امروزه در دنیای تکنولوژی هوش مصنوعی پیشرفت بسیار زیادی داشته است.اگر کمی در زمینه هوش مصنوعی تحقیق کرده باشید می‌دانید که زبان برنامه نویسی متداول آن پایتون است. زبان پایتون یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه نویسی است که در آن شما قادر به پردازش داده‌ها را ساده‌تر از بقیه زبان‌ها انجام دهید؛ همچنین این زبان کاملا مناسب برای یادگیری ماشین است زیرا طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها را در خود جای داده است. پایتون زبان بسیار مناسب برای کاوش کردن درباره داده است که شامل درک الگو و روابط در داده می‌شود. ما در دوره آموزشی machine learning به تمام این موارد خواهیم پرداخت. در ادامه به نکات قابل توجه این علم می‌پردازیم. همچنین از اینکه چرا باید از زبان پایتون استفاده کنیم یا مزایای این علم چیست صحبت خواهیم کرد.

دوره آموزشی یادگیری ماشین با پایتون چیست؟

در دوره ماشین لرنینگ با پایتون ما با استفاده از زبان پایتون به یادگیری تحلیل داده با ماشین می‌پردازیم. دوره آموزشی ماشین لرنینگ به گونه‌ای تعبیه شده که شما از مقدمات اولیه تا سطح پیشرفته پیش می‌روید و در آخر با یک پروژه عملی سطح یادگیری خود را می‌سنجید. هدف اصلی دوره آموزش دادن ماشین لرنینگ با استفاده از زبان پایتون برای استفاده در حوزه های متنوع است. هوش مصنوعی و ماشین های کامپیوتری در زمینه‌های مختلفی نظیر پزشکی، موتورهای جست‌وجو، بازی‌های رایانه‌ای و OCR مورد استفاده قرار می‌گیرند. علم یادگیری ماشین در آینده بسیار کاربرد خواهد داشت. در دوره ماشین لرنینگ با پایتون  به شما کمک خواهیم کرد تا در محیط واقعی و کاربردی از زبان برنامه­‌نویسی پایتون استفاده کنید. با این دوره سطح زبان برنامه نویسی پایتون خود را نیز تقویت خواهید کرد. در کنار این پیشرفت هدف اصلی ماشین لرنینگ خواهد بود. شما در این دوره باید در مورد الگوریتم‌ها دانایی کافی داشته باشید؛ گرچه ما با استفاده از کتابخانه‌های موجود در پایتون الگوریتم زیادی پیاده‌سازی نخواهیم کرد.  دوره آموزشی ماشین لرنینگ با زبان پایتون یک سری پیش نیاز دارد که با دانستن آن قادر هستید سریع‌تر و موثرتر به مباحث دوره مسلط شوید. یکی از این پیش نیازها زبان پایتون در حوزه هوش مصنوعی است که باید از قبل به مقدار لازم به آن تسلط داشته باشید. همچنین اگر درمورد دنیای هوش مصنوعی اطلاعاتی داشته باشید به شما کمک بسزایی خواهد کرد. 

سر فصل‌های دوره ماشین لرنینگ

• معرفی

• معرفی و مقدمات یادگیری ماشین
• قابلیت های زبان برنامه نویسی پایتون در حوزه یادگیری ماشین
• یادگیری نظارت شده و نظارت نشده

• خوشه‌بندی 

• معرفی خوشه بندی و روش های آن
• همسایگی (K-means) 
• سلسله مراتبی (Hierarchical) 
• طیفی (spectral)
• مکانی (DBSCAN) 

• طبقه‌بندی

• معرفی طبقه بندی
• متریک های ارزیابی
• مدل نزدیکترین همسایگی
• مدل درخت تصمیم
• مدل بردار پشتیبان
• مدل جنگل تصادفی

• رگرسیون

• معرفی مدل های رگرسیونی
• مدل رگرسیون خطی، ساده و چندگانه
• بررسی متریک های ارزیابی مدل رگرسیون

• سیستم های توصیه گری

• معرفی سیستم های توصیه گری
• سیستم های توصیه گری مشارکتی
• سیستم های توصیه گری محتوا مبنا

• پروژه

دوره ماشین لرنینگ با پایتون مناسب چه کسانی است؟

دوره ماشین لرنینگ با پایتون مناسب چند گروه است: برای کسانی که علاقه به زبان برنامه نویسی پایتون در حوزه AI را دارند بسیار مفید است. برای علاقه مندان به حوزه هوش مصنوعی و machine learning و همچنین دانشجویان رشته نرم‌افزار و دکترای هوش مصنوعی کارآمد است. همچنین دوره آموزشی ماشین لرنینگ برای اشخاصی که به مکانیزم پیچیده ماشین لرنینگ علاقه دارند نیز مفید است. همچنین اگر قصد دارید مبحثی آینده‌دار را پیش فرا بگیرید این دوره کاملا مناسب شما است.

