این روزها آوازه محبوبیت ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی تقریبا به گوش تمامی افراد رسیده است؛ چه برسد به علاقه‌مندان حوزه تکنولوژی که احتمالا حسابی وسوسه شده‌اند تا وارد دنیای دیتا شده و از مزایای شغلی فراوان این حوزه برخوردار شوند. اما اولین قدم جدی برای این کار چیست؟ پاسخ انتخاب و یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی مناسب و سپس شروع آموزش یادگیری ماشین است. یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی برای یادگیری ماشین پایتون است و شما می‌توانید در مسیر آموزش برنامه نویسی، با شروع ماشین لرنینگ قدم در دنیای دیتا بگذارید!
یادگیری ماشین به چه معناست؟
اگر آشنایی کمتری با حوزه دیتا داشته باشید ممکن است دقیقا ندانید که یادگیری ماشین چیست و چطور کار می‌کند و یا تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست. برای تسلط کامل به این موارد پیشنهاد می‌کنیم به کوئرا بلاگ مراجعه کرده و مقالات موجود در این حیطه را مطالعه کنید.
اما به طور کلی یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که کامپیوتر را وادار به یادگیری از تجربیات پیشین خود می‌کند. با این کار سیستم در مواجهه با شرایط جدید، توانایی بیشتری در تصمیم‌گیری آگاهانه و پیش‌بینی شرایط به دست می‌آورد. درست مانند انسان، کامپیوترها می‌توانند با یادگیری از تجربیات خود رشد کنند و تصمیمات بهتری بگیرند.
نمونه‌هایی از یادگیری ماشین در دنیای واقعی
تشخیص چهره
یکی از قابل لمس‌ترین استفاده‌های ماشین لرنینگ تشخیص چهره یا face recognition است. شرکت اپل با استفاده از همین کاربرد یادگیری ماشین توانست این ویژگی را به گوشی‌های آیفون ۱۲ به بعد خود اضافه کند. همچنین تشخیص چهره به همراه یادگیری عمیق (که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است) به طور گسترده در حوزه بهداشت مورد استفاده قرار می‌گیرد تا به تشخیص بیماری‌های ژنتیکی یا پیگیری دقیق‌تر مصرف داروی بیمار کمک کند.
سرویس‌های پیشنهاد محصول
اگر در اینستاگرام عکس محصولاتی را دیده و لایک کنید، به احتمال زیاد در روزهای بعدی اکسپلورر اینستاگرامتان پر از محصولات مشابه می‌شود. شگفت‌انگیز است اما چطور این اتفاق می‌افتد؟ درست است، با کمک یادگیری ماشین! یادگیری ماشین با پیدا کردن ارتباطات پنهان در اطلاعات و پیش‌بینی آنچه که ممکن است بخواهید، گاهی به شکلی نگران‌کننده‌ای دقیق می‌شود.
تشخیص کلاهبرداری
ماشین‌ها می‌توانند الگوهایی مانند چگونگی هزینه‌های عادی یک شخص یا مکان‌هایی که معمولاً خرید می‌کنند را به منظور شناسایی کلاهبرداری احتمالی تحلیل کنند. این موارد می‌توانند شامل تراکنش‌های احتمالی با استفاده از اطلاعات دیگران، تلاش‌های ورود به سیستم یا ایمیل‌های اسپم باشند.
بازار کار یادگیری ماشین
طبق گزارش وبسایت glassdoor درباره درآمد یک مهندس ماشین لرنینگ، این مقدار ارتباط تنگاتنگی با تجربه و سابقه کار افراد دارد. هرچقدر تجربه افراد بیشتر باشد، می‌توانند حساب بیشتری روی درآمدهای بالا باز کنند. گزارش این وبسایت درباره درآمدهای سالانه به صورت زیر است. (توجه کنید که درآمدها مربوط به ایالات متحده است)
- ۰-۱ سال: $۱۲۶.۳۹۳
- ۱-۳ سال: $۱۳۵.۰۹۱
- ۴-۶ سال: $۱۴۱.۰۶۶
- ۷-۹ سال: $۱۴۵.۹۵۴
- ۱۰-۱۴ سال: $۱۵۴.۴۳۸
- ۱۵+ سال: $۱۶۴.۸۹۹
با این وجود می‌توان گفت که درآمد ماهیانه یک مهندس یادگیری ماشین جونیور (تازه کار) در آمریکا حدود ۱۰.۰۰۰ دلار است که عدد خوبی به حساب می‌آید.
