چگونه یادگیری ماشین را یاد بگیریم

چگونه ماشین لرنینگ را یاد بگیریم

حرفه ها و مشاغل در حوزه یادگیری ماشین و علم داده در سال های اخیر شاهد رشد انفجاری بوده اند. یادگیری ماشین یک زمینه شکوفا و به سرعت در حال تکامل است که فرصت های فوق العاده ای برای پیشرفت ارائه می دهد. گزارش اخیر Indeed نشان میدهد که مشاغل مهندسی یادگیری ماشین (ML) از نظر حقوق، تقاضا و رشد از بقیه مشاغل پیشی گرفته است.

گزارش Indeed همچنین نشان میدهد که تقاضا برای مهندسان یادگیری ماشین با میانگین حقوق پایه 146085 دلار به میزان خیره کننده 344 درصد افزایش یافته است. چه بخواهید الگوریتم‌های ML را به عنوان یک توسعه‌دهنده بسازید یا قابلیت‌های علم داده را به جعبه ابزار تحلیل کسب‌وکار خود اضافه کنید، مهارت‌های ML مناسب می‌تواند مسیر شغلی شما را کاملاً متحول کند.

یادگیری ماشین همچنین یکی از اجزای اصلی پررونق ترین زمینه های امروزی است، از جمله داده های بزرگ، پیش بینی تجزیه و تحلیل، داده کاوی، و آمار محاسباتی.

اگر داده‌ها، اتوماسیون و الگوریتم‌ها شما را هیجان زده می‌کنند، پس ماشین لرنینگ یک انتخاب شغلی ارزشمند است. یکی از جذاب‌ترین جنبه‌های یادگیری ماشینی این است که مهارت‌ها را خیلی سریع‌تر از آنچه فکر می‌کنید یاد می‌گیرید. تنها چیزی که برای شروع نیاز دارید، مهارت های تحقیقاتی قوی و درک پایه ای از آمار و زبان های برنامه نویسی است. افراد با انواع سوابق، دانش و تجربیات منحصر به فرد می توانند مسیرهای یادگیری ML خود را سفارشی کنند.

با گذشت زمان، همانطور که مجموعه مهارت های خود را افزایش می دهید، می توانید از تقاضای بالا و عرضه کم در صنعت بهره ببرید. شما همچنین این آزادی را خواهید داشت که به مشاغل تخصصی تر مانند دانشمند پردازش زبان طبیعی (NLP)، طراح یادگیری ماشین ، یا توسعه دهنده هوش تجاری، منشعب شوید. اگر در حوزه هوش تجاری به دنبال بهترین نرم افزار هوش تجاری هستید پیشنهاد میکنم مقایسه ابزارهای هوش تجاری و BI را مطالعه کنید تا بتوانید بهترین ابزار هوش تجاری را انتخاب کنید.

این مقاله به شما کمک می کند تا مسیر شغلی یادگیری ماشینی خود را با قدم گذاشتن به دنیای شگفت انگیز هوش مصنوعی (AI) ایجاد کنید.

ماشین لرنینگ چیست؟

اصطلاح ماشین لرنینگ یا machine learning اولین بار توسط آرتور ساموئل، پیشگام هوش مصنوعی ابداع شد، که ML را به عنوان "رشته مطالعه ای که به رایانه ها توانایی یادگیری بدون برنامه ریزی صریح را می دهد" تعریف کرد.

به زبان ساده، ML به ماشین ها می آموزد که از تجربه یاد بگیرند، نه اینکه برای کارهای خاص برنامه ریزی شوند. این ترکیبی هیجان انگیز از آمار و علوم کامپیوتری است که ماشین ها را قادر می سازد تا الگوهای موجود در داده ها را به طور مستقل شناسایی کنند.

ماشین‌ها برای درک مقادیر زیادی از داده‌ها با استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های مختلف ML آموزش دیده‌اند. چهار رویکرد اساسی ML کلاسیک عبارتند از:

یادگیری تحت نظارت

یادگیری بدون نظارت

یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری تقویتی

مهندسان یادگیری ماشین الگوریتم یادگیری ماشین خاص خود را بر اساس نوع داده های موجود و مشکلی که سعی در حل آن دارند انتخاب می کنند. همانطور که ماشین ها داده های بیشتری را تجزیه و تحلیل می کنند، "هوشمندتر" می شوند و می توانند با وظایف و چالش های جدید سازگار شوند. در واقع همان روشی که انسان ها به طور طبیعی یاد می گیرند را تقلید می کند - به تدریج مهارت ها را افزایش میدهد و دقت را بهبود می بخشند.

در حالی که ML و AI برای دهه‌ها علاقه ایجاد کرده‌اند، ما اکنون فناوری لازم برای تحقق کامل کاربردهای آن را داریم. ماشین‌های خودران، جعبه‌های گفتگوی خودکار، سیستم‌های تشخیص گفتار، و حتی توصیه‌های پخش ویدئو همگی از فرآیندهای ML استفاده می‌کنند.

