
چگونه یادگیری ماشین هوش مصنوعی را شروع کنیم
افزایش چشمگیر یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی فرصت های شغلی جدیدی را برای متخصصان فناوری ایجاد می کند. برخی از این مشاغل، توسعه نقش های فناوری موجود یا سنتی هستند، در حالی که برخی دیگر به تازگی برای برآورده کردن نیازهای منحصر به فرد ساخت ML و AI پیش بینی شده اند.
پیشنهاد ویژه:
« اولین و کاملترین دوره آموزشی نرم افزار اودئون ODEON برای طراحی آکوستیک »
ثبت نام دوره آموزشی نرم افزار اودئون ODEON
مهارت های شغلی یادگیری ماشینی
الزامات مشاغل ML متفاوت است، اما همه آنها بر اساس دو مهارت اصلی است: برنامه نویسی کامپیوتر و ریاضیات.
چه در ساختن یا برای آموزش یک مدل جدید ML یا استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده برای یک پروژه تحلیلی، متخصصان ML معمولاً بر مهارت های کدنویسی در یک یا چند زبان برنامه نویسی اصلی تکیه می کنند.
اینها اغلب شامل پایتون و R، و همچنین جاوا و تعداد زیادی دیگر بسته به پروژه و اهداف هستند. متخصصان ML همچنین از طیف وسیعی از چارچوبهای نرمافزاری و کتابخانههای تخصصی برای پروژههای هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل دادهها، مانند Pandas، NumPy و TensorFlow استفاده میکنند.
حوزه های مختلف ML همچنین اغلب به دانش عملی الگوریتمها و مهارتهای ریاضی نیاز دارند. حوزه های کلیدی که باید روی آنها تمرکز کرد عبارتند از احتمال، آمار و جبر خطی، و همچنین محاسبات برای پیچیده ترین روابط داده، محاسبات و تبدیل.
فراتر از توانایی برنامه نویسی و ریاضیات، مهارت های خاص برای هر حوزه ML بر اساس نیازها، اهداف و منابع کسب و کار متفاوت است. در مقایسه با حوزههای سنتیتر مهندسی نرمافزار، ML هنوز یک زمینه در حال تکامل است. نقش ها احتمالاً در طول زمان تغییر می کنند، ادغام می شوند یا حتی از هم جدا می شوند زیرا رویه ها بهتر تثبیت و تعریف می شوند.
انواع مشاغل یادگیری ماشین
اگرچه بسیاری از فناوریها و مفاهیم زیربنای ML دهها سال قدمت دارند، پیادهسازیهای عملی فناوریهای مورد نیاز برای ساخت و راهاندازی ML و AI در مقیاس – مانند محاسبات با کارایی بالا، شبکههای جهانی و در دسترس بودن دادههای گسترده – جدیدتر هستند.
کسبوکارهایی که برای استقبال از پروژههای ML و AI رقابت میکنند، به متخصصان فنآوری توانا نیاز دارند تا موفقیت آن پروژهها را تضمین کنند.
مهندسان یادگیری ماشین
مهندسان ML معمولاً بر طراحی، توسعه، استقرار و نگهداری مدلهای ML و الگوریتمهای زیربنایی آنها تمرکز میکنند.
مهندسان ML عمدتاً توسعه دهندگان نرم افزار هستند که مسئول ایجاد مدل با استفاده از کتابخانه های ML موجود و تازه ایجاد شده هستند. مسئولیتهای آنها اغلب به وظایف سنتیتر فناوری اطلاعات، مانند تأمین منابع، و همچنین استقرار، نظارت و پشتیبانی مدل، گسترش مییابد.
آنها اغلب با سایر نقش های ML و AI کار می کنند. فراتر از مهارت های برنامه نویسی و دانش واضح احتمالات و آمار، یک مهندس ML معمولاً از مهارت هایی مانند مدل سازی داده ها، طراحی سیستم های نرم افزاری و مدل سازی نرم افزار برای الگوریتم های ML استفاده می کند. مهندسان ML همچنین به دانش عملی سخت افزار و زیرساخت فناوری اطلاعات نیاز دارند.
