میخوام ماشین لرنینگ یاد بگیرم ! از کجا باید شروع کنم؟

طبق آخرین آماری که منتشر شده فیلد data science برای چندمین سال متوالی جز "جذاب ترین" و "پر درامد ترین" فیلد های کاری آی تی شناخته شد !برای خیلیا تشخیص چندتا کلمه کلیدی خیلی سخته که من میخوام تو این مقاله با توضیح این کلمات شروع کنم ( کنار هرکدوم ی چیه اضافه کنید خودتون )هوش مصنوعی یا AI : هوش مصنوعی در واقع ی مفهوم کلیه و به خودی خود به عنوان یه job position شناخته نمیشه . ی جورایی شبیه درسای اصلی ما مثل ریاضیات ، فیزیک ، شیمی . اینا پایه رشته های دانشگاهی میشدن مثل پزشکی و مهندسی ها و علوم آزمایشگاه و ... . پس قراره تو ادامه از زیرمجموعه های هوش مصنوعی باهم صحبت کنیم.یادگیری ماشین یا Machine Learning : یا همون ML خودمون :) . ماشین لرنینگ اولین عنوان کاریی میشه که از توی هوش مصنوعی در میاد با ماشین لرنینگ معجزه ها شروع میشه : پیش بینی میزان فروش ی فروشگاه ، پیش بینی سرطان با بررسی عکس های پزشکی ، پیش بینی اب و هوا ، پیش بینی قیمت بازارهای مالی ، nlp , voice recognition , image classification و خیلی کارای جذاب دیگه که با کمک ML میشه انجامش داد . میدونم میخواید بدونید برا یادگیریش باید از کجا شروع کنید اما بذارید تا اخرش بریم جلو باهم یادگیری عمیق یا Deep Learning :‌ اینجا یکم داستان بزرگتره ، دیتا ها بیشترن ، برای پردازششون باید کارت گرافیک داشته باشیم ( البته گوگل بازم کمک حالمون شده ) و یه مقداری باید از دانشمون تو ماشین لرنینگ مطمین باشیم قبل از اینکه بیایم سراغ این یکی ! خوبی دیپ لرنینگ اینه که مفاهیم تقریبا همون مفاهیم ML ای هستن با ی مقدار تغییر . برای مثال شما با neural network اشنا میشید و میفهمید یادگیری دو نوع داره : supervised learning and unsupervised learning . حالا اینا چین ؟؟؟ ساده شدو بگم؟ اولی یا همون supervised learning وقتی هستش که شما میدونید المان خروجی تون چیه ، به زبون ساده تر میدونید از ماشین چی میخواید و به ماشین میگید از این راه برو و منو برسون ب نتیجهتو دومی که میشه unsupervised learning دیگه ماشین خودش فرمونو میگیره و با استفاده از نورال نتورک بهترین مسیر و بهترین راهکار رو تشخیص میده و میره جلو ( ترسناکه نه ؟ )علم داده یا Data Science : دیتا ساینس ی فیلد بزرگتریه و معمولا شرکتا دنبال دیتا ساینتیست میگردن که یه گونی کار بدن دستش (‌البته تو ایران ، اونم ی سری جاها ، اصا من بدم ببخشید ) . همونجوری ک تو عکسم میبینید کار دانشمند دیتا تو فازهای مختلف هوش مصنوعی دخالت داره و همون جوری ک تو قسمت بعد میگیم ی مقدار زیادی از کاراش با مهندس دیتا تداخل داره . شما به عنوان دیتا ساینتیست مسوولیت جمع اوری دیتای مناسب رو دارید و رسوندنش به ML engineer اما اگه کسی تو شرکت به این عنوان حضور نداشته باشه مسولیت تبدیل دیتا به information هم به عهده شما خواهد بود . پس شما به عنوان یه دانشمند دیتا باید از مدل های ریاضی و الگوریتم های ماشین لرنینگ هم اطلاعات داشته باشید مهندس دیتا یا Data Engineering : بیچاره این بنده خدا ! اصل کارو این میکنه اما دیده نمیشه . مهندس دیتا وظیفه اش اصولا جمع آوری و data base query زدن هستش . به این معنی که مثلا از تیم محصول یا فنی میان میگم اقا ما برای فلان پیش بینی نیاز به فلان دیتا داریم . مهندس دیتا میره و بر اساس دیتای پخش شده تو دیتابیس ، دیتاهای مفید رو در میاره ، تمیز میکنه ، فرمت دهی میکنه و ی سری کارای دیگه و تحویل میده به مهندس ML . تا اینجا خلاصه وظایف و تعریف هرکدوم رو دیدیم باهم اما بریم سراغ اینکه اگه بخوایم یادش بگیریم باید چیکار کنیم ؟برای اینکه بتونیم یه دیتا ساینتیست (‌Data Scientist ) بشیم چیا لازم داریم ؟اولش همت ! تو هرفیلدی ک کار میکنید ( من خودم بک اند ام‌) باید به فکر این باشید که کار کردن با صبر ، حوصله و اعصاب زیادی میخواد ریاضی ؟ نگران نباشید برای یادگیری اولیه اصلا لازم نیس مدرک دکترای ریاضی محض داشته باشید ، خیلی از مفاهیم رو تو دبیرستان خوندید و باید ی دوره ای کنید فقط زبان ؟‌ انصافا از این نمیشه گذشت ، در ادامه که منابع خوب یادگیری رو معرفی میکنم میبینید ک فارسی توشون نیس . دلیلش هم اینه خیلی جاها باید پذیرفت که ما هنو خیلی جاهای کار داریم .استعفا از پوزیشن فعلی ؟ وقتی دارید یادگیری هوش مصنوعی رو شروع میکنید میتونید با روزی ۳ ۴ ساعت شروع کنید ، تایم های خالیتون رو صرف دیدن ویدیو ها کنید اما شاید بعد ۱ سال نیاز بشه که کامل سوییچ کنید رو فیلد کاری جدیدتون دیتا از کجا بیارم؟ مختصر مفید : kaggleاز کجا یاد بگیرم ؟برای هر کسی یه روش یادگیری وجود داره . از طرفی منابع اموزشی واقعا زیادن اما من میخوام اونایش که رو خودم جواب داد رو بهتون معرفی کنم . باشد که شمام باهاشون کیف کنید :۱- اگه اهل کتاب هستید و انگلیستون هم بدک نیس این کتاب رو هم میتونید انلاین بخونید هم از سایت ebook2book نسخه چاپیش رو بگیرید :‌. Hands-n Machine learning with scikit-learn, Keras, Tensorflow ۲- اگه اهل فیلم دیدنید این دو تا دوره خیلی بهتون کمک میکنه ( یکیش رایگانش فعلا نیست )https://www.udemy.com/course/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/. Not Freehttps://www.coursera.org/learn/machine-learning Free ( instructor : Andrew ng )با این دوتا فقط ؟‌طبیعتا نه اما این دو تا دوره و اون کتاب بهتون میفهمونه که این مسیر مسیر شما هست یا نه! شاید از این فیلد کاری فقط تو فیلما خوشتون اومده باشه (‌که اصلانم چیز بدی نیست )امیدوارم تونسته باشم تو مسیر Data Scientist شدنتون یه کمک ریزی کرده باشم . سوالی بود در خدمتیم