نحوه ورود به یادگیری ماشینی در ۱۱ مرحله

یادگیری ماشین شاخه ای از علوم کامپیوتر است که شامل تجزیه و تحلیل داده ها می شود و می تواند دانش ارزشمندی برای متخصصان در بسیاری از صنایع مختلف باشد. شما می توانید از طریق کسب آموزش رسمی یا حتی از طریق خودآموزی وارد یادگیری ماشین شوید. اگر به این زمینه علاقه دارید، ممکن است بخواهید در مورد مراحلی که می تواند به شما در یادگیری، تمرین و یافتن شغل در زمینه یادگیری ماشین کمک کند، بیشتر بدانید.

در این مقاله از ایوسی، ما ۱۱ مرحله را مورد بحث قرار می‌دهیم که به شما کمک می‌کند تا به یادگیری ماشینی نفوذ کنید، حتی اگر پیش‌زمینه ریاضی یا علوم کامپیوتری ندارید.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشین رشته ای از علوم کامپیوتر است که شامل آموزش کامپیوترها برای تجزیه و تحلیل داده ها می شود. در یادگیری ماشینی، یک مهندس به کامپیوتر دستور می دهد تا داده ها را با استفاده از الگوریتم ها جمع آوری و تفسیر کند. سپس، کامپیوتر انتزاع داده ها را انجام می دهد تا بر اساس آن داده ها پیش بینی کند. انتزاع داده به معنای کاهش داده ها به کیفیت های اساسی یا ضروری و پنهان کردن جزئیات غیر ضروری است. یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است.

مطالب مرتبط: هوش مصنوعی چیست؟

چگونه به یادگیری ماشین نفوذ کنیم

در اینجا ۱۱ مرحله وجود دارد که می تواند به شما در شروع کار در یادگیری ماشین کمک کند:

۱. مهارت های اساسی ریاضی را بیاموزید

یادگیری ماشینی مستلزم درک چندین حوزه از ریاضیات است. اگر جبر خطی، آمار، احتمال و حساب چند متغیره را نمی دانید، ممکن است ایده خوبی باشد که آن مطالب را مطالعه کنید. اگرچه الزام سختگیرانه ای برای یادگیری عمیق همه این انواع ریاضی وجود ندارد، اما وقتی وارد یادگیری ماشینی می شوید می توانند برای شما مفید باشند. می توانید این ریاضی را با استفاده از کتاب ها، فیلم ها و مقالات آنلاین یا فیزیکی مطالعه کنید. همچنین می توانید استخدام یک معلم خصوصی یا شرکت در دوره های مجازی یا حضوری را در نظر بگیرید.

۲. مهارت های پایه علوم کامپیوتر را مطالعه کنید

اگر تجربه ای در برنامه نویسی ندارید، ممکن است ایده خوبی باشد که مهارت های اولیه کدنویسی را یاد بگیرید. مانند ریاضیات، می توانید سعی کنید به خودتان آموزش دهید یا در برنامه های آموزشی برای یادگیری کدنویسی شرکت کنید. همچنین ممکن است ایده خوبی باشد که به جای یادگیری تئوری، نوشتن کد خود را تمرین کنید. تمرین می تواند به شما کمک کند اطلاعاتی را که آموخته اید به خاطر بسپارید و به کار ببرید.

۳. هر مدرک لازم را کسب کنید

بسته به شغلی که برای آن درخواست می کنید، ممکن است داشتن مدرک دانشگاهی الزامی باشد. همه مشاغل در یادگیری ماشینی نیاز به مدرک ندارند، و ممکن است بتوانید مهارت های خود را از طریق مسیرهای جایگزین، مانند نمونه کار پروژه یا عملکرد خود در مسابقات، اثبات کنید. اگر شغلی که به آن علاقه دارید نیاز به مدرک دارد، مدرکی در علوم داده یا مهندسی کامپیوتر در نظر بگیرید، اگرچه سایر رشته‌های مرتبط نیز می‌توانند مفید باشند.

ممکن است بتوانید مدرک خود را دریافت کنید در حالی که در زمان خود شروع به یادگیری در مورد یادگیری ماشینی می کنید. ممکن است برای برخی از این مدارک، دوره آموزشی و دانش اولیه یادگیری ماشین با هم تداخل داشته باشند.

۴. یک زبان برنامه نویسی یاد بگیرید

زبان‌های برنامه‌نویسی وسیله‌ای برای برقراری ارتباط با رایانه‌ها هستند تا هم انسان و هم رایانه بتوانند آن را بفهمند. مانند زبان های گفتاری و نوشتاری، زبان های برنامه نویسی دارای قراردادهای گرامر و نحو خاص خود هستند. رایج ترین زبان برنامه نویسی مورد استفاده در یادگیری ماشین پایتون است. اگر می‌خواهید در یادگیری ماشین کار کنید، احتمالاً بسیاری از مشاغل نیاز به برنامه‌نویسی با استفاده از پایتون دارند، اگرچه دانش زبان‌های دیگر مانند جاوا، C++ یا R نیز ممکن است مفید باشد.

۵. جزئیات مربوط به یادگیری ماشین را بیاموزید

در یادگیری ماشین، شما معمولاً با مفاهیمی مانند چارچوب های یادگیری عمیق و کتابخانه های الگوریتم کار می کنید. به عنوان مثال، Scikit-learn کتابخانه ای از الگوریتم های کلاسیک یادگیری ماشین است. مطالعه این الگوریتم‌ها ممکن است برای شما مفید باشد، زیرا در یادگیری ماشینی رایج هستند. همچنین می‌توانید درباره سایر کتابخانه‌های مدیریت داده مانند NumPy و SciPy اطلاعات کسب کنید.

