آرشیو اسفند ماه 1396

امروزه سبک زندگی همه‌ی ما به‌طور جدایی ناپذیری با دنیای دیجیتال و اینترنت گره خورده است. که شامل سخت افزار ها ، نرم افزار ها و اصطلاحات تخصصی مربوطشان می شود. مهندس ها نیز از این قاعده مستثنی نیستند و حتی می‌توان گفت به دلیل تکنولوژی و سرعت رشد بالا و همچنین حساسیت و اهمیت به روز بودن آن ، دنیای مهندسی بیش از دیگر زمینه ها به نرم افزار های تخصصی وابسته شده است.

به جرات میتوان گفت که برای هر دانشجو و یا فارغ التحصیل رشته ی مهندسی مکانیک ، یادگیری و تسلط بر نرم افزار های عمومی و تخصصی از نان شب واجب تر شده است.

از اینرو در این نوشته تلاش می‌کنیم تا شما را با مهم ترین و البته پرکاربرد ترین نرم افزار های مهندسی مکانیک در صنعت و دانشگاه های ایران آشنا کنیم.

مهندس مکانیک هر سیستم دارای حرکت ، نیرو و انرژی را طراحی و تحلیل می کند و با به کارگیری دانش و مهارت خود جهان را به جلو می‌برد. علم مکانیک به تحلیل نیرو ها، حرکت، کار، انرژی و اثرات متقابل آن ها بر یکدیگر می‌پردازد و مهندس مکانیک باید درک خوبی از علوم ریاضی و فیزیک داشته باشد.

تاکنون کاربردهای بسیار زیادی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در زندگی روزمره تجربه کرده‌ایم. سرویس‌های ایمیل برای تشخیص اسپم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. سیستم‌های پیشنهادگر، مرتب‌سازی نتایج موتورهای جستجو، تشخیص چهره خندان برای عکاسی خودکار، همگی نمونه‌های دیگری از کاربردهای یادگیری ماشین هستند.

ابزارها و روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، بر خلاف سایر ابداعات و اختراعات بشر، برای رفع محدودیت‌ها و نیازهای فیزیکی نیستند، بلکه هدف آن‌ها  ساختن سیستم‌هایی است که به جای انسان بیاندیشند، یاد بگیرند و یاد بدهند.

در طی یک دهه آینده، به نظر می‌رسد که ما شاهد استفاده هر چه بیشتر یادگیری ماشین در طراحی سیستم‌های دارای تعامل با انسان خواهیم بود.

یادگیری ماشین چیست؟

این شاخه به این معنا است که ماشین بتواند برنامه، ساختار یا داده‌‏هایش را بر اساس ورودی‏‌ها یا در پاسخ به اطلاعات خارجی، به نحوی تغییر دهد که رفتارش به آن چه از او انتظار می‌‏رود نزدیک‏‌تر شود، به عبارت دیگر می‌توان گفت یعنی قدرت تجزیه تحلیل داشته باشد.

یادگیری ماشین سالهاست که توسط شرکت‌های بزرگ در ابعاد کوچک استفاده می‌شود. مثلا آمازون با رصد کلیک‌ها و علاقه‌مندی‌های افراد سعی در یافتن سلیقه‌های فرد کرده و تبلیغاتی متناسب با آن برای وی نشان می‌دهد، گوگل در زمینه جستجوهای اینترنتی و فیسبوک در زمینه شبکه‌های اجتماعی اقدام مشابه را انجام می‌دهد و پست‌های مورد علاقه افراد را  برایشان به نمایش در می‌آورد.

در این نوشتار قصد داریم به معرفی چند الگوریتم هوش مصنوعی بپردازیم که در زمینه یادگیری ماشین نیز بسیار پرطرفدار هستند.

طبقه بندی مشکلات یادگیری ماشین

سه طبقه بندی اصلی از وظایف یادگیری ماشین وجود دارد:

• یادگیری تحت نظارت: مدل با استفاده از یک مجموعه شناخته شده “داده های آموزشی” ساخته شده است که شامل تمام ویژگی ها و همچنین مقادیر شناخته شده (“برچسب ها”) خروجی است که ما در حال تلاش برای مدل سازی آن هستیم. هدف از تکنیک های یادگیری تحت نظارت، رسیدن به یک مدل است که ویژگی های ورودی را برحسب برچسب ها نشان می دهد.
• یادگیری بدون نظارت: خروجی این الگوریتم یادگیری،  برچسب ها  نیستند؛ هدف این روش کشف ساختار ناشناخته مانند خوشه ها clutsters و یا الگوهای دیگر است.
• یادگیری تقویتی: الگوریتم پاداش و مجازات را بر اساس موفقیت آن در دستیابی به یک هدف خاص به ارمغان می آورد – به عنوان مثال، یک الگوریتم Go برای تغییرات در یک مدل که باعث افزایش نسبت زمان برنده شدن مدل و مجازات برای تغییراتی که قصد کاهش آن را دارد.این  الگوریتم قصد دارد پاداش را به حداکثر و مجازات را به حداقل برساند.

وظایف همچنین می تواند بر اساس خروجی مورد نظر از مدل یادگیری  طبقه بندی شود. سه تار از رایج ترین ها عبارتند از:

طبقه بندی: داده ها به دو یا چند کلاس یا “برچسب ها” تقسیم می شوند (مثلا “hotdog” در مقابل “not hotdog “) و هدف عمل یادگیری این است که یک مدل تولید کند که ورودی ها را به یکی یا بیشتر از این برچسبها اختصاص دهد.

رگرسیون: خروجی یک  عدد پیوسته (به عنوان مثال قیمت کالای خاص، تولید یک چاه نفت ثابت شده) به جای طبقه بندی گسسته است، و  همچنین فراهم سازی مدل و برآورد خروجی هدف.

خوشه بندی: آنالوگ بدون نظارت برای طبقه بندی؛ ورودی ها باید به گروه ها تقسیم شوند، اما قبل از ساخت مدل، گروه ها شناخته نمی شوند.مثال کاربرد: پیش بینی قیمت خانه