از وقتی صحبت در مورد هوش مصنوعی زیاد شده، بعضی از رشته های شغلی هم رونق پیدا کرده اند. یکی از آن ها برنامه نویسی است؛ چون پایه و اساس خیلی از بخش های هوش مصنوعی با برنامه نویسی ساخته می شود. یکی از حوزه های هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ است. بر این اساس، چند زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین اهمیت بیشتری دارد.
در ادامه این مطلب، قصد داریم به صورت مختصر ماشین لرنینگ را تعریف کنیم و بعد، به طور مفصل تر در مورد کاربرد زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین حرف بزنیم. اگر دوست دارید در این حوزه آینده دار کار کنید و به درآمد برسید، حتما تا پایان همراه ما باشید.
منظور از ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین چیست؟
ماشین لرنینگ به الگوریتم هایی می گویند که برای ماشین ها نوشته می شود و به آن ها قابلیت یادگیری را می دهد. در این فرایند، ابتدا اطلاعات اولیه به ماشین داده می شود؛ سپس بر اساس الگوریتم هایی که دارد، شروع به یادگیری می کند. برای اینکه این موضوع واضح تر شود، بیایید با یک مثال پیش برویم.
احتمالا نام چت جی پی تی را شنیده اید. این چت بات از یادگیری ماشین استفاده می کند تا اطلاعات خود را افزایش داده و بتواند به سوالات بیشتری پاسخ دهد. اما چطور؟
فرض کنید چت بات اطلاعات کمی در مورد پختن قرمه سبزی دارد. حالا کاربران مختلف در مورد پخت این غذا از او سوال می کنند. بر اساس سوال و جواب هایی که شکل می گیرد و بازخوردی که کاربران می دهند، یادگیری ماشین به چت جی پی تی کمک می کند تا دانش خود را بیشتر و عمیق تر کند. در نتیجه، ممکن است جوابی که امروز از این چت بات می گیرید با جواب یک ماه بعد، متفاوت باشد.
بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین
تا اینجا متوجه شدیم که ماشین لرنینگ دقیقا چه کار می کند. اما برای رسیدن به این مرحله، چند زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین استفاده بیشتری دارند. شاید مهم ترین آن ها، پایتون باشد. در ادامه با این زبان و سایر موارد کاربردی بیشتر آشنا می شویم.
پایتون، بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین
پایتون یک زبان مقیاس پذیر و متن باز است که یادگیری و کار کردن با آن خیلی سخت نیست. به همین خاطر، خیلی از توسعه دهندگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از آن برای کار خود استفاده می کنند. بر اساس آمار، بیش از ۶۰ درصد برنامه نویسان فعال در حوزه ماشین لرنینگ از پایتون استفاده کنند.
نکته بعد، امکانات این زبان برای نوشتن کدهای لازم برای یادگیری ماشین است. به عنوان مثال، شما می توانید از کتابخانه ها و منابع مختلف همچون Tensorflow، Python Package Index، Matplotlib و … استفاده کنید تا کارتان سریع تر پیش برود. این موضوع باعث سریع تر و راحت تر شدن استفاده از پایتون برای ماشین لرنینگ می شود.
همه این ویژگی های مثبت باعث شده تا این زبان، با وجود همه عیب هایی که دارد (مثلا کند بودن یا درگیر کردن بخش زیادی از حافظه)، باز هم گزینه اول برنامه نویسان برای کار در حوزه ماشین لرنینگ باشد.
اگر دوست دارید از این زبان در یادگیری ماشین استفاده کنید، ابتدا باید آن را به خوبی آموزش ببینید. برای این هدف، می توانید در دوره پایتون کار و کمپ شرکت کنید. این دوره به شیوه بوتکمپ و همراه با انجام پروژه عملی و تمرین زیاد اجرا می شود.
جاوا، دومین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین
جاوا یک زبان شیءگرا، مقیاس پذیر و هم منظوره است. این زبان سرعت عملکردی مناسبی دارد و با وجود کتابخانه های مختلف، کار شما را برای کار در حوزه یادگیری ماشین راحت تر می کند. جاوا الگوریتم های مختلفی برای یادگیری ماشین دارد که برای طبقه بندی (classification)، رگرسیون (regression) و خوشهبندی (clustering) به کار می آید.
