9 گام اساسی برای یادگیری ماشین لرنینگ

9 مرحله اساسی برای ورود به حوزه یادگیری ماشین

این روزها یادگیری ماشین  زیر مجموعه ای  از هوش مصنوعی است که به یکی از مهم ترین حوزه ها و دانش ها چه در زمینه تحلیل داده و چه در زمینه علم داده و حتی هوش تجاری تبدیل شده است. اما قبل از شروع یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین لازم است تا چند گام اساسی را بردارید تا با اطمینان به حوزه ماشین لرنینگ  وارد شوید.

یادگیری پیش نیازهای ماشین لرنینگ

قبل از اینکه بتوانید تئوری و کاربردهای یادگیری ماشین را یاد بگیرید، ابتدا باید اساسی ترین مفاهیم آن را درک کنید. این مفاهیم به شما کمک می کند تا با ایجاد یک مسیر یادگیری سیستماتیک، اصول ML را سریعتر یاد بگیرید. در ادامه سه پیش نیاز اساسی که قبل از ورود به حوزه یادگیری ماشین یا مشین لرنینگ باید بیاموزید را به شما خواهیم گفت.

برنامه نویسی

همه الگوریتم های Machine learning با کد پیاده سازی می شوند. بنابراین آموزش زبان پایتون، R، Bash یا جاوا برای هر مهندس ML ضروری است. در سال های اخیر، پایتون به عنوان محبوب ترین زبان برنامه نویسی، به ویژه برای مبتدیان ظاهر شده است. 

اگر تجربه ای در زمینه برنامه نویسی ندارید، گذراندن یک دوره حرفه ای پایتون بهترین راه برای شروع کار با ML است. 

اکثر دوره های ML و علوم داده دارای بخشی هستند که به تجزیه و تحلیل کارآمد داده ها اختصاص دارد. پس از تسلط بر عملکردهای اساسی در پایتون، باید نحوه استخراج، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها را بیاموزید که در دوره برنامه نویسی پایتون از صفر و به صورت پروژه محور به صورت کامل بیان شده است. 

آمار و احتمال

از آنجایی که مهندسان یادگیری ماشین تقریباً به طور انحصاری با داده ها و پیش بینی های آن کار می کنند، هم آمار و هم احتمال موضوعات اساسی در زمینه ماشین لرنینگ یا ML هستند. تمام تصمیمات مبتنی بر داده در نهایت بر اساس احتمالات رخدادهای مرکب اتخاذ می شوند. و آمار توصیفی تبدیل داده های خام به اطلاعات معنی دار را امکان پذیر می کند که برای طراحی و توسعه الگوریتم های ML استفاده می شود. 

آمار و احتمال شامل تمام معیارها و تکنیک های مورد نیاز برای ارزیابی روابط بین توزیع داده ها است. دانش عمیق این موضوعات به شما درک شهودی از مدل‌های رگرسیون می‌دهد که بر اساس تئوری آماری (برای مجموعه‌های داده‌های کوچکتر) یا نظریه یادگیری ماشین مدرن (برای مجموعه‌های داده بزرگ‌تر) ساخته شده‌اند. اگر تجربه ای از آمار و احتمال ندارید میتوانید با مشاهده دوره SPSS که به صورت رایگان در اختیار شما قرار گرفته است میتوانید تا حدودی با مفهوم برخی الگوریتم های ساده آماری آشنا شوید.

ریاضیات

جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال هر دو جزء لاینفک یادگیری ماشین هستند. الگوریتم های مورد استفاده برای دستکاری مجموعه داده ها بر اساس جبر خطی، به ویژه فضاهای برداری و عملیات ماتریسی ساخته شده اند. جبر خطی همچنین مفاهیم مهمی مانند تبدیل های خطی، رتبه تانسور و تانسور، نمادها و ضرب ماتریس را پوشش می دهد.

 

در حالی که همه مهندسین ML نیاز به درک پایه ای از حساب دیفرانسیل و انتگرال دارند، مفاهیم عمیق تری برای پروژه های پیشرفته مورد نیاز است. اگر به تازگی به حوزه ماشین لرنینگ وارد شده اید، ممکن است بخواهید برای یادگیری برخی از مباحث پیچیده تر حسابداری صبر کنید. در هر صورت، مطمئناً باید مفاهیم کلیدی حساب دیفرانسیل و انتگرال مانند گرادیان و شیب، ادغام  integration و مشتق گیری، مشتقات جزئی و عملیات چند متغیره را درک کنید.

