یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)
تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث میشود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند (ML) شاخه‌ای از هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایب
هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است (AI) و علوم کامپیوتر است که تمرکز آن بر مطالعه الگوریتمالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراوان
در این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد‌های کامپیوتری‌ای است که کار آنها یاد گرفتن و در واقع تقلید روش یادگیری انسان‌ها است. اگرچه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کار خود را با دستورالعمل‌های اولیه طراحان انسانی خود شروع می‌کنند اما خودشان یاد می‌گیرند و پیش‌بینی می‌کنند که این امر با دریافت داده‌های آموزشی به آنها محقق میشود و این داده‌ها به آنها در شناسایی الگوها و ترندها کمک می‌کنند.
یک تعریف کلی‌تر که توسط آرتور ساموئل ارائه شده، از این قرار است:
"یادگیری ماشین رشته‌ای است که به رایانه‌ها توانایی یادگیری می‌دهد بدون اینکه برای این کار برنامه‌ریزی شده باشند."
ما می‌توانیم در مواردی که ایجاد الگوریتم‌های خاص برای انسان عملی نیست از یادگیری ماشین استفاده کنیم. این معمولاً به این دلیل است که داده‌های زیادی وجود دارد که اگر یک فرد بخواهد به صورت دستی روی آنها کار کند زمان بسیار زیادی (تقریبا به اندازه کل عمرش بلکه بیشتر!) را باید صرف کند. با وجود داده‌های بزرگ که زندگی ما را فرا گرفته است، یادگیری ماشین یک ضرورت فزاینده است.
آیا پایتون برای یادگیری ماشین خوب است؟
اگر قصد وارد شدن به دنیای یادگیری ماشین را دارید، باید برخی از مهارت‌های اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها را فرا بگیرید. برای این کار باید حداقل یک زبان برنامهنویسی را بلد باشید. یادگیری ماشین شامل دستکاری داده‌ها به روش‌های بسیار خاص است. شما باید الگوریتمها را نمونه‌سازی کنید و مکانیسم‌های داخلی پشت مفاهیم یادگیری ماشین را درک کنید و برنامهنویسی در این امر یک ضرورت بهشمار میرود. در یادگیری ماشین (ML) نیاز داریم کدهایی بنویسیم که به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا بر اساس دستورالعمل‌هایی به نام الگوریتم، قادر به تصمیم‌گیری باشند، بنابراین بهتر است ابتدا زبان برنامهنویسی مورد نظرتان را انتخاب کنید که این موضوع ممکن است چالشی برای افراد مبتدی بهشمار رود. چندین زبان برنامهنویسی می‌توانند در پروژههای یادگیری ماشین استفاده شوند که از آنها می‌توان به زبانهای: Python ،Scala ،R ،Java ،JavaScript ،C++ ،Shell ،Golang ،Lisp ،Julia و TypeScript اشاره کرد، اما چگونه از میان بسیاری از زبانهای سطح بالا زبانی را انتخاب کنیم؟ در پاسخ می‌توان گفت ابتدا باید مشخص کنید که قصد ساختن چه چیزی را دارید سپس زبانی را انتخاب کنید که یادگیری آن آسان، انعطاف‌پذیر و دارای کتابخانههای گسترده باشد.
در طول سال‌ها، استفاده از پایتونزبان برنامه نویسی پایتون چیست؟ – نحوه شروع و دلایل محبوبیت
زبان برنامه نویسی پایتون (Python) چیست؟ این مقاله عالی به بررسی دلایل محبوبیت پایتون، موارد استفاده از پایتون و نحوه شروع به برنامه نویسی پایتون پرداخته به‌طور پیوسته در حال رشد بوده و این زبان از نظر محبوبیت جایگاه زبان‌هایی مانند جاواجاوا چیست؟ تعریف، معنی و ویژگی های جاوا (java) از 0تا100
جاوا یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، مبتنی بر کلاس و شی گرا است که برای داشتن وابستگی های پیاده سازی کمتر طراحی شده است، زبان برنامه نویسی جاوا شبیه ++C است، سی پلاس پلاسبرنامه نویسی سی پلاس پلاس چیست؟ مزایای برنامه نویسی C++؟
برنامه نویسی سی پلاس پلاس چیست و چه کاربردی دارد؟ این صفحه عالی به بررسی مزایای برنامه نویسی C++ پرداخته و نمونه هایی از کدهای زبان برنامه نویسی ++C را آورده، Cزبان برنامه نویسی C – مزایا و کاربرد زبان C – فرق C و ++C
این مقاله عالی ابتدا توضیح می‌دهد که زبان برنامه نویسی c چیست، سپس به بررسی مزایا و معایب زبان C ، کاربردهای زبان سی ، و تفاوت بین C و ++C می‌پردازد و C# را از آن خود کرده است. در حال حاضر، پایتون به عنوان پرتقاضاترین زبان برنامهنویسی بر اساس آگهی‌های شغلی در ایالات متحده رتبه‌بندی میشود و همچنین جزء برگزیده‌ترین زبانهای برنامهنویسی در GitHub است.
