دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی)

دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی)

به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین یا learning machine خوش آمدید! در این دوره، ما اصول یادگیری ماشین، کاربرد های متنوع آن، ویژگی های کلیدی، پیش نیاز های شروع، ارتباط آن با هوش مصنوعی و آینده امیدوارکننده ای که خواهد داشت را بررسی خواهیم کرد. چه یک برنامه نویس مبتدی باشید و یا یک برنامه نویس باتجربه که به دنبال گسترش مجموعه مهارت های خود هستید، این دوره ی جامع بینش ها و منابعی را که برای شروع یک سفر شگفت انگیز در دنیای ماشین لرنینگ نیاز دارید در اختیار شما قرار می دهد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه ‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم‌ های کامپیوتری را قادر می ‌سازد تا از داده‌ ها یاد بگیرند و بدون برنامه ‌نویسی صریح، تصمیمات هوشمندانه بگیرند. با استفاده از الگوریتم‌ ها و مدل‌ های آماری، ماشین‌ ها می ‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ ها را برای شناسایی الگو ها، پیش ‌بینی و بهبود مستمر عملکرد خود در طول زمان تجزیه و تحلیل کنند. یادگیری ماشین مبتنی بر مفهوم مدل‌ های آموزشی بر روی داده‌ های تاریخی است که به آن ها امکان می ‌دهد یاد بگیرند و با ورودی‌ های جدید سازگار شوند.

معرفی دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی)

به طور کلی دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی) برای هر برنامه نویسی که می خواهد در رابطه با هوش مصنوعی اطلاعات کسب کند توصیه می شود. در دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی) همراه هم پروژه های زیادی را انجام خواهیم داد و با چالش های زیادی دست و پنجه نرم خواهیم کرد. این موضوع باعث خواهد شد تا به خوبی با پستی بلندی های یادگیری ماشین آشنا شوید.

کاربرد های machine learning

machine learning در صنایع مختلفی مورد استفاده قرار می گیرد و شیوه زندگی و مشاغل را متحول کرده و خواهد کرد. برخی از کاربرد های قابل توجه یادگیری ماشین عبارتند از:

1. تجزیه و تحلیل و پیش بینی: الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند داده های گذشته را برای پیش بینی نتایج آینده تجزیه و تحلیل کنند و به فرآیند های تصمیم گیری برای مشاغل، امور مالی، مراقبت های بهداشتی و بازاریابی کمک کنند. برای نمونه، اگر در بازار های مالی فعالیت داشته باشید، می توانید با استفاده از ماشین لرنینگ پیش بینی کنید که قیمت چه سهام یا ارز دیجیتالی بالا یا پایین خواهد رفت!
2. ترجمه زبان های مختلف: یادگیری ماشین به دستیاران مجازی و ابزار های ترجمه زبان قدرت زیادی می ‌دهد و رایانه‌ ها را قادر می ‌سازد تا زبان انسان را بفهمند و به آن پاسخ دهند. برای مثال اگر با ChatGPT کار کرده باشید حتما متوجه این موضوع شده اید که زبان فارسی را چقدر روان می نویسد.
3. تشخیص تصویر و گفتار: الگوریتم‌ های یادگیری ماشین می‌ توانند اشیا، چهره ‌ها و الگو های گفتار را شناسایی کنند. تشخیص گفتار یا Speech Recognition (SR) بیشتر برای مواردی مانند تبدیل صدای افراد به متن استفاده می شود. از SR در برنامه های یادگیری زبان انگلیسی مانند Praktika استفاده زیادی می شود که بسیار تحسین برانگیز است. شاید برای شما هم جالب باشد که گوگل هم در برخی محصولات خود مانند Google Photos، Google Search، Google Drive از الگوریتم های ماشین لرنینگ برای تشخیص تصویر استفاده می کند.
4. تشخیص کلاهبرداری ها: الگوریتم‌ های ماشین لرنینگ می ‌توانند ناهنجاری ‌ها و الگو های متقلبانه را در تراکنش‌ های مالی شناسایی کنند و در نتیجه به شناسایی فعالیت‌ های کلاهبردارانه کمک کنند.

ویژگی های کلیدی دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی)

حال بیایید نگاهی به ویژگی های کلیدی یادگیری ماشین داشته باشیم.