پیشنهاد ویژه:
دوره آموزش ماژول آکوستیک ساختمانی نرم افزار کامسول
ثبت نام دوره آموزشی نرم افزار کامسول
دانشمندان داده
متخصصان علوم داده دادههای مورد نیاز برای آموزش و اجرای سیستمهای ML و AI را جمعآوری، مدیریت و استفاده میکنند. آنها میدانند که دادهها از کجا میآیند و مطمئن میشوند که بهروز، کامل و صحیح هستند. آنها همچنین اطمینان حاصل می کنند که داده ها مطابق با سیاست های حفظ و نگهداری ایمن ذخیره و نگهداری می شوند و تجزیه و تحلیل می کنند که چگونه می توان از آنها برای آموزش مدل های ML استفاده کرد.
دانشمندان داده اغلب با متخصصان دیگر برای کارهای تحلیلی و مهندسان ML که از داده ها برای آموزش مدل استفاده می کنند کار می کنند. دانشمندان داده باید مقداری دانش برنامه نویسی داشته باشند، اما تاکید عمده آنها بر روی ریاضیات از جمله احتمال، آمار، جبر و حساب دیفرانسیل و انتگرال است.
دانشمندان داده همچنین به مهارت های مرتبط با مدیریت و دستکاری داده ها، از جمله مدیریت پایگاه داده، مدل سازی داده ها و تجسم داده ها نیاز دارند. بسیاری از دانشمندان داده همچنین در الگوریتمهای ML، مدلها و تخصصهای مرتبط مانند یادگیری عمیق و مدلهای زبان بزرگ (LLM) تخصص دارند.

طراحان و مربیان یادگیری ماشین
طراحان و مربیان ML – که گاهی اوقات طراحان یادگیری ماشینی انسان محور نامیده می شوند – مسئول استفاده از داده ها برای آموزش موثر مدل های ML هستند. آنها با دانشمندان داده کار می کنند تا مجموعه داده های مورد نیاز را به دست آورند و اعتبار سنجی کنند، داده ها را به مدل های ML تحویل دهند، مدل های ML را آزمایش کنند، و بازخورد یا بهینه سازی برای تصمیم گیری مدل ها ارائه دهند.
مربیان ML در رفتار ML متخصص هستند، نحوه عملکرد مدل ها را درک می کنند و به پیش بینی خروجی مدل ها کمک می کنند تا به کسب و کار کمک کنند عملکرد هوش مصنوعی و حاکمیت هوش مصنوعی کافی را حفظ کند.
طراحان و مربیان ML دانش برنامه نویسی قوی در زبان هایی مانند Python برای ساخت مدل و SQL برای مدیریت پایگاه داده دارند. این نقشها به پیشینه فناوری ML قابل توجهی نیاز دارند که با درک عالی از منابع داده و کیفیت، و همچنین مهارتهایی در طراحی سیستم و نرمافزار پشتیبانی میشود.
متخصصان رابط Interface specialists
متخصص رابط اصطلاح گسترده ای است که به طیف وسیعی از مشاغل در نظر گرفته شده برای پشتیبانی از مدل های پیچیده ML اشاره دارد.
برای مثال، زبان شناسان محاسباتی می توانند به مدل های ML کمک کنند تا گفتار انسان و تفاوت های ظریف آن را بهتر درک کنند، و همچنین راه هایی را برای ایجاد ویژگی های گفتار مدل ML بصری تر و مفیدتر برای کاربران تصور کنند.
به طور مشابه، متخصصان بینایی کامپیوتر می توانند به بهبود تشخیص و تشخیص اشیا برای کارهایی مانند تشخیص چهره یا اشیا کمک کنند. متخصصان رابط همچنین بر روی راههایی کار میکنند که انسانها با ML و AI از طریق متن، گفتاری و متن بصری در تعامل باشند.
گفتار، زبان و تعاملات بصری پیچیده و بسیار ظریف هستند. در نتیجه، نقشهای متخصص رابط عموماً نیازمند تسلط قوی بر فنآوریهای ML و یادگیری عمیق، همراه با مهارتهای قوی ریاضیات و آمار است. تخصص برنامه نویسی می تواند مفید باشد اما ثانویه. الزامات خاص می تواند با محدوده و اهداف پروژه متفاوت باشد.
به عنوان مثال، نقش زبانشناس ML/AI ممکن است دانش جامع پردازش زبان طبیعی و LLM را به همراه تسلط به چندین زبان انسانی برای پروژه هایی مانند ترجمه و تفسیر نیاز داشته باشد. به طور مشابه، نقش بینایی کامپیوتری ممکن است به مهارت های بیشتری در ترکیب تصویر، نورپردازی و سایر عناصر پردازش تصویر و ویدئو نیاز داشته باشد.
