یادگیری ماشین (machine learning ) چیست؟ ماشین لرنینگ

احتمالا تا حالا زیاد به این سوال برخورد کردید که یادگیری ماشین چیست؟ یا اصلا چرا باید از یادگیری ماشین استفاده کنیم؟
یادگیری ماشین، یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است.با توجه به رشد و پیشرفت چشمگیری که در سرتاسر دنیا داشته، حالا در ایران هم یکی از تکنولوژی های مورد علاقه ی کسب و کارهاست.شرکت هایی مانند دیجی کالا در جهت بهبود سیستم های فروششان از ماشین لرنینگ استفاده میکنند.
در یک تعریف ساده ، هدف این است که به ماشین ها آموزش دهیم و برای آنها یک برنامه ای را پیاده کنیم که در آینده ، بدونه نیاز به دخالت انسان، توانایی بررسی، تحلیل و پیش بینی را داشته باشد.

 

یادگیری ماشین چیست؟

ماشین لرنینگ از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است که برای ماشین ها امکانی را فراهم میکند تا خودکار، یادبگیرند و پیشرفت کنند.در واقع ما به ماشین ها به صورت مستقیم یاد نمیدهیم که باید چکار کنند.زمانی که این ماشین ها با حجم زیادی از داده ها روبرو میشوند، به شکل خودکار، الگوهای تکرار شونده را بدون دخالت انسان یاد میگیرند.دقیقا مانند شیوه یادگیری انسان ها عمل میکنند و هرچه تجربه این ماشین ها بیشتر شود به مرور زمان، دقتش نیز بالاتر میرود.
در علم یادگیری ماشین ، همه چیز برنامه نویسی نمیشود.بلکه در تلاشیم تا با استفاده از الگوریتم ها یک ماشین را به شکلی طراحی کنیم، که بدونه آنکه برنامه ریزی خاصی داشته باشد و یا همه ی اعمال به آن گوش‌زد شود، توانایی یادگیری و عمل داشته باشد.یعنی این الگوریتم است، که بر اساس داده هایی که در اختیارش قرار دارد، منطقی برای خودش میسازد.

در پی تفاوت علم داده و یادگیری ماشین باید بدانید که تفاوت اساسی بین این دو آن است که علم داده اصطلاح گسترده‌تری است که تنها بر الگوریتم‌ها و آمار تمرکز ندارد، بلکه از کل روش‌شناسی پردازش داده استفاده میکند. بدین شکل، یعنی ماشین لرنینگ در حوزه دیتاساینس میگنجد.

انواع یادگیری ماشین 

یادگیری ماشین دارای انواع مختلفی است.که در اینجا در یک نگاه کلی، انواع یادگیری ماشین را به سه دسته تقسیم میکنیم:

یادگیری نظارت شده

در این نوع از یادگیری، دیتاساینتیست ها به عنوان ناظر، داده ها را در اختیار ماشین قرار میدهند و انواع داده‌ها را با برچسب گذاری مشخص میکنند.سپس الگوریتم یادگیری ماشین با استفاده از داده های ورودی و برچسب ها که خروجی ما را نشان میدهند، به ما تابعی را ارائه میدهد که برای دسته بندی داده ها از آن استفاده میکنیم.
مثلا ما به ماشین، تصویری از عدد 5 و همچنین یک تصویر سیاه و سفید نشان میدهیم.و به ماشین آموزش میدهیم که این، عدد 5 است و این تصویر هم دو رنگ دارد که یکی سیاه و دیگری سفید است.پس از اینکه آموزش تمام شد، حالا یک سری داده های جدید به ماشین میدهیم.حال ماشین، با استفاده از تجربیاتی که کسب کرده میتواند تشخیص دهد که در این داده ها از عدد 5 استفاده شده است یا نه، یا رنگ سیاه و سفید را تشخیص میدهد.

یادگیری بدون نظارت

در یادگیری بدونه نظارت، خبری از برچسب های اطلاعاتی یا وجود یک ناظر یا مربی نیست.در این روش ،ماشین باید خودش به دنبال ساختارهای موجود در داده ها باشد.به نوع دیگر، در این روش، فقط ورودی موجود است و هیچ خروجی (برچسب) موجود نیست.
به شکل کلی ، خروجی درستی را این سیستم به ما نشون نمیده ، اما ارتباط بین داده ها را میتواند کشف کند.مثلا اگر به این ماشین، چندین عکس بدهیم که شامل مکان های مختلف، حیوانات مختلف و … است، میتواند ساختارهای مخفی و ارتباطات بین این عکس ها را کشف کند.
یکی از الگوریتم های مورد استفاده در یادگیری نظارت نشده، الگوریتم های خوشه بندی یا CLUSTERING است.که یکی از الگوریتم های مورد استفاده آن ، K-MEANS است.زمانی از الگوریتم های خوشه بندی استفاده میشود، که میخواهیم داده هایی که ذاتا در یک گروه خاص هستند را کشف کنیم.

