قبل از پیگیری یادگیری ماشینی، ضروری است نقشه ای را دنبال کنید که به شما در پیمودن مسیر شغلی شما کمک کند. می توانید موارد زیر را در نظر بگیرید:

  • 5 پیش نیاز برای یادگیری ماشینی
    • آمار
    • احتمال
    • جبر خطی
    • حساب دیفرانسیل و انتگرال
    • زبانهای برنامه نویسی
  • انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب

5 پیش نیاز برای یادگیری یادگیری ماشینی

در حالی که دوره‌های صدور گواهینامه یادگیری ماشین لزوماً نیازی به داشتن مهارت‌های قبلی در این حوزه ندارند، اما در نهایت به چگونگی عملکرد و کار با زبان‌های برنامه‌نویسی ، میانگین‌های آماری، متغیرها، معادلات خطی، هیستوگرام‌ها و غیره بستگی دارد. بنابراین، شما به یادگیری این موارد نیاز دارید. در اینجا فهرست کوتاهی از پیش نیازهای یادگیری ماشینی برای شروع شما آورده شده است.

آمار

آمار، به عنوان یک رشته، عمدتاً به جمع آوری، مرتب سازی، تجزیه و تحلیل، تفسیر و ارائه داده ها می پردازد. ممکن است برخی از شما قبلا درک کرده باشید که آمار چقدر برای یادگیری ماشین ارزش دارد . البته امروزه داده ها بخش بزرگی از هر فناوری است.

دو نوع آمار وجود دارد. یکی آمار توصیفی و دیگری آمار استنباطی. آمار توصیفی، همانطور که از نامش پیداست، اساساً اعدادی هستند که یک مجموعه داده خاص را توصیف می کنند، به عنوان مثال، آمار توصیفی مجموعه داده های موجود را به چیزی معنادارتر خلاصه می کند. آمار استنباطی به جای کل مجموعه داده ها، از یک نمونه نتیجه می گیرد.

یک متخصص یادگیری ماشین باید با موارد زیر آشنا باشد:

  • مفهوم
  • میانه
  • انحراف معیار
  • دادههای خارج از محدوده
  • هیستوگرام

احتمال

احتمال، میزان احتمال وقوع یک رویداد را توصیف می کند. همه تصمیمات مبتنی بر داده از اساس احتمالات ناشی می شوند. در یادگیری ماشین، شما با موارد زیر سر و کار خواهید داشت:

  • نشانه گذاری
  • توزیع احتمال، مشترک و مشروط
  • قواعد مختلف احتمال
  • استقلال
  • متغیرهای تصادفی پیوسته

اینها تنها تعدادی از مفاهیم هستند. مشتاقان یادگیری ماشینی با موارد بیشتری کار خواهند کرد.

جبر خطی

در حالی که جبر خطی جزء جدایی ناپذیر یادگیری ماشین است، دینامیک بین این دو کمی مبهم است و فقط از طریق مفاهیم انتزاعی فضاهای برداری و عملیات ماتریس قابل توضیح است. جبر خطی در یادگیری ماشین، در موارد زیر کاربرد دارند:

  • الگوریتم ها در کد
  • تبدیل های خطی
  • نمادها
  • ضرب ماتریس
  • تانسور و رتبه تانسور

حساب دیفرانسیل و انتگرال

حساب دیفرانسیل و انتگرال برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین بسیار مهم است. حساب دیفرانسیل و انتگرال، بخشی جدایی ناپذیر از چندین الگوریتم یادگیری ماشینی ، راه دیگری برای هدف شما برای حرفه یادگیری ماشین است. به عنوان یک مشتاق، می توانید با موارد زیر آشنا شوید:

  • دانش اولیه ادغام و تمایز
  • مشتقات جزئی
  • شیب
  • قانون زنجیره ای – برای آموزش شبکه های عصبی

زبانهای برنامه نویسی

خوب است که در برنامه نویسی پایه و اساس درستی داشته باشید زیرا الگوریتم های یادگیری ماشینی با کد اجرا می شوند. در حالی که می توانید به عنوان یک برنامه نویس مبتدی باشید و روی ریاضیات تمرکز کنید، توصیه می شود حداقل یک زبان برنامه نویسی را انتخاب کنید زیرا واقعاً به درک شما از مکانیسم های داخلی یادگیری ماشین کمک می کند. با این حال، باید زبان برنامه نویسی را انتخاب کنید که اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین را آسان کند. در اینجا چند زبان برنامه نویسی محبوب وجود دارد:

پایتون:

سینتکس آسان پایتون، توابع داخلی و پشتیبانی از بسته گسترده آن را برای یادگیری ماشینی، به ویژه برای مبتدیان، محبوب کرده است. این کتابخانه بیشترین پشتیبانی را دارد. از طریق فهرست بسته پایتون (PyPI)، می توانید به بیش از 235000 بسته دسترسی داشته باشید. همچنین پشتیبانی اجتماعی بسیار خوبی برای یادگیری پایتون وجود دارد .