توسعه دهندگان نرم افزار
توسعه دهندگان نرم افزار برای هر پروژه ML یا AI حیاتی هستند. توسعه دهندگان عمدتاً مسئول ساخت، آزمایش و نگهداری آرایه کد مربوط به مدلهای ML، کتابخانهها، رابطها، APIها و سایر عناصر نرمافزار درگیر در ML کامل هستند.
متخصصان کسب و کار
متخصصان کسب و کار، کاربران ML هستند که وظیفه دارند از یک یا چند پلتفرم ML برای اجرای تجزیه و تحلیل داده ها به نفع کسب و کار استفاده کنند. به عنوان مثال، متخصصان کسب و کار ممکن است پیش بینی های مالی، تحقیق در مورد فرصت های بازار، بهینه سازی گردش کار یا حسابرسی عملیات کسب و کار را انجام دهند.
متخصصان کسب و کار اغلب در مهندسی سریع متخصص هستند و از نزدیک با دانشمندان داده و مربیان ML کار می کنند.
متخصصان کسبوکار معمولاً بر مهارتها و آموزش کسبوکار تمرکز میکنند و با تکیه بر ML و مهارتهای مرتبط به عنوان ابزاری برای سود بردن از کسبوکار، تمرکز میکنند.
بازخورد و موارد استفاده آنها می تواند به توسعه بیشتر ML/AI کمک کند. متخصصان کسب و کار ML/AI باید برخی از دانش برنامه نویسی سبک را برای کمک به مهندسی سریع، همراه با برخی مهارت های مدل سازی داده و تجسم داشته باشند.
فرصت های آموزشی و یادگیری ML
ML یک حرفه سخت است که شامل چندین رشته پیچیده است. در نتیجه، هیچ مدرک یا دوره ای وجود ندارد که یک متخصص موفق ML را ایجاد کند. در عوض، مشاغل ML از طریق یک پایه آموزشی مستحکم شکوفا میشوند و به دنبال آن سالها آموزش شغلی و مطالعه بیشتر میشوند.
با این حال، چندین گزینه آموزشی وجود دارد که می تواند به شروع حرفه ای ML و تنظیم دقیق اهداف بلند مدت کمک کند.

با کارشناسی های مرتبط شروع کنید
اکثر کالجها و دانشگاههای بزرگ در سراسر جهان مدرک لیسانس سنتی را در رشتههای اصلی مانند مهندسی نرمافزار، علوم کامپیوتر یا فناوری اطلاعات ارائه میدهند. این مدارک برای مشاغل مرتبط با برنامه نویسی و زیرساخت های فناوری اطلاعات، رمپ های مشترکی را ارائه می دهند. متخصصان علوم داده اغلب می توانند با رشته هایی در زمینه آمار و ریاضیات در تجزیه و تحلیل داده ها شروع کنند.
به دنبال دورهها و مدرکهای خاص ML باشید
با توجه به رشد باورنکردنی فناوریهای ML و AI، امروزه بسیاری از مؤسسات آموزشی دورههایی را ارائه میدهند که به طور خاص برای دانش ML و AI طراحی شدهاند. به عنوان مثال، دانشگاه ایالتی کانزاس یک مدرک لیسانس آنلاین در یادگیری ماشین و سیستم های مستقل ارائه می دهد، در حالی که دانشگاه سنت جان در کوئینز، نیویورک، مدرک لیسانس را در زمینه محاسبات و یادگیری ماشین ارائه می دهد.
به دنبال گواهینامه های ML باشید
حرفه ای هایی که قبلاً دارای مدرک هستند می توانند گزینه هایی برای گواهینامه های خاص ML که برای ایجاد دانش و مهارت های ML بسیار سریعتر از مدرک سنتی در نظر گرفته شده است بیابند.
به عنوان مثال، برنامه آموزش اجرایی در دانشگاه کالیفرنیا، برکلی، یک گواهینامه حرفه ای شش ماهه در ML و AI ارائه می دهد، در حالی که دانشگاه تگزاس در آستین یک برنامه شش ماهه در AI و ML ارائه می دهد. گزینه های مشابه برای بسیاری از کالج ها و دانشگاه ها در سراسر جهان وجود دارد.
