تخصص ها و مهارت های مورد نیاز برای یک متخصص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تخصص پایتون:
1. زبان برنامه نویسی پایتون:
• تسلط کامل بر Python
• آشنایی با نسخه های مختلف Python و تفاوت های ان ها
2. کتابخانه ها و فریم ورک های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• Scikit-learn
• XGBoost
• LightGBM
• Hugging Face Transformers
3. مدل سازی و آموزش مدل ها:
• طراحی و پیاده سازی مدل های یادگیری ماشین
• آموزش مدل ها با استفاده از داده های واقعی
• ارزیابی و بهینه سازی مدل ها
• تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
4. پیش پردازش داده ها و کار با دیتاست ها:
• پاک سازی و اماده سازی داده ها
• ویژگی سازی (Feature Engineering)
• استفاده از ابزارهایی مانند Pandas و NumPy برای کار با داده ها
• مدیریت و پردازش داده های بزرگ با استفاده از Dask یا Apache Spark
5. مدیریت و استفاده از دیتابیس ها:
• کار با پایگاه های داده SQL و NoSQL
• استفاده از ابزارهایی مانند SQLite، PostgreSQL، MongoDB
6. آزمون و ارزیابی مدل ها:
• استفاده از متریک های ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، یادآوری (Recall)، دقت پیش بینی (Precision)، و امتیاز F1
• استفاده از تکنیک های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• تست های A/B
7. مدیریت مدل ها و سیستم های تولید:
• پیاده سازی مدل ها در محیط های تولید
• استفاده از ابزارهایی مانند Docker برای دیپلوی مدل ها
• آشنایی با سیستم های مدیریت مدل مانند MLflow
8. آشنایی با مفاهیم پیشرفته:
• یادگیری عمیق (Deep Learning)
• شبکه های عصبی کانولوشن (CNNs)
• شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
9. ابزارهای توسعه و تست:
• Git برای کنترل نسخه
• Jupyter Notebook و JupyterLab برای تحلیل داده ها و توسعه مدل ها
• استفاده از ابزارهای تست مانند PyTest
10. مهارت های نرم افزاری و ارتباطی:
• توانایی کار در تیم های چند تخصصی
• ارتباط موثر با تیم های داده، تحقیق و مدیریت محصول
• مهارت های پرزنتیشن و دفاع از مدل ها
ابزارها و سرویس های مورد نیاز:
1. کتابخانه ها و فریم ورک ها:
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• Scikit-learn
• XGBoost
• LightGBM
• Hugging Face Transformers
2. ابزارهای پیش پردازش داده ها:
• Pandas
• NumPy
• Dask
• Apache Spark
3. پایگاه های داده:
• SQLite
• PostgreSQL
• MongoDB
4. ابزارهای تست و ارزیابی:
• PyTest
• Jupyter Notebook
• JupyterLab
5. ابزارهای مدیریت مدل ها:
• MLflow
• TensorBoard
6. ابزارهای توسعه و دیپلوی:
• Docker
• Kubernetes