1. خودکار کردن کار ها: machine learning وظایف تکراری و فرآیند های پیچیده تصمیم گیری را خودکار می کند و دست منابع انسانی را برای تلاش های خلاقانه و استراتژیک تر باز می گذارد.
2. بینش‌ داده محور: با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ ها، یادگیری ماشین می ‌تواند بینش‌ ها و الگو های ارزشمندی را کشف کند که ممکن است به راحتی توسط انسان قابل تشخیص نباشد.
3. سازگاری: مدل‌ های ماشین لرنینگ می‌ توانند عملکرد خود را با قرار گرفتن در معرض داده‌ های بیشتر تطبیق داده و بهبود بخشند و امکان بهینه ‌سازی مداوم را فراهم کنند.
4. شخصی‌ سازی: الگوریتم‌ های شخصی ‌سازی مجموعه کد هایی هستند که نحوه استفاده شما از اینترنت را مشاهده می‌ کنند و انتخابات و حرکات بعدی شما را پیش ‌بینی می‌ کنند. شرکت ها هرروزه سرمایه گذاری زیادی برای بهبود الگوریتم های شخصی سازی خود انجام می دهند. شخصی سازی شدن قسمت اکسپلور اینستاگرام با محتوای مورد علاقه شما یک مدل از آن است.

پیش نیاز های دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی)

حتما شما هم شنیده اید که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسیار سخت است و نیاز به مهارت های برنامه نویسی و ریاضیات فوق العاده ای دارد. اما واقعا چقدر از این حرف ها صحت دارد؟ بیایید نگاهی به آن بیاندازیم. برخی از پیش نیاز های آموزش یادگیری ماشین عبارتند از:

1. مهارت های برنامه نویسی: مهارت در زبان های برنامه نویسی همچون پایتون یا R برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین و دستکاری داده ها ضروری است. اگر با پایتون آشنایی داشته باشید می توانید machine learning را به خوبی درک کنید. دوره ی آموزش پایتون مقدماتی تا پیشرفته استاد داود اعترافی در سایت علم آوران نوین یکی از بهترین منابع برای یادگیری Python است. توجه داشته باشید که این دوره از صفر تا صد این زبان برنامه نویسی را در بر دارد و با مطالب روز دنیا آپدیت می شود. اگر هنوز این دوره را ندیده اید، همین حالا اقدام کنید.
2. ریاضیات: درک مفاهیم آماری، جبر خطی و دیفرانسیل و انتگرال برای درک مبانی ریاضی در الگوریتم های یادگیری ماشین بسیار مهم است. توجه داشته باشید که درک مفهوم این مباحث کافی است. همچنین می توان این مباحث ریاضی را هم نیاز های این دوره معرفی کرد. زیرا برای شروع دوره نیازی به دانستن آن ها ندارید و در طول برگزاری آن کم کم با این مباحث آشنا خواهید شد.
3. کتابخانه ها: آشنایی با کتابخانه های مربوط به داده ها مانند pandas و numpy برای تمیز کردن، پیش پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها یک مزیت بزرگ است.
4. مهارت حل مسئله: یادگیری ماشین شامل مسائل پیچیده ای است، بنابراین داشتن مهارت تحلیل و حل مسئله مهم تر از هر چیزی خواهد بود.
5. علاقه و استمرار: داشتن علاقه و استمرار نه فقط در یادگیری ماشین بلکه در تمامی مباحث برنامه نویسی حرف اول را می زند. اگر فقط بخاطر تب و تاب هوش مصنوعی در این روز ها می خواهید آن را فرا بگیرید، احتمال موفقیت شما بسیار کم خواهد بود. برای اینکه بفهمید می توانید در این کار موفق شوید یا خیر، از خود بپرسید که آیا دوره ی آموزش پایتون را به خوبی و مستمر یاد گرفتم؟ جواب خود را خواهید گرفت!

در کل برای گذراندن این دوره باید دوره پایتون و همچنین برای آشنایی با داده کاوی و تحلیل داده ها ، دوره داده‌کاوی و مصورسازی با پایتون (Data Mining) گذرانده باشید .

مخاطبین دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی)

همانطور که گفتیم این دوره از صفر شروع خواهد شد، پس نیاز به تخصص خاصی ندارد و هر علاقمندی به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می تواند در آن شرکت کند و با این مبحث جذاب آشنا شود. به طور کلی اگر با دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی) آشنایی ندارید و می خواهید در رابطه با آن اطلاعات خوبی کسب کنید و بعد تصمیم به ادامه دادن آن بگیرید، این دوره برای شماست.

اما اگر کاملا با این مبحث آشنا هستید و حتی دوره ای را در رابطه با آن گذرانده اید، بهتر است وقت خود را روی دوره های تخصصی تر بگذارید. نکته حائز اهمیت این است که نه این دوره و نه هیچ آموزش دیگری شما را تبدیل به متخصص ماشین لرنینگ نخواهد کرد و این خود شما هستید که باید با تمرین و تجربه، تخصص لازم را بدست آورید.

