Microsoft Azure Machine Learning: Difference between revisions

Latest revision as of 10:19, 6 May 2025

مقدمه

Microsoft Azure Machine Learning یک سرویس ابری قدرتمند است که توسط Microsoft Azure ارائه می‌شود و به متخصصان داده و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را به سرعت و به آسانی بسازند، آموزش دهند، استقرار دهند و مدیریت کنند. این سرویس طیف گسترده‌ای از ابزارها و قابلیت‌ها را ارائه می‌دهد که فرآیند کل چرخه حیات یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد، از آماده‌سازی داده‌ها گرفته تا استقرار مدل و نظارت بر آن. Azure Machine Learning به گونه‌ای طراحی شده است که هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان باتجربه مناسب باشد و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا با استفاده از رویکردهای مختلف، از جمله یادگیری خودکار، بدون کد، یا کدنویسی سفارشی، به نتایج مطلوب برسند.

چرا Azure Machine Learning؟

دلایل متعددی وجود دارد که چرا Azure Machine Learning یک انتخاب عالی برای پروژه‌های یادگیری ماشین شما است:

**مقیاس‌پذیری:** Azure Machine Learning به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های خود را در مقیاس بزرگ آموزش دهید و استقرار دهید، بدون اینکه نگران زیرساخت باشید.
**انعطاف‌پذیری:** این سرویس از طیف گسترده‌ای از فریم‌ورک‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند، از جمله Python، R، و Scikit-learn.
**همکاری:** Azure Machine Learning به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا به طور موثرتری با یکدیگر همکاری کنند و پروژه‌های خود را به اشتراک بگذارند.
**امنیت:** Azure Machine Learning از داده‌های شما در برابر دسترسی غیرمجاز محافظت می‌کند.
**هزینه:** Azure Machine Learning یک مدل پرداخت به ازای مصرف را ارائه می‌دهد، به این معنی که فقط برای منابعی که استفاده می‌کنید هزینه پرداخت می‌کنید.
**ادغام با سایر خدمات Azure:** Azure Machine Learning به طور یکپارچه با سایر خدمات Azure، مانند Azure Data Lake Storage، Azure Databricks و Azure DevOps ادغام می‌شود.

اجزای اصلی Azure Machine Learning

Azure Machine Learning از چندین جزء اصلی تشکیل شده است که با هم کار می‌کنند تا فرآیند یادگیری ماشین را ساده کنند:

**Azure Machine Learning Workspace:** یک محیط مرکزی برای مدیریت تمام منابع و دارایی‌های مربوط به پروژه‌های یادگیری ماشین شما.
**Azure Machine Learning Studio:** یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) مبتنی بر وب که به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را بدون نوشتن کد بسازید و آموزش دهید.
**Azure Machine Learning SDK:** یک مجموعه از کتابخانه‌های Python که به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را به صورت برنامه‌نویسی بسازید و آموزش دهید.
**Automated Machine Learning (AutoML):** یک قابلیت که به طور خودکار بهترین مدل یادگیری ماشین را برای داده‌های شما پیدا می‌کند.
**Designer:** یک رابط کش و کلیک که به شما امکان می‌دهد pipelines یادگیری ماشین را بدون کدنویسی ایجاد کنید.
**Compute Instances & Compute Clusters:** منابع محاسباتی که برای آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.
**Data Stores:** مکان‌هایی برای ذخیره و مدیریت داده‌های مورد استفاده در پروژه‌های یادگیری ماشین.
**Models:** نمایش‌دهنده مدل‌های یادگیری ماشین آموزش‌دیده.
**Endpoints:** نقاط پایانی برای استقرار مدل‌ها و ارائه پیش‌بینی‌ها.
**Pipelines:** گردش‌کارهایی که مراحل مختلف فرآیند یادگیری ماشین را خودکار می‌کنند.

شروع با Azure Machine Learning

برای شروع با Azure Machine Learning، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. **ایجاد یک Workspace:** یک Azure Machine Learning Workspace در Azure Portal ایجاد کنید. این Workspace به عنوان محیط مرکزی برای تمام پروژه‌های یادگیری ماشین شما عمل خواهد کرد. 2. **آماده‌سازی داده‌ها:** داده‌های خود را برای آموزش مدل آماده کنید. این شامل پاکسازی داده‌ها، تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها می‌شود. می‌توانید از Azure Data Factory برای خودکارسازی این فرآیند استفاده کنید. 3. **انتخاب یک روش مدل‌سازی:** یکی از روش‌های زیر را برای ایجاد و آموزش مدل خود انتخاب کنید:

   *   **AutoML:** اگر می‌خواهید به سرعت یک مدل یادگیری ماشین را بدون نوشتن کد بسازید، AutoML یک گزینه عالی است.
   *   **Designer:** اگر می‌خواهید pipelines یادگیری ماشین را بدون کدنویسی ایجاد کنید، Designer یک گزینه مناسب است.
   *   **SDK:** اگر می‌خواهید کنترل کاملی بر فرآیند مدل‌سازی داشته باشید، از Azure Machine Learning SDK استفاده کنید.

