آموزش یادگیری ماشین با پایتون

بدون شك یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از هیجان‌انگیزترین و ضروری‌ترین مهارت‌ها در دنیای امروز است. این تکنولوژی به شما این قدرت را می‌دهد که از داده‌ها استفاده کنید تا مدل‌هایی بسازید که به‌صورت خودکار و هوشمندانه تصمیم‌گیری کنند، الگوها را شناسایی کرده و نتایج شگفت‌انگیزی به دست آورند.

 از تحلیل مالی تا تشخیص بیماری‌ها و بهینه‌سازی سیستم‌ها، یادگیری ماشین در همه جا حضور دارد. اگر به دنبال یک تغییر جدی در مسیر شغلی خود هستید و می‌خواهید به یکی از پرتقاضاترین و پیشرفته‌ترین حوزه‌ها وارد شوید، دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون یک گام بزرگ و مؤثر در این مسیر است که در زیر به صورت کامل این دوره معرفی شده است.

معرفی دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون

دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون در مکتب‌خونه به گونه‌ای طراحی شده که شما را از سطح مبتدی به یک حرفه‌ای در این زمینه تبدیل کند. این دوره توسط یکی از بزرگترین اساتید هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایران، یعنی جادی تهیه و تدوین شده است.

 در این دوره، شما با مفاهیم پایه‌ای و کاربردی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی و سیستم‌های توصیه‌گر آشنا خواهید شد. هر فصل این دوره به یک جنبه مهم از یادگیری ماشین می‌پردازد و شما را با ابزارها و تکنیک‌های لازم برای حل مسائل واقعی آشنا می‌کند.

دوره آموزش یادگیری ماشین جادی در دو بخش تدوین شده است؛ در بخش اول شما باهدف یادگیری ماشین و کاربرد آن در دنیای واقعی آشنا خواهید شد. در بخش دوم این دوره یک نمای کلی از مباحث یادگیری ماشین مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، ارزیابی مدل­‌ها و الگوریتم­‌های ماشین لرنینگ به شرکت‌کنندگان ارائه خواهد شد.

مزایای دوره ماشین لرنینگ با پایتون چیست؟

از مزایا دوره می‌توان موارد زیر را نام برد:

• درک عمیق از مفاهیم یادگیری ماشین: با این دوره می‌توانید از مفاهیم پایه‌ای تا پیشرفته یادگیری ماشین را به صورت عملی و کاربردی یاد بگیرید.
• تجربه کار با داده‌های واقعی: در طول این دوره، شما با داده‌های واقعی کار خواهید کرد و مهارت‌های لازم برای حل مسائل دنیای واقعی را به دست می‌آورید.
• پیشرفت حرفه‌ای: با یادگیری تکنیک‌های پیشرفته، می‌توانید خود را برای فرصت‌های شغلی بهتر در حوزه‌های مختلف آماده کنید.

ویژگی متمایز این دوره نسبت به دوره‌­های مشابه چیست؟

مدرس این دوره جادی میرمیرانی است. در کنار مدرس حرفه‌‌ای و مسلط این دوره ساختاری که برای آموزش این دوره در نظر گرفته شده، نسبت به دوره‌‌های مشابه متمایز است. به این صورت که این دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون در دو بخش تدوین شده است و در این دو بخش علاوه بر آموزش مقدمات به مباحث جدید و اساسی در آموزش یادگیری ماشین با پایتون پرداخته خواهد شد.

در کنار این موارد در تمام طول دوره شما می‌‌توانید سوالات و ابهامات خود را با استاد دوره در میان بگذارید و پاسخ همه سوالات خود را به دست بیاورید. در پایان دوره یادگیری ماشین با پایتون و پس از انجام آزمون در صورت کسب نمره قبولی مدرک معتبر مکتب‌­خونه مربوط به گذراندن این دوره به شما داده می‌‌شود و با استفاده از این مدرک شما می‌‌توانید شرایط خود را در آزمون‌‌های استخدامی و مصاحبه‌‌های مربوط به استخدام بهبود ببخشید[kb1] .