مقابله با داده ها

آخرین و پر اهمیت ترین بخش Data Tackling  است، شما باید تجربه کار با حجم زیادی از داده ها را به دست آورید. اگر بتوانید داده ها را مدیریت کنید، می توانید کارایی کد خود را از نظر حافظه و زمان مصرف شده تا حد زیادی بهبود بخشید. قبل از اینکه بتوانید مدلی را برای تجزیه و تحلیل داده ها طراحی یا انتخاب کنید، باید داده های خود را تمیز کنید (مشاهده داده ها) و ساختار کل مجموعه را تخمین بزنید.

آشنایی با توابع مدل‌سازی داده‌ها به شما کمک می‌کند از مشکلات و خطاهای آینده جلوگیری کنید. همچنین به شما این امکان را می دهد که الگوریتم های بهتر و سریع تری طراحی کنید که پردازش را بهینه می کند. همانطور که در مورد ماهیت داده ها و الگوهایی که باید شناسایی شوند اطلاعات بیشتری کسب می کنید، می توانید با مفاهیم پیشرفته تری مانند مدل سازی پیش بینی و تجزیه و تحلیل شروع به تست و آزمایش کنید.

 

یادگیری تئوری ماشین لرنینگ از صفر تا صد

برنامه ریزی و جمع آوری داده ها

هنگام شروع هر پروژه ML/AI، با برنامه ریزی برای نوع رویدادهایی که شناسایی می کنید و ابرداده هایی که می گیرید شروع کنید. این فرآیند معمولاً با جمع‌آوری مقدار کمی از داده‌های تست شروع می‌شود که می‌تواند برای اعتبارسنجی نتایج استفاده شود. هم رویدادهای پیوسته (وضعیت) و هم رویدادهای گسسته (محرک) باید به صراحت قبل از جمع آوری و اعتبارسنجی داده ها تعریف شوند.

مفروضات داده

همه مدل‌های یادگیری ماشین از مفروضات خاصی برای پیش‌بینی استفاده می‌کنند. رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، KNN (K-نزدیکترین همسایگان)، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و همه مدل‌های ML دیگر بر اساس برخی بدیهیات یا مفروضات اساسی در مورد ماهیت و رفتار داده‌ها هستند. مفروضات داده معمولاً رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته، توزیع آنها، چند خطی بودن، خودهمبستگی و نقاط پرت را پوشش می دهند.

پیش پردازش داده ها

پیش پردازش داده ها فرایند قالب‌بندی داده‌های خام برای پردازش توسط یک مدل یادگیری ماشینی است. که شامل مراحل خاصی برای تبدیل یا رمزگذاری داده ها است تا بتوان آن ها را به راحتی توسط ماشین تجزیه کرد. پیش پردازش داده ها دقت و کارایی مدل ML را با به حداقل رساندن نویز داده ها، مقادیر از دست رفته و خطاهای مدیریت سیستم یا فرمت های غیرقابل استفاده بهبود می بخشد. بعلاوه مرحله پیش پردازش شامل تقسیم بندی مناسب مجموعه داده ها به مجموعه های ترین و تست میشود

تفسیر داده ها همراه با نتایج مدل

تفسیر مدل در یادگیری ماشین، به دنبال درک فرآیند تصمیم گیری مدل است. در مرحله تفسیر داده ها قابلیت اطمینان، اعتماد و علیت نتایج مدل را ارزیابی می کنیم. به بیان ساده، به پاسخگویی به سوالاتی مانند «پیش‌بینی‌های مدل چقدر قابل اعتماد هستند؟» و "آیا آنها به اندازه کافی برای شکل دادن به سیاست ها و تصمیمات اصلی قابل اعتماد هستند؟" میپردازیم. دو روش اصلی برای تفسیر مدل‌های ML، روش‌های مدل خاص/مدل-آگنوستیک و روش‌های حوزه محلی/جهانی هستند.

بهبود مداوم مدل های خود

بهبود دقت مدل ML برای موفقیت کلی پروژه ضروری است. پیش‌بینی‌های مدل باید محدوده خطای کمی داشته باشند و با متغیرهای مختلف عملکرد خوبی داشته باشند. در حالی که برخی از روش‌ها با تمیز کردن و فیلتر کردن داده‌ها کارآمدتر سروکار دارند، برخی دیگر استفاده از استراتژی‌های متنوع را برای بهبود عملکرد مدل با داده‌های جدید و استفاده نشده پیشنهاد می‌کنند. تکنیک هایی مانند اعتبار سنجی متقاطع، مهندسی ویژگی ها و تنظیم الگوریتم/هیپرپارامتر گزینه های محبوبی برای افزایش دقت مدل هستند.

