مسیر یادگیری ماشین از صفر تا صد! کامل‌‌ترین نقشه راه

یادگیری ماشین یکی از جذاب‌ترین حوزه‌های علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که جایگاه خود را در کسب و کارها پیدا کرده است. روزانه به موقعیت های شغلی این حوزه افزوده می‌شود، اما سوال همیشگی این است که مسیر یادگیری ماشین چطور است و از بین منابع بسیاری وجود دارد، کدام را انتخاب کنیم؟

قبل از انتخاب منبع آموزشی، لازم است مشخص کنیم چه چیزهایی باید یاد بگیریم و پس از بررسی منابع مختلف، جامع‌ترین آن‌ها را انتخاب کنیم.

در اولین مقاله از مجموعه مقالات یادگیری ماشین، مسیر یادگیری ماشین را مشخص می‌کنیم تا با مواردی که لازم است یاد بگیرید، آشنا شوید. در مقالات آینده درباره تمام این سرفصل‌ها صحبت می‌کنیم و می‌توانید به درک کاملی از مفاهیم و نقشه راه یادگیری ماشین برسید.

مسیر یادگیری ماشین

وقتی به نقشه راه یادگیری ماشین نگاه می‌کنیم، اولین چیزی که می‌بینیم تعریف یادگیری ماشین است و اینکه از کجا آمده است. البته نمی‌خواهیم تاریخ یاد بگیریم، پس زیاد درگیر داستان‌های تاریخی نشده و خیلی سریع حرف‌های اصلی را شروع می‌کنیم. درباره انواع یادگیری ماشین که شامل یادگیری بانظارت، یادگیری بدون‌نظارت و یادگیری تقویتی هست، حرف می‌زنیم.

در ادامه به سراغ داده‌ها می‌رویم و یاد می‌گیریم چطور مجموعه‌داده را برای استفاده آماده کنیم، چون قبل اجرای الگوریتم‌ها بهتر است داده‌ها را پاک‌سازی کنیم. حال که داده‌ها آماده هستند، می‌توانیم با الگوریتم‌ها آشنا شویم.

الگوریتم‌های رگرسیون خطی، رگرسیون منطقی و SVM را توضیح می‌دهیم. KNN و k-means را برای خوشه‌بندی بیان می‌کنیم. بایاس و واریانس را گفته و پس از آن شبکه عصبی را بررسی می‌کنیم. درخت تصمیم و مدل‌سازی گروهی روش‌های خیلی ساده‌ای هستند که در آخر توضیح می‌دهیم.

اسم الگوریتم‌ها شما را نترساند، همه آن‌ها را خیلی ساده و به اندازه‌ای که برای انجام پروژه ها نیاز است، توضیح می‌دهیم. ولی برای اینکه خیالتان راحت باشد که همه مطالب را به خوبی یاد گرفته‌اید، یک مدل را با زبان پایتون می‌سازیم که بتوانید آموخته‌هایتان را بر روی داده‌ها اجرا کنید.

اگر پایتون بلد نیستید، مهم نیست. فکر آن هم کردیم و برای شما آموزش رایگان پایتون آماده کردیم که می‌توانید در کانال یوتیوب دیتاهاب مشاهده کنید. البته برای این مقالات، پایتون را فقط در آخر برای ساخت مدل لازم دارید و مابقی مفاهیم را می‌توانید بدون دانستن پایتون یاد بگیرید. الان که مدل را ساختید، بهینه‌سازی مدل آخرین قدم هست که پس از یادگیری آن، تمام اصول اساسی را می‌دانید.

در شکل زیر، سرفصل مقالات را آورده و مسیر یادگیری ماشین را ترسیم کردیم.

اهمیت یادگیری ماشین

یادگیری ماشین دیگر تنها یک زیرشاخه تخصصی در علوم کامپیوتر نیست، بلکه غول‌های فناوری سال‌ها است از آن استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به توصیه‌های محصولات Walmart، افزایش قیمت در Uber، کشف تقلب در موسسات مالی برتر، Google Maps و محتوای توییتر، لینکدین، فیس‌بوک و اینستاگرام کمک می‌کنند.

شما هم هر روز از محصولات یادگیری ماشین استفاده می‌کنید، شاید بدون اینکه متوجه شوید. به دلیل استفاده از الگوریتم‌های هوشمند در همه جا، از ایمیل گرفته تا اپلیکیشن‌های موبایل و کمپین‌های بازاریابی، حرفه یادگیری ماشین در حال انفجار است.

