دوره آموزشی یادگیری ماشین (Machine Learning)

همزمان با گسترش کاربرد فناوری اطلاعات در ابعاد مختلف زندگی بشر، نیاز فزاینده به خودکار نمودن فرآیند‌های تصمیم‌گیری، تقریباً در تمام حوزه‌ها احساس می‌شود. هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از قدیمی‌ترین دستاوردهای دنیای فناوری، امروزه نقش بسیار مهم و اساسی در این زمینه ایفا می‌کند. اما از جمله ابزارهای پایه در هوش مصنوعی که از آن برای هوشمندسازی فرآیندها در اغلب صنایع و کسب و کارها استفاده می‌شود، می‌توان به «یادگیری ماشین» (Machine Learning) اشاره کرد. در واقع، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل مقادیر عظیم داده را امکان‌پذیر می‌سازد. تلفیق یادگیری ماشین با هوش مصنوعی و فناوری‌های شناختی می‌تواند ماشین‌ها را برای پردازش حجم گسترده‌ای از اطلاعات آماده کند. آموزش یادگیری ماشین، برای افراد در زمینه‌های کاری مختلف مرتبط با هوش مصنوعی با مزایای بسیار زیادی همراه است. از مهم‌ترین این مزیت‌ها می‌توان به ایجاد تفکر مدرن در توسعه‌ی فناوری و تکنولوژی اشاره کرد.

به‌طور کلی، استفاده از دانش یادگیری ماشین در صنایع و کسب و کارهای مختلف، حل مشکلات را راحت‌تر کرده و منجر به ایجاد یک تفکر خاص و خلاقیت در پیدا کردن راه حل مشکلات می‌شود. در اصل با فراگیری مباحث الگوریتمی، تفکر منطقی‌تری نسبت به حوادث و وقایع پیرامون خواهیم داشت. همچنین زبان برنامه نویسی پایتون (Python) با رشد و گسترده‌تر شدن روزافزون جامعه کاربری‌اش، بستر بسیار مناسبی جهت فعالیت‌های یادگیری ماشین را فراهم کرده است. درواقع، با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، می‌توان نرم‌افزار‌ها یا تکنولوژی‌هایی را ساخت که قابلیت یادگیری از داده‌ها را دارند. درست مانند انسان که با استفاده از اطلاعاتی که دریافت می‌کند مسائلی را یاد می‌گیرد. در این بخش از آن آکادمی به آموزش یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون پرداخته شده است.

آنچه در دوره آموزش یادگیری ماشین خواهید آموخت

این دوره آموزشی شامل تمام مباحث مهم در زمینه‌ی یادگیری ماشین از مباحث مقدماتی شامل جبرخطی، آمار و احتمالات و هندسه‌ی تحلیلی گرفته تا مباحث پیشرفته مثل بررسی خوشه‌بندی و الگوریتم‌های مهم آن و همچنین آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون برای استفاده در یادگیری ماشین می‌باشد. بنابراین اگر تا به حال هیچ برنامه ای ننوشته اید یا با زبان پایتون آشنا نیستید نگران نباشید، چون در دوره آموزش یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی و کدنویسی با استفاده از پایتون از مباحث مقدماتی شروع شده و تا سطوح پیشرفته‌تر مثل شی‌گرایی آموزش داده خواهد شد.

با تکیه بر توضیح مباحث اساسی و مهم در تمام این حوزه‌ها به زبان ساده و قابل فهم توسط اساتید توانمند گروه آموزشی آن آکادمی، کلیه‌ی موارد همراه با مثال‌ها و پروژه‌های عملی و کاربردی ارائه می‌شوند که به علاقه‌مندان این امکان را می‌دهد تا بتوانند به صورت تخصصی و با نگاه شغلی آموزش را دنبال کرده و حتی بتوانند به کمک آن، پروژه‌های ارشد و دکتری خود را به بهترین شکل ممکن تکمیل نمایند. دوره آموزش یادگیری ماشین در آن آکادمی از سه بخش مهم تشکیل شده است:

بخش اول: آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون برای استفاده در یادگیری ماشین

پیش از آنکه با مفاهیم مقدماتی در یادگیری ماشین آشنا شوید، بهتر است در دوره آموزش جامع زبان برنامه‌نویسی پایتون برای استفاده ماشین لرنینگ شرکت نمایید. این دوره برای آن دسته از فراگیرانی طراحی شده که هیچگونه آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون ندارند و می‌خواهند آن را به‌صورت کامل یاد بگیرند. در این بخش از دوره به شما آموزش داده خواهد شد که چگونه می‌توانید از زبان پایتون و ماژول‌های پرکاربرد آن برای اعمال انواع روش‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی روی انواع داده‌ها استفاده کنید.

چرا یادگیری ماشین با پایتون؟

با نگاهی به موقعیت‌های تحصیلی و شغلی در سایت‌های خارجی و معتبر، حتما متوجه خواهید شد که در حال حاضر، اکثر رشته‌ها و حوزه‌های درج شده در این سایت‌ها، به خصوص حوزه‌های مرتبط با برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین، آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون را به‌عنوان مهارت اصلی و مهم در این زمینه معرفی کرده‌اند. از طرفی بسیاری از فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های پایتون مثل Keras، TensorFlow، Scikit-Learn، Seaborn، NumPy و Pandas به‌طور کاملا ویژه‌‌ای، برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربرد دارند. همچنین کار با پایتون بسیار ساده است و زبانی فرگیر و رو به‌رشد است که در حال حاضر کمپانی‌های بزرگ دنیا مثل گوگل، فیسبوک، اینستاگرام و… از آن استفاده می‌کنند. خلاصه اینکه پایتون یک زبان برنامه‌نویسی بسیار محبوب با کارایی بالا برای یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید.

بخش دوم : آموزش پیش‌نیازهای یادگیری ماشین

در ادامه آموزش یادگیری ماشین به برررسی مباحث مقدماتی شامل مروری بر برنامه‌نویسی پایتون، جبرخطی، هندسه‌ی تحلیلی، Matrix Decomposition، Vector Calculus، تئوری احتمالات و مفهوم توزیع، بهینه‌سازی پیوسته، بررسی مفهومMeet Data و بررسی مساله‌ی Linear Regression می‌باشد. این‌ها همه پیش‌نیازهای یادگیری ماشین هستند که پیش از ورود به حوزه‌ی ماشین لرنینگ به تمام این موارد مسلط باشید. اگر ریاضیات شما ضعیف است و یا هیچ آشنایی با مبانی یادگیری ماشین ندارید، هیچ مانعی برای شما وجود ندارد. تمامی مباحث مقدماتی در این بخش با زبان بسیار ساده و واضح برای شما توضیح داده خواهد شد. نکته‌ای که در این‌جا باید به آن دقت داشته باشید این است که میزان تسلط شما بر هر یک از موارد فوق، ارتباط مستقیمی با نوع فعالیتتان در زمینه‌ی یادگیری ماشین دارد.

بخش سوم: آموزش مباحث پیشرفته یادگیری ماشین

در این بخش از آموزش یادگیری ماشین به بررسی مباحث پیشرفته‌تر یادگیری ماشین پرداخته شده است. برخی از موارد آموزشی مهم که در این بخش خواهید آموخت شامل موارد زیر می‌باشد:

 معرفی Support Vector Machines (SVM) و حل مساله Classification

با استفاده از علم یادگیری ماشین می‌توان داده‌ها را طبقه‌بندی و تمیز کرد و با جایگذاری آن‌ها در کنار یکدیگر به داده‌های تکمیل‌تر، بهبودیافته‌تر و بهتر دست یافت. یکی از الگوریتم‌ها و روش‌های بسیار رایج در حوزه‌ی دسته‌بندی داده‌ها، الگوریتم SVM یا ماشین بردار پشتیبان است که در دوره آموزش یادگیری ماشین سعی شده است به زبان ساده و به دور از پیچیدگی‌های فنی راجع به آن توضیح داده شود. همچنین راجع به الگوریتم طبقه‌بندی (Classification) که با استفاده از آن می‌توان داده‌ها را در گروه‌های مختلف قرار داد، نیز در این بخش صحبت شده است.

 بررسی Normalization، Standardization و Mean Removal

یکی از موضوعات بسیار پراهمیت در حوزه‌ی یادگیری ماشین (Machine Learning) و داده‌کاوی (Data Mining) به‌ویژه در بخش آماده‌سازی داده‌ها (Data Preparation)، موضوع «تغییر مقیاس» یا Re-scaling داده‌ها است که معمولاً توسط دو روش «استانداردسازی» (Standardization) و «نرمال‌سازی» (Normalization) صورت می‌گیرد. در همین راستا در این بخش از آموزش یادگیری ماشین به بررسی مبحث مهم استانداردسازی پرداخته شده است. در این بخش همچنین یکی دیگر از تکنیک‌های پیش‌پردازش بسیار رایج در یادگیری ماشین تحت عنوان Mean Removal، آموزش داده شده است.

