کارآموز مهندس ماشین لرنینگ

کتابخانه‌ها و فریمورک‌ها: TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، Keras.

آمار و ریاضیات:

دانش قوی در آمار و جبر خطی برای درک دقیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین.

فهم دقیق از احتمالات و تکنیک‌های بهینه‌سازی.

یادگیری ماشین و الگوریتم‌ها:

آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارتی (مثل رگرسیون، درخت‌های تصمیم، KNN، SVM، شبکه‌های عصبی).

تجربه در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning).

پردازش داده‌ها و پاک‌سازی داده‌ها:

توانایی پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها برای آماده‌سازی آن‌ها جهت استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین.

ارزیابی مدل‌ها:

درک معیارهای ارزیابی مدل‌ها مثل Accuracy، Precision، Recall، F1-score.

مفاهیم علم داده:

توانایی کار با داده‌های پیچیده و درک نحوه استفاده از داده‌ها برای مدل‌سازی و تحلیل.

ابزارهای توسعه مدل‌ها:

آشنایی با ابزارهایی مثل Jupyter Notebooks و Google Colab برای توسعه و تست مدل‌ها.