نقشه راه برای حرفه یادگیری ماشین شما

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

آیا به دنبال ایجاد شغل در یادگیری ماشین هستید؟ 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، تبدیل شدن از یک مبتدی به یک حرفه ای مستلزم 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 می‌کند و به شما کمک می‌کند پایه‌ای محکم بسازید و شما را برای موفقیت در حرفه ML خود آماده کنید.

نقشه راه یادگیری ماشینی
تصویر توسط نویسنده

با اصول یادگیری ماشین شروع کنید

برای مهارت در یادگیری ماشینی، باید از اصول اولیه شروع کنید. ابتدا باید نحوه عملکرد الگوریتم های رایج یادگیری ماشین و نحوه استفاده از چارچوب ها و کتابخانه های ML برای ساخت مدل ها را بیاموزید. 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 کار با آن بسیار ساده است. وقتی راحت شدید، می توانید به چارچوب هایی مانند TensorFlow یا PyTorch بروید. علاوه بر اهمیت، یاد بگیرید که با scikit-learn کارهای زیر را انجام دهید:

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

با تمرین بر روی مجموعه داده های استاندارد از کوچک شروع کنید. پاکسازی 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 چارچوب 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 مستحکم 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 پرش به داده ها مشکل کسب و کار را درک کنید.
• جمع آوری داده ها و پاکسازی: داده های دنیای واقعی کثیف هستند. دانستن نحوه جمع آوری و پاکسازی داده ها ضروری است.
• مهندسی ویژگی: کیفیت ویژگی ها 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 بسیار مهم است. بیاموزید که کدام مدل ها برای مسائل طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی مناسب هستند.
• ارزیابی مدل: از دقت فراتر بروید—از معیارهایی مانند ROC AUC، امتیاز F1 و فراخوانی دقیق—برای ارزیابی صحیح مدل های خود استفاده کنید.

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

• پیش بینی ریزش مشتری
• ایجاد یک سیستم توصیه
• ایجاد یک مدل کشف تقلب

مهارت های مهندسی نرم افزار را بیاموزید

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 استفاده کنید و نحوه همکاری در یک تیم را درک کنید.
• کد پاک و بهترین شیوه ها: نوشتن کدهای تمیز، ماژولار و قابل استفاده مجدد ضروری است. با اصول SOLID و الگوهای طراحی 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 خودکار از طریق خطوط لوله یکپارچه سازی مداوم/استقرار مستمر.

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 مدل‌ها در پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Google Cloud یا Azure را بیاموزید. این شامل استفاده از خدماتی مانند AWS SageMaker است.
• پس از تولید، مدل ها برای کاهش عملکرد نیاز به نظارت دارند. از ابزارهایی مانند Prometheus و Grafana برای ساخت داشبورد و هشدار برای دریفت مدل استفاده کنید.

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

• مدل های بازآموزی 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 سبد عالی آورده شده است:

• پروژه های متنوع را انتخاب کنید: روی پروژه‌های مختلف کار کنید: مدل‌های رگرسیون ساده، وظایف طبقه‌بندی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و موارد دیگر.
• راه حل های انتها به انتها بسازید: نمایش گردش‌های کاری کامل، از جمع‌آوری داده‌ها و پیش‌پردازش 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 کدنویسی شما 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 مصاحبه 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 (مثلاً درخت‌های تصمیم، SVM) و معیارهای ارزیابی آماده باشید. همچنین باید بتوانید پروژه های خود را توضیح دهید.
• مصاحبه های رفتاری: کارفرمایان همچنین مهارت های نرم شما را ارزیابی خواهند کرد. پاسخ به سوالات مربوط به کار تیمی، حل مسئله و انگیزه شما برای ML را تمرین کنید.
• مصاحبه طراحی سیستم: گاهی اوقات، ممکن است مجبور شوید مصاحبه طراحی سیستم ML را انجام دهید. ممکن است از شما خواسته شود که یک سیستم ML را در مقیاس 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 نقش را به دست آوردید، می توانید در حین کار روی پروژه های بیشتر یاد بگیرید و رشد کنید.

جمع بندی و مراحل بعدی

همانطور که در حرفه یادگیری ماشینی خود پیشرفت می کنید، یادگیری مستمر و شبکه سازی برای پیشرفت ضروری می شود. یادگیری ماشینی یک زمینه کاملاً چالش برانگیز است – با تکنیک‌ها، ابزارها و تحقیقات جدید که به طور منظم در حال ظهور هستند.

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