سرفصل‌های دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون

این دوره جامع یادگیری ماشین با پایتون شامل پنج فصل اصلی است که هر کدام به یکی از جنبه‌های کلیدی یادگیری ماشین اختصاص دارد:

• مقدمه یادگیری ماشین با پایتون: در این فصل، شما با اصول اولیه یادگیری ماشین و نحوه استفاده از پایتون برای پیاده‌سازی این تکنیک‌ها آشنا می‌شوید. همچنین مفاهیم اساسی مانند انواع الگوریتم‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها را یاد می‌گیرید.
• رگرسیون (Regression): در این بخش، به بررسی روش‌های رگرسیون خطی و غیرفطری پرداخته می‌شود. یاد خواهید گرفت چگونه مدل‌های رگرسیونی را در پایتون پیاده‌سازی کنید و نتایج حاصل از آنها را تحلیل نمایید.
• دسته‌بندی (Classification): این فصل به شما آموزش می‌دهد که چگونه داده‌ها را به گروه‌های مختلف دسته‌بندی کنید و از الگوریتم‌های دسته‌بندی محبوب مانند KNN، درخت تصمیم و جنگل تصادفی بهره‌مند شوید.
• خوشه‌بندی (Clustering): در این فصل، شما با تکنیک‌های خوشه‌بندی مانند K-Means و Hierarchical Clustering آشنا می‌شوید که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را به گروه‌های همگن تقسیم کنید.
• سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems): در این فصل، نحوه ساخت سیستم‌های توصیه‌گر برای پیشنهاد محتوا به کاربران را می‌آموزید. این مبحث برای کسانی که به دنبال کار در حوزه‌های مربوط به تحلیل رفتار کاربر و سفارشی‌سازی محتوا هستند، بسیار مفید است.

چرا ماشین لرنینگ با پایتون؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) با پایتون به دلایل زیادی یک انتخاب عالی محسوب می‌شود. از طرفی یادگیری پایتون آسان بوده و طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها برای آن وجود دارد. پایتون همچنین مستقل از پلتفرم بوده و توسط یک جامعه بزرگ پشتیبانی می‌شود. پایتون به دلیل سینتکس ساده، کتابخانه‌های قدرتمند و تمرکز بر مقیاس‌پذیری و توسعه‌پذیری، به طور فزاینده‌ای به زبان انتخابی برای علم داده و یادگیری ماشین تبدیل‌شده است.

پایتون با کتابخانه‌های قدرتمند خود مانند scikit-learn،NumPy، پانداها و TensorFlow، آموزش، آزمایش و استقرار سریع مدل‌های قدرتمند یادگیری ماشین را آسان می‌کند. علاوه بر این، پشتیبانی گسترده پایتون برای مصورسازی، تجزیه‌وتحلیل عملکرد مدل و بهبود دقت را آسان می‌کند. به‌طورکلی، یادگیری ماشین با پایتون یک انتخاب عالی برای هرکسی که به علم داده و یادگیری ماشین علاقه مند است، خواهد بود. [kb2] 

هدف از دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون چیست؟

هدف این دوره یادگیری ماشین با پایتون، ارائه دانش و مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های واقعی است. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا مدل‌های یادگیری ماشین را طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنید.

 این دوره همچنین به شما کمک می‌کند تا با انجام چندین پروژه ماشین لرنینگ با پایتون توانایی‌های خود را در تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی بهبود دهید و به یک متخصص حرفه‌ای در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شوید.

دوره ماشین لرنینگ با پایتون مناسب چه کسانی است؟

این دوره برای طیف گسترده‌ای از افراد مناسب است از جمله افراد زیر:

• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان: افرادی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارتقا دهند.
• تحلیلگران داده: افرادی که به دنبال تحلیل داده‌ها و استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای بهبود کسب‌وکارها هستند.
• دانشجویان و پژوهشگران: کسانی که در حوزه‌های مرتبط با علم داده و هوش مصنوعی تحصیل یا تحقیق می‌کنند و می‌خواهند با ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته آشنا شوند.
• افرادی که به یادگیری ماشین علاقه‌مند هستند: کسانی که قصد دارند با استفاده از پایتون وارد دنیای یادگیری ماشین شوند و توانایی‌های جدیدی کسب کنند.