رابطه بین ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی (AI)

یادگیری ماشین عضو جدایی ناپذیر هوش مصنوعی است، زیرا سیستم ها را قادر می سازد تا تجربه کنند، یاد بگیرند و بهبود یابند. در حالی که هوش مصنوعی طیف وسیع تری از مفاهیم را در بر می گیرد. یادگیری ماشین به عنوان ستون اصلی بسیاری از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی عمل می کند. الگوریتم ‌های یادگیری ماشین به سیستم‌ های هوش مصنوعی اجازه می ‌دهند تا دانش کسب کنند، پیش ‌بینی کنند و با محیط‌ های در حال تغییر سازگار شوند.

بازار کار و درآمد برنامه نویسان یادگیری ماشین

قطعا شما هم غوغای هوش مصنوعی در این روزها را دیده اید! حتی افراد معمولی که چیزی از برنامه نویسی هوش مصنوعی نمی‌دانند، در شبکه‌های اجتماعی مختلف با آپدیت‌ها و پروژه‌هایی از AI و یادگیری ماشین مواجه می‌شوند. این موضوع نشان می‌دهد که تیم‌های بزرگی در سراسر دنیا در حال کار بر روی یادگیری ماشین هستند و می‌خواهند سهمی از بازار پویای آن در حال حاضر و در آینده داشته باشند.

بنابراین، تقاضای بسیاری برای متخصصین و برنامه نویسان یادگیری ماشین و هوش مصنوعی وجود دارد که موجب افزایش نجومی درآمد آن‌ها شده است. همانطور که می‌بینید، تقریبا همه‌ی کمپانی های بزرگ و کوچک در دنیا می‌خواهند کسب و کار خود را با AI توسعه و گسترش دهند که بازار کار فوق‌العاده‌ای را برای توسعه دهندگان ماشین لرنینگ پدید آورده!

سرفصل های دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی)

Linear Regression – پیش‌بینی داده‌ها با رگرسیون خطی

می‌خوای قیمت خونه‌ها رو پیش‌بینی کنی؟ یا بفهمی که یه متغیر چطور روی متغیر دیگه تأثیر می‌ذاره؟ رگرسیون خطی یکی از ساده‌ترین و درعین‌حال پرکاربردترین مدل‌های یادگیری ماشینه که بهت کمک می‌کنه روابط بین متغیرها رو کشف کنی.

Logistic Regression – پیش‌بینی دسته‌بندی‌ها

اگر بخوای تشخیص بدی که یه ایمیل اسپم هست یا نه، یا اینکه یه بیمار بیماری خاصی داره یا نه، اینجاست که Logistic Regression وارد عمل می‌شه. این مدل یکی از پایه‌های یادگیری نظارت‌شده است که برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده می‌شه.

K-Nearest Neighbors (KNN) – یادگیری بر اساس نزدیک‌ترین همسایه‌ها

KNN یه الگوریتم فوق‌العاده ساده ولی قدرتمنده که توی دسته‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شه. توی این بخش یاد می‌گیری که چطور با استفاده از شباهت‌ها داده‌های جدید رو تحلیل کنی و تصمیم‌های هوشمندانه بگیری.

Support Vector Machines (SVM) – مدل‌های قوی برای دسته‌بندی پیچیده

SVM یکی از قوی‌ترین الگوریتم‌های دسته‌بندیه که حتی توی مسائل پیچیده مثل تشخیص چهره و پردازش تصویر هم کاربرد داره. اینجا یاد می‌گیری چطور با استفاده از این مدل داده‌ها رو به بهترین شکل ممکن دسته‌بندی کنی.

Decision Trees & Random Forest – مدل‌های درختی برای تصمیم‌گیری‌های بهتر

درخت‌های تصمیم‌گیری یکی از شهودی‌ترین و قوی‌ترین ابزارهای یادگیری ماشینه. یاد می‌گیری چطور با این مدل‌ها، مسیرهای تصمیم‌گیری رو شفاف‌تر کنی و دقت مدل‌هات رو با Random Forest افزایش بدی.

Boosting Methods – قدرت XGBoost و AdaBoost

اگه می‌خوای مدل‌هایی بسازی که حتی توی رقابت‌های Kaggle جزو برنده‌ها باشن، باید Boosting یاد بگیری. توی این بخش تکنیک‌های فوق‌العاده‌ای مثل XGBoost و AdaBoost رو یاد می‌گیری که می‌تونن مدل‌هات رو به سطح بعدی ببرن.