کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (its)

این مقاله به بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (its) می‌پردازد. یادگیری ماشین به عنوان یک ابزار کلیدی در تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های حمل و نقل، به ویژه در زمینه‌های نظارت ترافیکی، پیش‌بینی تقاضا و مدیریت ترافیک، مطرح شده است. روش‌های مختلف یادگیری ماشین، از جمله یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت، به طور جامع بررسی می‌شوند. در بخش‌های مختلف مقاله، مراحل تحلیل داده‌ها شامل تعریف دقیق مساله، جمع‌آوری داده‌های مربوطه، ادغام داده‌ها از منابع مختلف و پیش‌پردازش داده‌ها به منظور آماده‌سازی برای تحلیل، مورد بحث قرار می‌گیرد.علاوه بر این، الگوریتم‌های متنوع یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها، از جمله روش‌های رگرسیون، درخت‌های تصمیم، شبکه‌های عصبی و ماشین‌های بردار پشتیبان، معرفی و کاربردهای آن‌ها در بهبود تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌های مرتبط با ترافیک و حمل و نقل بررسی می‌شوند. هدف این مقاله، ارائه یک چارچوب تحلیلی برای استفاده موثر از یادگیری ماشین در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند و شناسایی چالش‌ها و فرصت‌های موجود در این حوزه است.