‏نقشه راه ماشین لرنینگ از کتابخانه‌های یادگیری ماشین تا یادگیری عمیق و نبرد غول‌ها TensorFlow در مقابل PyTorch

یادگیری ماشین یکی از جذاب‌ترین و پرتقاضاترین حوزه‌های برنامه‌نویسی است. اما بدون یک نقشه راه مشخص، ممکن است در میان انبوه دوره‌ها و مفاهیم سردرگم شوید. در این مقاله، یک مسیر یادگیری مرحله‌به‌مرحله برای ورود به دنیای Machine Learning آماده کرده‌ایم که از پیش‌نیازهای برنامه‌نویسی شروع می‌شود و تا یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی کانولوشنی، پردازش تصویر و انتخاب بین TensorFlow و PyTorch ادامه پیدا می‌کند.

اگر این مسیر را به ترتیب و با تمرین پروژه‌محور پیش ببرید، می‌توانید در بازه‌ای حدوداً ۸ تا ۱۲ ماه به مهارت قابل قبولی در یادگیری ماشین برسید.

۱. شروع مسیر با یک ویدیوی آشنایی و انگیزشی

قبل از هر چیز، این ویدیو را ببینید تا دید کلی نسبت به مسیر یادگیری ماشین پیدا کنید.

• تماشای ویدیوی شروع مسیر یادگیری ماشین

۲. یادگیری پایتون؛ زبان اصلی یادگیری ماشین

پایتون پایه و اساس کار با یادگیری ماشین است. پس قبل از ورود به کتابخانه‌هایی مثل NumPy و Pandas، باید خود پایتون را خوب یاد بگیرید. این پلی‌لیست را کامل ببینید و تمرین‌های آن را انجام دهید.

• پلی‌لیست آموزش پایتون

۳. پنج پروژه پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

برای تثبیت پایتون، بهترین کار انجام پروژه است. در این ویدیو، پنج پروژه کاربردی پایتون از سطح مقدماتی تا پیشرفته بررسی می‌شود.

• تماشای پنج پروژه پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

۴. ورود به یادگیری ماشین و کار با داده‌ها

در این مرحله وارد دنیای یادگیری ماشین می‌شوید. ابتدا باید با داده‌های عددی و کتابخانه‌های مهم پایتون مثل NumPy، Pandas و Matplotlib کار کنید.

• پلی‌لیست دوره یادگیری ماشین + آموزش NumPy، Pandas و Matplotlib

۵. سه پروژه کاربردی و واقعی یادگیری ماشین

بعد از یادگیری مبانی، با سه پروژه کاملاً کاربردی و مبتنی بر واقعیت، مهارت‌های خود را محک بزنید. این پروژه‌ها از صفر تا صد توضیح داده شده‌اند.

• تماشای سه پروژه کاربردی یادگیری ماشین

۶. ورود به یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که با شبکه‌های عصبی کار می‌کند. این پلی‌لیست رایگان، مفاهیم پایه تا پیشرفته Deep Learning را پوشش می‌دهد.

• پلی‌لیست آموزش رایگان یادگیری عمیق

۷. پروژه کامل دیپ‌لرنینگ روی دیتاست بیماری قلبی

برای درک عملی Deep Learning، این پروژه کامل را روی دیتاست بیماری قلبی پیاده‌سازی کنید. تمامی مراحل پیاده‌سازی به طور کامل توضیح داده شده است.

• تماشای پروژه کامل دیپ‌لرنینگ روی دیتاست بیماری قلبی

۸. شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)

CNN یکی از مهم‌ترین معماری‌ها برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر است. این پلی‌لیست مفاهیم شبکه عصبی کانولوشنی را آموزش می‌دهد.

• پلی‌لیست آموزش شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)

۹. پروژه کامل CNN با توضیح تمامی لایه‌ها

در این پروژه، یک شبکه عصبی کانولوشنی کامل را پیاده‌سازی می‌کنید و با تمامی مراحل و لایه‌های شبکه آشنا می‌شوید.

• تماشای پروژه کامل CNN

۱۰. پردازش تصویر در پایتون

برای کار حرفه‌ای‌تر با تصاویر و پروژه‌های بینایی کامپیوتر، باید پردازش تصویر در پایتون را یاد بگیرید. این پلی‌لیست منابع خوبی برای شروع است.

• پلی‌لیست پردازش تصویر در پایتون

۱۱. TensorFlow یا PyTorch؟ انتخاب چارچوب یادگیری عمیق

یکی از سوالات مهم در یادگیری عمیق، انتخاب بین TensorFlow و PyTorch است. در این ویدیو، این دو چارچوب محبوب مقایسه می‌شوند تا بهتر بتوانید انتخاب کنید.

• تماشای ویدیوی مقایسه TensorFlow و PyTorch

۱۲. آموزش PyTorch از صفر

اگر تصمیم گرفتید PyTorch را یاد بگیرید، این پلی‌لیست از صفر شروع می‌کند و شما را با مفاهیم و پیاده‌سازی‌های این چارچوب آشنا می‌کند.

• پلی‌لیست آموزش PyTorch از صفر

جمع‌بندی

یادگیری ماشین یک مسیر طولانی اما بسیار ارزشمند است. اگر می‌خواهید از صفر شروع کنید، ترتیب پیشنهادی این است:

۱. آشنایی کلی با مسیر
۲. یادگیری پایتون
۳. انجام پروژه‌های پایتون
۴. یادگیری NumPy، Pandas و Matplotlib
۵. انجام پروژه‌های یادگیری ماشین
۶. ورود به Deep Learning
۷. پیاده‌سازی پروژه دیپ‌لرنینگ
۸. یادگیری CNN
۹. پیاده‌سازی پروژه CNN
۱۰. پردازش تصویر
۱۱. مقایسه TensorFlow و PyTorch
۱۲. یادگیری PyTorch

مهم‌ترین نکته این است که فقط ویدیو تماشا نکنید؛ هر مرحله را با پروژه، تمرین و انتشار کد در گیت‌هاب همراه کنید. این کار باعث می‌شود نمونه‌کار واقعی برای ورود به بازار کار داشته باشید.

اگر این مقاله برایتان مفید بود، تجربه‌ها و سوالات خود را در بخش دیدگاه‌ها با ما به اشتراک بگذارید.