چگونه با کارآموزی، یادگیری ماشین را شروع کنیم؟

مهندس یادگیری ماشین کیست؟

مهندس یادگیری ماشین یا Machine Learning Engineer به متخصصی گفته می‌شود که دارای تخصص در زمینه یادگیری ماشین، پردازش داده‌ها، آمار و الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. وظیفه اصلی مهندس یادگیری ماشین، طراحی، پیاده‌سازی، و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی به منظور حل مسائل مختلف است.

مهندس یادگیری ماشین باید با مفاهیم پایه ریاضیات، آمار و الگوریتم‌های یادگیری ماشین آشنا باشد. همچنین، مهارت‌های برنامه‌نویسی، اطلاعاتی و تحلیلی قوی، توانایی کار با ابزارهای مربوط به یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها و توانایی ارتباط با سایر متخصصان در تیم، برای یک مهندس یادگیری ماشین بسیار مهم هستند.

مهندس یادگیری ماشین می‌تواند در صنایع مختلفی مانند فناوری اطلاعات، صنعت خودرو، بهداشت و درمان، بانکداری و بیمه، بازیابی اطلاعات و بسیاری از صنایع دیگر کار کند. به دلیل افزایش استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بیشتر صنایع، نیاز به مهندسان یادگیری ماشین به شدت افزایش یافته است.

الزامات شغلی کارآموز یادگیری ماشین چیست؟

الزامات شغلی کارآموز یادگیری ماشین بستگی به سطح شغلی و نوع شرکت یا سازمانی که کارآموزی در آن انجام می‌شود دارد. با این حال، برخی از الزامات شغلی کارآموز یادگیری ماشین به شرح زیر می‌باشد:

مطلب پیشنهادی

یادگیری ماشین با پایتون

چگونه یادگیری ماشین را به عنوان یک فرد تازه‌کار بیاموزیم؟

1. آشنایی با مفاهیم پایه ریاضیات، آمار، الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها

آشنایی با مفاهیم پایه ریاضیات، آمار، الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها برای یک کارآموز یادگیری ماشین بسیار مهم است، زیرا این مفاهیم برای درک و طراحی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی ضروری هستند. توضیح این مفاهیم به شرح زیر می‌باشد:

• ریاضیات: آشنایی با مباحث ریاضیاتی از جمله جبر خطی، آنالیز تحلیلی و نظریه اعداد برای حل مسائل مربوط به یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی ضروری است.
• آمار: آمار به عنوان یک ابزار برای تحلیل داده‌ها، برای کارآموز یادگیری ماشین بسیار مهم است. آشنایی با مفاهیم مربوط به توزیع‌های احتمال، تخمین پارامترها، آزمون فرضیه و رگرسیون خطی و غیرخطی مهارت‌هایی هستند که برای کار با داده‌های یادگیری ماشین لازم است.
• الگوریتم‌ها: آشنایی با الگوریتم‌های پایه مانند الگوریتم‌های مرتب‌سازی، جستجو و محاسبات ماتریسی برای حل مسائل مربوط به یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی ضروری است.
• ساختار داده‌ها: ساختار داده‌ها به عنوان یک ابزار برای ذخیره و سازماندهی داده‌ها برای کارآموز یادگیری ماشین بسیار مهم است. آشنایی با ساختارهای داده‌ای مانند آرایه، لیست و دیکشنری و توانایی استفاده از آن‌ها برای ذخیره و مدیریت داده‌های یادگیری ماشین ضروری است.

به طور کلی، آشنایی با مفاهیم پایه ریاضیات، آمار، الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها به کارآموز یادگیری ماشین در درک و حل مسائل مرتبط با یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی کمک می‌کند.

2. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R

آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R برای یک کارآموز یادگیری ماشین بسیار مهم است، زیرا این زبان‌ها برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. توضیح این زبان‌ها به شرح زیر می‌باشد:

• پایتون: پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد و قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. پایتون با داشتن مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها و ابزارهای مفید مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn، به کارآموز یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا به راحتی داده‌های خود را پردازش کند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کند.
• R: یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری آماری است که برای تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و اصلاح و تحلیل مدل‌های آماری استفاده می‌شود. R با داشتن مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها و ابزارهای مفید مانند dplyr، ggplot2 و caret، به کارآموز یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا به راحتی داده‌های خود را پردازش کند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کند.

به طور کلی، آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R برای کارآموز یادگیری ماشین بسیار مهم است، زیرا این زبان‌ها می‌توانند به عنوان ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل و پردازش داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده شوند.

مطلب پیشنهادی

شباهت‌های عجیب هوش مصنوعی خودنظارتی با مغز انسان

الگوی یادگیری هوش مصنوعی تا چه اندازه شبیه به مغز انسان‌ها است؟

3. آشنایی با اصول و روش‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

• یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، دو حوزه پرکاربرد در علم داده هستند که برای حل مسائل پیش‌بینی، دسته‌بندی، تشخیص الگو و کاهش بعد، استفاده می‌شوند. در ادامه، به توضیح اصول و روش‌های این دو حوزه می‌پردازیم:
• یادگیری ماشین: یادگیری ماشین بر اساس داده‌های ورودی، الگوهایی را برای پیش‌بینی یا دسته‌بندی خروجی به دست می‌آورد. در این حوزه، داده‌های ورودی به دو دسته تقسیم می‌شوند: داده‌های آموزشی و داده‌های تست. روش‌های یادگیری ماشین در این زمینه به دو گروه تقسیم می‌شوند: یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت. در یادگیری نظارت شده، الگوی خروجی مشخص است و مدل برای پیش‌بینی آن آموزش داده می‌شود. در یادگیری بدون نظارت، هدف پیدا کردن الگوهایی است که ممکن است در داده‌های ورودی پنهان شده باشند.
•  شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی مدل‌هایی هستند که بر اساس ساختار شبیه به ساختار شبکه‌های عصبی انسان، طراحی شده‌اند. در این حوزه، اطلاعات ورودی به شبکه وارد می‌شود و با استفاده از آن‌ها، الگوی خروجی به دست می‌آید. شبکه‌های عصبی شامل چندین لایه هستند که هر لایه شامل چندین نورون است. هر نورون با نورون‌های لایه قبلی و لایه بعدی ارتباط دارد و با استفاده از این ارتباطات، شبکه‌ها قادر به یادگیری الگوهای پیچیده هستند. شبکه‌های عصبی برای یادگیری نظارت شده و بدون نظارت استفاده می‌شوند و می‌توانند برای حل مسائل پیش‌بینی، دسته‌بندی، تشخیص الگو و کاهش بعد استفاده شوند.

به طور کلی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی دو حوزه پرکاربرد در علم داده هستند که برای حل مسائل پیش‌بینی، دسته‌بندی و تشخیص الگو استفاده می‌شوند. در یادگیری ماشین، داده‌های ورودی برای پیش‌بینی یا دسته‌بندی خروجی استفاده می‌شوند و در شبکه‌های عصبی، با استفاده از ساختار شبکه‌ای شبیه به ساختار شبکه‌های عصبی انسان، الگوهای پیچیده‌تری را می‌توان پیدا کرد.

4. توانایی کار با ابزارهای مربوط به یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها مانند TensorFlow، Keras، Scikit-learn و Pandas

ابزارهای TensorFlow، Keras، Scikit-learn و Pandas ابزارهای بسیار قدرتمند برای پردازش داده‌ها و یادگیری ماشین هستند. در ادامه به توضیح این ابزارها می‌پردازیم:

• TensorFlow: TensorFlow یکی از قدرتمندترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین است که توسط شرکت Google توسعه داده شده است. TensorFlow برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. TensorFlow از زبان برنامه‌نویسی پایتون پشتیبانی می‌کند و دارای مجموعه وسیعی از توابع و ابزارهای مفید برای یادگیری ماشین است.
• Keras: یکی دیگر از کتابخانه‌های یادگیری ماشین است که توسط François Chollet توسعه داده شده است. این کتابخانه برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود و به عنوان یک رابط بالا برای TensorFlow بازنویسی شده است. Keras به عنوان یکی از کتابخانه‌های محبوب مورد استفاده قرار می‌گیرد، زیرا دارای مجموعه وسیعی از ابزارهای مفید برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.
• Scikit-learn : یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری ماشین است که برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. Scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، تشخیص نمونه‌های پرت و تحلیل مدل‌های آماری استفاده می‌شود. این کتابخانه دارای مجموعه وسیعی از توابع و ابزارهای مفید برای یادگیری ماشین است.
• Pandas : یک کتابخانه متن‌باز برای پردازش داده‌های ساختار یافته است. این کتابخانه برای پردازش و تحلیل داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار مانند فایل‌های CSV و Excel استفاده می‌شود. Pandas دارای مجموعه وسیعی از توابع و ابزارهای مفید برای پردازش داده‌های ساختار یافته است.

به طور کلی، TensorFlow، Keras، Scikit-learn و Pandas ابزارهای بسیار قدرتمندی برای پردازش داده‌ها و یادگیری ماشین هستند. با استفاده از این ابزارها، می‌توانید الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کنید و داده‌های خود را پردازش کنید. در ضمن، این ابزارها دارای مجموعه وسیعی از توابع و ابزارهای مفید برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. برای کار کردن با این ابزارها، نیاز است که با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنایی داشته باشید و مفاهیم پایه یادگیری ماشین را درک کرده باشید. همچنین، می‌توانید از منابع آموزشی آنلاین مانند مستندات رسمی و دوره‌های آموزشی آنلاین برای یادگیری این ابزارها استفاده کنید.

مطلب پیشنهادی

سه پارادایم مهم حاکم بر دنیای فناوری

یادگیری ماشین نظارتی، بدون نظارت و تقویتی چه تفاوت‌هایی با یک‌دیگر دارند؟

5. توانایی حل مسائل و توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین

برای حل مسائل یادگیری ماشین، ابتدا باید مشکل را به شکل یک مسئله یادگیری ماشین تعریف کنید. سپس، باید داده‌های مربوط به مسئله را جمع‌آوری و پردازش کنید. بعد از آن، می‌توانید الگوریتم‌های یادگیری ماشین مختلف را پیاده‌سازی کنید و به دنبال روشی برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین باشید. برای توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز باید با مفاهیم پایه یادگیری ماشین آشنا باشید و تجربه کافی در زمینه برنامه‌نویسی داشته باشید. برای توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، باید با الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین آشنا باشید و قادر باشید روش‌های بهینه‌سازی و پارامتر‌های مدل‌های یادگیری ماشین را تنظیم کنید.

در کل، حل مسائل و توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیازمند دانش و تجربه کافی در این حوزه‌ها است. با مطالعه و پیاده‌سازی مثال‌ها و پروژه‌های یادگیری ماشین، می‌توانید تجربه خود را در این حوزه افزایش دهید و بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین را تجربه کنید.

6. توانایی تحلیل داده‌ها، تفسیر نتایج و گزارش‌دهی

برای تحلیل داده‌ها، ابتدا باید داده‌های مربوط به مسئله را جمع‌آوری و پردازش کنید. سپس با استفاده از ابزارهای مختلف مانند Pandas و Numpy در پایتون، می‌توانید داده‌های خود را تحلیل کنید و به دنبال الگوها و روابط بین داده‌ها باشید.

بعد از تحلیل داده‌ها، باید به تفسیر نتایج بپردازید. برای تفسیر نتایج، باید با روش‌های آماری مختلف آشنا باشید و بتوانید نتایج را به زبانی ساده و قابل فهم برای دیگران توضیح دهید.

در نهایت، برای گزارش‌دهی، باید نتایج را به زبانی ساده و قابل فهم برای دیگران توضیح دهید. برای گزارش‌دهی می‌توانید از ابزارهای مختلف مانند Jupyter Notebook، Tableau، Power BI و Excel استفاده کنید.

در کل، تحلیل داده‌ها، تفسیر نتایج و گزارش‌دهی نیازمند دانش و تجربه کافی در این حوزه‌ها است. با مطالعه و پیاده‌سازی مثال‌ها و پروژه‌های مرتبط با تحلیل داده‌ها، می‌توانید تجربه خود را در این حوزه افزایش دهید و به دنبال روش‌های بهتر برای تفسیر نتایج و گزارش‌دهی باشید.

7. توانایی کار در تیم و ارتباط موثر با سایر متخصصان

برای کار در تیم، باید توانایی همکاری و هماهنگی با سایر اعضای تیم را داشته باشید. باید بتوانید از تجربه و دانش دیگران استفاده کنید و همچنین با انتقال دانش و تجربهای خود به دیگران، به رشد و پیشرفت تیم کمک کنید. برای این کار، می‌توانید از ابزارهای مختلف مانند نرم‌افزارهای مدیریت پروژه، پلتفرم‌های گفتگوی آنلاین، ویدئو کنفرانس و... استفاده کنید.

در کنار این موارد، باید توانایی ارتباط موثر با سایر متخصصان را داشته باشید. برای ارتباط موثر با دیگران، باید بتوانید به خوبی گوش داده و به دیگران کمک کنید تا مشکلات و چالش‌های خود را حل کنند. همچنین باید توانایی ارائه دادن ایده‌ها و پیشنهادات خود به دیگران را داشته باشید و بتوانید با دیگران در ارتباط باشید تا بهترین راه‌حل‌ها را برای مسائل مشترک پیدا کنید.

