# آموزش یادگیری ماشین با پایتون
به دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون خوش آمدید! یادگیری ماشینی که اغلب به اختصار ML نامیده میشود، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توسعه الگوریتم‌های رایانه‌ای تمرکز دارد که به‌طور خودکار از طریق تجربه و با استفاده از داده‌ها بهبود می‌یابند. به عبارت ساده‌تر، یادگیری ماشینی کامپیوترها را قادر می‌سازد تا از داده‌ها بیاموزند و بدون برنامه‌ریزی صریح، تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی کنند.
در برنامه نویسی سنتی، کامپیوتر از مجموعه ای از دستورالعمل های از پیش تعریف شده برای انجام یک کار پیروی می کند. با این حال، در یادگیری ماشین، مجموعه‌ای از داده‌ها و وظیفه‌ای برای انجام دادن به رایانه داده میشود، اما این به رایانه بستگی دارد که بر اساس داده هایی که ارائه میشود، نحوه انجام کار را بفهمد.
این توانایی یادگیری از داده ها و بهبود در طول زمان، یادگیری ماشینی را فوق العاده قدرتمند و همه کاره می کند. یادگیری ماشین نیروی محرکه بسیاری از پیشرفت‌های تکنولوژیکی است که امروزه می‌بینیم، از دستیارهای صوتی و سیستم‌های توصیه گرفته تا خودروهای خودران و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده.
# ماشین لرنینگ با کتابخانه scikit learn پایتون
کتابخانه Scikit-learn مفیدترین و قوی ترین کتابخانه برای یادگیری ماشین در پایتون است. مجموعه‌ای از ابزارهای کارآمد برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را از طریق یک رابط سازگار در پایتون فراهم می‌کند. این کتابخانه که عمدتاً به زبان پایتون نوشته شده است، بر اساس NumPy، SciPy و Matplotlib ساخته شده است.
در سال 2019، اشاره شد که scikit-learn یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در GitHub است. scikit-learn تا حد زیادی در پایتون نوشته شده است و از NumPy به طور گسترده برای عملیات جبر خطی و آرایه با کارایی بالا استفاده می کند. علاوه بر این، برخی از الگوریتم‌های اصلی در Cython برای بهبود عملکرد نوشته شده‌اند.
# چرا پایتون مناسب یادگیری ماشین است؟
پایتون به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین (machine learning) شناخته میشود. پایتون به دلیل سازگار بودن با پلتفرم های مختلف، خوانایی بالای کد و داشتن کتابخانه های گسترده محبوبیت زیادی بین متخصصان یادگیری ماشین دارد. از پایتون میتوان برای طیف گسترده ای از عملیات های مربوط به هوش مصنوعی مانند تجزیه تحلیل داده ها، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر و موارد دیگر استفاده کرد. محبوبیت روزافزون پایتون در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تصادفی نیست، زیرا محیطی عالی برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند تا حتی پیچیده‌ترین وظایف یادگیری ماشین را نیز انجام دهند.
# معایب استفاده از پایتون برای یادگیری ماشین چیست؟
در حالی که پایتون مزایای متعددی را برای یادگیری ماشین ارائه می دهد، اما بدون چالش و محدودیت نیست. اگرچه پایتون به انعطاف‌پذیری و سادگی خود مشهور است، اما عملکرد آن ممکن است به سرعت زبان‌های دیگر مانند C++ یا جاوا نباشد، که می‌تواند برای برخی از برنامه‌های یادگیری ماشین، به ویژه در کارهای محاسباتی فشرده مانند یادگیری عمیق، نگران‌کننده باشد. با این حال، توجه به این نکته مهم است که عملکرد پایتون را می توان با استفاده از تکنیک های مختلف، مانند موازی سازی و کامپایل سازی به موقع، بهینه کرد.
# در دوره یادگیری ماشین پایتون چه چیزی می آموزیم؟
در این دوره ما فرض گرفته ایم که شما هیچ چیزی درباره یادگیری ماشین نمیدانید. تمام مفاهیم و الگوریتم ها از ابتدا و به شکل ساده برای شما توضیح داده شده است. در این دوره شما با انواع روش های یادگیری ماشین مانند یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و کاهش ابعاد آشنا خواهید شد. در این دوره علاوه بر آشنایی با نحوه پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون، با ریاضیاتی که در پس زمینه الگوریتم ها وجود دارد نیز آشنا خواهید شد. در پایان این دوره میتوانید به راحتی مشکلات خود را با الگوریتم های یادگیری ماشین حل کنید.
# پیش نیازهای دوره یادگیری ماشین چیست؟
دوره آموزش یادگیری ماشین با scikit learn پایتون جزو دوره‌های پیشرفته محسوب شده و مناسب افرادی است که با زبان برنامه نویسی پایتون به خوبی آشنا هستند. اگر با پایتون آشنا نیستید میتوانید از دوره آموزش پایتون استفاده کنید. همچنین برای درک نحوه کارکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین، میتوانید دوره ریاضیات یادگیری ماشین را ببینید. برای انجام عملیات های ریاضی دوره numpy و برای اجرای فایل های داده دوره پانداز را ببینید.
