قطعاً یکی از بزرگترین چالش‌های موجود برای افرادی که دوره‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) را گذرانده‌اند، اجرای الگوریتم‌‎های موجود برروی داده‌های واقعی است؛ به گونه‌ای که بتوان با مسایل واقعی و نزدیک به صنعت کار کرد. بدین ترتیب شرایط دانش‌آموخته خیلی نزدیک‌تر به نیازهای بازارکار خواهد بود، نه تنها بازارکار داخل کشور بلکه شرکت‌های روز دنیا در خارج از کشور.

ما در این دوره، بر روی نحوه حل مسایل گوناگون با استفاده از الگوریتم‌‎های یادگیری ماشین (Machine Learning) تاکید داریم و با این هدف پیش خواهیم رفت که از ابتدا تا انتهای حل مسایل مختلف را با هم تجربه کنیم؛ به گونه‌ای که بتوانید در نهایت محصول خود را توسعه داده و در بستر وب سرویس‌دهی کنید. این هدف شاید مهم‌ترین مزیت شما نسبت به رقبای خودتان در مصاحبه‌های شغلی محسوب می‌شود.

بنابراین این دوره مسیری برای شما فراهم می‌کند که دانش و مهارت لازم را برای استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning) در حوزه مورد نظرتان کسب کنید، سطح فنی خود را ارتقا داده و گام نهایی را برای ورود به دنیای هوش مصنوعی به صورت کاملاً عملی و پروژه محور بردارید.

هدف از دوره یادگیری ماشین کاربردی (Practical Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین، بدون شک به عنوان یکی از جذاب‌ترین فناوری‌های برتر به ویژه در سال‌های اخیر به‌شمار می‌رود. در عصر کلان‌داده‌ها (Big Data) نیاز به اتوماتیک کردن کارهای تکراری با استفاده از هوش مصنوعی و نیز استخراج دانش از این حجم عظیم از دیتا، بیش از پیش مورد نیاز است. به همین دلیل، این روزها شاهد رشد نمایی شغل‌های مربوط به تحلیل داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine Learning) هستیم و این فرصتی مغتنم جهت رشد و بهبود شرایط در هر کشوری به شمار می‌رود. 

هدف ما از این دوره، کمک به شما جهت آمادگی هر چه بیشتر جهت ورود به بازار کار است؛ برای این کار، بیش از 10 مساله واقعی در حوزه‌های مختلف را تعریف می‌کنیم، تمامی مراحل مورد نیاز جهت حل مساله را از ابتدا تا انتها با هم پیش می‌رویم و یاد خواهیم گرفت که چگونه از آموخته‌هایمان بهتر و کارآمدتر بهره بگیریم. این مسایل از پیش‌بینی حقوق دولوپرها در سال 2023 خواهد بود تا تاثیر توییت‌های اخیر بر روی قیمت سهام شرکت Nvidia.

دوره یادگیری ماشین کاربردی (Practical Machine Learning)مناسب چه کسانی است؟

اگر الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) را یاد گرفته‌اید و نیاز دارید تا بر روی داده‌های واقعی اجرا کنید.
اگر نیاز به تسلط بیشتر بر روی مراحل مختلف ساخت مدل مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning) دارید.
اگر جهت اجرای ایده خود نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning) دارید.
اگر بنیان‌گذار یا هم‌بنیان گذار استارتاپ هستید و نیاز به استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning) در بهبود ایده استارتاپی خود دارید.
اگر قصد دارید تا با انجام پروژه‌ها متنوع، پروفایل جذابی از خود بسازید تا در پروسه استخدام و جلسات مصاحبه پیشتاز باشید.
اگر تمایل دارید تا در فرصت‌های شغلی با عنوان Machine learning Engineer یا Data Scientist در داخل یا خارج از ایران، امتیاز بیشتری را با توجه به تسلط در یادگیری ماشین (Machine Learning) اخذ نمایید.
 

ویژگی‌های متمایز دوره یادگیری ماشین کاربردی (Practical Machine Learning)چیست؟

این دوره آموزشی حاصل سال ها تجربه تدریس در دانشگاه‌ها و آموزشگاه‌های معتبر داخلی و نیز فعالیت در صنعت هوش‌مصنوعی در کشور بوده و با هدف کاربردی‌بودن در سناریوهای دنیای واقعی مطرح شده است. این دوره آموزشی، کاملاً پروژه محور بوده و مباحث تئوری یادگیری ماشین با ظرافت هرچه تمام تدریس شده است. در پایان هر فصل با انجام پروژه‌‎ با داده‌های واقعی و نیز داده‌های مسابقات Kaggle، آموخته‌های خود را در دنیای واقعی محک خواهید زد.

از طرف دیگر، همراهی با شما از ابتدا تا انتهای دوره توسط تیم مجرب و خبره در حوزه یادگیری ماشین (Machine Learning) می‌تواند مهر تاییدی بر کیفیت و ارزشمندی این دوره نیز باشد.

بعد از فراگیری دوره یادگیری ماشین کاربردی (Practical Machine Learning)، چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟

بعد از گذراندن این دوره، قادر خواهید بود تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر روی داده‌های واقعی پیاده‌سازی و اجرا نمایید. یکی از نقاط قوت این دوره این است که در نهایت شما را به سمت تولید محصول مبتنی بر یادگیری ماشین راهنمایی می‌کند. 

تسلط کامل بر کتابخانه (Pandas)
تسلط کامل بر کتابخانه (Scikit-Learn)
آموزش مراحل پیش از آموزش مدل (PreProcessing)
آشنایی با جدیدترین و جذاب‌ترین ابزارهای یادگیری ماشین مانند HuggingFace و WandB
نحوه Deploy نمودن مدل نهایی و ساخت Web APP با استفاده از  Streamlitو Gradio
حل بیش از 10 مساله واقعی جهت آمادگی بیشتر برای ورود به بازار کار
ویژگی های متمایز دوره یادگیری ماشین کاربردی (Practical Machine Learning)، مکتب‌پلاس چیست؟

روش‌های آموزشی استفاده شده در دوره آموزش یادگیری ماشین کاربردی(Practical Machine Learning)، ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که شما را نسبت به نتیجه‌ی نهایی حاصل از فراگیری دوره مطمئن خواهد کرد. این ویژگی‌ها به شرح ذیل است:

کدهای مربوط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قدم به قدم با استفاده از کتابخانه‌های مربوطه توضیح داده می‌شود.
راه‌حل‌های استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مسایل تجاری بررسی شده و یک سیستم عملیاتی کامل جهت اجرا ساخته می‌شود.
 

یادگیری ماشین چیست؟

یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین است. این دانش باعث می‌شود سیستم‌های کامپیوتری از داده‌ها و اطلاعات یاد بگیرند و بتوانند تصمیمات هوشمندانه‌ی بدون نیاز به برنامه نویسی صریح بگیرند. در ماشین لرنینگ(machine learning) برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی و بهبود عملکرد از طریق داده‌ها از الگوريتم‌ها و مدل‌های آماری استفاده می‌شود.

به بیان دیگر می‌توان گفت یادگیری ماشین با استفاده از علوم داده و یادگیري عميق، اطلاعات گذشته را تحلیل کرده و توسط آنها یاد می‌گیرند اطلاعات جدید را بهتر مدیریت و تحلیل کند. به همین علت آموزش یادگیری ماشین کاربردی در دنیای پیشرفته امروز اهمیت ویژه‌ای دارد.

Machine learning چگونه کار می‌کند؟

فرایند یادگیری ماشین را می‌توان به چند مرحله‌ی کلیدی تقسیم کرد که عبارت‌اند از:

1.    گردآوری داده: اولین قدم، جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌های مرتبط با مسئله‌ای که برای حل کردن آن از یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این داده‌ها می‌توانند شامل متن، تصویر، صدا و هر نوع داده‌ی دیگری باشند.

2.    آماده‌سازی داده: داده‌های خام به آماده‌سازی نیاز دارند. این مرحله شامل پاکسازی داده‌ها از اطلاعات اضافه، برطرف کردن نواقص و تبدیل داده‌ها به فرمت قابل ‌استفاده برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.

3.    انتخاب مدل: با توجه به نوع مسئله، در یادگیری ماشین مدل مناسب انتخاب می‌شود. مدل‌های مختلفی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، درخت‌های تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبان وجود دارند که هر کدام برای حل مسئله‌ای خاص، کاربرد دارند.

4.    آموزش مدل: در این مرحله داده‌های آماده شده در اختیار مدل یادگیری ماشین قرار می‌گیرند. مدل‌ها با تحلیل داده‌ها و الگوها روابط پنهان میان داده‌ها را پیدا می‌کنند. به بیان دیگر، مدل در این مرحله یاد می‌گیرد که چگونه داده‌های ورودی را به خروجی مطلوب تبدیل کند.

5.    ارزیابی مدل: پس از آموزش، عملکرد مدل روی داده‌های جدیدی که از قبل ندیده است، ارزیابی می‌شود. سپس مطابق با نتایج بدست آمده در صورت نیاز، مدل با تنظیم پارامترها و یا با استفاده از داده‌های آموزشی بیشتر، بهینه‌سازی خواهد شد.

6.    پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری: در نهایت با اتمام مراحل فوق، از مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نتایج بر اساس داده‌های جدید یا اتخاذ تصمیمات هوشمندانه استفاده می‌شود.

ماشین لرنینگ در چه حوزه‌هایی کاربرد دارد؟

machine learning در صنایع مختلفی کاربرد دارد و شیوه عملکرد مشاغل را متحول کرده است. برخی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین عبارت‌اند از:

1.    پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها: پیش‌بینی تقاضای بازار، ریسک‌های بازار و شرایط آب‌وهوایی از جمله مهم‌ترین مواردی است که با استفاده از یادگیری عميق به خوبی انجام می‌شوند.

2.    رباتیک: هوش مصنوعي به ربات‌ها امکان حرکات هوشمندانه داده است. این فناوری در حوزه رباتیک به ربات‌ها این امکان را می‌دهد تا با محیط اطرافشان تعامل برقرار کنند و وظایف پیچیده را به صورت مستقل انجام دهند. 

3.    تولید محتوا: حضور یادگیری ماشین در حوزه تولید محتوا به افراد کمک می‌کند تا متن‌های باکیفیت‌تر بنویسند، موسیقی‌های متنوع بسازند و نقاشی‌های واقع‌گرایانه ترسیم کنند.

4.    پزشکی و درمان: یادگیری ماشین در حال دگرگونی دنیای پزشکی است و به نجات جان انسان‌ها و ارتقای سطح سلامت جامعه کمک می‌کند. یعنی در زمینه تشخیص بیماری، تجویز دارو و توسعه درمان‌های جدید بسیار مؤثر است.

5.    شخصی‌سازی بازاریابی: بدیهی است که هر چه اطلاعات بیشتری از مشتری وجود داشته باشد، کمپین‌ها و خدمات متناسب با آنها برنامه‌ریزی می‌شوند. جمع‌آوری داده‌های بزرگ یکی از کاربردهای یادگیری ماشین است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در بخش بازاریابی، خدمات و تبلیغات را شخصی‌سازی کنند.

بازار کار و درآمد برنامه نویسان یادگیری ماشین

این روزها هوش مصنوعی در همه جا دیده می‌شود و همه درمورد آن صحبت می‌کنند. این دانش نوظهور بسیار پرطرفدار است و کسب‌وکارهای بزرگ و کوچک قصد استفاده از آن در محصولات و خدمات خود را دارند. به همین علت می‌توان گفت ماشین لرنینگ آینده‌ی شغلی خوبی دارد. شما هر چه زودتر آموزش یادگیری ماشین کاربردی را شروع کنید می‌توانید جایگاه بهتری برای خود پیدا کنید.

آمار و ارقام نشان می‌دهند میزان درآمد متخصصان این حوزه با توجه به میزان دانش و تجربه‌ی آنها از 18 میلیون شروع شده و تا بیش از 50 میلیون در داخل ایران است. توجه کنید که یادگیری ماشین در خارج از کشور نیز خواهان زیادی دارد که شما با یادگیری پایتون (Python ) و تسلط به این دانش می‌توانید با شرکت‌های خارجی کار کنید و درآمد بیشتری بدست آورید. مطمئن باشید با شرکت در دوره ماشین لرنینگ این بازار کار را از دست نخواهید داد.

معرفی دوره آموزش یادگیری ماشین کاربردی

دوره یادگیری ماشین مکتب خونه توسط سهیل تهرانی‌پور مدیرعامل شرکت ساعیان تدریس می‌شود. آموزش یادگیری ماشین با پایتون در مکتب خونه 47 ساعت است که 21 ساعت آموزش تئوری و 26 ساعت دیگر به تمرین و انجام پروژه اختصاص داده شده است. با شرکت در این دوره، طی هفت هفته به‌طور کامل بر مباحثی که آموزش داده می‌شود تسلط کامل پیدا می‌کنید.

گفتنی است که در انتهای دوره یادگیری ماشین آزمونی برگزار می‌شود و دانشجویانی که تمرین‌ها و پروژه‌ها را به‌صورت منظم ارسال کرده باشند می‌توانند شرکت کنند. افرادی که در این آزمون نمره بیشتر از 70 بگیرند، مدرک معتبری دریافت کرده که با استفاده از آن می‌توانند به‌راحتی در شرکت‌های داخلی و خارجی شروع به کار کنند.

پیش نیاز لازم برای شرکت در دوره آموزش یادگیری ماشین کاربردی

برای شرکت در آموزش ماشینلرنینگ کاربردی بهتر است دوره آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون شرکت را بگذرانید. زیرا برای شرکت در این دوره باید تسلط کافی بر الگوها و اگوریتم‌های یادگیری ماشین داشته باشید.

سر فصل‌های آموزش یادگیری ماشین کاربردی در مکتب خونه

در دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون که توسط مکتب خونه برگزار می‌شود، سر فصل‌های زیر وجود دارند:

•   فصل اول: مقدمه (هدف از دوره یادگیری ماشین کاربردی)
•   فصل دوم: 30 نکته کاربردی درباره‌ی کتابخانه Pandas
•   فصل سوم: 20 نکته کاربردی درباره‌ی کتابخانه Scikit-Learn
•   فصل چهارم: اقدامات لازم قبل از آموزش مدل‌ها
•   فصل پنجم: بصری سازی (Visualization)
•   فصل ششم: ابزارهای مهم و جانبی یادگیری ماشین
•   فصل هفتم: ساخت Web App برای دیتاساینتیست‌ها
•   پروژه اول: پیش بینی قیمت خانه‌ها در تهران با استفاده از داده‌های سایت  Divar
•   پروژه دوم: پیش بینی  Churn
•   پروژه سوم: پیش بینی حقوق برنامه نویسان بر اساس داده‌های Stackoverflow
•   پروژه چهارم: پیش بینی Fraud Detection در تراکنش‌های اتریوم
•   پروژه پنجم: پیش‌بینی وضعیت توییت‌ها بر قیمت سهام شرکت Nvidia
•   پروژه ششم: ساخت یک Recommender System با استفاده از Word2Vec
•   پروژه هفتم: تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی با استفاده از Transfer Learning
•   پروژه هشتم: پیش‌بینی قیمت سهام شرکت Apple بر اساس داده‌های واقعی
•   پروژه نهم: پیش‌بینی کلاس داده صوتی (UrbanSound 8k)
•   پروژه دهم: پیش‌بینی میزان مصرف انرژی

با مکتب خونه، متخصص ماشین لرنینگ شو!

با توجه به میزان اهمیت هوش مصنوعي در دنیای امروزی، ما در مکتب خونه تصمیم گرفته‌ایم دوره‌ای مفید و کاربردی برگزار کنیم. در آموزش یادگیری ماشین کاربردی، تمامی مباحث قدم به قدم همراه با مثال‌ها تمرین‌های مختلف توضیح داده شده‌اند. در انتهای دوره نیر پروژه‌های متعددی برای آن‌ها در نظر گرفته شده است. به همین علت شما با شرکت در این دوره، به‌صورت تئوری و عملی با مباحث مختلف آشنا می‌شوید و آن‌ها را یاد می‌گیرید.

می‌خواهید یکی از دانشجویان این دوره بی‌نظیر باشید؟ همین حالا برای تهیه‌ی آن اقدام کنید. همچنین می‌توانید از انواع دوره‌های آموزش یادگیری ماشین، آموزش پایتون و آموزش هوش مصنوعی مکتب خونه نیز دیدن کنید.