چرا یادگیری ماشین یاد بگیریم؟

اگر به دنبال پرتقاضاترین و هیجان‌انگیزترین حوزه‌های شغلی هستید، آماده کردن خود با مهارت‌های یادگیری ماشین حرکت خیلی خوبی هست.

شاید مسیرتان برای تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه یادگیری ماشین از این‌جا شروع شود. شاید یک درک پایه برای ارضای کنجکاوی شما در حال حاضر کافی باشد و دوست دارید با کاربردهای یادگیری ماشین آشنا شوید. در هر صورت، با این فرض پیش می‌رویم که شما پذیرای ایده آموزش برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین موفق هستید.

ماشین‌ها بر اساس الگوریتم‌های آماری که توسط افراد ماهر مدیریت و نظارت می‌شوند – معروف به دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین- کار می‌کنند. بازار کاری که در آن فرصت‌های شغلی برای رشد زیاد است، اما در حال حاضر، عرضه برای پاسخگویی به تقاضا با مشکل مواجه هست. کارشناسان ابراز تاسف می کنند که یکی از بزرگترین موانعی که پیشرفت هوش مصنوعی را به تاخیر می اندازد، نبود متخصصان با تخصص و آموزش لازم است.

به گفته چارلز گرین، مدیر رهبری فکری در Belatrix Software:

” یافتن دانشمندان داده، افرادی با تجربه هوش مصنوعی، یا افرادی با مهارت‌های تجزیه و تحلیل و استفاده از داده‌ها، و همچنین کسانی که بتوانند الگوریتم‌های مورد نیاز برای یادگیری ماشین را ایجاد کنند، چالش بزرگی است. در حالی که فناوری هنوز در حال ظهور است، پیشرفت‌های زیادی در حال انجام است. واضح است که هوش مصنوعی با تصور ما فاصله زیادی دارد.”

پیش‌ نیازهای یادگیری ماشین

در مسیر یادگیری ماشین، از افراد مختلف، توصیه های فراوانی خواهید شنید که حتی گاهی با هم تناقض خواهند داشت. ولی یک نکته کلیدی را به خاطر داشته باشید که تنها دانستن الگوریتم ها کافی نیست.

جبر خطی و آمار برای یادگیری ماشین

برای تولید و توسعه محصولات مبتنی بر یادگیری ماشین، ابتدا باید آمار را تا حدی درک کنید. آمار در قلب یادگیری ماشین قرار دارد. بسیاری از این الگوریتم‌ها بر اساس آمار مشابهی هستند که در دبیرستان خواندید. ولی اگر یادتان نیست، ما دوره آموزش سریع جبر خطی و آمار جامعی، با سرفصل‌های مناسب یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برایتان آماده کردیم و مباحث ضروری را یاد می‌دهیم.

پایتون برای یادگیری ماشین

برنامه‌نویسی یکی دیگر از بخش‌های ضروری یادگیری ماشین است. اگر قبلا کدنویسی یاد نگرفته‌اید، باید این کار را انجام دهید. خوشبختانه این سری از مقالات را می‌توانید بدون هیچ پیش‌زمینه‌ای در برنامه‌نویسی تکمیل کنید. برای کسانی که مایلند نگاهی به برنامه‌نویسی یادگیری ماشین داشته باشند، در مقالات آخر، کل مراحل ساخت یک مدل را با استفاده از زبان محبوب پایتون توضیح می‌دهیم. از آنجا که برای ما مهم هست کل مسیر یادگیری با شما باشیم و آموزش‌های کامل و کاربردی ارائه دهیم، دوره آموزش پایتون ویژه هوش مصنوعی هم برایتان آماده کردیم.

یادگیری مفاهیم پایه‌ ای خیلی مهم است. ولی در کنار آن باید پیاده سازی این الگوریتم ها را بلد باشید. پس حتما دوره آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون را در کانال یوتیوب دیتاهاب ببینید.

. . . .

و در انتها…

در این قسمت، با نقشه راه و مسیر یادگیری ماشین آشنا شدیم. در مقالات آینده، هر یک از گام های این مسیر را در کنار هم طی می کنیم تا در پایان مقالات یادگیری ماشین، با تمامی مفاهیم آن آشنا باشیم. برای ورود به این مسیر، اول باید ببینیم یادگیری ماشین چیست و از کجا آمده است.