ریاضی و برنامه ‌نویسی پیش نیاز شرکت در کلاس Machine Learning

یادگیری ماشین به عنوان یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی، انقلابی در تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری‌ها به وجود آورده است. البته برای ورود به این حوزه جذاب و پرکاربرد، داشتن دانش پایه‌ای از ریاضیات و برنامه‌نویسی امری ضروری خواهد بود. مفاهیمی نظیر جبر خطی، آمار و احتمال؛ درک پایه‌ای از نحوه کارکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارائه خواهند داد. با شناخت این مفاهیم به راحتی می‌توانید نحوه تجزیه ‌و تحلیل داده‌ها را درک کرده و با الگوریتم‌های مختلف ارتباط برقرار کنید. بدون این پایه‌های ریاضی، فهم جزئیات و عملکرد داخلی مدل‌های یادگیری ماشین دشوار خواهد بود. جهت آشنایی بیشتر با جزئیات کلاس یادگیری ماشین در ادامه مطلب با ما همراه باشید.

پیش نیاز کلاس یادگیری ماشین

پیش‌نیاز شرکت در کلاس‌ یادگیری ماشین (Machine Learning) آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون است. پایتون به دلیل سادگی در یادگیری، خوانایی بالا و برخورداری از کتابخانه‌ها و ابزارهای پیشرفته مانند TensorFlow، Scikit-learn و Keras، به یکی از بهترین زبان‌ها برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین تبدیل شده است. بنابراین، اگر با پایتون آشنایی ندارید، توصیه می‌شود پیش از شرکت در دوره، زمانی را به یادگیری این زبان اختصاص دهید. همچنین تسلط بر ریاضیات و آمار پایه‌ نقش مهمی در درک الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین خواهند داشت.  

روش درخت تصمیم در دسته بندی داده‌

درخت تصمیم (Decision Tree) یکی از روش‌های پرکاربرد در ماشین لرنینگ نظارت‌شده (Supervised Learning) است. این روش به‌ویژه در مسائل دسته‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) استفاده می‌شود. عملکرد درخت تصمیم به‌صورت سلسله‌مراتبی است؛ یعنی داده‌ها را به شکل یک ساختار درختی به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کند. هر گره در درخت نشانگر یک ویژگی از داده بوده و هر شاخه بر اساس یک تصمیم یا شرط بر روی آن ویژگی است. همچنین برگ‌های نهایی، دسته‌بندی یا پیش‌بینی‌های مدل را نشان می‌دهند.

برای مثال، درخت تصمیم می‌تواند برای تشخیص بیماری بر اساس علائم پزشکی استفاده شود. در این حالت، هر گره نشان‌دهنده یک سوال مربوط به علائم است (مثلاً آیا بیمار تب دارد؟) و شاخه‌های مرتبط با پاسخ‌های مختلف (بله یا خیر) داده‌ها را به گروه‌های جدید تقسیم می‌کنند. این فرآیند تا رسیدن به یک پیش‌بینی نهایی، مثل تشخیص بیماری، ادامه‌دار خواهد بود.

تفاوت رگرسیون خطی و رویکرد ماشین بردار پشتیبان

رگرسیون خطی (Linear Regression) و ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine - SVM) هر دو روش‌های محبوب در ماشین لرنینگ هستند، اما در هدف و نحوه عملکرد تفاوت‌های اساسی دارند. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته به کار می‌رود. درواقع تمرکز آن یافتن رابطه خطی بین ویژگی‌ها و خروجی را با کمینه کردن فاصله بین داده‌های واقعی و خط رگرسیون (مجموع مربعات خطاها) است. از طرفی هدف رگرسیون خطی این است که یک خط مستقیم یا صفحه‌ای در فضای داده‌ها رسم کند که به بهترین نحو، خروجی‌ها را پیش‌بینی کند.

در مقابل، ماشین بردار پشتیبان (SVM) به‌طور کلی برای دسته‌بندی (Classification) استفاده می‌شود، هرچند می‌تواند برای رگرسیون هم به‌کار رود. هدف اصلی SVM پیدا کردن یک ابر ‌صفحه (Hyperplane) است که داده‌های دو دسته را با بیشترین فاصله ممکن از هم جدا کند. این فاصله، به‌عنوان حاشیه شناخته شده و SVM با بیشینه کردن آن، داده‌های جدید را با دقت بیشتری دسته‌بندی می‌کند. برخلاف رگرسیون خطی که فرض می‌کند داده‌ها به‌صورت خطی تفکیک‌پذیرند، SVM می‌تواند با استفاده از هسته‌ها (Kernels) داده‌های غیرخطی را به فضای بالاتری منتقل کرده و آن‌ها را تفکیک کند.

روش دسته ‌بندی کننده بیز ساده

دسته‌بندی‌کننده بیز ساده (Naive Bayes Classifier) یکی از الگوریتم‌های مشهور و کارآمد در یادگیری ماشین است. عملکرد این روش بر اساس قضیه بیز و فرض استقلال بین ویژگی‌ها بوده و برای مسائل دسته‌بندی، مانند فیلتر کردن ایمیل‌ها به اسپم و غیر اسپم، تشخیص متون یا طبقه‌بندی داده‌ها در کاربردهای پزشکی و مالی، بسیار پرکاربرد است. روش بیز ساده فرض می‌کند که تمامی ویژگی‌های ورودی (مثل کلمات در تحلیل متون) از یکدیگر مستقل هستند، به این معنا که وجود یا عدم وجود یک ویژگی تاثیری بر سایر ویژگی‌ها ندارد.

 اگرچه این فرض در عمل ممکن است همیشه دقیق نباشد، اما بیز ساده همچنان نتایج خوبی ارائه می‌دهد. مزیت اصلی این روش، سرعت بالا در محاسبات و پیاده‌سازی ساده است، که آن را برای پردازش مجموعه داده‌های بزرگ و استفاده در کاربردهای بلادرنگ مناسب می‌سازد.

مشاغل و بازار کار کلاس یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) به یکی از مهم‌ترین و پردرآمدترین حوزه‌های فناوری تبدیل شده و دارای بازار کار پررونقی است. با توجه به پیشرفت‌های فناوری و اهمیت داده در تصمیم‌گیری‌های تجاری و صنعتی، نیاز به متخصصان یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع مختلف از جمله فناوری، بانکداری، بهداشت و درمان، خرده‌فروشی و خودروسازی احساس می‌شود. مشاغلی نظیر مهندسی یادگیری ماشین، دانشمند داده، مهندس داده و تحلیلگر داده از جمله پرطرفدارترین مشاغل در این حوزه به شمار می‌روند.

این مشاغل نیازمند مهارت‌هایی مانند برنامه‌نویسی (به زبان‌هایی مثل Python و R)، درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین، آمار و ریاضیات، و آشنایی با ابزارهایی مثل TensorFlow و Scikit-learn هستند. با افزایش کاربردهای یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلف، تقاضا برای این متخصصان نیز به‌طور چشم‌گیری افزایش یافته و انتظار می‌رود که این روند در سال‌های آینده نیز ادامه داشته باشد.

کلاس یادگیری ماشین دپارتمان ICT شعبه مرکزی مجتمع فنی تهران

کلاس‌ یادگیری ماشین (Machine Learning) در دپارتمان ICT مجتمع فنی تهران، از دوره‌های پرمخاطب این موسسه به شمار می‌رود. این دوره‌ به‌صورت کاربردی و پروژه‌محور طراحی شده‌ تا دانشجویان مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. از طرفی آموزش دیپ لرنینگ با تمرکز بر مباحث مهمی مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، روش‌های مدرن تحلیل داده‌ها، ایجاد مدل یادگیری مغز انسان با بررسی عملکرد نرون‌ها و توانایی ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌ها تدوین شده است.

همچنین اساتید مجرب و محتواهای به‌روز در این کلاس‌ها به دانشجویان کمک نموده تا مفاهیم پیچیده را به‌صورت گام‌به‌گام و با مثال‌های عملی درک کنند. از دیگر مزایای آموزش یادگیری عمیق با OpenCV دپارتمان ICT شعبه مرکزی مجتمع فنی تهران می‌توان به لیست زیر اشاره نمود:

• تسلط کامل به مفاهیم یادگیری ماشین
• امکان شبکه‌سازی و ارتباط با افراد حرفه‌ای در حوزه فناوری اطلاعات
• آشنایی کامل با الگوریتم‌های اصلی مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
• توانایی ساخت مدل‌های هوشمند مبتنی بر ناظر برای دسته‌بندی داده‌ها
• حضور مشاوران متخصص در حوزه‌ آموزش یادگیری ماشین
• دارای فضای آموزشی مجهز به تکنولوژی روز دنیا
• استفاده از متدهای آموزشی روز براساس آموزش عملی و شغل‌محور

سوالات متداول کلاس یادگیری ماشین

در این بخش به سوالات احتمالی شما در رابطه با دوره یادگیری ماشین پاسخ داد‌ه‌ایم. در صورت وجود هرگونه سوال و راهنمایی بیشتر درخصوص برنامه نویسی وب سایت از طریق شماره تلفن 0212729 با کارشناسان مجتمع فنی تهران تماس بفرمایید.

آیا بدون دانش قبلی در برنامه ‌نویسی می‌توانم در کلاس یادگیری ماشین شرکت کنم؟

اگرچه برخی دوره‌ها ممکن است مباحث پایه برنامه‌نویسی را پوشش دهند، اما برای درک کامل یادگیری ماشین، آشنایی با پایتون و مفاهیم پایه برنامه‌نویسی ضروری است.

چه مباحثی در کلاس یادگیری ماشین تدریس خواهد شد؟

در کلاس‌های یادگیری ماشین، مباحثی مانند الگوریتم‌های نظارت‌شده و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی مصنوعی، روش‌های پردازش داده‌ها، الگوریتم‌های دسته‌بندی، روش درخت تصمیم در دسته‌بندی داده‌ها و روش ماشین‌های بردار پشتیبان در آموزش ماشین لرنینگ آموزش داده می‌شود. همچنین، دانشجویان با پیاده‌سازی عملی این الگوریتم‌ها و استفاده از داده‌های واقعی آشنا خواهند شد.

زبان های برنامه‌ نویسی یادگیری ماشین کدام ‌اند؟

در یادگیری ماشین، زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی برای پیاده‌سازی و توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌ها استفاده می‌شوند که مهم‌ترین آن‌ها پایتون است. البته علاوه بر پایتون زبان‌های برنامه‌نویسی نظیر جاوا، زبان برنامه‌نویسی R و C++ نیز در یادگیری ماشین کاربرد دارند.

بازار کار کلاس یادگیری ماشین چگونه است؟

یادگیری ماشین یکی از حوزه‌های پرتقاضا در بازار کار فناوری است. متخصصین این حوزه با گذراندن کلاس یادگیری ماشین می‌توانند به عنوان مهندس یادگیری ماشین در شرکت‌های بزرگ برنامه نویسی مشغول به کار شوند. همچنین قادر هستند در حوزه‌هایی همچون رباتیک، بازی‌ها و سیستم‌های مستقل فعالیت داشته باشند.