال 1972 در آزمایشگاه بل توسط آقای دنیس ریچی طراحی گردید و استفاده از آن در سال 1983 رایج گردید و امروز بالغ بر 45 سال از عمر این زبان برنامه نویسی می گذرد و همین امر نشان دهنده قدرت این زبان برنامه نویسی و وسعت استفاده از آن در حوزه های مختلف می باشد.

دانشجو در اين دوره با اصول برنامه نویسی ، نحوه استفاده از حلقه های تکرار ، ساختارهای تصمیم و ایجاد توابع مختلف آشنا می شود . مخاطبين اين دوره تمامي دانش آموزان ، دانشجويان و مهندسين علاقه مند به مباحث برنامه نويسي مي باشند .

سرفصل آموزشی دوره زبان برنامه نویسی c

آشنایی با الگوریتم برنامه نویسی
مقدمات زبان C:
انواع داده ها
چگونگی تعریف متغیرها
آشنایی با نحوه مقدار دهی متغیرها
معرفی عملگرهای محاسباتی ، رابطه ای ، منطفی ، بیتی و نحوه استفاده از آن ها
تقدم عملگرها
آشنایی با ساختار برنامه نویسی:
ورودی و خروجی داده ها در زبان C
معرفی توابع printf , scanf
خواندن کاراکتر با استفاده از توابع getche(),getchar(),getch()
چاپ کاراکتر با استفاده از توابع putch(),putchar()
حلقه های تکرار و ساختارهای تصمیم گیری:
آشنایی با حلقه های تکرار for,while,do … while
آشنایی با کاربرد حلقه های تکرار تو در تو
آشنایی با ساختارهای تصمیم گیری if ,else if,switch
معرفی دستورهای break,continue,goto
آرایه ها و رشته ها:
تعریف آرایه و رشته و کاربرد آن ها
آشنایی با نحوه مقداردهی به آرایه و رشته
جستجو در آرایه ها
معرفی توابع کاربردی جهت استفاده از آرایه ها و رشته ها در برنامه
توابع و برنامه نویسی ساخت یافته:
آشنایی با روش های تابع نویسی
معرفی انواع توابع از نظر ورودی و خروجی
تعریف متغیرهای محلی و عمومی

پروژه ها و تمرین های دوره

جمع دو عدد
تشخیص مضرب 7 بودن یا نبودن عدد دریافتی
دریافت 2 عدد و تشخیص Max
استخراج اعداد مضرب 3 کوچک تر از عدد دریافتی
استخراج مقسوم علیه ها (اعداد بخش پذیر) یک عدد دریافتی
تعداد مقسوم علیه های یک عدد دریافتی
دریافت 10 عدد و تشخیص Max
محاسبه مجموع ارقام عدد دریافتی از کاربر
محاسبه ب م م دو عدد دریافتی
تشخیص اول بودن یا نبودن عدد دریافتی
نمایش واژگون عدد دریافتی از کاربر
جدا کردن ارقام یک عدد دریافتی
محاسبه فاکتوریل عدد دریافتی
دریافت یک عدد و نمایش تمامی اعداد طبیعی کوچک تر از آن
نمایش اعداد زوج صفر تا 100
دریافت تعداد نامشخصی عدد و محاسبه اعلام اعداد زوج و فرد تا دریافت عدد 0
دریافت یک عدد و اعلام چند رقمی بودن آن در خروجی
دریافت یک عدد بین 1 تا 365 و اعلام تاریخ آن روز به صورت عدد روز و ماه
تشخیص تام بودن یا نبودن عدد دریافتی از کاربر
تبدیل دما از سانتی گراد به فارنهایت

توصیه مدرس

مهندس محمدجعفر یادگاری

مهندس مهدی جیحانی نژاد

دانشجویان و علاقمندانی که تمایل دارند به حوزه های مختلف از جمله برنامه نویسی تحت سیستم عامل و یا برنامه نویسی میکروکنترلرها و سایر ریزپردازنده ها ورود کنند می توانند با یادگیری زبان C به عنوان اولین قدم ، پیمودن این مسیر جذاب را آغاز نمایند . یادگیری کلیه زبان های برنامه نویسی نیازمند ذهنی خلاق و تمرکز بالا در حین یادگیری می باشد . در نتیجه توصیه می شود برای یادگیری بهتر و مطلوب تر با ذهنی آرام و آماده یادگیری در کلاس C حضور یابید . هم چنین انجام تمرین های متعددی که با هدف ایجاد تسلط بیشتر دانشجویان طراحی گردیده است می تواند موفقیت هرچه بیشتر شما را فراهم آورد .