کمک به رشد و سود کسب و کار

وقتی در حال ساختن مدل‌های یادگیری ماشینی برای مشتری یا کارفرما هستید، عملکرد مدل بسیار مهم است. تصمیماتی که بر اساس یک مدل نادرست پیش بینی می شود می تواند برای سازمان ها بسیار پرهزینه باشد. جدای از ضرر مالی، یک مدل با دقت پایین می تواند منجر به خطاهای ویرانگر مانند تشخیص پزشکی نادرست شود. به این دلایل، برای مهندسان ML بسیار مهم است که از منظر تجاری، ارزش پیش‌بینی‌های صحیح و هزینه پیش‌بینی‌های نادرست را درک کنند.

 

درک عمیق مفاهیم یادگیری عمیق

هنگامی که مفاهیم اساسی را درک کردید، شروع به درک قابلیت ها و استدلال پشت مدل های یادگیری ماشین خواهید کرد. آخرین مرحله قبل از اینکه بتوانید مشارکت در جامعه ML/AI را شروع کنید، دستیابی به درک کامل از عملیات در علم داده است. این مرحله به شما کمک می کند تا درک کنید که چگونه پایپ لاین کد نرم افزار ،داده و ML با یکدیگر تعامل دارند تا یک محصول کامل ایجاد کنند.

 

یادگیری ماشین تئوری نیست باید آن را عملی تمرین کنید

به طور دقیق، پایپ لاین یادگیری ماشین با داده های تمیز و فیلتر شده که برای تجزیه ML بهینه شده اند شروع می شود. در عمل، مهندسان ML زمان قابل توجهی را صرف داده‌ها می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که داده‌های ناقص یا پرت به دقت مدل آسیب نمی‌زند. پس از بررسی دقیق داده ها  و تقسیم مناسب آن به مجموعه های ترین و تست، کد اولیه مدل را می توان ایجاد کرد. این مرحله به عنوان مهندسی مدل، ارزیابی و بسته بندی می شود.

 

با استفاده از معیارهای عملکردی خاص مانند دقت و ریکال، مرحله ارزیابی مدل ، میتوان  مدل را تعیین کرد. همانطور که مدل در طول زمان، ترین یا آموزش داده میشود و اصلاح می شود، مرحله "نمونه اولیه" فرآیند تکمیل می شود. سپس گردش کار به مرحله "تولید" منتقل می شود، جایی که مدل مستقر می شود. مرحله نهایی اندازه گیری عملکرد مدل با نظارت بر پیش بینی های آن و تجزیه و تحلیل نتایج تولید شده است.

روی مجموعه داده های واقعی کار کنید

مهم نیست در چه صنعتی قصد کار دارید، برای تقویت مهارت های خود به تجربه عملی با داده های واقعی نیاز دارید. همه داده‌های واقعی تا حدی ناقص هستند، و بنابراین فرصتی عالی برای یادگیری مشکلات و راه‌حل‌های معمول مرتبط با دستکاری داده‌ها فراهم می‌کند. به لطف جامعه باورنکردنی ML، هزاران مجموعه داده انباشته شده منبع باز در دسترس عموم قرار دارد.

 

شما به راحتی می توانید داده های تغییرات آب و هوا، مجموعه داده های بیولوژیکی، پایگاه های داده دولتی، داده های جغرافیایی/جغرافیایی و حتی داده های جنایی FBI را برای استفاده در پروژه خود بیابید. اگر در مدیریت داده ها تازه کار هستید، ممکن است بخواهید مجموعه داده کوچکتری را انتخاب کنید یا مرتبط ترین اطلاعات را در یک مجموعه داده بزرگتر انتخاب کنید. مطمئن شوید که مجموعه داده ای که انتخاب می کنید برای مبتدیان مناسب است .

 

یادگیری ماشین را حرفه ای و جامع بیاموزید

مانند بسیاری از زمینه های نوظهور، مهم است که هنگام یادگیری ML از ابتدا تصویر بزرگتر را در نظر داشته باشید. درک فقط اصول یک زبان برنامه نویسی کافی نیست - شما باید در مورد ابزارها و پکیج های مختلفی که مخصوص علم ML/داده هستند یاد بگیرید. به عنوان مثال، اگر در حال یادگیری پایتون هستید، باید درک کاملی از تجزیه و تحلیل داده ها، دستکاری و ابزارهای تجسم در پانداها و NumPy به دست آورید.

 

اگر ترجیح می‌دهید در حین پروژه یاد بگیرید، به جای رمزگشایی الگوریتم‌ها از پایه، باید روی کاربرد توابع و الگوریتم‌ها در کتابخانه scikit-learn تمرکز کنید. سپس می توانید به سراغ موضوعاتی مانند دیپ لرنینگ و شبکه های عصبی بروید که از پیچیده ترین زمینه ها در صنعت هستند. خوشبختانه وب سایت هوشمندان مجموعه کامل دیپ لرنینگ و شبکه های عصبی عمیق را در اختیار شما قرار داده است که میتوانید این دوره آموزشی را که به صورت کامل و پروژه محور است را مشاهده کنید و دانش خود را در زمینه دیپ لرنینگ تقویت کنید.

 

همانطور که آموزش میبینید و مهارت های خود را تقویت میکنید این اصل مهم را در نظر بگیرید که تخصص شما چطوری می تواند برای یک سازمان ارزش ایجاد کند . این موضوع به شما کمک می‌کند تا با بیشترین مهارت‌ها و آخرین پیشرفت‌های صنعت همگام باشید.

انتخاب پروژه درست برای یادگیری ماشین لرنینگ

کار روی پروژه برای هر مهندس ML ضروری است. در بازار رقابتی ML، برای متمایز شدن از دریای نامزدهای تازه کار، به تجربه دنیای واقعی نیاز دارید. کارفرمایان به دنبال متخصصانی هستند که تجربه خوبی با ابزارها و برنامه های ML داشته باشند. انجام یک پروژه مستقل به تبدیل شدن دانش تئوری شما به دانش عملی کمک می کند. فرآیند آزمون و خطا در روند پروژه شما را به یک فرد حرفه ای در حوزه یادگیری ماشین میکند

 

پروژه های بسیار متنوعی وجود دارد که می توانید برای تقویت مهارت های ML خود انجام دهید پیش بینی قیمت سهام، تشخیص اشیا، و حتی کامنت های موسیقی و فیلم، همگی نمونه های عالی از پروژه های یادگیری ماشینی مبتدی هستند. به خاطر داشته باشید که قبل از اینکه بتوانید پروژه مناسب را برای شروع انتخاب کنید، باید چندین فاکتور را در نظر بگیرید.

 

بر اساس علاقه خود انتخاب کنید

سعی کنید موضوعی را انتخاب کنید که واقعاً به آن علاقه دارید. وقتی شروع به کار بر روی اولین پروژه خود می کنید، احتمالاً اشتباه می کنید، به خصوص اگر از نقطه اول شروع کرده باشید. این خطاها می توانند به مرور زمان خسته کننده شوند و ممکن است نتوانید به همان سرعتی که انتظار داشتید پیشرفت کنید. وقتی این اتفاق می افتد، داشتن موضوعی که واقعاً به آن علاقه دارید به شما کمک می کند تا عزمتان را جزم کنید و با پشتکار بیشتری به کارتان ادامه دهید.

 

بسیاری از مهندسان ML از پروژه های خود صرف نظر می کنند زیرا این فرآیند خیلی خسته کننده است. باید به خاطر داشته باشید که یادگیری از آزمایش با ابزارها و استراتژی های مختلف، اولین هدف پروژه یادگیری ماشین شما است. ابتدا مدتی را صرف بررسی پروژه های مختلف و مجموعه داده‌های آن کنید. سپس پروژه ای را انتخاب کنید که شما را در مورد ساختن مدلی برای پیش بینی هایش هیجان زده می کند.

 

روی پروژه های اساسی کار کنید

تخصص لازم برای گذراندن یک پروژه کامل ML را دست کم نگیرید. حتی پس از تسلط بر اصول اولیه، قبل از ایجاد یک برنامه واضح، باید کمی آزمون و خطا را پشت سر بگذارید. بنابراین مهم است که پروژه ای را انتخاب کنید که با مهارت ها و قابلیت های شما مطابقت داشته باشد. ایجاد مدل‌هایی برای چت‌بات‌ها، تشخیص تصویر یا قیمت مسکن، پروژه‌های سطح مبتدی محسوب می‌شوند، در حالی که مدل‌هایی که با یادگیری عمیق، هوش مصنوعی پیشرونده یا شبکه‌های عصبی ساخته شده‌اند، پروژه‌های پیشرفته ML هستند.

 

به عنوان یک مبتدی، همیشه باید با یک پروژه نسبتاً ساده شروع کنید که به شما امکان می دهد مجموعه مهارت های خود را گسترش دهید. پروژه چالش برانگیزتر را فقط به این دلیل انتخاب نکنید که ممکن است برای نمونه کار شما بهتر به نظر برسد. همیشه می‌توانید بعد از انجام چند پروژه ابتدایی به سراغ موضوعات پیشرفته‌تر بروید. اگر از خودتان به اندازه کافی اطمینان دارید، می توانید پروژه های سطح متوسط، از جمله تحلیل سبد بازار، خلاصه سازی متن با پردازش زبان طبیعی، موتور توصیه فیلم یا متن کاوی را امتحان کنید.

