یک نقشه راه برای حرفه یادگیری ماشین شما

یک نقشه راه برای حرفه یادگیری ماشین شما
تصویر توسط نویسنده | ایجاد شده در Canva

آیا می خواهید حرفه ای را در یادگیری ماشین دنبال کنید؟ اگر چنین است، این راهنما برای شما مناسب است.

یادگیری ماشینی یک زمینه جالب با پتانسیل زیادی برای حل مشکلات دنیای واقعی است. با این حال، حرکت از مبتدی به حرفه ای نیازمند یک رویکرد ساختاریافته است که نه تنها بر مهارت های فنی، بلکه بر درک برنامه های کاربردی دنیای واقعی، شیوه های مهندسی نرم افزار و انتظارات صنعت تمرکز دارد.

و این راهنما شما را در تمام مراحل این سفر راهنمایی می کند و به شما کمک می کند پایه ای قوی بسازید و شما را برای موفقیت در حرفه ML خود آماده کنید.

نقشه راه برای یادگیری ماشین
تصویر توسط نویسنده

با اصول یادگیری ماشین شروع کنید

برای تسلط بر یادگیری ماشینی، باید با اصول اولیه شروع کنید. ابتدا باید یاد بگیرید که الگوریتم های رایج یادگیری ماشین چگونه کار می کنند و چگونه از چارچوب ها و کتابخانه های ML برای ساخت مدل استفاده کنید. این چارچوب‌ها ریاضیات پیچیده پشت الگوریتم‌ها را انتزاعی می‌کنند و به شما اجازه می‌دهند بر روی ساخت مدل‌ها تمرکز کنید.

می توانید با scikit-learn شروع کنید زیرا استفاده از آن بسیار آسان است. هنگامی که راحت هستید، می توانید به چارچوب هایی مانند TensorFlow یا PyTorch بروید. علاوه بر اهمیت، یاد بگیرید که چگونه با scikit-learn کارهای زیر را انجام دهید:

• پیش پردازش داده ها
• آموزش و ارزیابی الگو
• تنظیم فراپارامتر
• اعتبار سنجی متقاطع

با تمرین بر روی مجموعه داده های استاندارد از کوچک شروع کنید. نحوه تمیز کردن و تجسم داده ها، آموزش مدل ها و ارزیابی عملکرد را بیاموزید.

نحوه حل مشکلات دنیای واقعی با یادگیری ماشین را بدانید

هنگامی که با فریم ورک ها راحت شدید، زمان آن فرا رسیده است که یادگیری ماشین را برای مشکلات دنیای واقعی اعمال کنید. این مرحله نه تنها به شما کمک می کند تا دانش خود را تثبیت کنید، بلکه توانایی شما را در ارائه راه حل هایی که می تواند بر تجارت یا جامعه تأثیر بگذارد را نیز نشان می دهد.

مراحل کلیدی در حل مسئله عبارتند از:

• تعریف مشکل: قبل از فرو رفتن در داده ها، مشکل کسب و کار را درک کنید.
• جمع آوری داده ها و پاکسازی: داده های دنیای واقعی پیچیده است. دانستن نحوه جمع آوری و پاکسازی داده ها ضروری است.
• مهندسی ویژگی: کیفیت ویژگی اغلب موفقیت یک مدل را مشخص می کند. تکنیک هایی مانند رمزگذاری یکباره، مقیاس بندی، و ایجاد ویژگی های خاص دامنه را درک کنید.
• انتخاب مدل: انتخاب الگوریتم مناسب برای کار ضروری است. بیاموزید که کدام مدل ها برای مسائل طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی مناسب هستند.
• ارزیابی مدل: فراتر از دقت بروید: از معیارهایی مانند ROC AUC، امتیاز F1، و Recall دقیق استفاده کنید – برای ارزیابی مناسب مدل‌های خود.

برای تمرین، سعی کنید روی پروژه های دنیای واقعی کار کنید مانند:

• ریزش مشتری را پیش بینی کنید
• ایجاد یک سیستم توصیه
• یک مدل تشخیص تقلب ایجاد کنید

مهارت های مهندسی نرم افزار را کسب کنید

مهندسان یادگیری ماشین، قبل از هر چیز، مهندسان نرم افزار هستند. درک اصول مهندسی نرم افزار شما را در مقیاس بندی راه حل های ML در تولید موثرتر می کند.

مفاهیم کلیدی مهندسی نرم افزار برای یادگیری:

• کنترل نسخه: از Git برای مدیریت کد و درک نحوه همکاری به عنوان یک تیم استفاده کنید.
• کد پاک و بهترین شیوه ها: نوشتن کدهای تمیز، ماژولار و قابل استفاده مجدد ضروری است. با اصول و الگوهای طراحی SOLID آشنا شوید.
• تست و رفع اشکال: تست واحد، با استفاده از چارچوب هایی مانند PyTest، برای اعتبارسنجی کد ML شما مهم است.
• خطوط لوله CI/CD: تست و استقرار را به صورت خودکار از طریق خطوط لوله یکپارچه سازی/استقرار مستمر انجام دهید.