نظر دانشجویان نیراسیستم درباره دوره زبان برنامه نویسی c

آقای رضازاده :

استاد در این دوره با ارائه مثال های کاربردی و عملی در برنامه نویسی زمینه مناسبی را برای فعالیت در زمینه برنامه نویسی میکرو فراهم ساختن .

آقای نیک صولت :

استاد تسلط بسیار به مفاهیم درس و پاسخگویی فوق العاده به سوالات مطرح شده داشتند. فکر میکنم با شرکت در این دوره مشکلاتم روی نرم افزار کم شده و از همه مهم تر یادگیری الگوریتم برای برنامه نویسی خیلی کاربردی بود.

خانم افشاری :

مسئله جالب براى من مثال هاى كاربردى اي بود كه استاد در حين تدريس بيان ميكردند، خب اشخاصي كه كار حرفه اى در اين زمينه نكرده باشند شايد نتونند اين ديد رو به دانشجوها بدند. نميدونم ذات زبان سي مقدماتى بدين شكل هست كه اينطورى پيش بره يا نه، اما بنظر من ميشد تمرين هاى بيشترى داده ميشد.البته يك مشكل زبان سي در اين هست كه دانشجوهاى سر كلاس سطح هاى مختلفى دارند و يكى هيچى بلد نيست و يكى هم از قبل تو دانشگاه زمينشو داشته،اين كه سبب ميشه شايد استاد هر كارى بخواد بكنه نتونه.

آینده شغلی دوره زبان برنامه نویسی c

در بازارکار از یک مهندس برق انتظار می رود حداقل به یک زبان برنامه نویسی تسلط داشته باشد و این موضوع مربوط به گرایش خاصی نیست و در تمامی گرایش های برق صدق می کند . در برخی از حوزه های پردرآمد در بازارکار ایران از جمله میکروکنترلرها ، برنامه نویسی تحت ویندوز بیش از سایر حوزه های مهندسی این نیاز حس می شود . هم چنین کاربرد گسترده زبان C خود زمینه ساز یادگیری مهارت های مختلفی است که بازار کار مناسبی در ایران دارد .

روش برگزاری دوره زبان برنامه نویسی c

کلاس ما ، محیطی پر نشاط ، پویا و صمیمی است و بر خلاف دوره های دانشگاهی که عمدتا به صورت تئوری برگزار می گردد با انجام پروژه های متعدد در طول دوره یادگیری برنامه نویسی به صورت کاملا عملی و واقعی صورت می گیرد . در ابتدای کلاس برنامه نویسی الگوریتم برنامه نویسی به صورت کامل تدریس می شود تا زمینه لازم برای یادگیری برنامه نویسی ایجاد گردد . برنامه نویسی در محیط نرم آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ افزارهای کامپیوتری امکان یادگیری هرچه بهتر دانشجویان را مهیا می سازد و انتقال مفاهیم به زبان ساده و با مثال های متعدد همراه خواهد بود .

توانایی دانشجو در پایان دوره زبان برنامه نویسی c

دانشجو در پایان دوره می تواند:
درک مناسبی از مفاهیم برنامه نویسی پیدا کند .
مسئله واقعی را تحلیل و تجزیه کند و الگوریتم حل مسئله را طراحی نماید .
با حلقه های تکرار ، ساختارهای شرطی و سایر ابزارهای کاربردی زبان C اقدام به پیاده سازی الگوریتم های مختلف نماید .
با استفاده از توابع فرعی به صورت ساخت یافته برنامه نویسی کند .
آمادگی لازم برای یادگیری میکروکنترلرها را کسب نماید .

