نقشه راه یادگیری ماشین | مسیر یادگیری ماشین لرنینگ

آشنایی با نقشه راه یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ یکی از ابزارهای کلیدی در دنیای هوش مصنوعی محسوب می‌شود و برای یادگیری اصولی آن باید از نقشه راه یادگیری ماشین استفاده کنیم. با رودمپ ماشین لرنینگ می‌توانیم از اصول اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته این موضوع مهم هوش مصنوعی را یاد بگیریم و منابع مورد نیاز برای یادگیری و رشد را در اختیار داشته باشیم. البته باید از بهترین نقشه راه ماشین لرنینگ استفاده کنیم تا بتوانیم به هدف خودمان یعنی تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین برسیم.

سایت انجام پروژه های دانشجویی کارت پروژه، تعداد بسیار زیادی پروژه ماشین لرنینگ در حوزه های مختلف را انجام داده است. به همین دلیل تصمیم گرفتیم در این آموزش بخشی از تجربیات خودمان را منتقل کنیم. از جمله مواردی که در این مقاله میخوانید:

برای یادگیری ماشین لرنینگ از کجا شروع کنیم؟
پیش نیاز های ماشین لرنینگ چیست؟
مراحل اساسی در رودمپ یادگیری ماشین

نقشه راه یادگیری ماشین لرنینگ

نقشه راه یادگیری ماشین برای مبتدیان به گونه‌ای طراحی شده که آنها را به صورت ساختارمند و صحیح در مسیر یادگیری ماشین لرنینگ قرار دهد. در نقشه راهی که با هم بررسی خواهیم کرد مفاهیم سخت و پیچیده ماشین لرنینگ برای درک آسان‌تر دانشجویان به مراحل آسانتری تقسیم شده‌اند. این نقشه راه منابع ضروری، استراتژی‌های عملی و پروژه‌های دنیای واقعی را در اختیار دانشجویان قرار می‌دهد.

جدول راهنمای نقشه راه و مسیر یادگیری ماشین لرنینگ

عنوان بخش	جزئیات
مقدمه	ماشین لرنینگ یکی از ابزار کلیدی در دنیای هوش مصنوعی است. نقشه راه یادگیری ماشین، از اصول اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته را پوشش می‌دهد و منابع ضروری برای یادگیری و رشد را فراهم می‌کند.
نقشه راه یادگیری ماشین برای مبتدیان	این نقشه راه شامل پیش‌نیازها، منابع ضروری، استراتژی‌های عملی و پروژه‌های واقعی است.
پیش‌نیازها	1. ریاضیات و آمار: شامل جبر خطی، احتمال، آمار و حساب دیفرانسیل 2. زبان برنامه‌نویسی پایتون: با کاربردهای گسترده در هوش مصنوعی
مراحل یادگیری ماشین لرنینگ	1. مفاهیم اساسی: جمع‌آوری داده‌ها، پاکسازی، تحلیل اکتشافی، مهندسی ویژگی 2. یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، طبقه‌بندی 3. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی، کاهش ابعاد، تشخیص ناهنجاری 4. یادگیری تقویتی: الگوریتم‌ها و برنامه‌های کاربردی
نقشه راه سطح متوسط	شامل مدل‌سازی، ارزیابی و تنظیم مدل، مدیریت داده‌های نامتوازن و مفاهیم بهینه‌سازی است.
نقشه راه سطح پیشرفته	1. یادگیری عمیق (Deep Learning) 2. پردازش زبان طبیعی (NLP) 3. پردازش تصویر (Image Processing)
اهمیت انجام پروژه	انجام پروژه‌ها از سطح مبتدی تا پیشرفته برای رزومه‌سازی و آماده شدن برای موقعیت‌های شغلی اهمیت دارد.