 

یادگیری و کار با ابزارهای مختلف یادگیری ماشین

امروزه تنوع فوق‌العاده‌ای از ابزارها و بسته‌های ML در بازار موجود است. از جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها تا ساخت مدل و استقرار برنامه‌ها، ترکیب‌های ممکن عملا بی‌نهایت هستند. به عنوان یک مبتدی، بهترین شرط شما این است که از نرم افزارها و بسته های تست شده استفاده کنید. البته، انتخاب ابزارها به نوع مدل و پیش‌بینی شما نیز بستگی دارد. اما طیف وسیعی از ابزارهای تأیید شده وجود دارد که در بیشتر موارد خوب عمل می کنند.

برخی از محبوب ترین ابزارهای یادگیری ماشین از نظر متخصصان با تجربه عبارتند از:

TensorFlow

Auto-WEKA

KNIME

Google Cloud AutoML

BigML

Scikit-learn

Azure Machine Learning Studio

Amazon Machine Learning (AML)

Accord.NET

بسیاری از این ابزارها دارای چارچوب‌های تحلیل پیش‌بینی پیشرفته و حتی مدل‌های از پیش، ترین شده برای ساخت هستند. کار با ابزارها و محیط های مختلف به شما درک عمیق تری از روش های مورد استفاده برای بهینه سازی برای برنامه های خاص می دهد.

 

مطالعه و یادگیری الگوریتم های ماشین لرنینگ

در این مرحله، شما تخصص لازم برای درک اجرای کلی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ را دارید. اما قبل از اینکه بتوانید واقعاً بر مفهوم یادگیری عمیق تسلط پیدا کنید، هنوز باید در خصوص عملکرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق تحقیق کنید. دقیق ترین توضیحات شامل ریاضیات بسیار پیشرفته خواهد بود. اگر مشتاق توصیف های فشرده ریاضی نیستید، می توانید به آموزش های گام به گام کدنویسی در پایتون، R یا هر زبان برنامه نویسی دیگری را ببینید.

 

سعی کنید هنگام مطالعه یادگیری ماشین طیف کاملی از موضوعات را پوشش دهید، مانند مقیاس داده‌ها، مدل‌های پایه، مهار آزمون الگوریتم، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، KNN، و تجمع راه‌انداز.

 

گذراندن یک دوره حرفه ای یادگیری ماشین

گذراندن یک دوره حرفه ای و پروزه محور یکی از بهترین راه ها برای یادگیری ماشین لرنینگ از صفر است. شما می توانید در هر مرحله از فرآیند یادگیری خود، دوره یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را انتخاب کنید چه در زمانی که مشغول آشنایی با تئوری یادگیری ماشین هستید و چه زمانی که در حال انجام پروژه هستید. دوره‌های آموزشی می‌توانند به شما کمک کنند زمانی که برای اولین بار شروع به کار می‌کنید، با سرعت به کار ادامه بدهید، یا به شما کمک کنند مهارت‌های خاصی را در موضوعات پیشرفته‌تر تقویت کنید. برای دانلود دوره یادگیری ماشین به لینک زیر مراجعه نمایید

https://www.hoshmandan.com/Academy/DetailsVideo/1065/Practical-supervised-machine-learning

شما باید دوره ای را انتخاب کنید که دارای برنامه درسی پیشرفته و متمرکز بر مهارت های لازم باشد. و ما به شما اطمینان میدهیم آموزش یادگیری ماشین در سایت هوشمندان همان دوره ای است که شما به دنبال آن هستید.

 

برای کارآموزی اقدام کنید

آخرین مرحله قبل از درخواست برای شروع کار در حوزه ML، تضمین یک دوره کارآموزی است. کارفرمایان و مدیران همیشه کاندیداهایی را ترجیح می دهند که قبلاً یک موقعیت کارآموزی ML داشته اند. این فرصتی است برای ورود به صنعت بزرگتر و شروع کار در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق .

 

 ایمن کردن شغل

قبل از شروع ارسال رزومه ها، کمی زمان بگذارید تا مهارت ها و صلاحیت های ذکر شده در شرح شغل را مرور کنید. این به شما تصویر واضحی از آنچه کارفرمایان در صنعت به دنبال آن هستند ارائه می دهد.

اطمینان حاصل کنید که می توانید مهارت خود را از جنبه های تئوری و فنی پروژه های ML و سیستم های بزرگ نشان دهید. کار و  حضور در وب سایت GitHub نیز به  شما کمک می‌کند