سوالات متداول دانشجویان

برای یادگیری زبان C چه پیش نیازی لازم است ؟

دوره برنامه نویسی C نیراسیستم ویژه افرادی طراحی شده است که سطح خاصی در برنامه نویسی ندارند و یا درک عمیقی از این حوزه کسب نکرده اند و برای این دوره پیش نیازی لازم نیست .

آیا دوره زبان C هم به صورت عملی برگزار میشه ؟

بله تمامی دوره های نیراسیستم صرف نظر از دوره های عملی و یا نرم افزاری به صورت عملی تدریس میشه و در طول دوره پروژه ها و تمرین های متعددی جهت پیاده سازی توسط دانشجویان انجام می شود . در این دوره تمامی مباحث پس از تدریس تئوری توسط مدرس تحت قالب تمرین ها و پروژه های متعدد به صورت عملی در نرم افزارهای کاربردی طراحی شده با این منظور توسط دانشجویان کد نویسی می گردد .

تفاوت این دوره با دوره های دانشگاهی چیست ؟

در این واحد درسی در بسیاری از دانشگاه ها اصول برنامه نویسی و طراحی الگوریتم تدریس نمی شود و همین امر موجب ایجاد مشکل برای یادگیری مناسب و عدم درک کامل مباحث و توانمندی ضعیف دانشجویان در برنامه نویسی می شود . در دوره زبان C نیراسیستم علاوه بر آموزش طراحی الگوریتم با حل مثال های متعدد و برنامه نویسی در محیط کامپیوتر تلاش می شود به بهترین شکل ممکن تسلط لازم برای برنامه نویسی ایجاد گردد .

آیا گذراندن این دوره برای شروع یادگیری AVR ضروری است ؟

بله ؛ برای یادگیری هر میکروکنترلری از جمله AVR تسلط بر مباحث برنامه نویسی و مفاهیم آن به صورت کامل ضروری است .

آیا در انتهای دوره برای شرکت کنندگان گواهینامه صادر می شود؟

در صورتی که دانشجو در پایان دوره نمره ی لازم را کسب کند موفق به دریافت گواهینامه خواهد شد. حد نصاب نمره 70 از 100 بوده و از مجموع نمرات فعالیت های کلاسی، کوییز ها ، تمرینات و آزمون پایانی دانشجو محاسبه می شود.

آیا برای این دوره جزوه یا کتاب خاصی باید خریداری شود ؟

در تمامی دوره های آموزشی کتاب ها ، مراجع و فایل های آموزشی مختلفی توسط اساتید معرفی می گردد .

نحوه برگزاری آزمون پایانی دوره به چه صورت است؟

مدت زمان مشخصی از جلسه پایانی هر دوره به برگزاری آزمون اختصاص می یابد. این آزمون کاملا عملی بوده و سوال مطرح شده در قالب یک پروژه ترکیبی می باشد.

کاربرد هوش مصنوعی در بیوتکنولوژی

هوش مصنوعی (AI) به شبیه‌سازی هوش انسان در ماشین‌هایی گفته می‌شود که برنامه ریزی شده‌اند مانند انسان فکر کنند و اقدامات آنها را تقلید می‌کنند. این اصطلاح همچنین ممکن است در مورد هر ماشینی که از ویژگی‌های مرتبط با ذهن انسان مانند یادگیری و حل مسئله برخوردار است، استفاده شود.

کاربردهای هوش مصنوعی چیست؟

در هر جنبه زندگی انسانی و شهری از هوش مصنوعی بهره می‌برند. برخی از صنعت‌هایی که در آن از هوش مصنوعی استفاده می‌شود عبارتند از :

• هوش مصنوعی در نجوم
• هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
• هوش مصنوعی در بازی
• هوش مصنوعی در امور مالی
• هوش مصنوعی در امنیت داده‌ها
• هوش مصنوعی در رسانه‌های اجتماعی
• هوش مصنوعی در سفر و حمل و نقل
• هوش مصنوعی در صنعت خودرو
• هوش مصنوعی در مهندسی ژنتیک
• هوش مصنوعی در زیست شناسی
• کاربرد هوش مصنوعی بیوتکنولوژی

هوش مصنوعی (AI) ممکن است آینده نگرانه به نظر برسد، اما در حال حاضر در بسیاری از فن‌آوری‌های روزمره وجود دارد. به عنوان مثال، به دستگاه‌های دستی ما قابلیت تشخیص صدا و چهره را می‌دهد. هوش مصنوعی همچنین حضور خود را در بیوتکنولوژی نشان داده است، جایی که در بسیاری از جنبه‌های کشف و توسعه دارو تبدیل شده است. شاید کاربرد هوش مصنوعی در بیوتکنولوژی کمی برای شما گنگ باشد. بیایید کمی درباره آن صحبت کنیم.

کاربرد هوش مصنوعی در بیوتکنولوژی چیست؟

کاربردهای هوش مصنوعی در بیوتکنولوژی شامل شناسایی هدف دارو، غربالگری دارو، غربالگری تصویر و مدل سازی پیش بینی است. هوش مصنوعی همچنین برای درک بیشتر ادبیات علمی و مدیریت داده‌های کارآزمایی بالینی استفاده می‌شود. فناوری‌های هوش مصنوعی برای خدمت به صنعت بیوتکنولوژی توسط چندین شرکت در حال توسعه است.

با استفاده از یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه داده‌های مختلف آزمایش کارآزمایی بالینی را مدیریت کند، غربالگری مجازی را فعال کند و مقدار زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند. علاوه بر کاهش هزینه‌های کارآزمایی بالینی، هوش مصنوعی می‌تواند بینش غیرقابل دستیابی پیدا کند و آنها را دوباره در روند تولید دارو تغذیه کند.

چندین فناوری در حال توسعه فناوری های هوش مصنوعی برای خدمت به صنعت بیوتکنولوژی هستند. خدمات قدیمی آنها به سرعت ضروری می‌شود زیرا روشهای قدیمی مانند تجزیه و تحلیل آماری کلاسیک یا اسکن تصاویر دستی به حدود عملی خود می‌رسند.

دنیای جدیدی از فراوانی هوش مصنوعی در مهندسی ژنتیک

Atomwise اولین شرکتی بود که نوع معمولی یادگیری ماشین، شبکه عصبی کانولوشن (CNN) را برای طراحی و کشف دارو بکار برد. CNN در برنامه‌های روزمره آشنا مانند فناوری تشخیص گفتار الکسا یا ویژگی برچسب گذاری تصویر فیس بوک استفاده می‌شود. Atomwise ۵۵۰ پروژه یادگیری ماشین در حال انجام دارد که بر روی مشکلاتی مانند کشف ضربه، بهینه سازی قدرت، بهینه سازی انتخاب و آزمایش سمیت خارج از هدف تمرکز دارند.که از این رو کاربرد هوش مصنوعی بیوتکنولوژی را کاملا مشهود میبینیم.

هوش مصنوعی مستقل در استفاده در دنیای واقعی

یادگیری ماشینی همچنین فرصت‌های هیجان انگیزی را در حوزه تشخیص بالینی فراهم می‌کند. به عنوان مثال، فناوری های هوش مصنوعی برای کاربردهای پزشکی توسط Eyenuk در حال توسعه است. اولین محصول شرکت به بازار، از AI برای تشخیص بیماری از تصاویر شبکیه استفاده می‌کند. در یک کارآزمایی بالینی که شامل ۹۴۲ بیمار بود و شامل ۱۵ مرکز پزشکی در سراسر ایالات متحده بود، حساسیت برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی بیش از ۹۵٪ بود.

الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی

الگوریتم‌های ژنتیک الگوریتم‌های جستجوی تصادفی هستند که بر روی جمعیتی از راه حل‌های ممکن عمل می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک در هوش مصنوعی مانند سایر الگوریتم‌های جستجو در هوش مصنوعی استفاده می‌شود – برای جستجوی فضای راه حل‌های بالقوه برای یافتن یکی که مشکل را حل کند.