به دنبال گواهینامه های کوتاه تری برای تخصص ها باشید
گواهینامه ها می توانند گزینه های عالی برای حرفه ای های پرمشغله با نیازهای آموزشی خاص و اهداف شغلی ML باشند. حرفه ای هایی که به دنبال توسعه مهارت های مرتبط با ML و AI هستند، می توانند برنامه های گواهینامه متنوعی برای ادامه تحصیل و توسعه حرفه ای پیدا کنند.
به عنوان مثال، سازمانهایی مانند Coursera مجموعه دورههایی از جمله تخصص یادگیری عمیق و تخصص یادگیری ماشین را در میان سایر دورههای فردی دقیق ارائه میدهند. به طور مشابه، ارائه دهندگانی مانند Udemy دوره هایی از جمله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در پایتون و R، یادگیری ماشینی A-Z و بسیاری دیگر را ارائه می دهند.

با یادگیری ماشینی شروع کنید
هیچ نقشه راه واحدی برای یک حرفه موفق ML وجود ندارد. فناوریها به قدری جدید و دائماً در حال تکامل هستند که هیچ مسیر شغلی بهطور مناسبی تدوین نشده است، و انواع پروژههای ML و دامنه آن میتواند بهطور چشمگیری بسته به مشاغل و صنعت متفاوت باشد.
با این حال، چند دستورالعمل وجود دارد که می تواند به متخصصان فنی کمک کند تا حرفه خود را به سمت تخصص یادگیری ماشین هدایت کنند.
- با یک مدرک کارشناسی شروع کنید.
بیشتر مشاغل مرتبط با ML شامل برنامه نویسی، ریاضیات و علوم داده می شود، بنابراین می تواند به شروع با یک مسیر سنتی مقطع کارشناسی و پیشرفته کمک کند. اگرچه مدارک رسمی برای کارفرمایان مختلف اهمیت متفاوتی دارد، داشتن مدرک سنتی یکی از معدود معیارهای استاندارد مهارت در سطح ورودی در زمینه به سرعت در حال تکامل ML است.
- وارد یک نقش سطح ابتدایی شوید.
مشاغل ML در طول سالها ایجاد می شود و شامل تجربه عملی قابل توجهی است. شاغلین ML تقریباً همیشه حرفه خود را با نقش اساسی در برنامه نویسی یا علم داده شروع می کنند. به دنبال فرصت های مرتبط با ML باشید و از تیم های ML که بر روی پروژه های تجاری کار می کنند حمایت کنید. اینجاست که تمرینکنندگان میتوانند فرصتهای راهنمایی و یادگیری را در رشتههای مرتبط خود دریافت کنند.
- یک مدل ML را ایجاد کنید.
هر زمان که می توانید از فرصت های جدید یادگیری ML استفاده کنید. این ممکن است شامل راهنمایی و ارائههای آموزشی در گروه ML سازمان شما، و همچنین دورههای آموزشی گواهینامه و بوت کمپ برای پیشبرد دانش خاص ML و ایجاد تکنیکهای جدید باشد. به عنوان مثال، یک پروژه جانبی ساخت یک مدل ML در یک زبان برنامه نویسی جدید را بررسی کنید یا با ترفندهای قالب بندی و نحو جدید برای مهندسی سریع آزمایش کنید.
- دانش را به عمل تبدیل کنید.
با افزایش فرصت ها و مسئولیت های ML، آموزش و تکنیک های جدید در پروژه های واقعی ML به کار گرفته می شود. به اشتراک گذاشتن ایده های جدید با همکاران؛ ایجاد رویکردهای الگوریتمی جدید برای یک مدل ML. یافتن راه هایی برای بهبود کیفیت داده یا محاسبه کارایی پردازش؛ کمک به همکاران در حل مشکلات ML و غلبه بر چالش ها؛ و غیره تمرین نه تنها یادگیری ML را تقویت می کند، بلکه دید حرفه ای را به عنوان یک مشارکت کننده فعال ML افزایش می دهد.
- به دنبال نقش های جدید ML باشید.
با گذشت زمان، مجموعه وسیعی از دانش ML را ایجاد خواهید کرد که با فهرست رو به رشدی از مشارکت پروژه ML مطابقت دارد. موفقیتها را مستند کنید، مطالعه کنید و از شکستها درس بگیرید، و از آن رزومه برای دنبال کردن نقشهای جدید و چالش برانگیز ML در کسبوکار استفاده کنید.
