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