مشکلات غربالگری دارو با انبوهی از مولکول ها جابجا می‌شود. “اگر ۱۰۰ میلیارد مولکول داشته باشید و ۹۹٪ مدل دقیق داشته باشید، بسیار خوب به نظر می‌رسد. هایفس می‌گوید: “اما این بدان معنی است که شما یک درصد مثبت کاذب دارید و پاسخ درست شما در یک میلیارد مثبت کاذب قرار می‌گیرد. در حقیقت، آنچه شما برای کار پربار و مثمر ثمر در این دنیای جدید فراوانی نیاز دارید، تکنیک‌های محاسباتی است که بیش از دقت ۹۹٪ – ۹۹٫۹۹۹٪ است. “

مانند بسیاری دیگر از فن آوری های مخرب در تحقیقات دارویی – فناوری‌هایی مانند ویرایش ژن CRISPR، تجزیه پروتئین در تخریب پروتئین ناشی از کیمرا و تداخل RNA – AI باعث ایجاد هیجان زیادی می‌شود. هایفس آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ اظهار داشت: “هوش مصنوعی” ، قول می‌دهد [به تولیدکنندگان دارو کمک کند] اهداف غیرقابل حل قبلی را دنبال کنند. ” او اشاره می کند که علاقه اولیه به فن آوری‌های مخرب مانند هوش مصنوعی مقدم بر نتایج بالینی باورنکردنی است. وی تأکید می‌کند: “این نوید گشودن فرصتهای سبز است.”

اجزای اصلی الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی چیست؟

اجزای اصلی در الگوریتم ژنتیک عبارتند از متقاطع (CrossOver) ، جهش (Mutation) و انتخاب بهترین (Selection of the fittest) .

الگوریتم ژنتیک AI چگونه کار می‌کند؟

از نظر محاسبات، یک الگوریتم ژنتیک مدل محاسبه را با داشتن آرایه‌هایی از بیت یا کاراکتر (رشته باینری) برای نشان دادن کروموزوم‌ها پیاده سازی می‌کند. هر رشته یک راه حل بالقوه را نشان می‌دهد. سپس الگوریتم ژنتیک امیدوار کننده ترین کروموزوم‌ها را که در جستجوی راه حل‌های بهبود یافته هستند، دستکاری می‌کند.

چرا الگوریتم ژنتیک مهم است؟

آنها معمولاً برای تولید راه حلهای با کیفیت بالا برای مشکلات بهینه سازی و مشکلات جستجو استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های ژنتیک فرآیند انتخاب طبیعی را شبیه سازی می‌کنند، به این معنی که گونه‌هایی که می‌توانند با تغییرات محیط خود سازگار شوند قادر به زنده ماندن و تولید مثل هستند و به نسل بعدی می‌روند.

کاربرد هوش مصنوعی در مهندسی ژنتیک

هوش مصنوعی (AI) شبیه سازی هوش در یک عامل غیر زنده است. در زمینه تشخیص بالینی ما AI را به عنوان هر سیستم رایانه‌ای تعریف می‌کنیم که بتواند به درستی داده‌های سلامتی را تفسیر کند. خصوصاً به صورت طبیعی که توسط انسان مشاهده می‌شود. غالباً، این کاربردهای بالینی چارچوب‌های AI را برای تفسیر کارآمد مجموعه‌های داده پیچیده بزرگ اتخاذ می‌کنند. این سیستم هوش مصنوعی در مورد داده‌های سلامت خارجی که معمولاً توسط انسان تفسیر می‌شوند و قبل از قرار گرفتن در معرض سیستم AI حداقل پردازش شده‌اند.

به عنوان مثال تصاویر بالینی که توسط یک متخصص انسانی برچسب گذاری و تفسیر شده‌اند، آموزش دیده‌اند. سپس سیستم هوش مصنوعی یاد می‌گیرد که وظیفه تفسیر را روی داده‌های آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ جدید سلامت از همان نوع، که در تشخیص بالینی اغلب شناسایی یا پیش بینی وضعیت بیماری است، اجرا کند.

