تکنولوژی

یادگیری برنامه نویسی و ماشین لرنینگ

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر همه چیز را دگرگون کرده است. ماشین لرنینگ از پایه‌های ابتدایی هوش مصنوعی است و تقریبا می‌توان گفت تمامی پیشرفت‌هایی که در هوش مصنوعی در سال‌های اخیر شکل گرفته است بر پایه ماشین لرنینگ بوده است. ماشین لرنینگ در واقع به این دلیل به وجود آمده است تا فرایند یادگیری ذهن انسان را بر روی کامپیوتر پیاده کند.

ماشین لرنینگ و کاربردهای آن سبب شده اس تا بسیاری از مردم در سال‌های اخیر به فکر یادگیری ماشین لرنینگ بیافتند. برای یادگیری ماشین لرنینگ باید با برخی مباحث آشنا باشید که برنامه‌نویسی یکی از آن‌ها است. در ادامه به شما خواهیم گفت که برنامه نویسی چیست، ماشین لرنینگ چیست، بهترین بوتکمپ برنامه نویسی ایران کدام است و ….

برنامه نویسی چیست؟

برنامه‌نویسی فرآیند نوشتن و ایجاد برنامه‌های کامپیوتری است، این فرایند توسط کدنویسی و استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف انجام می‌شود. برنامه نویسی شامل تحلیل مسائل، طراحی راه‌حل‌ها، نوشتن کد، تست و اجرای برنامه‌ها می‌شود. بسیاری از افراد برنامه نویسی را با کد نویسی اشتباه می‌گیرند و آن‌ها را به جای هم مورد استفاده قرار می‌دهند. این در حالی است که کدنویسی فقط بخشی از فرآیند برنامه‌نویسی را تشکیل می‌دهد و به نوشتن خطوط کد برنامه محدود می‌شود. برنامه‌نویسی شامل تفکر سیستماتیک در مورد مسئله، ایجاد طرح‌های جزئی و کلان و تصمیم‌گیری در مورد ساختار و عملکرد برنامه است. کدنویسی به ترتیب خطوط کد و اجزای فنی برنامه می‌پردازد.

بهترین و معروفترین زبان‌های برنامه نویسی کدام‌اند؟

برنامه‌نویسی روز به روز در حال پیشرفت است و همین موضوع سبب شده است تا زبان‌های برنامه‌نویسی بسیار متفاوتی وجود داشته باشد. بهترین و معروف‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی عبارتند از:

  1. Python: اگر به دنبال یک زبان برنامه‌نویسی آسان، خوانا و گسترده هستید، پایتون بهترین انتخاب برای شما خواهد بود. از پایتون در حوزه‌های مختلف از توسعه وب تا هوش مصنوعی استفاده می‌شود. یکی از امکانات مهم پایتون فریم ورک‌های پایتون است که روند برنامه‌نویسی را برای شما بسیار ساده خواهد کرد.

  2. JavaScript: از این زبان برنامه نویسی برای توسعه وب و افزودن افکت‌ها و تعاملات به صفحات وب استفاده می‌شود. از جمله مهمترین ویژگی‌های ان می‌توان به قابلیت اجرا در مرورگر، امکان تعامل با وب‌سایت‌ها بدون نیاز به بارگذاری مجدد صفحه، توسعه وب (با فریم‌ورک‌هایی مانند React، Angular و .. اشاره کرد.

  3. Java: برای توسعه برنامه‌های متنوع از اپلیکیشن‌های موبایل تا برنامه‌های سروری از جاوا استفاده می‌شود. از ویژگی‌های مهم زبان برنامه‌نویسی جاوا می‌توان به قابلیت اجرا در سیستم‌های مختلف، مدیریت حافظه خودکار، پایداری بالا، توسعه نرم‌افزارهای مختلف از جمله اپلیکیشن‌های موبایل و .. اشاره کرد.

  4. C#: زبانی قدرتمند برای توسعه برنامه‌های ویندوز و نرم‌افزارهای تحت وب با استفاده از فریمورک .NET است. از مهمترین ویژگی‌های سی شارپ می‌توان به ادغام بسیار خوب با محیط توسعه ویندوز، امکانات پیشرفته برنامه‌نویسی شیءگرا، توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپ و ویندوز، توسعه بازی‌ها با استفاده از Unity و .. اشاره کرد.