چرا باید در دوره ماشین لرنینگ با پایتون شرکت کنیم؟ 

پایتون در حال حاضر بهترین زبان برای کارکردن در حوزه هوش مصنوعی است؛ اما برای درک بهتر این موضوع و درک عمیق‌تر دوره آموزشی ماشین لرنینگ چند مبحث اساسی آن را بررسی خواهیم کرد.

چرا پایتون؟

اگر می‌خواهید در دنیای یادگیری ماشین وارد شوید باید برخی از مهارت‌های تجزیه و تحلیل را یاد بگیرید. برای این کار باید به از زبان برنامه نویسی کمک بگیرید. در یادگیری ماشین شما با روش‌های مشخصی باید روی داده کنترل داشته باشید. در این زمینه ما باید کدهایی نوشته تا به کامپیوتر کمک کند تا براساس الگوریتم قادر به تصمیم گیری باشد؛ بنابراین باید زبان برنامه نویسی مورد نظر خود را انتخاب کنید. ما به شما زبان پایتون را پیشنهاد می‌دهیم. پایتون در تمام سیستم عامل‌ها بدون تغییر یا تغییر بسیار کم اجرا می‌شود. همچنین پایتون بسیار ساده و قابل فهم است؛ در واقع می‌توان گفت که پایتون بیشتر به زبان انسان تشابه دارد. پایتون کتابخانه‌های بسیار زیادی دارد که با استفاده از تابع‌هایی که در این کتابخانه‌ها وجود دارند کار برای شما بسیار ساده است. به صورت کلی می‌توان گفت پایتون یکی از بهترین روش‌های موجود است. در واقع با زبان‌هایی مثل ++C و جاوا نیز این محیط به وجود می‌آید اما پایتون گزینه بهتری است.

کاربردهای یادگیری ماشین

در دوره آموزشی ماشین لرنینگ متوجه خواهید شد که یادگیری ماشین باعث می‌شود با استفاده از الگوریتم‌ها ماشین بدون نیاز به برنامه ریزی صریح به الگوها و راه‌های ارتباطی را شناسایی کند. یادگیری ماشین به طور کلی در حوزه هوش مصنوعی استفاده می‌شود و کاربرد بسیاری دارد که ما در دوره ماشین لرنینگ با پایتون به آن پرداخته‌ایم. در ادامه به برخی از آنها اشاره می‌کنیم. پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها:

• پردازش زبان طبیعی: پیش‌بینی فروش، تحلیل روندهای بازار و پیش‌بینی آب و هوا از سری نکات کاربردی یادگیری ماشین است.

• بینایی ماشین: ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و سیستم‌های چت‌بات که امروزه بسیار مورد استفاده قرار گرفته است.

• بینایی ماشین: شناسایی و تحلیل تصاویر، تشخیص چهره و پردازش ویدئو از دیگر نکات موجود است.

• پزشکی و بهداشت: تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی و پیش‌بینی نتایج درمان نیز کمک بسیار زیادی در عرصه پزشکی به جامعه بشری کرده است.

• خودروهای خودران: هدایت و مسیریابی خودروها بدون نیاز به راننده از سری تحولاتی است که با این علم به وجود آمده است. یکی از شرکت‌های مطرحی که از این تکنولوژی استفاده می‌کند تسلا است.

• پیشنهاد محصول: سیستم‌های پیشنهاد دهنده برای خرید آنلاین و پخش محتوا. این مورد را در قسمت اکسپلور اینستاگرام خود می‌توانید مشاهده کنید.

• مدیریت ریسک و امنیت: تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی و امنیت سایبری.

اینها تنها چند نمونه کوچک از کاربردهای گسترده یادگیری ماشین است که همچنان در حال توسعه و بروز شدن هستند. 

ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی

دو مفهوم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به هم مرتبط، ولی متمایز در رشته کامپیوتر هستند. حتی می‌توان گفت که یادگیری ماشین زیرشاخه هوش مصنوعی است. در ادامه به شباهت‌ها و تفاوت‌های این دو مفهوم می‌پردازیم: شباهت‌ها: یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است که در آن تلاش می‌کنیم تا ماشین‌ها را به سطحی برسانیم که کارهایی که به هوش انسان نیاز دارد را انجام دهند. هدف هر دو فناوری این است که سیستم‌هایی بسازند تا وظایف پیچیده را به طور خودکار انجام دهند. تفاوت‌ها: هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و فناوری‌ها گفته می‌شود که اهداف آن ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند رفتارهای هوشمندانه‌ای مانند تصمیم‌گیری، حل مسئله، و یادگیری را از خود نشان دهند؛ اما ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که تمرکز آن بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که از داده‌ها یاد می‌گیرند و بر اساس این یادگیری، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری می‌کنند. هوش مصنوعی با استفاده از جمله منطق فازی، سیستم‌های خبره، و الگوریتم‌های جستجو اجرا می‌شود؛ اما یادگیری ماشین به طور خاص بر الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری و مدل‌های آماری تکیه دارد. همه سیستم‌های هوش مصنوعی خودآموز نیستند اما یادگیری ماشین به طور خاص از طریق داده بر روی خودآموز بودن ماشین تمرکز می‌کند. به طور خلاصه یادگیری ماشین زیرمجموعه هوش مصنوعی است که تمرکز بر یادگیری ماشین با داده‌ها دارد در حالی که هوش مصنوعی بسیار وسیع‌تر است و  در کنار یادگیری ماشین به مطالب دیگر نیست می‌پردازد.