این ویژگی ها، باعث شده تا جاوا به زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین تبدیل شود و اتفاقا عملکرد خوبی هم داشته باشد.
کاربرد زبان C++ برای یادگیری ماشین
زبان سی پلاس پلاس از نظر ویژگی، برعکس پایتون است. یعنی زبانی است که یادگیری آن کمی سخت تر است؛ اما در عوض، سرعت اجرای بالاتری دارد. نکته مثبت دیگری که برای این زبان وجود دارد، این است که دست فرد را برای مدیریت حافظه و تغییر الگوریتم ها باز می گذارد.
ضمنا C++ مثل پایتون، کتابخانه ها و منابع مختلفی دارد که می تواند به کار برنامه نویسی سرعت دهد. به عنوان مثال، Shogun یکی از کتابخانه های منبع باز است که برای فعالان حوزه یادگیری ماشین کارایی دارد. همه این ویژگی ها، سی پلاس پلاس را به زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین تبدیل کرده است.
کاربرد زبان R در ماشین لرنینگ
زبان R زبانی است که برای پردازش داده های آماری ایجاد شد. اما با توسعه ماشین لرنینگ و اهمیت تحلیل داده ها در آن، کاربرد بیشتری در این حوزه پیدا کرد. البته بعضی از برنامه نویسان از R به عنوان زبان مکمل استفاده می کنند تا بتوانند کمبودهای زبانی مثل پایتون را برطرف کنند.
به عنوان مثال، زبان R برای تحلیل داده ها، نمونه گیری دیتا، مصورسازی اطلاعات و … کارایی دارد. برخی از این ویژگی ها، مثلا مصورسازی داده ها، توسط پایتون قابل اجرا نیست. در نتیجه، R می تواند آن را کامل کند و پروژه را به نتیجه بهتری برساند. البته در مورد این زبان باید به چند نکته دقت کنید.
قبل از هر چیز، یادگیری R است. این زبان پیچیده و دشوار است و اگر در برنامه نویسی تازه وارد هستید، احتمالا کار سخت تری خواهید داشت. نکته بعد، سرعت پایین عملکرد آن است. اجرای R از پایتون هم کندتر است که می تواند مشکلاتی را به همراه داشته باشد.
البته این زبان هم منابع و کتابخانه های زیادی دارد که برای افزایش سرعت و سادگی کار بسیار مفید است. برای مثال، Rpart و MLR کتابخانه هایی هستند که در حوزه یادگیری ماشین استفاده بیشتری دارند.
مهم ترین پکیچ ها برای یادگیری ماشین
اگر بخواهید در حوزه ماشین لرنینگ کار کنید، باید با پکیج ها و کتابخانه های کاربردی آشنا باشید. این موضوع کار شما را سریع تر و راحت تر پیش می برد و در نهایت، نتیجه حرفه ای تری به دست می آید. یکی از مهم ترین کتابخانه ها برای یادگیری ماشین، NumPy است. اگر پایتون را به عنوان زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین انتخاب کرده اید، می توانید از آن استفاده کنید.
NumPy کتابخانه ای است که می تواند عملیات ریاضیاتی مختلف، پردازش آرایه های چند بعدی و ماتریس را انجام دهد. این ویژگی کمک می کند تا محاسبات را سریع تر انجام دهید؛ چیزی که برای یادگیری ماشین خیلی مهم است.
نکته بعد در مورد این کتابخانه، این است که امکان دستکاری ماتریس ها را فراهم می کند. در نتیجه، پروژه های ماشین لرنینگ بهبود پیدا می کنند. نکته مثبت بعد در مورد NumPy، استفاده راحت از آن است. در نتیجه، می توانید خیلی ساده آن را به کار بگیرید و به نتایج بهتری برسید.
پکیج بعد برای پایتون، Pandas است. این کتابخانه بر پایه NumPy شکل گرفته و به شما کمک می کند تا داده های سطح بالا را پردازش و در پروژه های ماشین لرنینگ استفاده کنید. در ضمن این نکته را در نظر داشته باشید که Pandas یک پکیج متن باز سریع و انعطاف پذیر است. همه این ویژگی ها باعث شده تا به یکی از بهترین کتابخانه های پایتون تبدیل شود.
