امروزه یادگیری ماشینی در زبان برنامه نویسی پایتون یکی از محبوب‌ترین مهارت‌هایی است که بسیاری افراد در جست و جوی آن هستند. اما مثل تمامی کارها، اینکه یادگیری از کجا و چگونه آغاز شود امری گیج کننده و دشوار به نظر می‌رسد. در این نوشته، به طور خلاصه و گام به گام، دستورالعملی برای آغاز اولین پروژه یادگیری ماشینی در پایتون ارائه می‌کنیم. با ما همراه باشید.  

گام‌های آغازین در یک نگاه کلی

گام‌های آغاز پایتون به ترتیب زیرند:

• ابتدا Python SciPy را دانلود و نصب کنید؛
• یک دیتاست مناسب که نسبت به اطلاعات آن آگاهی کافی دارید را دانلود کرده و روی داده‌های آن کار کنید؛
• با یکی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی که با آن ارتباط قوی‌تری برقرار می‌کنید، یکی از پارامترها را پیش‌بینی کنید.

چگونه اولین پروژه خود را تعریف کنم؟

برای آغاز نباید یک پروژه سنگین و بدون انتها انتخاب کنید. بلکه پروژه شما باید به شکلی باشد که در بازه زمانی یک یا دو هفته به انتها برسد. شیوه پیشنهادی ما برای آغاز به شرح زیر است:

• ابتدا یک مشکل یا دغدغه ذهنی شخصی خود را شناسایی کنید؛
• پیرامون آن مشکل داده و اطلاعات لازم را جمع آوری کنید؛
• برای آن داده، الگوریتم‌های مناسب یادگیری ماشینی را شناسایی کنید؛
• الگوریتم‌ها را روی دادهها امتحان کنید؛
• نتایج را بررسی کنید.

چند نکته کاربردی

رعایت نکات زیر در مراحل مختلف پروژه به شما کمک شایانی خواهند کرد:

• حتما با استفاده از کتابخانه‌های مختلف پایتون داده‌ها را به صورت تصویری نمایش دهید. این کار به شما درک بهتری می‌دهد؛
• دیتابیس خود را تا حد امکان خلاصه کنید، این کار مراحل پروژه تسریع می‌کند؛
• در بین کتابخانه‌های مختلف، جست و جو کنید و آن نسخه‌ای که با روحیه شما سازگاری بیشتری دارد را انتخاب کنید.

جمع‌بندی و کلام آخر

در این نوشته به طور اجمالی شمایی کلی از اولین پروژه پایتونی شما که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بهره می‌گیرد را تشریح کردیم. در نوشته‌های آتی، مثال‌های مصداقی و مطالب دقیق‌تری ارائه خواهیم داد.