یادگیری تقویتی

در این روش،همانند یادگیری نظارت نشده، خبری از برچسب گذاری نیست.در واقع ، ماشین، با توجه به بازخوردهایی که از اعمالش میگیرد( تشویق یا تنبیه ) به درک و تفسیر مسائل مختلف میپردازد.
مثلا به بازی های رایانه ای توجه کنید، چگونه بعضی از ماشین ها در میتوانند بر انسان پیروز باشند؟
همه چیز به لطف همین الگوریتم یادگیری تقویتی است.وقتی ماشین، در این بازی ها در تقابل با انسان میبرد، تشویق میشود و جایزه میگیرد و از این قوت برای بازهای آینده نیز استفاده میکند.در طرف مقابل، زمانی که به انسان میبازد، خطاهایی که باعث باختش میشود را پیدا میکند و با استفاده از این الگوها به تدریج به مراحل بالاتر میرود.

یادگیری ماشین نظارت شده چگونه کار می‌کند؟

یادگیری ماشین نظارت شده نیازمند حضور یک دانشمند داده است که الگوریتم را با ورودی‌های برچسب‌دار و خروجی‌های دلخواه آموزش دهد. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده مناسب کارهای زیر هستند:
• طبقه‌بندی باینری: تقسیم داده‌ها به دو دسته
• طبقه‌بندی چندکلاسه: انتخاب بین بیش از دو نوع پاسخ
• مدل‌سازی رگرسیون: پیش بینی مقادیر پیوسته
• Ensembling: ترکیب پیش‌بینی‌های چندین مدل یادگیری ماشین برای تولید یک پیش‌بینی دقیق.

یادگیری ماشین بدون نظارت چگونه کار می‌کند؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت نیازی به برچسب‌گذاری داده‌ها ندارند. این الگوریتم‌ها داده‌های بدون برچسب را غربال می‌کنند تا  الگوهایی که مناسب گروه بندی نقاط داده در زیر مجموعه‌ها هستند را پیدا کنند. بیشتر انواع یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی از الگوریتم‌های بدون نظارت استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت مناسب کارهای زیر هستند:

• خوشه‌بندی: تقسیم مجموعه داده‌ها به گروه‌ها بر اساس شباهت
• تشخیص ناهنجاری: شناسایی نقاط داده غیرعادی در یک مجموعه داده
• ارتباط کاوی: شناسایی مجموعه‌ای از آیتم‌ها در یک مجموعه داده که اغلب با هم اتفاق می‌افتد
• کاهش ابعاد: کاهش تعداد متغیرها در یک مجموعه داده

 

کاربردهای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین، امروزه کاربردهای فراوانی دارد.در زیر به چند مورد از کاربردهای مهم ماشین لرنینگ در دنیای امروز اشاره میکنیم.

تشخیص گفتار

یکی از رایج ترین کاربردهای ماشین لرنینگ است.مثلا زمانی که شما در هنگام استفاده از گوگل ، از قسمت جستجوی صوتی استفاده میکنید و یک موضوع را بیان میکنید، این دستورالعمل های صوتی از فناوری تشخیص گفتار برای تبدیل به متن شدن استفاده میکنند.

تشخیص تصویر

راه های زیادی هست که به وسیله آن میشود یک سری ویژگی هایی تعیین کرد، که ماشین، یک تصویر را از تصاویر دیگر جدا کند.مثلا تصویر یک فرد که ماسک زده در کنار یک فرد بدونه ماسک ، یا نمونه های دیگر را میتواند با الگوی قرار گرفتن پیکسل ها در کنار هم تشخیص دهد.

هشدارها و پیش بینی ترافیک

اگر از GOOGLE MAP استفاده کرده باشید ، میدانید که با این برنامه میتوانید در کوتاه ترین زمان ممکن به مسیر دلخواه خود برسید.تا حالا به این فکر کردید که گوگل مپ، چگونه میتواند مسیرهای با ترافیک کمتر را به ما نشان دهد؟

از طریق مکان واقعی خودرو که از نقشه گوگل و سنسنورها آمده است
از طریق میانگین زمانی که در روزهای گذشته طی شده تا یک ماشین در این مسیر به مقصد برسد

همه ی افرادی که از این برنامه استفاده میکنند، میتوانند به بهبود این برنامه کمک کنند.یعنی اطلاعات را از شما میگیرد و به پایگاه داده میفرستد.

توصیه های محصول

وقتی در اینترنت یک محصول را سرچ میکنید، در مرورگر ، تبلیغ هایی در مورد همان محصول میبینید.گوگل با استفاده از الگوریتم های ماشین لرنینگ، علاقه کاربران را درک میکند و در انتها، محصول را بر حسب علاقه مندی کاربر پیشنهاد میدهد.

علم پزشکی

از ماشین لرنینگ در علم پزشکی برای تشخیص بیماری های مختلف استفاده میشود.مثلا تومورهای مغزی را جدیدا به کمک فناوری هایی که با یادگیری ماشین به وجود آمده اند را بهتر تشخیص میدهند.و همچنین محل دقیق ضایعات را در مغز بهتر میتوانند پیدا کنند.

به نظر، تا الان به اهمیت یادگیری ماشین لرنینگ پی بردید و میدانید که چرا باید یادگیری ماشین را یاد بگیرید.این ها فقط بخش کوچکی از کاربردهای امروزه ماشین لرنینگ بودند.

کاربرد یادگیری ماشین در صنعت پزشکی

یادگیری ماشینی صنعت پزشکی را متحول کرده است و پیشرفت های قابل توجهی در تشخیص بیماری، پیش آگهی و توسعه درمان های موثرتر ارائه می دهد. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی مصنوعی، نه تنها دقت تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی را افزایش می‌دهد، بلکه از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در فرآیندهای تصمیم‌گیری حمایت می‌کند. یادگیری ماشینی نقش مهمی در جنبه‌های مختلف مراقبت‌های بهداشتی، از جمله تشخیص زودهنگام سرطان، پیش‌بینی بیماری‌های قلبی و عصبی، و حتی تعیین ترکیب‌های دارویی بهینه دارد.

یکی از کمک های قابل توجه یادگیری ماشین در زمینه پزشکی، توانایی آن در تجزیه و تحلیل سریع و دقیق مجموعه داده های گسترده است که امکان تشخیص زودهنگام بیماری ها را فراهم می کند. با کمک الگوریتم‌های پیچیده، می‌تواند سوابق بیمار، تصاویر پزشکی و اطلاعات ژنتیکی را غربال کند و الگوهای ظریفی را شناسایی کند که ممکن است از چشم انسان دور بماند. این تشخیص زودهنگام نه تنها نتایج بیمار را بهبود می بخشد، بلکه می تواند هزینه های مراقبت های بهداشتی را با به حداقل رساندن نیاز به درمان های گسترده یا بستری شدن در بیمارستان به میزان قابل توجهی کاهش دهد.

علاوه بر این، یادگیری ماشینی در پزشکی شخصی سازی شده بسیار مهم است. با تجزیه و تحلیل ساختار ژنتیکی، تاریخچه پزشکی و شیوه زندگی یک فرد، می‌تواند به تنظیم برنامه‌های درمانی و رژیم‌های دارویی متناسب با نیازهای منحصر به فرد هر بیمار کمک کند. این رویکرد نه تنها اثربخشی درمان ها را افزایش می دهد، بلکه خطر عوارض جانبی را کاهش می دهد و پتانسیل مراقبت دقیق تر و بیمار محور را نشان می دهد.

در تحقیقات دارویی، یادگیری ماشینی فرآیند کشف دارو را با پیش‌بینی داروهای بالقوه و ارزیابی اثربخشی و ایمنی آنها تسریع می‌کند. این فرآیند کارآزمایی‌های بالینی را با شناسایی گروه‌های بیماران مناسب و نظارت مؤثرتر بر پاسخ‌های درمانی ساده می‌کند. در نتیجه، توسعه درمان‌های جدید را تسریع می‌کند و امید جدیدی را برای بیمارانی که از شرایط غیرقابل درمان قبلی رنج می‌برند، به ارمغان می‌آورد.

در نتیجه، یادگیری ماشین به یک دارایی ارزشمند در صنعت پزشکی تبدیل شده است که نوید تشخیص دقیق تر، درمان های شخصی و توسعه سریع تر دارو را می دهد. همانطور که به تکامل خود ادامه می‌دهد، پتانسیل تغییر شکل مراقبت‌های بهداشتی را دارد و آن را کارآمدتر، مقرون‌به‌صرفه‌تر و در نهایت بهبود نتایج بیمار می‌کند.

 

اهمیت ماشین لرنینگ در چیست؟

چون یادگیری ماشین با توجه به الگوریتم هایی که دارد ، امکان پیش بینی را برای کسب و کارها تا حد بسیار زیادی فراهم کرده است.و این فقط یک جمله نیست ، همین پیش بینی باعث میشود که کسب و کارها بدانند مشتریان خود ، بیشتر به دلیل وجود کدام محصولات در کنار آن ها ماندند.این یعنی دیگر محصولاتی که سود ندارند تقویت نمیشوند.و این به خودی خود موجب میشود که از ضررهای بسیار زیاد شرکت ها جلوگیری کرد.ماشین لرنینگ، امروزه به یک مزیت رقابتی تبدیل شده.کما اینکه بسیاری از شرکت های بزرگ امروز ، یادگیری ماشین را هسته ی اصلیه فعالیت های خود میدانند مانند شرکت گوگل ، فیس بوک و …

مزایا و معایب یادگیری ماشین چیست؟

ماشین لرنینگ کاربردهای زیادی دارد؛ از پیش‌بینی رفتار مشتریان گرفته تا مدیریت سیستم‌عامل‌های خودروهای اتوماتیک.از مهم‌ترین مزایای ماشین لرنینگ می‌توان به درک مشتریان شرکت‌ها در سطوح عمیق و گسترده اشاره کرد. ماشین لرنینگ می‌تواند با جمع‌آوری داده‌های مشتریان و برقراری ارتباط طبق آن داده‌ها، رفتارهای تکرارشونده مشتریان را بیاموزد. ماشین لرنینگ الگوهای توسعه محصول و بازاریابی را مطابق با تقاضای مشتریان تنظیم می‌کند.برخی از شرکت‌ها از یادگیری ماشین به عنوان عامل اصلی در مدل‌های تجاری خود استفاده می‌کنند. برای مثال، اوبر از الگوریتم‌هایی خاص برای تطبیق رانندگان با سواران استفاده می‌کند.
اما ماشین لرنینگ با معایبی نیز همراه است. اول از همه اینکه یادگیری ماشین ممکن است گران باشد. پروژه‌های یادگیری ماشین معمولاً توسط دانشمندان داده هدایت و اجرا می‌شوند که حقوق بالایی دارند. این پروژه‌ها همچنین به زیرساخت‌های نرم افزاری گران‌قیمت نیاز دارند.
علاوه بر این، یادگیری ماشین ممکن است دچار خطا و بایاس شود. الگوریتم‌های آموزش داده شده بر روی مجموعه‌های داده‌ای که جمعیت‌های خاصی را حذف می‌کنند یا خطا دارند، ممکن است به مدل‌های نادرست از جهان منجر شوند که در بهترین حالت، شکست می‌خورند و در بدترین حالت دچار سوگیری اشتباه می‌شوند. اگر شرکتی فرآیندهای اصلی کسب‌وکار خود را بر اساس مدل‌های مغرضانه قرار دهد، ممکن است دچار آسیب‌های قانونی و اعتباری شود.

بهترین دیتاست های یادگیری ماشین برای مبتدیان

با بررسی شیوه‌های آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پنج الی ده سال گذشته و مقایسه آن‌ با شیوه‌های جدید، تفاوت‌های بزرگی در کیفیت آموزش ماشین قابل مشاهده است.
در پاسخ به پرسش «یادگیری ماشین چیست»، خواهیم گفت که ماشین لرنینگ، روشی برای آموزش خودکار ماشین‌ها، بدون برنامه نویسی مستقیم و با استفاده از تجریبات است. دیتاها همان تجریبات ماشین‌ها هستند و در فرآیند ماشین لرنینگ، نقش مهمی ایفا می‌کنند. اگر بپرسید که ماشین‌ها چگونه می‌توانند یاد بگیرند؟ پاسخ همان مجموعه دیتاهاست.
در دنیای کنونی، ماشین لرنینگ برای حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف به کار برده می‌شود. دیتاست‌ها مهم‌ترین بخش این فرآیند هستند. توانایی ماشین در حل صحیح مسائل به حجم، تنوع و صحت داده‌ها بستگی دارد.

 

 

برترین دیتاست‌های یادگیری ماشین

عملکرد نهایی سیستم به نوع دیتایی که دریافت کرده بستگی دارد. بر همین اساس انتخاب درست دیتا ست در ماشین لرنینگ بسیار با اهمیت داست. دیتاست باید براساس فرمت مناسب، ویژگی‌ها و متغیرهای معنادار در رابطه با پروژه انتخاب شود. در حال حاضر، دیتاست‌های فراوانی اختیار ماشین لرنینگ قرار می‌گیرند. تشخیص و انتخاب بهترین دیتاست‌های مرتبط با پروژه، برای مبتدیان چالش برانگیز است.

به عنوان یک مبتدی، ممکن است در تشخیص و انتخاب بهترین دیتاست مرتبط با پروژه با چالش روبه‌رو شوید. به‌طور کلی، دیتاست‌ها باید دارای حجم منطقی، سرعت دانلود بهینه و قابلیت سازگاری با مدل باشند. بهتر است همواره از دیتاست‌های قابل درک‌، استاندارد و پرکابرد استفاده کنید.

• پردازش تصویر: دیتاست‌های حاوی تصاویر چهره انسان. مانند روش مورد استفاده فیسبوک برای شناسایی افراد در میان عکس‌های دسته‌جمعی.
o US Adult Faces Database k10
o Google’s Open Images
o Visual Genome
• تحلیل احساس: در ماشین لرنینگ، این امکان وجود دارد که ماشین‌ها را برای تحلیل یک متن یا حمله و تحلیل احساس با استفاده از دیتاست تحلیل احساس آموزش داد.
o دیتاست semtiment140
o دیتاست Yelp Reviews
o دیتاست Twitter US Airline Sentiment
• دادهای پردازش زبان طبیعی:
o Wikipedia Links data
o Blogger Corpus
• داده‌های پردازش ویدیو:
o یوتیوب (Youtube 8M)
o UCF101 – Action Recognition Data Set
• داده‌های تشخیص گفتار:
o Speech Accent Archive
o Gender Recognition by Voice and speech analysis

جایگاه یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

گاهاً مفاهیم ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی به جای یکدیگر استفاده می‌شوند. این قضیه به ویژه در بحث کلان داده، تجزیه و تحلیل، پیش‌بینی و سایر موضوعات تحول دیجیتال بیشتر به چشم می‌خورد. چنین سردرگمی قابل درک است. در حالی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاملا یکسان نیستند، اما ارتباط نزدیکی میان آنها وجود دارد. اما این فناوری‌های پرطرفدار، از جنبه‌های مختلف همچون گستره، کاربردها و موارد دیگر تفاوت‌های آشکاری با هم دارند. برای درک بهتر و آسان‌تر ارتباط میان هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به ادامه مطلب توجه فرمایید.

هوش مصنوعی (AI) مفهوم گسترده‌تری است که یک ماشین یا سیستم را قادر می‌سازد تا همانند انسان‌ها توانایی حس کردن، استدلال کردن، عمل کردن و سازگار شدن را داشته باشد.
 ماشین لرنینگ (ML) به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. به بیانی دیگر ML یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا دانش را از داده‌ها استخراج کرده و به طور مستقل از آن بیاموزند.

یکی از راهکارهای مفید برای به خاطر سپردن تفاوت بین ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی این است که آنها را همچون دسته‌های چتر تصور کنیم. هوش مصنوعی یک اصطلاح فراگیر است و طیف وسیعی از رویکردها و الگوریتم‌های خاص را دربر می‌گیرد. ماشین لرنینگ نیز به همراه زیرشاخه‌های اصلی از قبیل یادگیری عمیق (deep Lerning)، رباتیک، سیستم‌های خبره و پردازش زبان طبیعی در زیر این چتر قرار می‌گیرند.

 

تفاوت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

اکنون که ارتباط دو مفهوم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را می‌دانید، به نظرتان تفاوت اصلی میان آنها چیست؟
ایده اصلی هوش مصنوعی، ماشینی است که می‌تواند هوش انسان را تقلید کند، اما هدف یادگیری ماشین، آموزش ماشین‌ها برای انجام دادن یک رفتار خاص و همچنین ارائه نتایج دقیق با استفاده از شناسایی الگوهاست.