4. **آموزش مدل:** مدل خود را با استفاده از داده‌های آماده‌شده آموزش دهید. 5. **ارزیابی مدل:** عملکرد مدل خود را با استفاده از داده‌های آزمایشی ارزیابی کنید. 6. **استقرار مدل:** مدل خود را به عنوان یک Endpoint استقرار دهید تا بتوانید از آن برای ارائه پیش‌بینی‌ها استفاده کنید. 7. **نظارت بر مدل:** عملکرد مدل خود را به طور مداوم نظارت کنید و در صورت نیاز آن را مجدداً آموزش دهید.

گزینه‌های دو حالته (Dual Options) در Azure Machine Learning

Azure Machine Learning به کاربران امکان می‌دهد تا با استفاده از گزینه‌های دو حالته، فرآیند یادگیری ماشین را بهینه کنند. این گزینه‌ها شامل:

**No-Code/Low-Code:** استفاده از ابزارهایی مانند AutoML و Designer به کاربران اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به کدنویسی گسترده، مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد و استقرار دهند. این گزینه برای مبتدیان و کاربرانی که می‌خواهند به سرعت به نتایج برسند، بسیار مناسب است.
**Code-First:** استفاده از Azure Machine Learning SDK به کاربران امکان می‌دهد تا با استفاده از کد Python، کنترل کاملی بر فرآیند مدل‌سازی داشته باشند. این گزینه برای متخصصان داده و توسعه‌دهندگانی که نیاز به سفارشی‌سازی گسترده دارند، ایده‌آل است.

این دو رویکرد به کاربران اجازه می‌دهد تا با توجه به مهارت‌ها و نیازهای خود، بهترین روش را برای پروژه‌های یادگیری ماشین خود انتخاب کنند. همچنین، امکان ترکیب این دو رویکرد نیز وجود دارد. به عنوان مثال، می‌توانید از AutoML برای ایجاد یک مدل پایه استفاده کنید و سپس از SDK برای سفارشی‌سازی و بهبود آن مدل استفاده کنید.

استراتژی‌های مرتبط با یادگیری ماشین

**یادگیری انتقالی (Transfer Learning):** استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های بزرگ برای تسریع فرآیند یادگیری مدل‌های جدید. Transfer Learning
**مهندسی ویژگی (Feature Engineering):** فرآیند انتخاب، تبدیل و ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های خام برای بهبود عملکرد مدل.
**تنظیم بیش از حد (Overfitting):** زمانی که یک مدل به خوبی بر روی داده‌های آموزشی عمل می‌کند، اما عملکرد ضعیفی بر روی داده‌های آزمایشی دارد.
**تنظیم کم (Underfitting):** زمانی که یک مدل نمی‌تواند الگوهای موجود در داده‌ها را به خوبی یاد بگیرد.
**اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation):** یک تکنیک برای ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از چندین زیرمجموعه از داده‌ها.
**انتخاب مدل (Model Selection):** فرآیند انتخاب بهترین مدل از بین چندین مدل مختلف.

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

**شاخص قدرت نسبی (RSI):** یک شاخص برای اندازه‌گیری سرعت و تغییرات قیمت.
**میانگین متحرک (Moving Average):** یک شاخص برای هموار کردن داده‌های قیمت و شناسایی روندها.
**باندهای بولینگر (Bollinger Bands):** یک شاخص برای اندازه‌گیری نوسانات قیمت.
**MACD (Moving Average Convergence Divergence):** یک شاخص برای شناسایی تغییرات در قدرت، جهت، زمان و طول روند قیمت.
**حجم معاملات (Trading Volume):** تعداد سهام یا قراردادهایی که در یک دوره زمانی مشخص معامله می‌شوند.

منابع بیشتر

نتیجه‌گیری

Microsoft Azure Machine Learning یک سرویس ابری قدرتمند و انعطاف‌پذیر است که به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را به سرعت و به آسانی بسازید، آموزش دهید، استقرار دهید و مدیریت کنید. با استفاده از گزینه‌های دو حالته، می‌توانید با توجه به مهارت‌ها و نیازهای خود، بهترین روش را برای پروژه‌های یادگیری ماشین خود انتخاب کنید.

[[

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان