Machine Learning چیست ؟
یادگیری ماشینی یا Machine Learning زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی یا همان Artificial Intelligence (A.I.) است که شامل آموزش رایانه‌ها برای یادگیری از داده‌های و تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی بر اساس همان داده‌ها است. در این مدل، به جای اینکه صراحتا برای انجام کاری برنامه‌ریزی شود، بر روی یک مجموعه از اطلاعات آموزش داده می‌شود، الگوها و روابط را یاد گرفته و از این دانش برای تضمیم‌گیری یا پیش‌بینی آگاهانه استفاده می‌کند.
چرا Machine Learning مهم است؟
اهمیت آن از این جهت است که به درک حجم عظیمی از داده‌ها و استخراج بینش ارزشمندی امکان می‌بخشد که بصورت دستی کشف آن‌ها غیرممکن است. اتوماسیون را امکان‌پذیر می‌کند، باعث بهبود کارایی می‌شود و نوآوری را در زمینه‌های مختلف رقم می‌زند که این امر منجر به اتخاذ تصمیمات هوشمندانه‌تر و کسب نتایج بهتر می‌شود؛ چه مبتدی باشید، چه به دنبال گسترش دانش خود باشید. یکی از مواردی که قابل تامل می‌باشد، این است که پس از آموزش کامل و صحیح رایانه، می‌تواند تعداد قابل توجهی از شرط‌ها و مسایل را بطور همزمان مورد بررسی قرار دهد که ممکن است انسان قادر به انجام آن نباشد.
- اصول اولیه را بیاموزید: پیش از آن که سراغ برنامه‌نویسی بروید، با مفاهیم اساسی در آمار و جبر خطی شروع کنید
- یک زبان برنامه‌نویسی انتخاب کنید: پایتون به دلیل سادگی در عین قدرتمندی، محبوب‌ترین زبان برای Machine Learning است.
- فریم‌ورک یا چارچوب‌های Machine Learning را مطالعه کنید: با فریم‌ورک‌ها و ابزار محبوبی که باعث تسهیل پیاده‌سازی می‌شوند، آشنا شوید
- روی پروژه‌ها کار کنید: دانش خود را با تمرین کردن بر روی پروژه‌ها و مجموعه داده‌های دنیای واقعی به کار بگیرید. Kaggle یک پلتفرم عالی است.
- به یادگیری ادامه دهید: دنیای Machine Learning به سرعت در حال توسعه و تحول است. بنابراین با آهرین تحقیقات، روند و فناوری‌ها به روز باشید
یادگیری تحت نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت
در یادگیری تحت نظارت، مدل بر روی داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌ود، به این معنی که نتایج از قبل مشخص می‌باشد. در یادگیری بدون نظارت، مدل با داده‌های بدون برچسب کار می‌ند و بایستی الگوها و ارتباطات را به تنهایی پیدا کند.
آغاز Machine Learning
ابتدای سفر شما به دنیای Machine Learning می‌تواند دلهره‌آور به نظر برسد، اما تقسیم آن به مراحل قابل مدیریت می‌تواند آن را قابل دسترس‌تر و ارزشمندتر کند. برای شروع، ساختن پایه‌ای قوی درمبانی ریاضیات و برنامه‌نویسی ضروری است. با مفاهیم کلیدی در آمار، مانند توزیع احتمالات و تست فرضیه و .. آشنا شوید.
"Machine Learning تنها یک ابزار نیست. با پذیرش این فناوری، تبدیل به رویکردی انتقلابی می‌گردد که ما را قادر می‌سازد حجم عظیمی از اطلاعات را به دانش عملی تبدیل کنیم.”
نتیجه‌گیری
Machine Learning ابزار قدرتمندی است که آینده فناوری را تغییر می‌دهد. با درک اصول و کاربردهای اصلی آن، می‌توانید پتانسیل آن را درک کرده و کشف کنید چگونه می‌توان از آن برای حل مشکلات دنیای واقعی استفاده کرد. چه مبتدی باشید و چه به دنبال گسترش دانش خود باشید، همیشه چیزهای بیشتری برای یادگیری وجود دارد.