روی استقرار مدل و فراتر از آن تمرکز کنید

درک نحوه استقرار مدل ها یک مهارت کلیدی برای متخصصان ML است. می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشین خود را برای پیش‌بینی‌های هم‌زمان در محیط‌های تولید مستقر کنید.

مراحل استقرار مدل:

• از فریم ورک هایی مانند Flask، FastAPI یا Django برای ایجاد API هایی که به مدل های شما خدمات می دهند، استفاده کنید.
• کانتینری‌سازی یک مهارت کلیدی برای اطمینان از اجرای مداوم مدل‌های شما در محیط‌های مختلف است. می‌توانید Docker و Kubernetes را برای کانتینری کردن برنامه‌ها یاد بگیرید.
• نحوه استقرار الگوها در پلتفرم های ابری مانند AWS، Google Cloud یا Azure را بیاموزید. این شامل استفاده از خدماتی مانند AWS SageMaker است.
• پس از تولید، مدل ها باید از نظر کاهش عملکرد نظارت شوند. از ابزارهایی مانند Prometheus و Grafana برای ایجاد داشبورد و هشدار برای دریفت مدل استفاده کنید.

شما همچنین باید از ملاحظات پس از استقرار آگاه باشید مانند:

• مدل های بازیافت بر اساس داده های جدید
• مدیریت به روز رسانی مدل و تست A/B
• مقیاس بندی مدل ها برای رسیدگی به حجم زیادی از درخواست ها

مجموعه ای از پروژه های جالب بسازید

یک نمونه کار قوی، مهارت ها و توانایی حل مسئله شما را به کارفرمایان بالقوه نشان می دهد. هدف شما نشان دادن انواع کاربردهای یادگیری ماشینی، از یادگیری تحت نظارت گرفته تا یادگیری عمیق و تکنیک های بدون نظارت است.

در اینجا چند نکته برای ایجاد یک نمونه کار عالی آورده شده است:

• پروژه های متنوع را انتخاب کنید: روی پروژه های مختلف کار کنید: مدل های رگرسیون ساده، وظایف طبقه بندی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و غیره.
• راه حل های سرتاسری ایجاد کنید: ارائه گردش کار کامل، از جمع آوری داده ها و پیش پردازش تا استقرار، مهم است.
• در GitHub و پلتفرم های مشابه نمایش دهید: کد خود را در دسترس و به خوبی مستند کنید. در صورت امکان، از نوت بوک های Jupyter برای توضیح هر مرحله از فرآیند استفاده کنید.
• مشارکت در پروژه های منبع باز: مشارکت در چارچوب ها یا کتابخانه های ML به ایجاد اعتبار کمک می کند و توانایی شما در کدنویسی را نشان می دهد.

اگر به دنبال ایده هستید، بررسی کنید:

مصاحبه برای نقش های یادگیری ماشین

رسیدن به اولین شغل ML شما نه تنها از نظر مهارت های فنی بلکه به استراتژی های مصاحبه نیز نیاز دارد.

مراحل معمول تعمیر و نگهداری عبارتند از:

• چالش های کدنویسی: انتظار مشکلات کدگذاری متمرکز بر الگوریتم ها و ساختارهای داده را داشته باشید. می توانید در سایت هایی مانند Leetcode و HackerRank تمرین کنید. یک منبع عالی برای تمرین است.
• مصاحبه های فنی: برای توضیح مفاهیم ML، الگوریتم‌ها (مانند درخت‌های تصمیم، SVM) و معیارهای ارزیابی آماده باشید. همچنین باید بتوانید برنامه های خود را توضیح دهید.
• مصاحبه های رفتاری: کارفرمایان همچنین مهارت های نرم شما را ارزیابی خواهند کرد. پاسخ دادن به سوالات مربوط به کار تیمی، حل مسئله و انگیزه شما برای ML را تمرین کنید.
• مصاحبه های طراحی سیستم: گاهی اوقات ممکن است لازم باشد در یک مصاحبه طراحی سیستم ML شرکت کنید. ممکن است از شما خواسته شود که یک سیستم ML در مقیاس بزرگ طراحی کنید. نحوه طراحی خطوط لوله برای جذب داده، آموزش مدل و پیش‌بینی بلادرنگ را بدانید.

این فرآیند معمولی مصاحبه را خلاصه می کند. هنگامی که کار را به دست آوردید، می توانید یاد بگیرید و با کار روی پروژه های بیشتری رشد کنید.

نتیجه گیری و مراحل بعدی

همانطور که در حرفه یادگیری ماشینی خود پیشرفت می کنید، یادگیری مداوم و شبکه سازی برای جلوتر ماندن از منحنی ضروری می شود. یادگیری ماشینی یک زمینه نسبتاً پیچیده است که تکنیک‌ها، ابزارها و تحقیقات جدید به طور مرتب در حال ظهور است.

با یادگیری مداوم، تعامل با جامعه و ایجاد شبکه حرفه ای خود، می توانید حرفه ای موفق در یادگیری ماشین داشته باشید.