نقشه راه یادگیری ماشین

یادگیری ماشین از موضوعاتی است که نقش مهمی در هوشمندسازی سیستم‌ها دارد. به همین دلیل متخصصان ماشین لرنینگ بایستی برای دستیابی به دانش روز و موفقیت در حوزۀ کاری خود یک نقشه راه (Roadmap) داشته باشند.
نقشه راه یادگیری ماشین، کمک موثری به افرادی می‌کند که قصد دارند از این تکنولوژی سطح بالا برای اشتغال یا توسعه فعالیت‌های کسبوکاری استفاده کنند. یادگیری ماشین در کنار هوش مصنوعی (ML/AI) آینده بسیاری از کسب و کارها را تغییر خواهد داد.

1- برای شروع آموزش یادگیری ماشین یک زبان برنامه‌نویسی را انتخاب کرده و شروع کنید!

اولین قدم برای آموزش ماشین لرنینگ، انتخای یک زبان‌برنامه‌نویسی قدرتمند و پراستفاده است. زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی وجود دارند، اما در حال حاضر پایتون و R از مطرح‌ترین زبان‌ها هستند. البته بسیاری از فریمورک‌های یادگیری ماشین مبتنی بر زبان برنامه‌نویسی پایتون بوده و استقبال از این زبان در حال افزایش است.

2- جبر خطی را برای به‌کار بردن در ماشین لرنینگ یاد بگیرید

برای تسلط به یادگیری ماشین، آموزش جبر خطی ضروری است. جبر خطی به متخصصان ماشین لرنینگ کمک می‌کند تا مدل‌هایی با انعطاف‌پذیری بالا را طراحی کنند. یادگیری جبر خطی هم‌زمان با زبان برنامه‌نویسی پایتون، ذهنیت متفاوتی را برای متخصصان یادگیری ماشین ایجاد خواهد کرد.

3- آمار و احتمال را یاد بگیرید

برای استفاده از ماشین لرنینگ، نیاز به درک اولیه از قوانین احتمال و مفاهیم آماری دارید.

4- الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین را یاد بگیرید

در ماشین لرنینگ با مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پایه مواجه می‌شویم که به فراگیران کمک می‌کنند تا مدل ذهنی بهتری برای روبه‌رو شدن با مسائل یادگیری ماشین داشته باشند. آشنایی با الگوریتم‌هایی مانند یادگیری نظارتی، یادگیری تقویتی، رگرسیون خطی، خوشه‌بندی و… برای تسلط به مفاهیم ماشین لرنینگ ضروری است.

5- کتابخانه‌های پایتون را یاد بگیرید

در زبان برنامه‌نویسی پایتون، کتابخانه‌های متفاوتی داریم که از آن‌ها برای ماشین لرنینگ استفاده می‌شود. یادگیری کتابخانه‌هایی مانند Numpy، Pandas و… ضروری هستند زیرا به اشکال‌زدایی کدها کمک می‌کنند.

پیشنهاد مقاله : کتابخانه های علم داده

6- استقرار برنامه‌های یادگیری ماشین بر روی بک‌اند را آموزش ببینید

اگر قصد داریدتا ماشین لرنینگ را به‌صورت حرفه‌ای دنبال کنید و برنامه‌های طراحی شده را بر روی سرور پیاده‌سازی کنید باید دانش Backend را در خود تقویت کرده و کار با فریمورک‌هایی مانند Django و Flask را یاد بگیرید.

 

جمع بندی

امروزه ، ماشین لرنینگ ، یک مهارت ویژه است که شما با یادگیری آن، قادر خواهید بود که به کسب و کارهای زیادی در کشور کمک کنید.هم میتوانید به صورت رسمی در شرکت ها استخدام شوید، هم میتوانید به صورت فریلنسری پروژه بگیرید.
با توجه به کاربردهای فراوانی که یادگیری ماشین دارد، احتمالا هیچ کسب و کار بزرگ و هدفمندی از این مهارت چشم پوشی نخواهد کرد و قطعا یک متخصص یادگیری ماشین به کارشان می آید.

یکی از دوره های آنلاینی که با موضوع ماشین لرنینگ برگزار شده، بر روی وبسایت پروپژ منتشر شده است و شما میتوانید در این دوره با مسائلی مانند یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون ناظر و … شرکت کنید.

 

 

در پایان، لطفا نظر خودتون رو در مورد یادگیری ماشین و همچنین محتوای این مقاله بنویسید.امیدواریم که این مقاله به شما در زمینه ی ماشین لرنینگ کمک کرده باشد.