مرتبط: تخصص علم داده: مزایا، انواع و نکات

۶. با مجموعه داده های موجود تمرین کنید

مجموعه داده های رایگان آنلاین موجود است که می توانید از آنها برای تمرین با استفاده از یادگیری ماشین استفاده کنید. با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده قبلی، می‌توانید بر روی استفاده از آنچه آموخته‌اید، بدون گام‌های وقت‌گیر جمع‌آوری داده‌ها تمرکز کنید. شما می توانید داده ها را برای کیفیت های مختلف داده انتخاب کنید تا با آنها تمرین کنید.

نمونه‌هایی از کیفیت‌هایی که می‌توانید انتخاب کنید شامل تعداد موارد است که مجموعه‌ای از اطلاعات در یک مقطع زمانی معین، مانند سوابق پزشکی هستند. ویژگی ها کیفیت دیگری هستند که می توانید انتخاب کنید، که توصیف کننده هایی مانند تاریخ یا سن هستند.

۷. روی پروژه های خود کار کنید و نمونه کارها را بسازید

هنگامی که کار با داده های موجود راحت تر شد، می توانید شروع به جمع آوری داده های خود کنید. پس از جمع‌آوری داده‌های خود، می‌توانید آن‌ها را تمیز کنید و به همان روشی که مجموعه داده‌های موجود قبلاً تمرین کرده‌اید، از آن‌ها استفاده کنید. با گذشت زمان، می توانید یک دستاورد پرتفولیو را رشد دهید تا به کارفرمایان یا مشتریان احتمالی نشان دهید تا مهارت های شما را برجسته کنند.

۸. به یک جامعه بپیوندید و در کنفرانس ها شرکت کنید

می توانید در تابلوهای پیام آنلاین، گروه های رسانه های اجتماعی و چت روم ها با سایر افراد علاقه مند به یادگیری ماشین شرکت کنید. این فضاها به شما این فرصت را می دهد که با دیگران از هر کجای دنیا صحبت کنید و تجربیات و نکاتی را به اشتراک بگذارید. کنفرانس های حرفه ای همچنین به شما این امکان را می دهد که مهارت های خود را به خصوص با یادگیری آخرین پیشرفت ها در این زمینه توسعه دهید. در کنفرانس‌ها، ممکن است این شانس را داشته باشید که با متخصصان دیگری ملاقات کنید که می‌توانند در زمینه شبکه‌سازی حرفه‌ای به شما کمک کنند یا زمانی که با چالشی مواجه می‌شوید می‌توانید با آنها تماس بگیرید.

مرتبط: مسیرهای هوش مصنوعی: یادگیری عمیق به سوی آینده

۹. مهارت های ارتباطی خود را توسعه دهید

حتی اگر در حال یادگیری آموزش کامپیوتر هستید، ممکن است برای ورود به یادگیری ماشینی با افراد کار کنید و با آنها ارتباط برقرار کنید. به عنوان مثال، شانس خوبی برای مصاحبه حضوری، تلفنی یا آنلاین برای گرفتن شغل وجود دارد. هنگامی که کار را دارید، اغلب باید با یک تیم کار کنید.

ممکن است لازم باشد مفاهیم پیچیده ای را برای اعضای تیم خود توضیح دهید، به خصوص اگر آنها پیشینه ای در علوم کامپیوتر نداشته باشند، و به اهداف و بازخورد آنها گوش دهید. اگر مشکلی در حین کار شما پیش آمد، ممکن است لازم باشد که علت آن را در میان بگذارید و راه حل و جدول زمانی پیش بینی شده را برای رسیدگی به مشکلات توضیح دهید.

۱۰. درخواست خود را آماده کنید

وقتی شغل یادگیری ماشینی را پیدا می‌کنید که می‌خواهید برای آن درخواست دهید، می‌توانید رزومه خود را سفارشی کنید تا مهارت‌هایی را که به بهترین وجه مطابق با نیازهای آن است برجسته کنید. به عنوان مثال، اگر شغلی که برای آن درخواست می کنید نیاز به دانش کاری یک زبان برنامه نویسی خاص دارد، می توانید بر زمان استفاده از آن زبان تاکید کنید. ممکن است برجسته کردن تجربه عملی خود مفید باشد، که می تواند به شما کمک کند خود را از متقاضیانی که دانش آنها در درجه اول تئوری است متمایز کنید. همچنین می‌توانید اطلاعاتی در مورد چشمگیرترین پروژه‌ها در مجموعه خود قرار دهید و مشخصات هر کدام را به تفصیل بیان کنید.

۱۱. مصاحبه برای کار

مصاحبه شغلی یادگیری ماشین ممکن است شامل چندین بخش باشد. ممکن است یک مصاحبه انفرادی یا پانل استاندارد داشته باشید، که در آن هم شما و هم مصاحبه کننده این فرصت را دارید که سؤال بپرسید. ممکن است لازم باشد دانش فنی خاصی را برای نشان دادن سطح درک خود شرح دهید. علاوه بر این، ممکن است لازم باشد توضیح دهید که چگونه به یک مشکل یا پروژه خاص برخورد می کنید.

بخش دیگری از مصاحبه می تواند نشان دادن مهارت های فنی شما باشد. ممکن است لازم باشد با استفاده از صفحه کلید کد تولید کنید یا آن را به صورت فیزیکی یادداشت کنید. علاوه بر نشان دادن کیفیت کدی که می نویسید، می توانید از این به عنوان فرصتی برای بحث در مورد روند فکری خود و نحوه رسیدگی به مشکلات ناشی از کد استفاده کنید.

مرتبط: یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین: تفاوت را بیاموزید