چرا یادگیری ماشینی را یاد بگیریم؟

یادگیری ماشینی یک مهارت برای آینده است. شرکت‌های پیشرو امروزی - از جمله فیس‌بوک، گوگل و اوبر - ML را به بخش مرکزی عملیات خود تبدیل کرده‌اند. و با تقاضای سرسام آور برای متخصصان ML، این رشته با کمبود مهارت زیادی مواجه است.

درک ML عملاً یک حرفه امن و پرسود در صنعت فناوری را تضمین می کند. با مجموعه ای گسترده از مهارت های ML، می توانید ارزش زیادی برای کارفرمای خود ایجاد کنید و ارتباط خود را در بازار کار افزایش دهید.

بنابراین اگر میخواهید از دنیای ماشین لرنینگ جا نمانید به شما توصیه میکنم دوره آموزش ماشین لرنینگ که یک دوره پروژه محور و حرفه ای است را مشاهده کنید

رشد تصاعدی ماشین لرنینگ همچنین به این معنی است که شما آزادی کار در صنعت مورد نظر خود را خواهید داشت. مجمع جهانی اقتصاد اخیراً اعلام کرد که "هوش مصنوعی، یادگیری ماشین باعث ایجاد 97 میلیون شغل جدید تا سال 2025 خواهد شد." همانطور که شرکت های بیشتری از خدمات ML استقبال می کنند، میانگین حقوق پایه یک مهندس ML تنها در سال های آینده افزایش خواهد یافت.

یادگیری ماشینی کلید حل برخی از بزرگترین مسائل عصر دیجیتال است. ML می تواند به غلبه بر چالش های حیاتی در بانکداری و امور مالی شخصی، تشخیص مراقبت های بهداشتی، تشخیص تصویر و گفتار، و پیشگیری از کلاهبرداری کمک کند. راه‌حل‌های این مشکلات به مردم و کسب‌وکارها کمک می‌کند و کمک به چنین پیشرفت قابل توجهی باعث ایجاد احساس رضایت شخصی می‌شود.

ترکیب منحصر به فرد مهندسی، اکتشاف، و کاربردهای تجاری نیز به این معنی است که ML می تواند فوق العاده سرگرم کننده باشد! این یک زمینه پر جنب و جوش است که فرصت های رشد زیادی را ارائه می دهد. اگر در مورد پرش به چالش‌های جالب و یافتن راه‌حل‌های خلاقانه هیجان‌زده هستید، از هر دقیقه آموزش عملی و تمرین مورد نیاز برای یادگیری ML لذت خواهید برد.

مهندس یادگیری ماشین چه وظایفی دارد؟

به طور روزانه، مهندسان ML الگوریتم های یادگیری ماشین را طراحی، توسعه، آزمایش و پیاده سازی می کنند. مهندسان یادگیری ماشین از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، اسکالا و جاوا برای انجام وظایف و خودکارسازی فرآیندها استفاده می کنند. آنها از مهارت های آماری و برنامه نویسی برای ایجاد و آموزش مدل های یادگیری ماشینی استفاده می کنند. هدف نهایی برای یک مهندس ML توسعه برنامه های خودآموزی است که هم دقیق و هم کارآمد باشند.

مسئولیت های اصلی یک مهندس ML عبارتند از:

مطالعه معماری پیچیده کامپیوتری، ساختار داده ها و الگوریتم ها

همکاری با مهندسان داده برای طراحی سیستم های یادگیری ماشین

مدیریت زیرساخت ها، داده ها و خطوط لوله

اطمینان از صحت مجموعه داده ها و روش های نمایش داده ها

تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و مرکب برای شناسایی الگوها و استخراج بینش

توسعه الگوریتم هایی بر اساس روش های مدل سازی آماری

ساخت و نگهداری راه حل های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر در تولید

نمایش درک کامل از مدل‌سازی داده‌ها و استراتژی‌های ارزیابی

ارتباط با ذینفعان و توضیح فرآیندهای پیچیده را برای افرادی که متخصص برنامه نویسی نیستند

به روز بودن و آشنایی با بهترین شیوه ها و پیشرفت ها

همانطور که دامنه این نقش نشان می دهد، یک مهندس ML باید در چندین زمینه تحلیلی مهارت داشته باشد. علاوه بر مهارت های ریاضی و برنامه نویسی اثبات شده، شما همچنین نیاز به ایجاد قابلیت های برجسته حل مسئله دارید.

اگر انگیزه کافی برای اینکه وارد حوزه یادگیری ماشین شوید را پیدا کردین، وقت آن رسیده که یادگیری ماشین را در 9 مرحله آسان بیاموزید