ماشین لرنینگ چیست؟

همان‌طور که در بالا اشاره کردیم، ماشین لرنینگ یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان یادگیری بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح فراهم می‌کند. در ماشین لرنینگ، الگوریتم‌ها و مدل‌ها بر اساس داده‌های ورودی آموزش دیده و قابلیت پیش‌بینی یا اتخاذ تصمیمات برای داده‌های جدید را پیدا می‌کنند. ماشین لرنینگ بر اساس مدل‌های مختلف آموزش داده می‌شود که در ادامه به‌طور مختصر در خصوص آن‌ها صحبت خواهیم کرد.

انواع روش‌های یادگیری ماشین لرنینگ

روش‌های مختلفی برای یاد دادن به ماشین وجود دارد که هر کدام از آن‌ها مزایا و ویژگی‌های منحصربه‌فرد خود را دارد. در ادامه به انواع روش‌های یادگیری ماشین لرنینگ اشاره و به‌طور مختصر در خصوص آن‌ها نیز صحبت خواهیم کرد.

  • یادگیری ماشین تحت نظارت (Supervised Machine Learning):

یادگیری ماشین تحت نظارت یکی از اصلی‌ترین رویکردهای در حوزه ماشین لرنینگ است. در این نوع یادگیری، یک مدل با استفاده از داده‌های آموزشی که هر داده شامل یک ورودی و یک خروجی متناظر (برچسب یا نتیجه مورد انتظار) است، آموزش می‌بیند. یادگیری ماشین تخت نظارت شامل مراحلی مانند گردآوری داده‌هایی (شامل داده‌های ورودی و خروجی)، استفاده از داده‌های آموزشی برای تولید خروجی جدید، ارزیابی کیفیت و عملکرد مدل با استفاده از داده‌های آزمون پیش‌بینی یا تولید خروجی برای داده‌های جدید می‌شود.

  • یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Machine Learning):

یادگیری بدون نظارت یک رویکرد در ماشین لرنینگ است که در آن، مدل بر اساس داده‌هایی که بدون برچسب هستند یادگیری می‌کند. معمولا در این نوع یادگیری، هدف این است که مدل الگوها، ساختارها یا ویژگی‌های مخفی در داده‌ها را شناسایی کند. این مدل یادگیری مراحلی کاملا مجزا از یادگیری تحت نظارت دارد. معمولا مراحل کلیدی در یادگیری بدون نظارت شامل:

  1. گردآوری داده‌هایی که بدون برچسب یا نتیجه مورد انتظار هستند.

  2. : استفاده از الگوریتم‌ها برای شناسایی ویژگی‌ها، الگوها، یا ساختارهای موجود در داده‌ها بدون نیاز به برچسب‌ها

  3. انجام عملیات متنوعی بر روی داده‌ها به منظور کشف الگوها یا اطلاعات جدید یا همان (Data Mining)

  4. تحلیل و تفسیر داده و در نتیجه خروجی تولید خروجی جدید.

  • یادگیری نیمه نظارتی (Semi-supervised Machine Learning):

یادگیری نیمه نظارتی یک حالت میانی بین یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت است. در این رویکرد، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی که بخش کوچکی از آن‌ها برچسب‌گذاری شده‌اند (دارای خروجی) و بخش دیگر بدون برچسب (بدون خروجی)، آموزش می‌بیند. ایده اصلی در یادگیری نیمه نظارتی این است که استفاده از داده‌های بدون برچسب می‌تواند در بهبود دقت و عملکرد مدل کمک کند. معمولا داده‌های بدون برچسب بسیار بیشتر از داده‌های برچسب‌گذاری شده هستند و از آن‌ها می‌توان برای افزایش دقت مدل در پیش‌بینی داده‌های جدید استفاده کرد.

  • یادگیری ماشین تقویتی (Reinforcement Machine Learning)

یادگیری ماشین تقویتی (Reinforcement Learning) یک رویکرد در ماشین لرنینگ است که مدل به صورت تعاملی با محیط ارتباط برقرار می‌کند. در این نوع یادگیری، یک عامل (agent) در یک محیط حرکت می‌کند و با انجام فرایندهای مختلف مشاهده می‌کند که هر عمل چه تاثیری در محیط دارد. هدف این عامل بهینه کردن تصمیم‌های خود به نحوی است که مجموع عواقب (پاداش یا مجازات) از طریق زمان بیشینه شود. برخلاف یادگیری نظارت شده که با داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند، و یادگیری بدون نظارت که بدون هدف خاصی اطلاعات استخراج می‌کند، یادگیری تقویتی به صورت تجربی عمل می‌کند.