عدم وابستگی به پلتفرم
با توجه به اینکه پایتون در چندین پلتفرم (مانند ویندوز، لینوکس و MacOS) قابل اجرا است و نیاز به تغییرات کمی دارد و یا حتی بدون تغییر نیز اجرا میشود، توسعه‌دهندگان استفاده از پایتون را به سایر زبان‌ها ترجیح می‌دهند.
سادگی
سادگی زبان پایتون باعث میشود تا افراد مبتدی در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسیزبان های برنامه نویسی چیست؟
این مقاله عالی توضیح داده که زبان های برنامه نویسی چیست؟ و انواع زبان های برنامه نویسی و بهترین زبان برنامه نویسی برای شروع و پردرآمدترین آنها را معرفی کرده به‌سرعت و با تلاش کمتری به آن مسلط شوند. زبان برنامهنویسی پایتون مناسب کسانی است که به‌دنبال سادگی و ثبات در کار خود هستند. کد پایتون، کوتاه و خوانا است که فرآیند توسعه را ساده‌تر میکند. این امر به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا کدهای دیگر توسعه‌دهندگان در جامعه را برای کمک به بهبود و توسعه نرمافزار یا برنامه راحت‌تر درک کنند و توسعه دهند.
کتابخانه و فریم‌ورک‌های متنوع
کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها در تهیه یک محیط برنامهنویسی مناسب حیاتی هستند. فریم‌ورک‌ها و کتابخانه های پایتونکتابخانه های پایتون چیست – معرفی کتابخانه های مهم پایتون
این مقاله عالی به معرفی کتابخانه های پایتون پرداخته و کتابخانه های مهم پایتون و همچنین مهمترین کتابخانه های پایتون برای علم داده را معرفی کرده محیطی را ارائه می‌دهند که زمان توسعه نرمافزار را به‌میزان قابل‌توجهی کاهش می‌دهد. یک کتابخانه یک کد ازپیش‌نوشته شده است که توسعه‌دهندگان می‌توانند از آن برای سرعت بخشیدن به فرآیند کدنویسی هنگام کار بر روی پروژههای پیچیده استفاده کنند.
دوره برنامه نویسی پایتون
نمونه فیلم‌هایی از جلسات برنامه نویسی پایتون
نقشه راه یادگیری ماشین با پایتون
در اینجا یک نقشه راه کامل ارائه شده است که می‌توانید برای یادگیری گام به گام یادگیری ماشین با پایتون آن را دنبال کنید:
اصول یادگیری ماشین را بررسی کنید
وقتی شروع به یادگیری مهارتی می‌کنید، ابتدا با مفاهیم، اجزا و اصول آن آشنا می‌شوید، به‌همین ترتیب، برای شروع یادگیری ماشین باید از پیش‌‌نیازها و مفاهیم آن اطلاع داشته باشید.
پایتون را یاد بگیرید
قدم بعدی در نقشه راه یادگیری ماشین، یادگیری پایتونآموزش جامع پایتون
پایتون فقط برای برنامه نویسان و دانشمندان داده نیست! یادگیری پایتون می‌تواند فرصت‌های جدیدی را برای کسانی که در حرفه‌های کمتر داده‌محوری مثل روزنامه‌نگاری، صاحبان مشاغل کوچک یا بازاریابی رسانه‌های اجتماعی هستند، ایجاد کند. است. پایتون یکی از بهترین زبانهای برنامهنویسی برای محاسبات عددی و کار با داده‌ها است. به‌عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون فرصت‌های زیادی در زمینه یادگیری ماشین پیدا خواهید کرد.
کتابخانه های ضروری پایتون را بیاموزید
پس از یادگیری پایتون، گام بعدی در نقشه راه یادگیری ماشین، یادگیری کتابخانههای ضروری پایتون است که در حین کار با داده‌ها و پیاده‌سازی یادگیری ماشین با استفاده از پایتون به آن نیاز دارید.