نقشه راه ماشین لرنینگ با پایتون

برای یادگیری این زمینه می‌توانید از این نقشه راه استفاده کنید که تیم ما نیز در دوره ماشین لرنینگ با پایتون از آن پیروی کرده:

• مبانی برنامه‌نویسی با پایتون: شما باید اول به سینتکس‌های پایتون و مفاهیم اولیه کد زدن آن بپردازید و با کتابخانه‌های اصلی مورد نیاز آشنا شوید.

• مفاهیم پایه یادگیری ماشین: باید تعریف یادگیری ماشین و انواع آن را یاد گرفته و همچنین در مورد مفهوم مدل، ویژگی‌ها و برچسب‌ها بپردازید. 

• کتابخانه‌های اصلی پایتون برای یادگیری ماشین: یکسری از کتابخانه‌های پایتون در این زمینه که شما باید آنها را کامل بلد باشید عبارتند از:

Scikit-learn: برا ی الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین TensorFlow و Keras: برای یادگیری عمیق PyTorch: برای یادگیری عمیق و پروژه‌های تحقیقاتی

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین:  رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم و Random Forest، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means، DBSCAN) و شبکه‌های عصبی از سری الگوریتم‌های مورد نیاز برای یادگیری ماشین است.

• یادگیری عمیق: اگر قصد دارید که در این زمینه به یک شخص حرفه‌ای تبدیل شوید باید به جست‌وجو در این زمینه بپردازید تا عمیقا یادگیری ماشین را درک کرده و به آن مسلط شوید.

• پروژه‌های عملی: در زمینه برنامه نویسی صرفا آموزش دیدن کافی نیست و باید دست به کد شوید و پروژه‌های عملی برای تمرین بزنید.

• منابع آموزشی: بدون نیاز به منبع‌های آموزشی نمی‌توان مطالب موجود را فرا گرفت؛ در این دوره ما آموزشی جامع در این زمینه به شما خواهیم داد و نقشه راه آموزشی مناسبی را برایتان تهیه کرده‌ایم.

بازار کار یادگیری ماشین با پایتون

با اتمام دوره آموزشی ماشین لرنینگ شما نیاز به بازار کار دارید. یادگیری ماشین با پایتون در حال رشد است. پایتون زبانی است که به طور گسترده در حال پیشرفت است و به افزایش متقاضیان یادگیری ماشین با پایتون بازارکار آن نیز بیشتر می‌شود. پایتون یک زبان منبع است که این کار را برای کارفرماها راحت‌تر کرده زیرا نیاز نیست هزینه زیادی برای مجوزهای نرم‌افزار گران قیمت کنند. همچنین فرصت‌هایی برای توسعه‌دهندگان پایتون در سطح پایه وجود دارد که می‌توانند از این زبان برای کارهای اساسی مانند توسعه وب و خودکارسازی سازی وظایف استفاده کنند.  همچنین باید این را هم در نظر بگیریم که یادگیری ماشین با زبان پایتون در حال بروز شدن و پیشرفت کردن است؛ پس این یک شغل آینده داری است که می‌توان روی آن حساب باز کرد.  برای کسب اطلاعات بیشتر درباره بازار کار یادگیری ماشین می‌توانید مقاله چشم‌انداز شغلی ماشین لرنینگ را مطالعه کنید. 

پس از گذراندن دوره آموزشی ماشین لرنینگ چه می‌آموزید؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بی‌شک فناوری آینده‌دار است و برای ورود در این زمینه باید زبان برنامه نویسی بلد باشید که بدون تردید زبان پیشنهادی ما پایتون است. شما با اتمام دوره ماشین لرنینگ با پایتون قادر هستید که پروژه‌های مدنظر خود را کار کرده و مشکلی در انجام آن نداشته باشید. ما در این دوره تمام تلاش خود را کرده‌ایم تا شما به درکی مفهومی در این زمینه برسید. شما پس از این دوره فقط نیاز به تجربه خواهید داشت که با انجام پروژه‌های تمرینی به آن می‌رسید.