مسیر یادگیری ماشین لرنینگ با پروپژ!

قبل از اینکه سر اصل مطلب، یعنی ارائه نقشه راه یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (machine learning) برویم، قصد داریم جستاری کوتاهی به مفهومِ غریب ولی آشنای این روزها باز کنیم:

سنتی خوانی بیلی آیلیش، رونالدو و مسی در لباس اقوام ایرانی، تصویری از تهران در صد سال آینده، نمایی از حرم امام رضا در سال 1500 و …؛ این قبیل محتواها که این روزها زیاد پیش می‌آید در فضای مجازی با آن‌ها روبه‌رو شویم، همگی جلوه‌ای از هوش مصنوعی (AI) هستند که این روزها در حال تسخیر دنیاست! مدت زیادی از ظهور هوش مصنوعی نگذشته بود که خبرهای متعددی مبنی بر این منتشر شد که AI با آجر کردن نان بسیاری از مشاغل و کسب‌وکارها، چیزی نمانده که بازار را قبضه کند! اینکه چند درصد این حرف درست و چند درصد آن غلط، موضوعی است که پرداختن به آن از حوصله این بحث خارج است. فقط همین قدر بدانید که آشنایی با هوش مصنوعی، افراد زیادی را به سمت شرکت در دوره یادگیری ماشین و دوره علم داده سوق داده است.

همه این مطالب را بیان کردیم تا در انتها به اینجا برسیم: آیا شما هم می‌خواهید به جمع افرادی بپیوندید که از هوش مصنوعی سردرمی‌آورند و بلدند از آن به نفع خودشان درآمدزایی کنند؟ آیا می‌خواهید قبل از اینکه هوش مصنوعی شما را به سلطه خود درآورد، شما بر آن مسلط شوید؟ اگر بله، پس تا پایان این مقاله با ما همراه باشید.

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها و ماشین‌ها یاد می‌دهد که از خودشان چیزهای جدید یاد بگیرند. در واقع ماشین لرنینگ به کامپیوترها قابلیت یادگیری از داده‌ها و تجربیات خود را می‌دهد تا در نهایت بتوانند با تشخیص الگوها، پیش‌بینی‌های لازم را انجام دهند و بهترین تصمیم را اتخاذ کنند.

بگذارید با یک مثال موضوع را برایتان شفاف‌تر کنیم:

تا حالا چند بار برایتان پیش آمده، یا از دیگران شنیده‌اید که یک پزشک در تشخیص بیماری یک فرد دچار اشتباه شود؟ تبعات چنین تشخیص اشتباهی در بهترین حالت، افزایش طول عمر بیماری و تاخیر در درمان است. حالا اگر بتوانیم به یک ماشین یاد بدهیم که بیماری‌ها را با کم‌ترین درصد خطا تشخیص دهد، چه اتفاقی می‌افتد؟ یک پزشکِ انسان ممکن است در طول روز به دلایل مختلفی دچار افت انرژی شود یا تمرکز خود را از دست بدهد؛ مواردی که در عملکرد او تاثیر منفی می‌گذارند؛ اما یک ماشین خستگی نمی‌شناسد و همیشه در سطح بالایی از دقت و تمرکز قرار دارد، پس اگر بتوانیم فرآیند تشخیص بیماری را به خوبی برای او تعریف کنیم، حتی می‌تواند بهتر از یک انسان عمل کند!

حالا از آنجایی که ماشین‌ها مغز ندارند، قادر به تفکر هم نیستند؛ پس این ما هستیم که باید به آن‌ها یاد بدهیم چطور فکر کنند؛ چگونه؟ با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین. در این فرآیند ابتدا ماشین، داده‌های بیرونی را از محیط دریافت می‌کند، سپس الگوریتم‌ها یا همان مدل‌های ماشین لرنینگ با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوها و روابطی را که در داده‌ها وجود دارند، شناسایی می‌کنند. با استفاده از این الگوهاست که ماشین قادر است پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌هایی را براساس داده‌های جدید انجام دهد.

یادگیری ماشین لرنینگ در بسیاری از حوزه‌ها مانند پزشکی، تجارت، حمل و نقل، رباتیک و بسیاری از صنایع دیگر کاربردهای متنوعی دارد و به عنوان یک فناوری قدرتمند در حال پیشرفت به شمار می‌رود.