در پایتون یاد خواهید گرفت:

  • NumPy برای عملیات ریاضی
  • TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • بسته PyTorch برای یادگیری عمیق
  • OpenCV و Dlib برای بینایی کامپیوتر
  • scikit-learn برای الگوریتم های طبقه بندی و رگرسیون
  • pandas برای عملیات فایل
  • Matplotlib برای تجسم داده ها و موارد دیگر

با این حال، پایتون نسبتاً کندتر از زبان های دیگر است و همچنین با مبارزات چند رشته ای مواجه است.

آیا می خواهید در مورد پایتون بیشتر بیاموزید: اینجا کلیک کنید.

R:

R یکی دیگر از پیش نیازهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است که به اندازه پایتون مورد استفاده قرار می گیرد. امروزه، برنامه‌های مختلف یادگیری ماشینی از طریق R پیاده‌سازی می‌شوند. با پشتیبانی کتابخانه‌ای و نمودارهای خوبی همراه است. در اینجا تعدادی از بسته های کلیدی که توسط R پشتیبانی می شوند آورده شده است:

  • Kernlab و Caret برای رگرسیون و عملیات مبتنی بر طبقه بندی
  • DataExplorer برای کاوش داده ها
  • Rpart و SuperML برای یادگیری ماشین
  • Mlr3 برای گردش کار یادگیری ماشین
  • Plotly و ggplot برای تجسم داده ها

R همچنین نسبتاً کندتر از C++ است و برخلاف پایتون می تواند برای مبتدیان دشوار باشد.

++C:

با توجه به ویژگی قابل حمل بودن، ++C به طور عمده در بازی ها و سیستم های بزرگ استفاده می شود. این زبان درک خوبی از ساختن منطق ایجاد می کند و زبان برنامه نویسی پیشرو برای ساخت کتابخانه ها است. ++C به عنوان یکی از پیش نیازهای یادگیری ماشین می باشد، و از موارد زیر پشتیبانی می کند :

  • TensorFlow و Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) برای یادگیری عمیق
  • OpenCV برای بینایی کامپیوتر
  • Shogun و mlpack برای یادگیری ماشین
  • OpenNN، FANN و DyNet برای شبکه های عصبی

++C به دلیل رویکرد نحو گرا دارای کاستی هایی است که ممکن است برای مبتدیان دشوار باشد. همچنین پشتیبانی کتابخانه خوبی ندارد.

MATLAB:

MATLAB یا آزمایشگاه ماتریس از عملیات یادگیری ماشین پشتیبانی می کند و در برنامه های کاربردی و بینایی کامپیوتر استفاده می شود .

متلب علاوه بر رابط کاربری گرافیکی دارای چندین عملکرد از پیش تعریف شده است. متلب سینتکس گرا نیست. کامپایلر MATLAB در به اشتراک گذاری برنامه ها به عنوان برنامه های مستقل و برنامه های وب کمک می کند. MATLAB از یادگیری ماشینی به روشی منحصر به فرد پشتیبانی می کند. متلب موارد زیر را ارائه می دهد:

  • بهینه سازی و کاهش مدل های کدگذاری شده با استفاده از AutoML
  • تجزیه و تحلیل حسگر با استفاده از تولید کد خودکار و موارد دیگر

علیرغم تمام مزایای آن، MATLAB به راحتی در دسترس یا رایگان نیست. خرید کامپایلر نسبتاً پرهزینه است. بنابراین، اکثریت مخاطبان متلب صرفاً در جامعه محققین هستند.

انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب

همانطور که قبلاً دیدید، هر زبان برنامه نویسی مزایا و معایب خود را دارد. بنابراین، کدام یک را باید به عنوان پیش نیاز یادگیری ماشین یاد بگیرید؟ واقعاً به حوزه مورد علاقه شما برمی گردد. اگر می خواهید وارد توسعه بازی شوید، ++C زبانی است که باید به آن مسلط شوید. از طرف دیگر، یک متخصص تحقیق محور با متلب به خوبی عمل می کند.

از نظر یادگیری ماشینی، پایتون و R یکپارچه هستند. تا آنجا که به مسیر یادگیری مربوط می شود، هر دوی این زبان های برنامه نویسی با پشتیبانی فوق العاده، به خصوص آنلاین، عرضه می شوند. از بین این دو، با این حال، پایتون توسط کسانی که تازه کدنویسی می کنند ترجیح داده می شود. طبق گفته Developer Economics، دانشمندان یادگیری ماشین که بر روی تجزیه و تحلیل احساسات کار می کنند، پایتون (44٪) و R (11٪) را در اولویت قرار می دهند.

نتیجه

در کنار دانستن پیش نیازهای مهم یادگیری ماشینی، باید نحوه کار با داده ها را نیز بدانید. اگر می خواهید یادگیری ماشینی را به طور جدی دنبال کنید، یک مهارت ضروری است. در این وبلاگ، پیش نیازهای ضروری یادگیری ماشین را به همراه مزایا و معایب برخی از برگزیده ترین زبان های برنامه نویسی برای آن پوشش دادیم. به طور خلاصه، یادگیری ماشینی به آمار، احتمال، حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی و دانش برنامه نویسی نیاز دارد. این به شما بستگی دارد که مسیر یادگیری ماشین خود را مشخص کنید.