برای تبدیل شدن به یک متخصص حرفه‌ای در ماشین لرنینگ باید چه مهارت‌هایی داشت؟

افراد بسیار زیادی را می‌شناسم که در حال حاضر در حوزه ماشین لرنینگ مشغول فعالیت و کسب درآمد هستند اما دانش آن‌ها در حیطه زبان برنامه‌نویسی محدود است. چنین افرادی در آینده پیشرفت چندانی نخواهند کرد چرا که زمانی شما به یک متخصص حرفه‌ای و تمام عیار ماشین لرنینگ تبدیل خواهید شد که با برنامه‌نویسی آشنا باشید. پس برای تبدیل شدن به یک متخصص ماشین لرنینگ اول باید برنامه‌نویسی را یاد بگیرید و برای یادگیری برنامه‌نویسی باید مراحل زیر را انجام دهید:

  1. انتخاب یک یا چند زبان برنامه‌نویسی بر اساس نیازها یا علایق شخصی، برای کار در حوزه ماشین لرنینگ بهترین زبان برنامه‌نویسی Python است. اما یادگیری زبان‌های مانند Java، C++ یا R نیز می‌تواند، کمک کننده باشد.

  2. آشنایی با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی مانند متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع.

  3. توانایی تجزیه و تحلیل مسائل و انتخاب راه‌حل‌های مناسب.

  4. آشنایی با ابزارها و تکنولوژی‌های مرتبط با برنامه نویسی مانند فریم ورک‌ها، IDE، و ..

  5. توانایی پیدا کردن و رفع اشکالات در کد.

  6. توانایی خواندن و درک مستندات فنی.

  7. آشنایی با مفاهیم شبکه و اینترنت.

  8. توانایی ارتباط مؤثر با اعضای تیم و مشتریان.

  9. شرکت در پروژه‌های عملی و ایجاد پروژه‌های شخصی.

  10. مهمترین نکته این است که تمرین مداوم و مشارکت در پروژه‌های عملی به شما کمک می‌کند تا تجربه و مهارت‌های خود را بهبود بخشیده و به یک برنامه‌نویس ماهر تبدیل شوید.

  • تبدیل شدن به یک متخصص ماشین لرنینگ

اکنون که برنامه‌نویسی می‌دانید، نوبت به آن رسیده است تا به متخصص ماشین لرنینگ تبدیل شوید. برای تبدیل شدن به یک متخصص ماشین لرنینگ، نیاز به مهارت‌های گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف وجود دارد. این مهارت‌ها عبارتند از:

  1. تسلط بر مفاهیم احتمالات، آمار و جبر خطی بسیار اهمیت دارد.

  2. مهارت در یک یا چند زبان برنامه‌نویسی مانند Python، R، یا Julia.

  3. تسلط بر فریم‌ورک‌های ماشین لرنینگ معروف مانند TensorFlow یا PyTorch.

  4. استفاده از کتابخانه‌های متداول برای تحلیل داده مانند NumPy و pandas.

  5. فهم و دانش عمیق از مفاهیم شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق.

  6. توانایی در پیش‌پردازش داده و تمیز کردن آنها و آشنایی با تکنیک‌های feature engineering برای بهبود عملکرد مدل.

  7. توانایی تحلیل نتایج و تفسیر خروجی‌های مدل‌ها و مهارت استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده.

  8. تسلط بر تکنیک‌های علم داده و استخراج اطلاعات از داده‌ها و آشنایی با الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای کلاس‌بندی و پیش‌بینی.

  9. توانایی ارائه نتایج به شکل قابل فهم برای همه افراد.

  10. ایجاد پروژه‌های شخصی با دیتاست‌های متنوع.

یادگیری برنامه نویسی و ماشین لرنینگ

بهترین بوتکمپ برنامه نویسی ایران

همان‌طور که مشاهده کردید، برای یادگیری برنامه‌نویسی و ماشین لرنینگ باید مهارت‌های ویژه‌ایی داشته باشید. می‌توان این مهارت‌ها را به روش‌های مختلف کسب کرد اما بهترین، سریع‌ترین و ساده‌ترین راه برای تبدیل شدن به یک متخصص ماشین لرنینگ، شرکت در بوتکمپ‌های برنامه‌نویسی است. یکی از بهترین بوتکمپ‌های ایران، بوتکمپ برنامه‌نویسی مپصا است که با کادر حرفه‌ای و مجرب خود در کمترین زمان شما را به یک متخصص حرفه‌ای در زمینه ماشین لرنینگ و برنامه‌نویسی تبدیل می‌کند.

این مطلب برای شما مفید بود؟

روی یک ستاره کلیک کنید تا به آن امتیاز دهید!

میانگین امتیاز 0 / 5. تعداد آرا: 0

اولین نفری باشید که به این پست امتیاز می دهید.

نوشته های مشابه

0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
دکمه بازگشت به بالا