نحوه ساختن سیستم بایگانی یادگیری ماشین برای طبقه بندی کتاب ها

آیا شما به ساخت سیستم بایگانی یادگیری ماشین برای طبقه بندی کتاب ها یا دسته بندی دیگر اشیا علاقه مند هستید؟

این فناوری هم یک بازار عالیست و هم بسیار نوید بخش است. علاوه بر تمام سرمایه ای که می توان از این راه کسب کرد، نوآوری در هوش مصنوعی راهی عالی برای تأثیر مثبت بر بشریت است.

حجم روز افزون محتواها با ارزش بالا: یک مشکل خوب!

داشتن برخی از مشکلات خوب است! تجارت یا سازمان شما به سرعت در حال رشد است. شما محتوای فوق العاده ای دارید که ارزش خود را به مشتریان ارائه می دهد و تیم شما به طور منظم محتوای بیشتری را اضافه می کند.

مشتریان شما از محتوای با کیفیتی که ارائه می دهید راضی هستند، با این وجود شما در تلاش برای مدیریت این حجم فزاینده از محتوا هستید! به نظرتان آشناست؟ 

باید بدانید که سازمان شما تنها سازمانی نیست که با چالش سرریز مطالب روبرو است. مدیریت محتوای روز افزون شما قابل انجام است و یادگیری ماشین (ML) برای کمک به شما به میدان آمده است.

یادگیری ماشین: مقدمه ای مختصر

یادگیری ماشین یک رشته در هوش مصنوعی ، شاخه میان رشته ای علوم و فناوری رایانه است. فرضیه اصلی یادگیری ماشین این است که کامپیوترها می توانند از داده ها بیاموزند و می توانند الگو ها را از آن شناسایی کنند.

به عبارت دیگر یادگیری ماشین روشی برای تجزیه و تحلیل داده ها است که کامپیوترها را قادر می سازد تا به صورت خودکار مدل های تحلیل داده بسازند.

تمایز اصلی در یادگیری ماشین این است که رایانه ها “بدون هیچ برنامه ریزی مشخصی برای آموزش” “یاد می گیرند”. این یادگیری با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین صورت می گیرد.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد یادگیری ماشین پیشنهاد می کنیم این مطلب را مطالعه کنید.

الگوریتم های یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشین عناصر سازنده این فناوری هستند و از شامل موارد زیر می شوند:

یادگیری نظارت شده : وقتی اطلاعات ورودی و خروجی را تشخیص میدهید، از الگوریتم های یادگیری نظارت شده استفاده می کنید. چنین الگوریتم هایی “رایانه” را برای پاسخ به سوالات مبتنی بر داده های دارای برچسب “آموزش می دهند”.

یادگیری بدون نظارت : اگر داده هایی دارید که پاسخ سوالات در آنها مشخص نیست، پس باید از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت استفاده کنید. بنابراین هیچ داده ای با برچسب وجود ندارد، بنابراین کامپیوتر “می آموزد” الگوها و ساختارهای پنهان داده ها را شناسایی کند.

یادگیری نیمه نظارت شده : الگوریتم های یادگیری نیمه نظارت از ترکیبی از داده های برچسب خورده و بدون برچسب استفاده می کنند.

یادگیری تقویتی : این الگوریتم ها با استفاده از روش آزمون و خطا کامپیوتر ها را آموزش می دهند. رایانه ها از تجربه می آموزند و دقت تصمیم گیری خود را بر اساس بازخورد های دریافتی بهبود می بخشند.

موارد کاربردی یادگیری ماشین و بازار جهانی آن

یادگیری ماشین طیف گسترده ای از موارد استفاده را دارد ، به عنوان مثال:

• شرکت ها می توانند از یادگیری ماشین در کنار اتوماسیون مبتنی بر قانون برای دستیابی به اتوماسیون فرآیند هوشمند ( IPA ) از کارهای پیچیده مانند ارزیابی ریسک بیمه استفاده کنند.
• مشاغل می توانند عملکردهای فروش و بازاریابی خود را با یادگیری ماشین بهینه کنند زیرا این امر به امتیازدهی به فعالیت ها، تبلیغات و غیره کمک می کند
• چت بات ها می توانند یاد بگیرند که با کمک یادگیری ماشین، تعداد بیشتری از درخواست های مشتری را حل کنند و در نتیجه کارایی بیشتری کسب کنند.
• یادگیری ماشین می تواند راه حل های امنیت سایبری را با تجزیه و تحلیل های پیش بینی شده و تجزیه و تحلیل رفتاری تقویت کند.

با توجه به اهمیت آن، تعجب آور نیست که بازار جهانی یادگیری ماشین برای رشد قابل توجهی آماده است.

