کتابخانه مهندسی کامپیوتر و پایتون

اگه می‌خوای تو حوزه مهندسی یادگیری ماشین حرفه‌ای بشی، لازمه این مراحل رو طی کنی:

1. یادگیری یه زبان برنامه‌نویسی
اول از همه، باید یه زبان برنامه‌نویسی بلد باشی. پیشنهاد من برای شروع، پایتون هست که به‌طور گسترده تو یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شه. یه دوره باکیفیت برای یادگیری پایتون، کورس موشفق همدانی هست:
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
این دوره با تمرکز روی یادگیری ماشین طراحی شده و خیلی به‌دردت می‌خوره. اگه تازه‌کار هستی، انتخاب یه IDE خوب از نون شب واجب‌تره! از Jupyter Notebook دوری کن و به‌جاش از PyCharm یا VSCode بسته به سلیقه‌ات استفاده کن.

2. آشنایی با گیت و گیت‌هاب
مگه می‌شه برنامه‌نویس باشی و Git بلد نباشی؟ یادگیری اصول اولیه گیت خیلی ساده‌ست و کورس‌های زیادی براش وجود داره. مهم نیست کدوم کورس رو انتخاب کنی، فقط شروع کن! من خودم کیفیت ویدیوهای موشفق همدانی رو دوست دارم:
https://www.youtube.com/watch?v=8JJ101D3knE
تو همین مرحله، یه اکانت GitHub بساز و پروژه‌هاتو اونجا آپلود کن. یه پروفایل گیت‌هاب قوی حتی تو استخدام شدن هم بهت کمک می‌کنه!

3. ساختمان داده و الگوریتم
یه مهندس یادگیری ماشین دائم با داده و کدنویسی سروکار داره. پس آشنایی حداقلی با ساختمان داده و الگوریتم یه ضرورتِ. نیازی نیست خیلی عمیق بشی، اما مفاهیم پایه رو باید بلد باشی.

4. دیتابیس
دیتابیس‌ها انواع مختلفی دارن و کار باهاشون فرق می‌کنه. به‌عنوان یه مهندس یادگیری ماشین، حتماً باید بتونی داده رو از دیتابیس بخونی، پردازش کنی و نتایج رو ذخیره کنی. حداقل با SQL آشنا باش تا بتونی کوئری‌های ساده مثل SELECT یا فیلتر کردن بنویسی. اگه بتونی با SQLAlchemy هم کار کنی، که دیگه نور علی نوره!

5. ریاضیات و آمار
تا اینجا بیشتر بحث‌های مهندسی نرم‌افزار بود، ولی از اینجا به بعد کار تخصصی‌تر می‌شه. برای درک بهتر مفاهیم یادگیری ماشین، باید یه مقدار جبر خطی، آمار و احتمالات بلد باشی. خیلیا این بخش رو نادیده می‌گیرن، ولی به نظرم برای حرفه‌ای شدن، درک حداقلی از این موضوعات ضروریه.

6. پردازش داده‌ها (EDA)
شنیدی می‌گن EDA (Exploratory Data Analysis) چیه؟ این بخش یکی از مهم‌ترین قسمت‌های کار یه مهندس داده یا یادگیری ماشینه. داده خوب برای دیتاساینتیست از فرزند صالح هم عزیزتره! باید داده رو بشناسی، خوب نمایشش بدی، مشکلاتش (مثل مقادیر گمشده یا داده‌های پرت) رو تشخیص بدی و بهبودش بدی. این کار یه بارم نیست، ممکنه تو پروژه بارها به داده برگردی. می‌گن ۸۰٪ کار یه مهندس یادگیری ماشین همینه!

7. یادگیری ماشین و دیپ‌لرنینگ
حالا می‌رسیم به اصل ماجرا! این حوزه خیلی گسترده‌ست و بسته به این که بخوای روی تصویر، صوت، متن یا چیز دیگه کار کنی، نیاز به تخصص داری. پیشنهاد می‌شه مثل حرف T باشی: اطلاعات وسیع و سطحی تو همه حوزه‌ها و عمیق تو یه حوزه خاص. باید با الگوریتم‌های سنتی مثل رگرسیون، SVM و... آشنا باشی، با روش‌های دیپ‌لرنینگ مثل CNN، RNN و ترنسفورمرها هم همین‌طور. یه نیم‌نگاهی هم به Generative AI و LLMها و AI Agentها داشته باش که این روزا حسابی ترندن!

8. دیپلوی و MLOps
در نهایت، مدلت باید جایی استفاده بشه! برای این کار نیاز به API داری که زبان مشترک تو و دولوپرهای بک‌اند و فرانت‌انده. یادگیری FastAPI خیلی به‌دردت می‌خوره. اگه یه کم Flask یا Django هم بلد باشی، بد نیست. ابزار بعدی Docker هست؛ چون کدت باید روی سرور اجرا بشه. بعد از دیپلوی، باید مدلت رو مانیتور کنی تا بهترین حالت عملکردش رو پیدا کنی. یه حوزه جدید به اسم MLOps هم هست که کارش مدیریت مدل‌ها، Model Registry و مانیتورینگِ. بهتره با حداقل یکی از ابزارهای این حوزه آشنا باشی.

#road_map #python #Machine_Learning

#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #پایتون #یادگیری_ماشین

🆔 @programmers_street

❤3

2.62K viewsedited 09:48