وظایف تفسیر هوش مصنوعی در مهندسی ژنتیک

وظایف تفسیر هوش مصنوعی را می توان در مهندسی ژنتیک در کلاسهای مسئله مانند بینایی رایانه، تجزیه و تحلیل سری زمانی، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی گروه بندی کرد. هر یک از این مشکلات به خوبی برای پرداختن به انواع خاصی از کارهای تشخیصی بالینی مناسب است. به عنوان مثال، بینایی رایانه‌ای برای تفسیر تصاویر رادیولوژیکی مفید است، تجزیه و تحلیل سری زمانی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بهداشتی جریان مداوم مانند موارد ارائه شده توسط الکتروکاردیوگرام مفید است، می‌توان از روش‌های تشخیص گفتار برای تشخیص اختلالات عصبی استفاده کرد و پردازش زبان طبیعی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند در استخراج اطلاعات معنی دار از داده‌های پرونده الکترونیکی سلامت (EHR) مفید باشد.

در بعضی از مناطق، ارتباط بین کلاسهای مسئله و وظایف تشخیصی ممکن است آنچنان واضح نباشد. به عنوان مثال، تکنیک‌های بینایی رایانه نیز برای شناسایی عناصر تنظیم کننده عملکردی در ژنوم انسان مفید است، جایی که می‌توان آنها را برای شناسایی نقش تکرار شونده در توالی DNA به روشی مشابه آنچه الگوهای پیکسل در تصاویر توسط کانولوشن تشخیص داده می شود ، استفاده کرد.

الگوریتم های هوش مصنوعی

گروه زیادی از الگوریتم های هوش مصنوعی معروف به یادگیری عمیق ، بسیاری از این مشکلات را برطرف کرده‌اند که می‌توانند با استفاده از معماری‌های شبکه عصبی عمیق ، ویژگی های قابل تفسیر را از مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده بیاموزند. شبکه‌های عصبی سیستم‌های محاسباتی نورون‌های مصنوعی هستند (که “گره” نیز نامیده می‌شوند) که سیگنال‌ها را به یکدیگر منتقل می‌کنند، اغلب در لایه‌های بهم پیوسته. لایه‌هایی که لایه ورودی یا خروجی نیستند، لایه‌های “پنهان” نامیده می‌شوند. یک شبکه عصبی عمیق از بسیاری از لایه‌های پنهان نورون مصنوعی تشکیل شده است.شبکه‌های عصبی غالباً واحد اساسی داده‌هایی را که برای تفسیر آموزش دیده‌اند، به عنوان ورودی در نظر می‌گیرند:

به عنوان مثال

شدت پیکسل در تصاویر. کدهای تشخیصی ، نسخه‌ای و روش در داده های EHR ؛ یا داده های توالی نوکلئوتیدی در کاربردهای ژنومی. به عبارت دیگر ، برخلاف اکثر رویکردهای یادگیری ماشینی ، استخراج و تعریف حداقل ویژگیهای پیش بینی توسط انسان مورد نیاز است. انبوهی از این ویژگی‌های ساده در لایه‌های پی در پی شبکه عصبی به طرق مختلف، که توسط معمار شبکه عصبی انسان طراحی شده است ترکیب می‌شوند تا مفاهیم پیچیده تر یا ویژگی های داده‌های سلامت ورودی را نشان دهند.

در نهایت، خروجی شبکه عصبی وظیفه تفسیری است که شبکه برای اجرای آن آموزش دیده است. به عنوان مثال، لایه‌های پی در پی الگوریتم دید رایانه‌ای ممکن است یاد بگیرند که لبه‌ها را در یک تصویر تشخیص دهند، سپس مجموعه‌ای از اشکال باشد که نمایانگر اشیا خاص هستند و غیره.

کلام آخر

بنابراین سیستم هوش مصنوعی ویژگی‌های ساده را در مفاهیم پیچیده‌تر ترکیب می‌کنند تا نتیجه گیری در مورد داده‌های بهداشتی را به روشی مشابه با تفسیر انسان انجام دهند، اگرچه مفاهیم پیچیده مورد استفاده توسط سیستم های AI لزوماً برای انسان مفاهیم قابل تشخیص یا آشکاری نیستند.