 بررسی Encoding Categorical Features

جهان مملو از داده‌های طبقه‌بندی شده است. در بحث یادگیری ماشین، برای اینکه بتوان داده‌های طبقه‌بندی شده را به داده‌های بهتر و قابل استفاده تبدیل کرد، باید از روش کدگذاری یا Encoding استفاده کرد. در این بخش از دوره آموزش یادگیری ماشین، این روش از تبدیل داده‌ها به زبانی ساده توضیح داده شده است.

 بررسی Imputation of Missing Values

وجود داده‌های گمشده (Missing Values) در ریزآرایه‌ها، سبب کاهش دقت رسم شبکه‌های تنظیمی ژن، ایجاد اشتباه در خوشه‌بندی (Clustering) و تقسیم‌بندی تخصصی ژن‌ها و سایر تحلیل‌ها می‌شود. بنابراین محاسبه و تخمین داده‌های گمشده به‌عنوان یکی از مباحث بسیار مهم در علم یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید که باید به آن توجه ويژه‌ای شود. در این بخش از دوره آموزش یادگیری ماشین نحوه‌ی پیش‌بینی و محاسبه‌ی Missing Values به‌صورت کامل آموزش داده شده است.

 بررسی الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) در یادگیری ماشین

در بحث آموزش یادگیری ماشین، به کمک یادگیری الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)، می‌توان جوامع آماری را به گروه‌های مختلف تقسیم‌بندی کرد؛ به‌طوری که هر نقطه داده، مشابه نقاط داده در همان گروه باشد و با نقاط داده در گروه‌های دیگر متفاوت باشد. الگوریتم‌های مهم خوشه‌بندی شامل روش K-Means, Mean-Shift, DBSCAN, Hierarchical, PSO در این بخش به‌صورت کامل معرفی شده‌اند.

چرا شرکت در دوره آموزشی یادگیری ماشین اهمیت دارد؟

همان‌طور که می‌دانید، این روزها مبحث یادگیری ماشین به یکی از داغ‌ترین موضوعات مطرح در تکنولوژی و پیشرفت علم هوش مصنوعی تبدیل شده است و هم‌اکنون در اغلب صنایع و کسب و کارها از آن استفاده می‌شود. این علم از جنس آمار و ارقام و محاسبات است که در آن می‌توانیم هوش بشری را توسط هوش مصنوعی الگوسازی کنیم. یادتان باشد که با ارزش‌‌ترین دارایی انسان، زمان است و مسلماً استفاده از یادگیری ماشین، موجب صرفه‌جویی در زمان و کسب تجارب لذت‌بخش برای هر نوع تجارتی خواهد شد. موارد زیر، از نمونه حوزه‌های کاربردی در یادگیری ماشین هستند:
 پردازش زبان طبیعی
 ساخت و نگهداری: خودرو، هوا فضا
 رباتیک: برای حل مسائل هدایت و یادگیری ربات‌ها
 مالی محاسباتی: تجارت الگوریتمی، امتیازدهی و اعتبار
 تولید انرژی: بیش بینی قیمت انرژی، پیش بینی بار انرژی
 زیست شناسی محاسباتی: تعیین توالی DNA، تشخیص تومور، کشف دارو
 پردازش تصویر و بینایی رایانه‌ای: تشخیص چهره، تشخیص اشیا و تشخیص حرکت
 تشخیص صدا: دریافت سیگنال صوت و پیدا کردن کلماتی که در دنباله‌ی سیگنال گفته می‌شود
همان‌طور که خواندید یک ماشین می‌تواند در هر زمینه‌ای آموزش ببیند و کارهایی را که انجام آن‌ها توسط نیروهای انسانی به سختی امکان‌پذیر است، در کمترین زمان ممکن انجام دهد. به همین دلیل آموزش یادگیری ماشین یک راهکار قطعی برای رشد در عصر دیجیتال به شمار می‌‌آید. شرکت در دوره آموزش یادگیری ماشین این شانس را به علاقه‌مندان می‌دهد تا فرصت تجربه‌ی واقعی برای اجرای پروژه‌های خود در صنایع مختلف را داشته باشند.