پیش‌نیازهای دوره ماشین لرنینگ با پایتون چیست؟

برای شرکت در این دوره یادگیری ماشین با Python، بهتر است با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون آشنا باشید که در این رابطه پیشنهاد ما به شما شرکت در دوره آموزش مقدماتی پایتون مکتب خونه است. همچنین آشنایی با مبانی ریاضیات، به ویژه آمار و جبر خطی، می‌تواند درک شما از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بهبود بخشد. این دوره به گونه‌ای طراحی شده که اگر دانش مقدماتی در این زمینه‌ها داشته باشید، بتوانید به راحتی مطالب را دنبال کنید و به سطوح پیشرفته‌تری دست یابید.

اگر می‌خواهید یادگیری ماشین را با قدرت شروع کنید و به یک متخصص در این حوزه تبدیل شوید، این دوره آموزشی بهترین گزینه برای شماست.  همچنین در مکتب خونه چند دوره آموزش یادگیری ماشین رایگان و پلاس دیگر نیز وجود دارد که می‌تواند در این مسیر به شما کمک بیشتری کند.

آموزش ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در مکتب خونه

اگر می‌خواهید در دنیای پرشتاب تکنولوژی پیشرو باشید و مهارت‌هایی را یاد بگیرید که به شما امکان می‌دهد به قلب پیشرفت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نفوذ کنید، همین حالا در دوره‌های تخصصی آموزش هوش مصنوعی و آموزش یادگیری ماشین مکتب‌خونه ثبت‌نام کنید. با این دوره‌ها نه تنها دانش تئوری را به دست می‌آورید، بلکه با تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی، آمادگی لازم برای ورود به بازار کار را خواهید داشت. فرصت را از دست ندهید و با مکتب‌خونه، مسیر حرفه‌ای خود را به سمت آینده‌ای روشن و موفق هدایت کنید. 

همچنین در مکتب خوه انواع دوره آموزش پایتون و آموزش برنامه نویسی نیز موجود است که به پیشرفت شما در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار کمک خواهد کرد.

در ادامه به عنوان مکمل دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون جادی توضیحاتی جامع و کاربردی در رابطه با یادگیری ماشین آورده شده است که مطالعه آن می‌تواند به شما کمک کند با دیدگاه بهتری وارد این حوزه جذاب و کاربردی شوید.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخه‌های هیجان‌انگیز و پیشرفته علم کامپیوتر است که به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها بیاموزند و بدون دخالت مستقیم انسان، پیشرفت کنند. این مفهوم در واقع به این معنی است که الگوریتم‌های کامپیوتری با بررسی الگوها و روندهای موجود در داده‌ها، قادر به پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هستند.

 یادگیری ماشین به کامپیوترها این توانایی را می‌دهد که به‌طور خودکار و بدون نیاز به برنامه‌ریزی دقیق، بهبود یابند و عملکرد بهتری در وظایف خاص داشته باشند. دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون که در بالا معرفی شد، دقیقاً به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید این تکنولوژی پیشرفته را با استفاده از یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی به کار بگیرید و به دنیای تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی وارد شوید.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل روش‌های مختلفی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و تولید نتایج هوشمند هستند. سه دسته اصلی الگوریتم‌های یادگیری ماشین عبارتند از:

یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

در این روش، الگوریتم با داده‌های برچسب‌گذاری‌شده (یعنی داده‌هایی که نتایج صحیح آنها مشخص است) آموزش می‌بیند. از این الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی خروجی‌های جدید بر اساس داده‌های ورودی استفاده می‌شود. مثال‌هایی از این الگوریتم‌ها شامل رگرسیون و طبقه‌بندی است که به‌طور جامع در فصل‌های دوم و سوم دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون پوشش داده شده‌اند.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

این الگوریتم‌ها بدون داده‌های برچسب‌گذاری‌شده کار می‌کنند و هدف آن‌ها یافتن ساختارها یا الگوهای پنهان در داده‌ها است. خوشه‌بندی (Clustering) یکی از مهم‌ترین روش‌های یادگیری بدون نظارت است که در فصل چهارم دوره به‌طور کامل به آن پرداخته شده است.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در این روش، الگوریتم با تعامل با محیط و دریافت بازخورد از آن، یاد می‌گیرد که چگونه تصمیمات بهتری بگیرد. این نوع یادگیری در روباتیک و بازی‌های کامپیوتری بسیار کاربرد دارد.