این دو مورد، از کتابخانه های کاربردی تر برای ماشین لرنینگ هستند؛ اما موارد دیگری هم وجود دارد که می تواند کار شما را ساده تر کند. از جمله آن ها، می توان به موارد زیر اشاره کرد:
- TensorFlow
- Scikit-learn
- Seaborn
- Theano
- و …
چرا باید ماشین لرنینگ را یاد بگیریم؟
ماشین لرنینگ، یادگیری عمیق و … همه از حوزه هایی هستند که به سرعت در حال رشد هستند. اکثر این حیطه ها در حوزه هوش مصنوعی قرار می گیرند و با توجه به آینده روشن این علم، علاقه مندان آن بیشتر و بیشتر می شود.
برای کسی که می خواهد یادگیری یک مهارت جدید را شروع کند، چند نکته اهمیت بیشتری دارد. آینده کاری، حقوق پرداختی و … نمونه هایی از آن است. با توجه به ویژگی های رشته یادگیری ماشین، یادگیری machine learning می تواند آینده کاری روشن با درآمد بالا را برای شما به همراه داشته باشد.
البته به این نکته دقت داشته باشید که زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین به یک مورد ختم نمی شود. بنابراین، می توانید زبانی را انتخاب کنید که در کنار این حوزه، در موارد دیگر هم کارایی داشته باشد. بر این اساس، می توان بازار کار زبان های مختلف را به صورت جداگانه بررسی کرد.
بازار کار یادگیری ماشین با هر زبان چگونه است؟
بین زبان های مختلف، پایتون رواج بیشتری برای یادگیری ماشین دارد. یادگیری این زبان نسبت به اکثر زبان های کاربردی در ماشین لرنینگ راحت تر است. همچنین کتابخانه های مختلفی دارد که در ادامه مسیر کاری، قطعا به کارتان می آید. البته پایتون به غیر از یادگیری ماشین، در حوزه های دیگری هم کاربرد دارد. پس اگر این زبان را یاد بگیرید و به مهارت خوبی برسید، خیلی سخت است که بیکار بمانید!
به غیر از پایتون، جاوا هم بازار کار خوبی دارد. البته اگر بخواهیم به طور خاص، کاربرد آن را در ماشین لرنینگ بررسی کنیم، قطعا به فرصت های شغلی کمتری بر می خوریم. با این وجود، اگر قصد فعالیت در حوزه یادگیری ماشین را دارید، جاوا هم می تواند گزینه خوبی باشد.
به غیر از این دو زبان، موارد دیگری هم هستند که در حوزه machine learning استفاده دارند؛ اما تعداد فرصت های شغلی آن ها کم و کمتر می شود. به طور کلی، پیشنهاد می کنیم برای ورود به این حوزه، پایتون را انتخاب کنید. چ.ن زبانی است که راحت تر یاد می گیرید و کارایی بیشتری هم در این حوزه دارد.
بهترین آموزشگاه های یادگیری ماشین در ایران
برای یادگیری ماشین لرنینگ دو راه اساسی دارید:
- انتخاب آموزشگاه ها و دوره هایی که به طور تخصصی روی آموزش ماشین لرنینگ کار می کنند.
- شرکت در دوره هایی که به آموزش زبان هایی مثل پایتون می پردازند.
بر این اساس، کاروکمپ بوتکمپی را در حوزه پایتون برگزار می کند که با شرکت در آن، می توانید در کوتاه ترین زمان، این زبان کاربردی را یاد بگیرید. در این دوره، در کنار آموزش های رایج، روی پروژه های عملی هم کار می کنید تا مهارت خود را بالاتر ببرید.
پس اگر می خواهید با استفاده از این زبان در حوزه ماشین لرنینگ فعالیت کنید، پیشنهاد می کنیم در این دوره شرکت کنید. البته همان طور که گفته شد، پایتون تنها زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین نیست. اگر دوست دارید زبان های کاربردی دیگری مثل جاوا یا سی پلاس پلاس را یاد بگیرید، می توانید در دوره مختص به هر زبان شرکت کنید.
در نهایت، اگر سوالی در مورد دوره پایتون کار و کمپ دارید، می توانید با ما تماس بگیرید و از یک ساعت مشاوره رایگان استفاده کنید. همچنین با مراجعه به صفحه دوره پایتون، می توانید اطلاعات بیشتری در این مورد کسب کنید.
