این دوره جامع، شما را با مفاهیم بنیادی و کاربردی یادگیری ماشین آشنا می‌سازد و به شما کمک می‌کند تا زبانی مشترک با متخصصان داده و مهندسان یادگیری ماشین پیدا کنید. در پایان این آموزش، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اصلی و تعاریف کلیدی یادگیری ماشین را درک کنید.
• انواع مختلف یادگیری ماشین، شامل یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، یادگیری بی‌نظارت (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) را تشخیص دهید.
• با چگونگی جمع‌آوری، آماده‌سازی و پردازش داده برای مدل‌های یادگیری ماشین آشنا شوید.
• اصول کار الگوریتم‌های رایج مانند رگرسیون، دسته‌بندی (Classification) و خوشه‌بندی (Clustering) را درک کنید.
• اهمیت ارزیابی مدل‌ها و معیارهای متداول سنجش کارایی را بشناسید.
• به ابعاد اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین پی ببرید.
• کاربردهای عملی یادگیری ماشین در صنایع مختلف را شناسایی کرده و نمونه‌های واقعی را تحلیل کنید.

این دوره بر روی درک مفهومی تمرکز دارد و به شما یک نمای کلی و قدرتمند از دنیای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.

شرکت در دوره سواد یادگیری ماشین پلاس‌سایت مزایای متعددی برای طیف وسیعی از افراد، از مدیران کسب‌وکار گرفته تا علاقه‌مندان به فناوری، به همراه دارد:

• تصمیم‌گیری آگاهانه: با درک عمیق‌تر از قابلیت‌ها و محدودیت‌های یادگیری ماشین، می‌توانید در پروژه‌های مرتبط با هوش مصنوعی در سازمان خود، تصمیمات استراتژیک‌تر و آگاهانه‌تری اتخاذ کنید.
• ارتباط مؤثرتر: این دوره به شما کمک می‌کند تا با مهندسان داده، دانشمندان داده و سایر متخصصان هوش مصنوعی به زبان مشترکی صحبت کنید و نیازها و انتظارات خود را به وضوح بیان کنید.
• آمادگی برای آینده شغلی: سواد یادگیری ماشین به عنوان یک مهارت ضروری در بسیاری از مشاغل آینده شناخته می‌شود. این دوره به شما یک مزیت رقابتی قابل توجه می‌بخشد.
• شناسایی فرصت‌ها: با درک نحوه عملکرد یادگیری ماشین، می‌توانید فرصت‌های جدیدی برای بهبود فرآیندها، ارائه محصولات و خدمات نوآورانه و افزایش بهره‌وری در کسب‌وکار خود شناسایی کنید.
• بستری برای یادگیری‌های آتی: این دوره یک پایه محکم برای کسانی است که قصد دارند در آینده به صورت تخصصی‌تر وارد حوزه‌های برنامه‌نویسی یا توسعه مدل‌های یادگیری ماشین شوند.
• کاهش ریسک و افزایش بازده سرمایه‌گذاری: با درک صحیح از اصول ML، می‌توانید از سرمایه‌گذاری‌های ناموفق در پروژه‌های هوش مصنوعی جلوگیری کرده و بازدهی سرمایه‌گذاری‌های خود را افزایش دهید.

این آموزش برای هر کسی که می‌خواهد در دنیای مبتنی بر داده و هوش مصنوعی پیشرفت کند، ضروری است.

یکی از ویژگی‌های بارز دوره سواد یادگیری ماشین پلاس‌سایت، دسترسی‌پذیری آن برای طیف وسیعی از مخاطبان است. این دوره با در نظر گرفتن افراد غیرمتخصص در حوزه یادگیری ماشین طراحی شده است. بنابراین:

• دانش قبلی در یادگیری ماشین: نیاز به هیچ دانش قبلی در زمینه یادگیری ماشین، علوم داده یا آمار وجود ندارد. تمامی مفاهیم از پایه توضیح داده می‌شوند.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی: این دوره بر مفاهیم و کاربردها متمرکز است و شامل کدنویسی نمی‌شود. بنابراین، هیچ دانش برنامه‌نویسی مورد نیاز نیست.
• آشنایی با کامپیوتر: تنها پیش‌نیاز، آشنایی اولیه با کار با کامپیوتر و مرورگر وب است.
• تفکر تحلیلی: داشتن ذهن کنجکاو و علاقه به درک چگونگی حل مشکلات با فناوری‌های نوین، به شما در درک بهتر مفاهیم کمک خواهد کرد.

این دوره برای هر کسی که می‌خواهد با یادگیری ماشین آشنا شود، بدون اینکه درگیر جزئیات فنی و پیچیده آن شود، ایده‌آل است.