کاربردهای یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها به‌کار گرفته می‌شود و قدرت آن در تحلیل و پیش‌بینی باعث شده که به یکی از ابزارهای حیاتی در علم داده تبدیل شود. برخی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین عبارتند از:

• تشخیص تصویر و صدا: استفاده در برنامه‌هایی مانند تشخیص چهره در گوشی‌های هوشمند و سیستم‌های امنیتی و تشخیص گفتار در دستیارهای صوتی مانند Siri و Google Assistant.
• پزشکی: تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی مانند عکس‌های رادیولوژی و پیش‌بینی نتایج درمان.
• مالی: پیش‌بینی بازارهای مالی، تحلیل ریسک‌های سرمایه‌گذاری و تشخیص تراکنش‌های مشکوک در بانکداری.
• تجارت الکترونیک: استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر برای پیشنهاد محصولات به کاربران، تحلیل رفتار خرید مشتریان و بهینه‌سازی موجودی انبارها.
• خدمات مشتری: استفاده از چت‌بات‌های هوشمند برای پاسخ به سوالات مشتریان و تحلیل احساسات از نظرات آن‌ها.
• و غیره

برخی از این کاربردها در دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون به‌صورت پروژه‌های عملی و مثال‌های کاربردی پوشش داده شده‌اند تا شما را برای استفاده از این دانش در دنیای واقعی آماده کنند.

ویژگی‌های کلیدی یادگیری ماشین

علم ماشین لرنینگ دارای ویژگی‌های جذاب و کاربردی است که از مهم‌ترین این ویژگی‌ها موارد زیر را می‌توان ذکر کرد:

• انعطاف‌پذیری: یادگیری ماشین در انواع مختلفی از مسائل و حوزه‌ها قابل استفاده است، از پزشکی گرفته تا بازاریابی و خدمات مشتری.
• توانایی تحلیل داده‌های بزرگ: الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر به پردازش و تحلیل مقادیر عظیمی از داده‌ها هستند که از توانایی‌های انسان خارج است.
• پیش‌بینی و بهینه‌سازی: این الگوریتم‌ها می‌توانند آینده را پیش‌بینی کنند و بر اساس آن بهینه‌سازی‌های لازم را انجام دهند.
• بهبود مستمر: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با گذشت زمان و با دریافت داده‌های جدید، خود را بهبود دهند و نتایج دقیق‌تری ارائه دهند.

با گذراندن دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون، شما می‌توانید به تمامی این ویژگی‌ها مسلط شوید و آن‌ها را در پروژه‌های عملی به کار ببرید.

تفاوت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است، اما این دو مفهوم با یکدیگر تفاوت‌های مهمی دارند. هوش مصنوعی (AI) به‌طور کلی شامل همه تکنیک‌هایی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا به شیوه‌ای شبیه به انسان‌ها فکر کنند و عمل کنند. در مقابل، یادگیری ماشین (ML) به‌طور خاص به استفاده از الگوریتم‌هایی اشاره دارد که از داده‌ها می‌آموزند و عملکرد خود را بهبود می‌بخشند بدون اینکه به‌طور مستقیم برنامه‌ریزی شوند.

در دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون، شما خواهید آموخت که چگونه می‌توان الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به‌عنوان بخشی از پروژه‌های هوش مصنوعی به کار گرفت و از این تکنولوژی در حل مسائل پیچیده استفاده کرد.

آینده یادگیری ماشین چگونه خواهد بود؟

یادگیری ماشین به‌سرعت در حال پیشرفت است و پیش‌بینی می‌شود که در آینده نزدیک به یکی از ارکان اصلی در تمامی صنایع تبدیل شود. با توجه به پیشرفت‌های تکنولوژیکی و دسترسی به داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین می‌تواند در زمینه‌هایی مانند پزشکی، خودروسازی، امنیت سایبری و حتی هنر و سرگرمی نقش‌آفرینی کند. رشد این فناوری به‌قدری سریع است که متخصصان پیش‌بینی می‌کنند در دهه آینده، بسیاری از مشاغل جدیدی که هنوز ایجاد نشده‌اند، به یادگیری ماشین وابسته خواهند بود.

آینده شغلی شما نیز می‌تواند با یادگیری این مهارت‌ها متحول شود و دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون دقیقاً مسیری است که شما را برای این تحولات آماده می‌کند.

مزایای پایتون برای یادگیری ماشین چیست؟

از مهم‌ترین مزایای پایتون برای یادگیری ماشین می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• Python یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و همه‌منظوره به‌حساب می‌آید که به دلیل نحو ساده و شهودی، یادگیری آن آسان است. این باعث می‌شود که زبان ایده آلی برای پروژه‌های یادگیری ماشین باشد.
• پایتون یک جامعه کاربری فعال و بزرگ دارد که پشتیبانی آنلاین و کتابخانه‌های زیادی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کنند. این کار شروع پروژه‌های یادگیری ماشین را آسان می‌کند.
• پایتون دارای بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری ماشینی قدرتمند مانند Scikit-Learn، TensorFlow و Keras است که ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را آسان خواهد کرد.
• پایتون همچنین دارای کتابخانه‌های مصورسازی داده عالی مانند Matplotlib و Seaborn است که می‌تواند به دانشمندان داده کمک کند تا داده‌ها و عملکرد مدل را راحت‌تر درک کنند.
• پایتون زبانی مستقل از پلتفرم است، به این معنی که می‌توان از آن در سیستم‌عامل‌ها و پلتفرم‌های سخت‌افزاری مختلف استفاده کرد. این امر توسعه، استقرار و نگهداری پروژه‌های یادگیری ماشین را آسان کرده است.
• در نهایت، پایتون زبانی متن‌باز است، بنابراین توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌صورت رایگان از آن استفاده کرده و آن را بر اساس نیاز خود تغییر دهند.

نقشه راه ماشین لرنینگ با پایتون

در دوره آموزش یادگیری ماشین با python نقشه راه این ترند جذاب به‌صورت کامل بحث شده است اما بااین‌حال نقشه راه زیر می‌تواند به عنوان یک نقشه راه استاندارد در نظر گرفته شود:

1. پایتون و کتابخانه‌های لازم را نصب کنید: در صورت نیاز، Python 3.x، NumPy، SciPy، Matplotlib، scikit-learn و کتابخانه‌های دیگر باید نصب شوند.

2. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین را درک کنید: با اصول یادگیری ماشینی مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، رگرسیون، الگوریتم‌های طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و غیره آشنا شوید.

3. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها را بیاموزید: نحوه تمیز سازی داده و آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین را باید یاد بگیرید.

4. اصول برنامه‌نویسی پایتون را بیاموزید: درک کاملی از زبان پایتون، از نحو اولیه و ساختارهای داده را به دست آورید. برای این هدف می‌تواند از دوره‌های آموزش رایگان و آموزش جامع مکتب خونه استفاده کنید.

5. کار با الگوریتم‌های یادگیری ماشینی: ساخت مدل‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت شروع کنید.

6. کاربردهای عملی یادگیری ماشین را اجرا کنید: یادگیری ماشین را در یک برنامه دنیای واقعی ادغام کنید. این می‌تواند شامل توسعه وب، پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر و موارد دیگر باشد.

7. با آخرین روندهای یادگیری ماشینی همراه باشید: با آخرین تحقیقات و پیشرفت‌های یادگیری ماشینی به‌روز بمانید.

نحوه استفاده از پایتون در یادگیری ماشینی

در دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون نحوه استفاده از این زبان در یادگیری ماشین بیان شده است و بااین‌حال در اینجا نیز به این مسئله اشاره خواهیم کرد:

1. انتخاب یک کتابخانه یادگیری ماشینی: چندین کتابخانه و فریمورک محبوب پایتون برای یادگیری ماشین مانند Scikit-learn، TensorFlow، Keras، PyTorch و scikit-optimize وجود دارد.

2. آماده‌سازی داده‌ها: قبل از شروع ساخت یک مدل، ابتدا باید داده‌ها را آماده کنید. این شامل پاک‌سازی داده‌ها، تبدیل آن به قالبی مناسب برای یادگیری ماشینی و تقسیم آن به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی است.

3. انتخاب یک مدل: پس از آماده شدن داده‌ها، می‌توانید تصمیم بگیرید که از کدام مدل یادگیری ماشینی استفاده کنید. مدل‌های رایج شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و ماشین‌های بردار پشتیبان است.

4. آموزش مدل: پس از انتخاب یک مدل، باید آن را با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش دهید. این کار با تغذیه مدل از داده‌های ورودی و تنظیم پارامترهای آن بر اساس خروجی حاصل انجام می‌شود.

5. آزمایش مدل: سپس مدل آموزش‌دیده با استفاده از داده‌های آزمایشی، آزمایش می‌شود. این به شما امکان می‌دهد دقت مدل را اندازه‌گیری کرده و مشکلات احتمالی را شناسایی کنید.

6. استقرار مدل: زمانی که مدل تست و آماده شد، می‌توانید آن را مستقر کنید. این می‌تواند شامل ادغام آن در یک برنامه کاربردی، وب‌سایت یا سایر سیستم‌ها باشد.

بازار کار یادگیری ماشین با پایتون

بازار کار برای یادگیری ماشین با پایتون در حال رشد است، زیرا پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی به طور فزاینده‌ای روزبه‌روز محبوب می‌شود. پایتون دارای طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها است که آن را برای کارهای علم داده و یادگیری ماشین مناسب می‌کند. در نتیجه، بسیاری از شرکت‌ها به دنبال توسعه‌دهندگان ماهر پایتون هستند که بتوانند برنامه‌های کاربردی ML را توسعه دهند.

علاوه بر این، پایتون یک زبان منبع باز محسوب می‌شود، به این معنی که برای هرکسی که می‌خواهد آن را یاد بگیرد و استفاده کند، رایگان است. این آن را به گزینه‌ای جذاب برای کارفرمایان تبدیل می‌کند، زیرا آن‌ها مجبور نیستند روی مجوزهای نرم‌افزاری گران‌قیمت سرمایه‌گذاری کنند.

با افزایش تقاضا برای یادگیری ماشین با پایتون، فرصت‌های شغلی نیز افزایش می‌یابد. شرکت‌ها به دنبال متخصصان با تجربه‌ای هستند که بتوانند مدل‌های ML را توسعه داده و به کار گیرند و همچنین به دنبال دانشمندان داده‌ای هستند که بتوانند در تحلیل داده‌ها ماهر باشند. همچنین فرصت‌هایی برای توسعه‌دهندگان پایتون در سطح پایه وجود دارد [kb1] که می‌توانند از این زبان برای کارهای اساسی مانند توسعه وب و خودکارسازی سازی وظایف استفاده کنند.

آیا پایتون برای یادگیری ماشین مناسب است؟

پایتون یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین است و دلایل بسیاری برای این ادعا وجود دارد. این زبان نه‌تنها ساده و قابل‌فهم است، بلکه کتابخانه‌های قدرتمند و متنوعی مانند TensorFlow، Scikit-Learn و Keras دارد که فرآیند پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بسیار آسان می‌کنند. پایتون همچنین دارای جامعه کاربری بزرگ و فعالی است که منابع آموزشی و پشتیبانی فراوانی برای یادگیری و حل مشکلات فراهم می‌کند.

اگر می‌خواهید یادگیری ماشین را با یکی از بهترین و کارآمدترین زبان‌های برنامه‌نویسی یاد بگیرید، دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون بهترین انتخاب برای شماست.