در کل، برای کار در تیم و ارتباط موثر با سایر متخصصان، باید توانایی همکاری و هماهنگی با دیگران را داشته باشید و بتوانید به خوبی گفتگو کنید و روابط مثبتی با سایر اعضای تیم برقرار کنید.

8. تسلط به زبان انگلیسی به عنوان زبان علمی

9. توانایی یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش و مهارت‌های خود

10. مهارت‌های ارتباطی، نوشتاری و شفاهی برای ارائه گزارش‌ها و ارتباط با سایر اعضای تیم

11. مهارت‌های حل مساله و تفکر خلاق برای پیدا کردن راه‌حل‌های نوین و بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین

12. توانایی پایش و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ارائه پیشنهادات به منظور بهبود کیفیت و دقت آن‌ها

علاوه بر این‌ها، ممکن است برخی از شرکت‌ها و سازمان‌ها الزامات خاص دیگری برای کارآموز یادگیری ماشین داشته باشند که بسته به نوع فعالیت و شرایط شرکت متفاوت هستند.

کارآموز یادگیری ماشین چه ویژگی‌هایی شخصیتی دارد؟

کارآموز یادگیری ماشین باید ویژگی‌های شخصیتی تاثیرگذاری داشتعه باشد. در زیر تعدادی از این ویژگی‌ها آورده شده است:

1. علاقه و شور و شوق در یادگیری ماشین: کارآموز باید به یادگیری ماشین علاقه‌مند و شور و شوق داشته باشد تا بتواند با انگیزه و انرژی بیشتری به این کار بپردازد.
2.  توانایی حل مسائل: کارآموز باید توانایی حل مسائل و به دست آوردن راه‌حل‌های خلاقانه و نوآورانه را داشته باشد.
3.  توانایی کار در تیم: کارآموز باید توانایی همکاری و هماهنگی با دیگر اعضای تیم را داشته باشد و بتواند در محیطی گروهی کار کند.
4.  دقت به جزئیات: برای یادگیری ماشین، دقت و دقت در جزئیات بسیار مهم است. کارآموز باید توانایی داشته باشد که به جزئیات کوچک توجه کند و بتواند با دقت به مسائل نگریسته و راه‌حل‌های بهینه را پیدا کند.
5.  توانایی یادگیری سریع: یادگیری ماشین ممکن است به دلیل حجم زیاد داده‌ها و پیچیدگی الگوریتم‌ها، زمان‌بر و پیچیده باشد. کارآموز باید توانایی یادگیری سریع را داشته باشد تا بتواند به سرعت به روز رسانی دانش و مهارت‌های خود را پیش ببرد.
6.  توانایی برقراری ارتباط موثر: برای یادگیری ماشین، توانایی ارتباط موثر با دیگران مانند همکاران، استادان و سایر متخصصان از اهمیت بالایی برخوردار است. کارآموز باید توانایی برقراری ارتباط موثر با دیگران را داشته باشد تا بتواند بهترین نتایج را به دست آورد.

در کل، کارآموز یادگیری ماشین باید علاقه‌مند، خلاق، دقیق، توانا در حل مسائل، توانایی کار در تیم، توانایی یادگیری سریع و توانایی ارتباط موثر با دیگران باشد.

وظایف شغلی کارآموز یادگیری ماشین کدام است؟

وظایف شغلی کارآموز یادگیری ماشین ممکن است بسته به شرکت و بخشی که در آن مشغول به کار هستند، متفاوت باشد. با این حال، برخی از وظایف شاغلین کارآموز یادگیری ماشین شامل موارد زیر می‌تواند باشد:

1.  جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
2.  پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین
3.  آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده
4.  ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و بهبود آن‌ها با استفاده از روش‌های مختلف
5. توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های جدید یادگیری ماشین
6.  مشارکت در پروژه‌های یادگیری ماشین برای حل مسائل و چالش‌های واقعی
7.  ارائه گزارش‌های کاری و پیشنهادهایی برای بهبود کارایی مدل‌های یادگیری ماشین
8.  پایش و بررسی مداوم عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و بهبود آن‌ها در صورت نیاز
9. به‌روزرسانی دانش و مهارت‌های خود با دنبال کردن مقالات و رویدادهای مرتبط با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

در کل، کارآموز یادگیری ماشین باید قادر باشد برای جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش، آموزش و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین و همچنین شرکت در پروژه‌های مختلف یادگیری ماشین کار کند. همچنین باید توانایی به‌روزرسانی دانش و مهارت‌های خود را داشته باشد تا با تحولات جدید در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی همراه باشد.