دوره “آموزش سواد یادگیری ماشین” پلاس‌سایت به گونه‌ای ساختاربندی شده است که شما را گام به گام با دنیای یادگیری ماشین آشنا کند. هر بخش بر روی مفاهیم کلیدی تمرکز دارد و شما را برای بخش‌های بعدی آماده می‌سازد:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و اهمیت آن

  در این بخش، شما با تعاریف پایه یادگیری ماشین، تفاوت آن با هوش مصنوعی و آمار، و چرایی اهمیت روزافزون آن در دنیای امروز آشنا می‌شوید. این بخش به شما دیدگاهی کلی از کاربردهای ML در زندگی روزمره و کسب‌وکار ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، چگونه سیستم‌های تشخیص چهره در گوشی‌های هوشمند یا فیلترهای هرزنامه در ایمیل‌ها از یادگیری ماشین بهره می‌برند.

• بخش ۲: داده: سوخت یادگیری ماشین

  یادگیری ماشین بدون داده بی‌معناست. این بخش به شما می‌آموزد که انواع مختلف داده‌ها (ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، و بدون ساختار) کدامند و چگونه کیفیت داده‌ها می‌تواند بر عملکرد مدل‌ها تأثیر بگذارد. همچنین با مفاهیمی مانند جمع‌آوری داده، پاکسازی و پیش‌پردازش اولیه داده‌ها آشنا خواهید شد. اهمیت ویژگی‌ها (Features) و چگونگی انتخاب آنها برای مدل‌سازی نیز در این بخش مورد بررسی قرار می‌گیرد.

• بخش ۳: یادگیری نظارت‌شده: پیش‌بینی با داده‌های برچسب‌دار

  یادگیری نظارت‌شده رایج‌ترین نوع یادگیری ماشین است که در آن مدل از داده‌های برچسب‌دار (داده‌هایی که هم ورودی و هم خروجی مطلوب مشخص هستند) آموزش می‌بیند. این بخش به دو دسته اصلی این یادگیری می‌پردازد:

  • رگرسیون: برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته (مانند پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس متراژ یا پیش‌بینی دما).
  • دسته‌بندی (Classification): برای پیش‌بینی یک دسته یا برچسب (مانند تشخیص اینکه یک ایمیل هرزنامه است یا خیر، یا تشخیص نوع بیماری بر اساس علائم).

  شما با اصول الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی و درخت تصمیم (Decision Tree) در سطح مفهومی آشنا خواهید شد.

• بخش ۴: یادگیری بی‌نظارت: کشف الگوها در داده‌های بدون برچسب

  در یادگیری بی‌نظارت، مدل بدون نیاز به داده‌های برچسب‌دار، الگوها و ساختارهای پنهان را در داده‌ها کشف می‌کند. این بخش شامل:

  • خوشه‌بندی (Clustering): گروه‌بندی نقاط داده مشابه به یکدیگر (مانند بخش‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید).
  • کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): کاهش تعداد ویژگی‌ها در داده‌ها بدون از دست دادن اطلاعات مهم.

  مفاهیمی مانند K-Means به عنوان یک الگوریتم خوشه‌بندی رایج، به صورت ساده توضیح داده می‌شوند.

• بخش ۵: ارزیابی و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین

  چگونه می‌توان مطمئن شد که یک مدل یادگیری ماشین به درستی کار می‌کند؟ این بخش به معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌ها می‌پردازد. شما با مفاهیمی مانند خطای آموزش (Training Error)، خطای تعمیم (Generalization Error)، بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) آشنا می‌شوید. همچنین، استراتژی‌های ساده برای بهبود عملکرد مدل‌ها مورد بحث قرار می‌گیرد. این بخش حیاتی است تا بتوانید به طور انتقادی به نتایج مدل‌های ML نگاه کنید.

• بخش ۶: اخلاق و مسئولیت‌پذیری در یادگیری ماشین

  با قدرت روزافزون یادگیری ماشین، مباحث اخلاقی و مسئولیت‌پذیری نیز اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده‌اند. این بخش به بررسی موضوعاتی مانند سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها، شفافیت (Transparency) در تصمیم‌گیری‌های الگوریتمی، و حفظ حریم خصوصی داده‌ها می‌پردازد. درک این اصول برای پیاده‌سازی سیستم‌های ML به شیوه‌ای عادلانه و اخلاقی ضروری است.

• بخش ۷: کاربردهای عملی و آینده یادگیری ماشین

  در آخرین بخش، نگاهی به کاربردهای عملی و گسترده یادگیری ماشین در دنیای واقعی خواهیم داشت. از پزشکی و امور مالی گرفته تا بازاریابی و تولید، مثال‌های متعددی برای نشان دادن قدرت ML ارائه می‌شود. همچنین، این بخش به روندهای آینده و چالش‌های پیش روی این حوزه می‌پردازد تا دیدگاهی جامع از پتانسیل و مسیر توسعه یادگیری ماشین به شما بدهد.

با دنبال کردن این سرفصل‌ها، شما یک پایه قوی در سواد یادگیری ماشین بنا خواهید کرد که به شما امکان می‌دهد در عصر هوش مصنوعی با اطمینان قدم بردارید.