با توجه به پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پیش‌بینی می‌شود که همراستا با افزایش تقاضا برای استخدام برنامه نویس نیاز به این پوزیشن شغلی به مراتب از امروز بیشتر شود و درآمد افراد شاغل در این حوزه نیز به طور چشمگیری افزایش یابد. این موضوع باعث هجوم بردن سیل عظیمی از علاقه‌مندان به سمت حوزه‌ی دیتا شده است. اگرچه فقط تعداد کمی از این افراد به دیتا ساینتیست‌هایی شایسته تبدیل می‌شوند. اگر شما هم دوست دارید جزو این افراد باشید، قدم اول را محکم برداشته و با شروع یک دوره کامل و جامع و همراه شدن با آن تا انتها، چند قدمی از دیگران جلوتر باشید.
ویژگی‌های یک دوره خوب آموزش یادگیری ماشین
۱- درسنامه جامع و قابل فهم
زمان، ارزشمندترین دارایی شماست. پس با گذراندن دوره‌ها و استفاده از منابعی که اطلاعات قدیمی و نادرست در اختیار شما قرار می‌دهند یا منابعی که ادبیات قابل فهمی ندارند؛ زمان خود را به هدر ندهید. این موضوع پایه‌ای‌ترین شرط یک دوره برنامه‌نویسی پایتون مناسب است.
۲- وجود امکان تکرار و تمرین
اگر فردی شروع به خواندن یک کتاب در زمینه رانندگی کند، حتی اگر آن کتاب کامل‌ترین کتاب دنیا بوده و تمامی نکات را در خود جای داده باشد، آیا باز هم آن فرد می‌تواند ادعا کند صرف خواندن کتاب مورد نظر به راننده‌ای ماهر تبدیل شده است؟ همین شرایط برای تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست حرفه‌ای هم صدق می‌کند. حتی اگر دوره‌ای پیدا کنید که کامل‌ترین درسنامه را داشته باشد، اگر زمینه تمرین مباحث برایتان فراهم نباشد، بازدهی خوبی از آن نخواهید داشت. کوئرا کالج با داشتن تمرینات فراوان، کامپایلر و سیستم داوری آنلاینی که در کنار هر تمرین می‌بینید به شما این امکان را می‌دهد که به صورت عملی آموزش ببینید.
۳- پشتیبانی مناسب
یکی از سختی‌های یادگیری برنامه‌نویسی از یوتیوب و دوره‌هایی که پشتیبانی مناسبی ندارند حفظ انگیزه است. امروزه، با جستجو در سطح وب می‌توان به پاسخ بیشتر سوالات خود رسید، اما ممکن است این کار زمان زیادی از شما گرفته و این موضوع به خصوص در ابتدای مسیر یادگیری می‌تواند کدآموز را خسته و دلزده کند. بنابراین برای شروع حتما در دوره‌ای شرکت کنید که پشتیبانی مناسبی داشته باشد.
درباره کوئرا
کوئرا کار خودش را در تابستان ۹۴ با یک تیم سه‌نفره از دانشجوهای شریف شروع کرد. این تیم کوچک که در حال توسعه‌ی سامانه‌ی کمک‌آموزشی برای برنامه‌نویس‌ها بود، یک هدف بزرگ داشت: ساختن جامعه‌ای برای برنامه‌نویسان ایران! بعد از طی یک مسیر پرپیج‌وخم ۷ساله، امروز کوئرا به هدف خودش نزدیک‌تر شده و توانسته ۶ محصول بزرگ رو برای کمک به رشد برنامه‌نویس‌ها، از ابتدای شروع برنامه‌نویسی تا لحظه‌ی استخدام، توسعه دهد.
چرا دوره یادگیری ماشین کوئراکالج؟
کوئرا کالج به عنوان مرجع تخصصی آموزش برنامه‌نویسی، تلاش کرده است دوره‌های کاربردی و تعاملی را برای مخاطبان خود آماده کند. این دوره علاوه بر آموزش به واسطه تمرین و حل مساله و تعامل با پشتیبان، می‌تواند به صورت کاربردی یادگیری را تهسیل کند.
با گذراندن این دوره:
- برای مرحله‌ی اول مصاحبه‌های شغلی مرتبط با علوم داده آمادگی بالاتری دارید.
- علاوه بر مهارت در استفاده از کتابخانه‌ها، دانش و شهود الگوریتمی بالایی از روش‌های تحلیل داده کسب کرده‌اید.
- در گیت‌هاب و رزومه‌ی خود پروژه‌های سطح بالایی برای ارائه به‌عنوان نمونه‌کارتان دارید.
- صدها خط کد زده‌اید و تحلیل داده را به‌صورت عملی تجربه کرده‌اید.
- مجموعه داده‌های مختلفی را بررسی و مسائل متنوعی در دنیای تحلیل داده را حل کرده‌اید.
