🧠 نحوه تبدیل شدن به مهندس یادگیری ماشین (از ابتدا)

سلام مردمی

بنابراین شما دیده اید که AI اخیراً کارهای وحشی را انجام می دهد – مقاله های نوشتن ، ساخت هنر ، حتی کدگذاری – و اکنون تعجب می کنید: “چگونه می توانم وارد این زمینه شوم و به یک مهندس یادگیری ماشین تبدیل شوم؟”

خبر خوب: برای شروع به مدرک دکتری یا ریاضی فانتزی احتیاج ندارید. در این پست ، من آنچه را که یک مهندس یادگیری ماشین در واقع انجام می دهد ، آنچه را که شما باید یاد بگیرید و چگونه می توانید ساخت پروژه های جالب را ASAP شروع کنید ، تجزیه می کنم. 🚀

🧩 مهندس یادگیری ماشین چه کاری انجام می دهد؟
یک مهندس یادگیری ماشین (ML) سیستمهایی را ایجاد می کند که از داده ها یاد می گیرند. شما فقط در حال ساخت مدل نیستید – شما آنها را مستقر می کنید ، آنها را مقیاس می دهید و آنها را در محصولات ادغام می کنید.

با شما کار خواهید کرد:

pre پیش پردازش داده ها

🏗 آموزش و تنظیم مدل

🧪 آزمایش

🚀 استقرار مدل (MLOPS)

🛠 کد سطح تولید

شما در تقاطع مهندسی نرم افزار و علوم داده می نشینید.

🗺 نقشه راه شما برای تبدیل شدن به یک مهندس ML

1. Python را بیاموزید (اگر قبلاً این کار را نکرده اید) Python Lingua Franca ML است.

شروع با:

دوره Crash Python توسط اریک ماتز

آموزش Python YouTube FreecodeCamp

همچنین یاد بگیرید:

لیست ها ، فرهنگ لغت ها

حلقه ها و شرط بندی ها

توابع و کلاسها

پرونده I/O

کتابخانه ها (Numpy ، Pandas)

1. ریاضی برای ML (اما وحشت نکنید!) شما نیازی به تسلط بر ریاضیات پیشرفته قبل از شروع ML ندارید ، اما در نهایت ، شما باید با آن راحت باشید:

🧮 جبر خطی (بردارها ، ماتریس)

📊 احتمال و آمار

🧠 محاسبه (مشتقات اساسی برای بازگشت به پشت)

منابع:

آکادمی خان (رایگان)

“جوهر جبر خطی” 3Blue1brown's “

StatQuest در YouTube

1. مفاهیم ML و الگوریتم ها را با یادگیری نظارت شده شروع کنید:

رگرسیون خطی

رگرسیون لجستیک

درختان تصمیم گیری

جنگل تصادفی

کنگره

SVM

سپس کاوش کنید:

یادگیری بدون نظارت (K-Means ، PCA)

یادگیری عمیق (شبکه های عصبی)

NLP ، سری زمانی و غیره

📚 توصیه می شود:

دوره Crash Google's ML

یادگیری ماشین دستی با Scikit-Learn ، Keras و Tensorflow توسط Aurélien Géron

1. دستان خود را با پروژه ها کثیف کنید.

ایده های مبتدی:

پیش بینی قیمت مسکن (رگرسیون)

طبقه بندی کننده پیام کوتاه SPAM در مقابل HAM (NLP)

طبقه بندی کننده بقای تایتانیک (Kaggle)

میانی:

ردیاب اخبار جعلی

طبقه بندی کننده تصویر (گربه در مقابل سگ)

سیستم توصیه فیلم

نکته حرفه ای: پروژه های خود را در GitHub به اشتراک بگذارید و پست های وبلاگ را در مورد آنها بنویسید. کارفرمایان آن را دوست دارند. 💼

1. یادگیری عمیق (در صورت آماده شدن) هنگامی که با ML اساسی راحت هستید ، عمیق تر بروید.

شروع با:

شبکه های عصبی تغذیه ای

CNN (برای تصاویر)

RNNS / LSTM (برای توالی)

چارچوب ها:

تانسور پر

Pytorch (به طور فزاینده صنعت مورد علاقه)

دوره های دوره:

Deeplearning.ai تخصص (Coursera)

fast.ai

1. درک MLOP ها و استقرار 🛠 ML تا زمان تولید انجام نمی شود. یادگیری:

کنترل نسخه (GIT)

استقرار مدل (Flask/Fastapi + Docker)

ردیابی مدل (MLFlow)

سیستم عامل های ابری (GCP ، AWS یا Azure)

مثال: یک مدل را با FastAPI → Docker → Render.com یا بغل کردن فضاهای صورت مستقر کنید.

1. مشارکت ، همکاری و درخواست 🔍 💬 به جوامع بپیوندید:

R/Machinelearning

کله زدن

Discords ML / Slack

dev.to (بدیهی است 😉)

🛠 به پروژه های منبع باز کمک کنید
💼 برای کارآموزی ، بورس های تحصیلی یا کمک به استارتاپ های هوش مصنوعی درخواست کنید
🧑‍💻 در صورت امکان در پروژه های ML آزاد

برنامه استارت 6 ماهه
تمرکز ماه
1 پایتون + ریاضی اساسی
2 پاندا + Numpy + Scikit-Learn
3 الگوریتم اصلی ML
4 پروژه ساخت
5 مقدمه به یادگیری عمیق (Pytorch)
6 استقرار + رزومه + نمونه کارها GitHub

thoughts افکار نهایی
تبدیل شدن به یک مهندس ML آسان نیست – اما کاملاً قابل انجام است. کوچک را شروع کنید ، مواد را بسازید و سازگار باشید. این فناوری به سرعت در حال تحول است ، اما شما نیز می توانید.

لازم نیست همه چیز را بدانید. شما فقط باید شروع کنید.

در نظرات به من اطلاع دهید که در چه مرحله ای هستید. 👇

ساختمان مبارک! 🛠