گزارش وبسایت MarketsandMarkets تا سال ۲۰۲۲ معادل ۸٫۸۱ میلیارد دلار برای یادگیری ماشین در نظر گرفته است که بیش از ۱٫۴۱ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۷ می باشد. این گزارش تخمین می زند که در این مدت بازار جهانی یادگیری ماشین ۴۴ درصد رشد می کند.

طبقه بندی اسناد : اصلی ترین کاربرد یادگیری ماشین

اکنون که درک درستی از یادگیری ماشین دارید، بیایید درک کنیم که چگونه این فناوری می تواند به ساخت یک سیستم بایگانی برای طبقه بندی کتاب کمک کند. طبقه بندی اسناد به عنوان یک مورد اصلی استفاده از یادگیری ماشین ظاهر شده است و از آن برای پردازش زبان طبیعی ( NLP ) که یکی از قابلیت کلیدی هوش مصنوعی است استفاده می شود.

یک سیستم بایگانی با استفاده از یادگیری ماشین متن را طبقه بندی می کند، که به شما در اختصاص یک یا چند دسته به یک سند کمک می کند. در نتیجه، کار سازمان شما را در جهت مدیریت و مرتب سازی اسناد را آسان تر می کند. هر تجارت یا سازمانی که با محتوای زیادی سروکار دارد می تواند از این مزیت بهره مند شود و نمونه هایی از این مشاغل ناشران و سایت های خبری هستند.

سیستم های دارای یادگیری ماشین برای طبقه بندی اسناد ممکن است از قابلیت های طبقه بندی متن استفاده کنند و چنین سیستمی ممکن است در سطوح مختلف کار کند ، به عنوان مثال:

• در سطح سند 
• در سطح پاراگراف 
• در سطح جمله
• در سطح زیر جمله

طبقه بندی اسناد با استفاده از یادگیری ماشین شامل مراحل زیر است:

• انتخاب یک مجموعه داده مناسب با تعداد کافی سند ؛
• پیش پردازش، که می تواند اختصاص وزن متفاوت به کلمات بر اساس اهمیت آن ها باشد.
• با استفاده از یک استراتژی طبقه بندی مناسب و الگوریتم های یادگیری ماشین مناسب.

ساخت سیستم یادگیری ماشین برای طبقه بندی کتاب ها

اکنون مراحلی را که باید برای ساخت سیستم بایگانی یادگیری ماشین برای طبقه بندی کتاب ها بردارید ، توضیح خواهیم داد. این مراحل به شرح زیر است:

۱- درباره محدوده پروژه به توافق برسید

به عنوان اولین قدم، شما باید یک مدیر پروژه با صلاحیت را در تیم خود مسئول کنید و برای تعیین ابعاد پروژه با ذینفعان مختلف مشورت کنید. شما همچنین به یک معمار IT و تحلیل گران تجارت نیاز دارید.

آن ها به همراه یکدیگر باید برای تعیین محدوده پروژه تلاش کنند. توصیه می شود شروع به ساخت یک برنامه وب با طبقه بندی اسناد یادگیری ماشین به عنوان ویژگی اصلی آن کنید.

۲- یک متدلوژی مناسب برای پروژه انتخاب کنید

اکنون زمان استراتژیک پروژه رسیده است. شما باید روش درستی برای این پروژه انتخاب کنید و روش پیشنهادی ما روش Agile ( چابک ) است. کارشناسان ادعا می کنند که استقرار سیستم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با استفاده از روش Agile سود ده می باشد.

۳- برنامه ریزی و برآورد پروژه

طراحی یک طرح دقیق برای پروژه رمز موفقیت پروژه شماست ، علاوه بر این ، شما همچنین به یک برآورد کیفیت بودجه برای پروژه نیاز دارید. ذینفعان تجاری سازمان شما برای تهیه سیگنال های سبز لازم برای پروژه به این موارد احتیاج دارند.

۴- روش توسعه را برای پروژه تعیین کنید

تیم پروژه شما باید رویکرد زیر را برای این پروژه اتخاذ کند:

• از یک سرویس ابری مدیریت شده استفاده کنید تا بتوانید روی توسعه و نه مدیریت زیرساخت IT تمرکز کنید.
• پروژه را با یک کیت توسعه نرم افزاری (SDK) یا رابط برنامه نویسی برنامه (API) پردازش زبان طبیعی تسریع کنید.
• برای افزایش پوشش آزمایش از کمک اتوماسیون آزمون استفاده کنید.

۵- تیم پروژه خود را بسازید

اعضای تیم شامل :

• طراحان رابط کاربر
• توسعه دهندگان هوش مصنوعی یا یادگیری مصنوعی با مهارت های پایتون
• توسعه دهندگان وب با مهارت های Node.js 
• آزمایش کنندگان
• مهندسین DevOps

۶- از یک سیستم عامل خدمات ابری مدیریت شده استفاده کنید

با استفاده از یک بستر خدمات مدیریتی ابری می توانید توسعه برنامه وب پیشنهادی با قابلیت NLP تسریع کنید. توصیه ما این است که از بستر به عنوان سرویس (PaaS) استفاده کنید زیرا می توانید چندین مزیت بدست آورید:

• ارائه دهندگان مشهور PaaS زیرساخت های ابری، شبکه، ذخیره سازی، سیستم عامل، میان افزار و محیط زمان اجرا را مدیریت می کنند. این کار اختیار عمل شما را بیشتر میکند بنابراین می توانید روی توسعه تمرکز کنید.
• هنگام استفاده از یک پلت فرم مشهور PaaS ، می توانید برنامه وب خود را به راحتی مقیاس بندی کنید ، زیرا آنها برنامه های عملکرد برنامه های قدرتمند (APM) و مقیاس خودکار را ارائه می دهند.
• هنگام استفاده از سیستم عامل PaaS ادغام API های پایگاه داده و شخص ثالث ساده تر است.
• ارائه دهندگان معروف PaaS دارای ابزارهای DevOps قوی هستند ، بنابراین ، شما می توانید از قابلیت های ادغام مداوم (CI) و تحویل مداوم (CD) استفاده کنید.

۷- یک راه حل مبتنی بر NLP SDK / API پیدا کنید

استفاده از راه حل SDK / API برای پیاده سازی قابلیت های NLP می تواند پروژه شما را تسریع کند و توصیه ی ما این است که از Amazon Comprehend استفاده کنید. این راه حل یک سرویس NLP از AWS است و از یادگیری ماشین برای یافتن بینش و روابط در متن استفاده می کند.

Amazon Comprehend چندین ویژگی ارزشمند دارد که به شما کمک می کند یک سیستم بایگانی یادگیری ماشین برای طبقه بندی کتاب ها بسازید ، به عنوان مثال:

• استخراج کلمات کلیدی
• تجزیه و تحلیل احساسات
• تجزیه و تحلیل نحو
• شناسایی نهاد
• استخراج رابطه بین کلمات
• نهادهای سفارشی
• تشخیص زبان 
• طبقه بندی سفارشی
• مدل سازی موضوع
• پشتیبانی از زبان چندگانه

مستندات گسترده ای برای آمازون وجود دارد ، به عنوان مثال:

• راهنمای توسعه دهنده ی Amazon Comprehend 
• اسناد SDK

SDK های Amazon Comprehend در همه زبان های معروف، به عنوان مثال ، جاوا ، پایتون ، PHP ، JavaScript ، روبی ، دات نت و Go وجود دارد.

۸- ثبت نام برای استفاده از تست اتوماسیون 

برنامه وب پیشنهادی باید با همه مرورگرها کار کند بنابراین ، شما باید آن را در مرورگرهای مختلف و نسخه های مختلف آن ها آزمایش کنید. با چارچوب اتوماسیون آزمون متن باز آسان نیست، با این حال ، Experitest یک راه حل قوی برای این امر ارائه می دهد. می توانید از دستگاه آزمایشگاه همراه و مرورگر تلفن همراه استفاده کنید، که طیف گسترده ای از مرورگرها را برای آزمایش ارائه می دهد.

گزارش تست و تجزیه و تحلیل برای انجام آزمایش موثر مهم است. Experitest گزارش تجزیه تحلیل خود را ارائه می دهد. توصیه می شود که از این گزارش ها استفاده کنید.

۹- از یک ابزار مدیریت پروژه موثر استفاده کنید

توصیه می شود برای مدیریت پروژه از تکنیک scrum استفاده کنید زیرا یک روش ثابت شده برای مدیریت پروژه های چابک است. شما باید تیم های scrum بسازید. این ها تیم های کوچکی هستند که عملکرد متقابل دارند و توسعه دهندگان و آزمایش کنندگان با یکدیگر همکاری می کنند.

۱۰- توسعه برنامه وب

Node.js یک انتخاب محبوب برای توسعه برنامه های وب است. این محیط متن باز ایجاد برنامه های وب کارآمد و مقیاس پذیر را تسهیل می کند و دارای یک جامعه توسعه دهنده پر جنب و جوش است. توصیه می کنیم از آن برای کدگذاری برنامه وب استفاده کنید. برای کدگذاری برنامه می توانید از IntelliJ IDEA استفاده کنید که یک محیط توسعه یکپارچه محبوب (IDE) است. برای این کار لازم است که از یک پلاگین Node.js استفاده کنید و می توانید در “Node.js و NPM” به آن دسترسی داشته باشید.

توسعه این برنامه وب به مراحل زیر نیاز دارد:

• یک UI کاربر پسند طراحی کنید
• آمازون SDK را در برنامه خود ادغام کنید
• برنامه را آزمایش کنید و آن را مستقر کنید

بیشتر بخوانید:

منبع DevTeam.Space