نقشه راه ماشین لرنینگ 🤓

☀️ برای شروع و پیشرفت در یادگیری ماشین (Machine Learning)، داشتن یک نقشه راه دقیق و قدم به قدم بسیار مفید است. در زیر یک نقشه راه جامع برای یادگیری ماشین آورده شده است:

1. مبانی ریاضی و آمار
- جبر خطی: بردارها، ماتریس‌ها، تبدیل‌های خطی، مقدار ویژه و بردار ویژه.
- حساب دیفرانسیل و انتگرال: توابع، مشتقات، انتگرال‌ها، بهینه‌سازی.
- آمار و احتمال: توزیع‌ها، متغیرهای تصادفی، امید ریاضی، تئوری بیز، تست فرضیه‌ها.

2. مبانی برنامه‌نویسی
- زبان برنامه‌نویسی: پایتون به عنوان زبان اصلی مورد استفاده در یادگیری ماشین.
- کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas برای کار با داده‌ها؛ Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها.

3. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها
- جمع‌آوری داده‌ها: منابع داده، وب اسکریپینگ، APIها.
- پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های ناقص، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها.
- تحلیل داده‌های اکتشافی: تجزیه و تحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها.

4. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
- رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
- طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، K-نزدیکترین همسایه (KNN)، جنگل‌های تصادفی (Random Forest).
- ارزیابی مدل‌ها: دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، ROC و AUC.

5. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
- خوشه‌بندی: K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، DBSCAN.
- کاهش ابعاد: PCA، t-SNE.
- تجزیه و تحلیل انجمنی: قوانین انجمنی، الگوریتم آپریوری.

6. یادگیری عمیق (Deep Learning)
- شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی شبکه‌های عصبی، لایه‌ها، فعال‌سازی، آموزش شبکه‌های عصبی.
- شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای پردازش تصاویر.
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پردازش داده‌های توالی‌دار.
- فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، Keras، PyTorch.

7. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- مفاهیم پایه: عامل‌ها، محیط، پاداش.
- الگوریتم‌ها: Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN)، سیاست‌های گرادیان.

8. پروژه‌ها و کاربردها
- پروژه‌های کوچک: انجام پروژه‌های ساده برای درک مفاهیم.
- پروژه‌های عملی: شرکت در مسابقات Kaggle، کار بر روی داده‌های واقعی.
- کاربردها: پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین، توصیه‌گرها.

9. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها
- تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای، جستجوی تصادفی، جستجوی بیزی.
- روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Dropout، تنظیم (Regularization).

10. مطالعه منابع پیشرفته و به‌روز رسانی
- کتاب‌ها و مقالات علمی: مطالعه کتاب‌های معتبر و مقالات جدید در حوزه یادگیری ماشین.
- دوره‌های آنلاین و وبینارها: شرکت در دوره‌های تخصصی و به‌روز.
- کنفرانس‌ها و کارگاه‌ها: حضور در کنفرانس‌های معتبر برای آشنایی با آخرین پژوهش‌ها و تکنولوژی‌ها

#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

بالای 290 پروژه ماشین لرنینگ با پایتون 🤖

کسایی که دارین ماشین لرنینگ یاد میگیرین این منبع ارزشمند رو حتما چک کنید:
مشاهده در medium.com

#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه ماشین لرنینگ 🔥

#machine_learning #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips