آموزش و تدریس خصوصی ماشین لرنینگ با پایتون

ماشین لرنینگ از جمله مهارت‌های مهم و پرطرفدار در دنیای فناوری و صنعت است که این روزها بسیار مورد استقبال قرار گرفته است و در اکثر کشورها جزو مشاغل با درآمد بالا محسوب می شود ، این تخصص در زمینه های زیادی از پردازش متن تا تصوبر و صوت و رباتیک و بازارهای مالی بسیار پرکاربرد هستند.مجموعه دیپ تیپ به صورت تخصصی و در کلاسهای خصوصی توسط اساتید این حرفه به آموزش این مباحث می پردازد و شما را تا مرحله آمادگی استخدام یه صورت فرد به فرد همراهی نموده و پشتیبانی میکند.

1. مقدمه ای بر ماشین لرنینگ machine learning:

•  ماشین لرنینگ (ML) چیست: ماشین لرنینگ یک شاخه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها قابلیت یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکرد بدون برنامه‌نویسی صریح را می‌دهد. به طور ساده، ماشین لرنینگ به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از الگوها و اطلاعات موجود در داده‌ها یاد بگیرند و مانند انسان ها تجربه کسب کنند و  از این یادگیری برای انجام کارهای بعدی استفاده کنند.الگوریتم‌های ماشین لرنینگ مدام در زندگی روزمره ما به کار می‌روند،در زیر چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در زندگی روزمره آورده شده است:
  1. پیشنهاد سیستم‌ها:
     • سیستم‌های پیشنهاد مثل در پلتفرم‌های استریمینگ موسیقی (مانند Spotify) یا ویدئو (مانند Netflix) از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای پیشنهاد محتوا به کاربران بر اساس سابقه تماشا یا گوش دادن به محتوای مشابه استفاده می‌کنند.
  2. تشخیص هویت:
     • در تشخیص چهره در عکس‌ها یا ویدئوها، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به کار می‌روند. این تکنولوژی به شناسایی و تشخیص افراد در تصاویر کمک می‌کند.
  3. ترجمه ماشینی:
     • در سرویس‌های ترجمه ماشینی مانند Google Translate، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای بهبود دقت ترجمه‌ها بر اساس متون و داده‌های متنی آموزش می‌بینند.
  4. ماشین های خودران:
     • در توسعه خودروهای هوشمند و اتوماتیک، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای تشخیص محیط و اتخاذ تصمیمات مانند ترتیب اولویت در ترافیک و شناسایی موانع و تعییر مسیر به کار می‌روند.
  5. تشخیص تراکنش های مالی مشکوک یا پولشویی:
     • در بانکداری، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای تشخیص فعالیت‌های مشکوک  در تراکنش‌های مالی به کار می‌روند.
  6. تشخیص ایمیل‌های ناخواسته (اِسپم):
     • سیستم‌های ایمیل از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای تشخیص ایمیل‌های ناخواسته و جلوگیری از ورود آنها به صندوق ایمیل اصلی استفاده می‌کنند.

   

2. انواع ماشین لرنینگ:

• یادگیری نظارتی (Supervised Learning): مدل با داده‌های ورودی و خروجی متناظر آموزش داده می‌شود.
• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): مدل برای یادگیری الگوها و ساختارهای مخفی در داده‌ها آموزش داده می‌شود.
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): مدل با ارتباط با یک محیط و انجام عملیات بازخورد مثبت یا منفی آموزش می‌بیند.

3. مراحل یادگیری:

• جمع‌آوری داده (Data Collection): جمع‌آوری داده‌های لازم برای آموزش و ارزیابی مدل.
• پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing): تمیز کردن و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای ورود به مدل.
• انتخاب مدل (Model Selection): انتخاب نوع مدل مناسب بر اساس نوع مسئله.
• آموزش مدل (Model Training): استفاده از داده‌های آموزش برای بهینه‌سازی پارامترهای مدل.
• ارزیابی مدل (Model Evaluation): ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از داده‌های جدید.
• پیش‌بینی و استفاده از مدل (Model Prediction and Deployment): استفاده از مدل برای پیش‌بینی خروجی‌ها در مواقع واقعی.

4. مفاهیم کلیدی:

• ویژگی‌ها (Features) و برچسب‌ها (Labels): ویژگی‌ها و برچسب‌ها متغیرهای ورودی و خروجی در مسائل یادگیری ماشین هستند.
• توابع هزینه (Loss Functions): اندازه‌گیری میزان اختلاف بین خروجی مدل و واقعیت.
• الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms): روش‌های بهینه‌سازی برای تنظیم پارامترهای مدل.
• مفهوم اورفیتینگ (Overfitting) و زیرفیتینگ (Underfitting): مشکلات مربوط به عدم تعمیم خوب مدل به داده‌های جدید یا بیش‌برازش به داده‌های آموزش.
• انتخاب معیار ارزیابی (Evaluation Metrics): معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، دقت مثبت (Precision)، حساسیت (Recall) که مدل را ارزیابی می‌کنند.

5. ابزارها و کتابخانه‌ها:

• TensorFlow و PyTorch: دو کتابخانه بسیار محبوب برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق.
• Scikit-Learn: یک کتابخانه معروف برای یادگیری ماشین در زمینه‌های متنوع.
• Keras: یک رابط برنامه‌نویسی برای ساختارهای شبکه‌های عصبی بر روی TensorFlow و Theano.

این سرفصل‌ها به عنوان یک چارچوب کلی برای آموزش ماشین لرنینگ مطرح شده‌اند. هر یک از این سرفصل‌ها می‌توانند به توضیحات و مطالب گسترده‌تر و عمیق‌تری منجر شوند. که در دوره های خصوصی بسته به رویکرد شما به تفصیل و پروژه محور بررسی خواهند شد