در زیر کتابخانه های پایتونی که برای یادگیری ماشین نیاز دارید آمده است:
بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین
در زمان‌های قدیم، افراد ناگزیر بودند همه الگوریتمها و فرمول‌های ریاضی و آماری را به‌صورت دستی کدنویسیکدنویسی چیست؟ – کد نویسی یعنی چه
این مقاله عالی به بررسی این پرداخته که کد نویسی چیست و مفهوم کد نویسی را بررسی کرده، همچنین تفاوت کدنویسی و برنامه نویسی و کاربرد های کدنویسی را بررسی کرده کنند که این موضوع باعث شد پردازش زمان‌بر، خسته‌کننده و ناکارآمد باشد؛ اما امروزه، کتابخانه‌ها، فریم ورک‌ها و ماژول‌های مختلف موجود در زبان پایتون این امر را بسیار آسانتر و کارآمدتر کرده است. امروزه پایتون یکی از محبوب‌ترین زبانهای برنامهنویسی برای این کار است و جایگزین زبانهای بسیاری در صنعت شده است که یکی از دلایل آن مجموعه وسیع کتابخانههای آن است.
کتابخانه های پایتون که در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند عبارتند از:
- Numpy
- Scipy
- Scikit-learn
- Theano
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Pandas
- Matplotlib
یادگیری و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
گام بعدی در نقشه راه یادگیری ماشین یادگیری الگوریتم های یادگیری ماشین و پیاده‌سازی آنها با استفاده از پایتون است. در زیر برخی از مهمترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین که باید یاد بگیرید آورده شده است:
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Passive Aggressive
- Naive Bayes
- Support Vector Machines
- Decision Trees
- K-Nearest Neighbors
- Random Forests
- K-Means
- DBSCAN
- PCA
- Kernel PCA
- t-SNE
- Apriori
یادگیری و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی
گام بعد، یادگیری معماری شبکه های عصبیشبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) چیست؟
این مقاله عالی به معرفی شبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) پرداخته، همچنین الگوریتم شبکه عصبی، انواع و کاربرد و تاریخچه شبکه های عصبی بررسی شده و پیاده‌سازی آنها با استفاده از پایتون است. در زیر برخی از مهمترین معماری‌های شبکه عصبی که باید یاد بگیرید آورده شده است:
- Perceptron
- Artificial Neural Networks
- Multilayer Perceptron
- Radial Networks
- Convolutional Neural Networks
- Recurrent Neural Networks
- Long-Short-Term Memory
روی انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون کار کنید
گام بعدی در نقشه راه یادگیری ماشین، پیاده‌سازی آموخته‌هایتان است که این امر از طریق کار عملی بر روی پروژه و انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون محقق میشود. به‌عنوان یک مبتدی، می‌توانید روی پروژه‌هایی که برای مبتدیان در نظر گرفته شده است، کار کنید. در سایت Medium بیش از 290 پروژه یادگیری ماشین با پایتون که با استفاده از زبان برنامهنویسی پایتون حل و توضیح داده شده‌اند آورده شده است که برای مشاهده آن می‌توانید به سایت مذکور مراجعه کنید.
نمونه فیلم‌های دوره‌های مهارتی
دانلود رایگان کتاب یادگیری ماشین با پایتون
در حالی که دوره های آنلاین زیادی در ارتباط با یادگیری پایتون برای یادگیری ماشین و علم داده وجود دارد، کتاب‌ها هنوز بهترین راه برای یادگیری عمیق و بهبود قابل‌توجه دانش شما هستند. در اینجا ما 6 تا از بهترین کتاب‌ها برای یادگیری ماشین با پایتون را با شما به‌اشتراک می‌گذاریم. ممکن است فکر کنید که شش کتاب تعداد کمی است و بسیاری از کتاب‌های عالی پایتون در این فهرست گنجانده نشده‌اند، اما در واقع هدف از این لیست کوتاه آن است که بیشتر کتاب‌های کاربردی معرفی گردند چون گاهی اوقات پیشنهادهای زیاد می‌تواند افراد را گیج کند. با این حال، اگر کتاب پایتونکتاب های پایتون – بهترین کتاب آموزش پایتون
این مقاله بهترین کتاب های آموزش پایتون را معرفی و کتاب های پایتون را بصورت رایگان برای دانلود قرار داده و بررسی کرده چه نوع کتابی برای افراد مختلف بهتر است؟ مناسبی را می‌شناسید که یک دانشمند دادهدانشمند داده (data scientist) کیست؟
این مقاله عالی توضیح داده که دانشمند داده (Data Scientist) کیست؟ و به بررسی وظایف دانشمند داده، خصوصیات یک دانشمند داده موفق و حقوق دانشمند داده پرداخته باید آن را بخواند، آن را در نظرات با ما به‌اشتراک بگذارید.