خدمات مرتبط:

انجام پروژه ماشین لرنینگ | انجام پروژه پایتون | انجام پروژه هوس مصنوعی

برای یادگیری ماشین لرنینگ از کجا شروع کنیم؛ آشنایی با پیش نیازهای یادگیری ماشین

نقشه راه یادگیری ماشین با آموزش‌های مستقیمی در مورد خود ماشین لرنینگ آغاز نمی‌شود. قبل از اینکه بخواهیم سرفصل‌های ماشین لرنینگ را یاد بگیریم اول باید با برخی پیش نیازهای آن آشنا شده باشیم. به همین دلیل اول با پیش نیازهای ماشین لرنینگ آشنا می‌شویم و سپس سرفصل‌های خود ماشین لرنینگ را با هم بررسی می‌کنیم.

ریاضیات و آمار

اولین پیشنیازی که در نقشه راه یادگیری ماشین باید سراغ آن برویم ریاضیات و آمار است. برای تفسیر و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین بسیار مهم است که با مفاهیم مختلف ریاضی مثل جبر خطی، بردارها و ماتریس‌ها، حساب دیفرانسیل و انتگرال و احتمال و آمار آشنایی کاملی داشته باشیم.

پایتون

یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون در نقشه راه یادگیری ماشین اهمیت زیادی دارد. البته شما می‌توانید سراغ زبان‌های برنامه نویسی دیگری هم بروید اما با توجه به کاربردهای وسیعی که پایتون در حوزه هوش مصنوعی دارد به نظر می‌رسد بهترین زبان برای ماشین لرنینگ باشد. در کنار پایتون بهتر است با زبان‌های دیگری مثل R و پایگاه داده‌هایی مثل SQL هم آشنا شویم.

مراحل اساسی در رودمپ یادگیری ماشین

بعد از اینکه پیش نیازهای ماشین لرنینگ را به خوبی یاد گرفتیم و روی آنها مسلط شدیم باید سراغ مراحل بعدی نقشه راه یادگیری ماشین برویم. در واقع یادگیری ماشین لرنینگ تازه از اینجا آغاز می‌شود و تمام پیش نیازهایی که یاد گرفته‌ایم زیربنای دانش ما را تشکیل می‌دهند.

مفاهیم اساسی ماشین لرنینگ

مرحله بعدی در نقشه راه یادگیری ماشین شناخت مفاهیم اساسی آن است. در دنیای ماشین لرنینگ معمولاً با مفاهیم زیر زیاد سر و کار داریم:

جمع آوری اطلاعات و پاکسازی: به عنوان یک متخصص ماشین لرنینگ باید از اسکراپینگ وب، پایگاه داده و API برای جمع آوری و یکپارچه سازی اطلاعات استفاده کنیم. همچنین باید نحوه پاک کردن اصولی داده‌ها را بدون آنکه کیفیت و سازگاری پایگاه داده مشکلی پیدا کند یاد بگیریم.
تحلیل داده‌های اکتشافی: شاید مهم‌ترین تفاوت ماشین لرنینگ با دیگر ابزارهای دنیای کامپیوتر در این باشد که می‌تواند از اطلاعات دریافتی کسب تجربه کند و بدون دریافت اطلاعات جدید خود را به روز رسانی نماید.
مهندسی ویژگی: ماشینی که به عنوان یک متخصص ماشین لرنینگ طراحی می‌کنیم باید توانایی توسعه متغیرهای جدید، تبدیل داده‌های خام به داده‌های قابل تفسیر انتخاب ویژگی‌هایی مثل همبستگی یا بازگشتی را داشته باشد.

نقشه راه یادگیری ماشین برای مبتدیان

نقشه راه یادگیری ماشین برای افراد مبتدی با سه سرفصل مهم ادامه پیدا می‌کند. یادگیری تحت نظارت اولین سرفصلی است که متخصصان ماشین لرنینگ باید آن را یاد بگیرند. مفاهیمی مثل رگرسیون طبقه‌بندی در این سرفصل مورد مطالعه قرار می‌گیرند. سرفصل دوم مربوط به یادگیری بدون نظارت می‌شود که شامل خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری است. سرفصل سوم یادگیری ماشین برای مبتدیان نیز مربوط به مباحث تقویتی می‌شود که شامل مفاهیم اساسی، الگوریتم‌ها و برنامه‌های کاربردی هستند. البته متخصصین تازه کار هوش مصنوعی می‌توانند یادگیری نیمه نظارتی را هم دنبال کنند.

نقشه راه یادگیری ماشین سطح متوسط

مبتدیان بعد از اینکه سرفصل‌های قبلی را مطالعه کردند در ادامه نقشه راه یادگیری ماشین باید با مفاهیم جدیدی آشنا شوند. آنها باید مدل سازی را یاد بگیرند و به ارزیابی و تنظیم مدل بپردازند. این متخصصان باید نحوه مدیریت داده‌های نامتوازن را یاد بگیرند و با مفاهیم بهینه‌سازی آشنا شوند. سپس آنها باید با کمک معیارهای ارزیابی مدل خود را به خوبی ارزیابی و بررسی کنند.

نقشه راه یادگیری ماشین برای سطح پیشرفته

سرفصل‌هایی که در این بخش از نقشه راه یادگیری ماشین با هم بررسی می‌کنیم خودشان دوره‌های آموزشی متفاوتی هستند و شاید بهتر باشد آنها را به عنوان دوره‌های هوش مصنوعی پس از یادگیری ماشین بشناسیم. افرادی که می‌خواهند پس از یادگیری ماشین لرنینگ لول خود در دنیای هوش مصنوعی را ارتقا دهند بهتر است با مفاهیمی مثل یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ، پردازش زبان طبیعی و پردازش تصویر آشنا شوند. هر کدام از این مفاهیم دوره آموزشی متفاوتی دارند و مباحث بسیار پیچیده‌ای را در بر می‌گیرند.

اهمیت انجام پروژه در یادگیری ماشین

پس از اینکه دوره‌های آموزشی گفته شده در نقشه راه یادگیری ماشین را پشت سر گذاشتیم برای رزومه سازی و تکمیل آموزش خودمان باید پروژه‌های گوناگونی انجام دهیم. بهتر است این پروژه‌ها را از سطح مبتدی آغاز کنیم و تا سطح پیشرفته ادامه دهیم. با انجام این پروژه‌ها رزومه خوبی ایجاد خواهیم کرد و می‌توانیم برای موقعیت‌های شغلی گوناگون در دنیای هوش مصنوعی خودمان را کاندید کنیم.

اگر برای انجام پروژه های خود نیاز به کمک داشتید، می‌توانید روی تیم ما حساب کنید. ما در تمامی رشته‌ها، نرم افزارها و حوزه‌ها، پروژه های شما را با کیفیت بلا انجام میدهیم. از جمله:

مقالات مرتبط پیشنهادی:

تفاوت های اساسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

کاربرد ماشین لرنینگ در مهندسی مکانیک

جمع‌بندی

دنیای هوش مصنوعی این روزها بین مردم محبوبیت زیادی پیدا کرده و نقشه راه یادگیری ماشین لرنینگ ما را در مسیر متخصص شدن در این دنیای جدید قرار می‌دهد. برای اینکه مهندس ماشین لرنینگ شویم ابتدا باید پایه ریاضی خودمان را تا جایی که می‌توانیم تقویت کنیم. پس از یادگیری ریاضیات باید آموزش سرفصل‌های ماشین لرنینگ را دنبال کنیم در صورت تمایل پس از پایان آنها دوره‌های پیشرفته‌تر مثل دیپ لرنینگ را آغاز نماییم.

در هر صورت باید این را بدانیم که آینده از آن متخصصان هوش مصنوعی است و هر چقدر امروز تلاش بیشتری داشته باشیم در آینده موقعیت شغلی و اجتماعی بهتری به دست خواهیم آورد.