مسیر یادگیری ماشین لرنینگ

برای یادگیری ماشین لرنینگ، یک مسیر پنج مرحله‌ای حاوی گام‌های زیر، پیش روی شماست:

قدم اول: انتخاب زبان برنامه نویسی

اولین قدم انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب است. زبان‌های برنامه نویسی زیادی وجود دارند که می‌توانید یکی از آن‌ها را انتخاب کنید؛ با این حال بهترین گزینه برای یادگیری ماشین لرنینگ، پایتون (Python) است؛ چرا؟

چون اولا پایتون به شدت محبوب و پرطرفدار است. ثانیا علاوه بر هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ، در حوزه‌های دیگری مانند توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپ، توسعه وب و توسعه بازی‌های ویدیویی با استفاده از ابزارهای مخلتلف نقش پررنگ و قابل‌توجهی دارد.

قدم دوم: یادگیری جبر خطی

اگر یادتان باشد در تعریف ماشین لرنینگ گفتیم که برای اعطای قدرت تفکر و تصمیم‌گیری به یک ماشین، باید از مدل‌ها استفاده کنیم. این مدل‌ها چگونه قرار است تعریف شوند؟ با یادگیری جبر خطی.

در دومین گام از مسیر یادگیری ماشین لرنینگ شما باید با یادگیری جبر خطی بتوانید مدل‌هایی را خلق کنید که بالاترین درصد انعطاف‌پذیری را داشته باشند و بتوانند بهترین پاسخ و بهترین پیش‌بینی از نتایج را در اختیار شما بگذارند. پیشنهاد ما این است که این قدم را همزمان با قدم قبلی بردارید؛ یعنی همزمان با یادگیری پایتون، جبر خطی هم یاد بگیرید.

قدم سوم: یادگیری آمار و احتمال

هنگام یادگیری ماشین لرنینگ، یکی از چیزهایی که خیلی عجیب و غریب با آن سروکار دارید، مباحث آماری و مفاهیم موجود در احتمالات هستند؛ بنابراین برای اینکه بتوانید مسیر یادگیری ماشین لرنینگ را با موفقیت به پایان برسانید، باید آمار و احتمال یاد بگیرید.

قدم چهارم: یادگیری مهم‌ترین الگوریتم‌های ماشین لرنینگ

در این گام باید الگوریتم‌هایی که از سوی توسعه‌دهندگان SKlearn (یکی از کتابخانه‌های متن باز پایتون) ایجاد شده‌اند را درک کنید؛ به این منظور نیاز است تا الگوریتم‌های زیر را فرا بگیرید:

• نزول گرادیان (Gradient Descent)

• شیب (Slope)

• یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت (Supervised vs Unsupervised learning)

• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

• رگرسیون خطی (Basic Linear Regression)

• خوشه بندی (Clustering)

قدم پنجم: یادگیری کتابخانه‌های مرتبط در پایتون

و به عنوان آخرین قدم باید کتابخانه‌های پایتون را یاد بگیرید و درک کنید؛ چون این کتابخانه‌ها به شما کمک می‌کنند بتوانید بدون چالش جدی و به سادگی با داده‌ها کار کنید. این کتابخانه‌ها عبارت‌اند از:

• کتابخانه Numpy

• کتابخانه Pandas

• کتابخانه Matplotlib

جمع‌بندی؛ چگونه شروع کنیم؟

نقشه راه و مسیر یادگیری ماشین لرنینگ را در این مطلب برای شما رسم کردیم. سوال کلیدی بعدی این است که چگونه باید یادگیری ماشین لرنینگ را شروع کنیم؟ سی دی آموزشی بخریم؟ کتاب‌های مرتبط را بخوانیم یا در یک دوره آموزشی شرکت کنیم؟

بهترین کار شرکت در یک دوره یادگیری ماشین لرنینگ و دوره علم داده است که وب‌سایت‌های آموزشی تخصصی همچون پروپژ که به وسیله مهندس پژمان اقبالی مدیریت میشود ارائه کرده‌اند. در این دوره‌ها تمام مهارت‌های لازم برای بهره‌برداری از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ مانند پایتون و کتابخانه‌های آن، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ و … به همراه تمرین‌های عملی تا آخرین قطره به شما آموزش داده می‌شوند.

قبل از اینکه هوش مصنوعی شما را تسخیر کند، شما او را به سلطه خود درآورید …!

برای ورود به وبسایت پروپژ اینجا کلیک کنید