- کتاب Python For Data Analysis
- کتاب Automate The Boring Stuff With Python
- کتاب Machine Learning with Python Cookbook
- کتاب Python CookBook
- کتاب Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
- کتاب Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis
معرفی سایت برای آموزش یادگیری ماشین با پایتون رایگان
سایت‌های مختلفی دوره یادگیری ماشین با پایتون را برگزار می‌کنند که هم به زبان فارسی و هم به زبان انگلیسی قابل دسترس می‌باشند که در اینجا قصد داریم چند مورد از منابع وب‌سایت رایگان به زبان انگلیسی برای علم داده و یادگیری ماشین با پایتون را معرفی کنیم:
سایت Machine Learning Crash Course — Google AI
سایت Introduction to Machine Learning for Coders — Fast.ai
منابع فارسی نیز در این زمینه وجود دارند که از آنها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
یادگیری ماشین با پایتون فرادرس (رایگان)
یادگیری ماشین با پایتون مکتب خونه (استاد جادی)
یادگیری ماشین با پایتون مکتب خونه
دوره‌های مهارتی رشته کامپیوتر
جمع‌بندی
تا اینجا دریافتیم یادگیری ماشین رشته‌ای از علوم کامپیوتر است که از تکنیک‌های آماری استفاده میکند تا به برنامه‌های کامپیوتری توانایی یادگیری از تجربیات گذشته و بهبود نحوه انجام وظایف خاص را بدهد و برای فراگیری یادگیری ماشین نیاز داریم برنامه نویسی یاد بگیریم بنابراین در این مطلب به بررسی مزایای یادگیری زبان پایتون پرداختیم و گفتیم پایتون برای یادگیری ماشین، زبان مناسبی محسوب میشود، همچنین نقشه راه یادگیری ماشین با پایتون و منابعی برای یادگیری ماشین با پایتون در اختیارتان گذاشتیم.
آیا پایتون برای یادگیری ماشین خوب است؟
پایتون یک زبان برنامهنویسی است که بهدلیل انعطافپذیری، سادگی، جامعه گسترده و کتابخانههای قدرتمند و متنوع برای ایجاد نرمافزار مدرن، خود را از سایر زبانهای برنامهنویسی متمایز میکند. پایتون با پلتفرمهای گوناگون سازگار است، که آن را برای یادگیری ماشین مناسبتر میکند.
چگونه یادگیری ماشین را با پایتون شروع کنم؟
با مفاهیم اولیه و اصطلاحات آشنا شوید: جبر خطی، آمار و حساب دیفرانسیل و انتگرال را مطالعه کنید.
یک زبان برنامهنویسی را انتخاب کنید: پایتون یک انتخاب محبوب برای یادگیری ماشین است.
تجربه عملی با الگوریتمها و کتابخانههای یادگیری ماشین داشته باشید: Scikit-learn و Tensorflow گزینههای محبوبی هستند.
روی پروژههای دنیای واقعی و مسابقات یادگیری ماشین تمرین کنید: Kaggle یک پلتفرم عالی برای این است.
از آخرین پیشرفتها در این زمینه آگاه باشید و اطلاعاتتان را بهروز کنید: مقالات پژوهشی، وبلاگها را بخوانید و در دورهها یا کارگاههای آنلاین شرکت کنید.
کدام زبان برای یادگیری ماشین بهتر است؟
زبانهای سطح پایین (مانند R، C++ یا جاوا) سرعت بیشتری دارند اما یادگیری آنها سختتر است. استفاده از زبانهای سطح بالاتر (مانند جاوا اسکریپت و پایتون) آسانتر است، اما سرعت اجرای آنها کندتر است ولی در مجموع با توجه به محبوبیت، سادگی، کتابخانههای متنوع، جامعه گسترده و … پایتون یک زبان کلیدی برای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده بهشمار میرود.
یادگیری ماشین با پایتون چقدر طول می‌کشد؟
براساس نظر اکثر متخصصان مدت زمان یادگیری اصول پایتون معمولا بین دو تا شش ماه متغیر است که این زمان کاملا بستگی به میزان دانش قبلی فرد از برنامهنویسی و مدت زمانی که قصد دارد برای یادگیری صرف کند، دارد. و اما اینکه چقدر طول می کشد تا در یادگیری ماشین خوب شوید؟ این موضوع نیز به سطح تخصص فعلی شما در داده‌کاوی، مدل‌سازی و برنامهنویسی کامپیوتر بستگی دارد. یادگیری ماشین بر اساس تحصیلات و تجربه فعلی شما در برنامهنویسی، آمار و علم داده ممکن است بین 3 ماه 6 سال طول بکشد.
