شناسایی و مقابله با باورهای محدودکننده شخصی خود، و در نهایت در تکنولوژی هوش مصنوعی و زبان ماشین پیشرفت کنید.
من ایمیل‌های فراوانی از توسعه‌دهندگان و دانشجویانی دریافت می‌کنم که می‌خواهند در زمینه یادگیری ماشین و همچنین هوش مصنوعی شروع به فعالیت کنند.
اولین سؤالی که از آنها می‌پرسم، چه چیزی شما را از شروع کردن به کار در این حوزه باز می‌دارد؟
سعی می‌کنم به جوهر مشکلاتشان بپردازم و تقریباً همیشه یک باور خودمحدودکننده است که پیشرفت این افراد را متوقف کرده است.
در این مقاله، می‌خواهم به برخی از باورهای خودمحدودکننده‌ای که در تبادلات ایمیلی و گفتگو با دانشجویان و برنامه نویس ها مشاهده کردم، بپردازم. شاید شما هم در یک یا چند مورد از این باورها دچار خودمحدودکننده باشید. پیشنهاد می‌کنم این مقاله را تا انتها مطالعه کنید.
باور محدود کننده حالتی از ذهن یا باور در مورد خودتان است که شما را به نوعی محدود می کند. این باورها اغلب اتهامات نادرستی هستند که شما در مورد خودتان می زنید که می تواند منجر به تعدادی نتایج منفی شود.
۳ نوع باور محدود کننده که اکثریت افراد به آن مبتلا هستند در لیست زیر آمده است :
شما احتمالاً یک فرد منطقی و عقلانی هستید.
یکی از بزرگترین باورهای محدودکننده که می‌بینم، باور این است که شما نمی‌توانید شروع کنید تا زمانی که دانش قبلی خاصی را بدست نیاورده باشید. مشکل این است که دانش قبلی که فکر می‌کنید نیاز دارید، یا لزومی ندارد یا بسیار گسترده است که حتی کارشناسان در آن حوزه هم همه آن را نمی‌دانند.
در واقع، برای شروع هر کار
ی، به دانش خاصی نیاز ندارید. اغلب شروع به کار با یادگیری و تجربه همراه است. این به معنای این است که شما با شروع به کار، دانش خود را بهبود خواهید داد و به تدریج در طول زمان، به یک کارشناس در آن حوزه تبدیل خواهید شد.
بنابراین، اگر شما همچنان به دنبال دانش قبلی خاصی هستید، بهتر است که در زمینه‌ای که علاقه‌مند هستید، شروع به کار کنید و با یادگیری و تجربه، دانش خود را در آن حوزه بهبود بخشید. همچنین، باید به این نکته توجه داشت که همیشه مسیر یادگیری و پیشرفت در هر حوزه‌ای پر از چالش‌ها و موانع است و باید با تلاش و پشتکار به سوی هدف خود حرکت کرد.
به عنوان مثال: “من باید آمار را بدانم“. ببینید که چقدر این باور مبهم است. چه میزان آمار، چه بخش هایی از آمار و چرا باید آنها را بدانید تا بتوانید به تحقیق در مورد یادگیری ماشین بپردازید؟
بسیاری از افراد که به دنبال یادگیری ماشین هستند، فکر می کنند که باید تمام آمار را بدانند. اما در واقع، برای شروع به یادگیری ماشین، شما نیاز به آمار و اصول آن دارید که با توجه به نیازهای خودتان، بهتر است به آنها توجه کنید.
یک نکته دیگر این است که در کشور ایران، با توجه به شرایط و محدودیت های موجود، یادگیری ماشین و استفاده از آن در بسیاری از زمینه ها محدود است. بنابراین، قبل از شروع به یادگیری، بهتر است با تحقیق در مورد قوانین و مقررات مربوطه آشنا شوید.
در زیر برخی از باورهای محدودکننده خود در مورد مهارت‌ها یا دانش قبلی که باید قبل از شروع به یادگیری زبان ماشین بدست آورده شوند آمده است.
و یا باورهای غلط زیر:
من نمی‌توانم به یادگیری ماشین تا زمانی که…
…دارای مدرک تحصیلی یا مدرک تحصیلات بالاتر باشم
…یک دوره را کامل کنم
…در خصوص جبر خطی کاربلد شوم
…آمار و نظریه احتمال را بدانم
…زبان برنامه‌نویسی R را بهبود بخشیده باشم.
شما می توانید امروز، همین الان با یادگیری زبان ماشین آغاز کنید. در عرض ۵ دقیقه، اولین دسته بندی خود را اجرا کنید. آفرین شما وارد مسیر شده اید. حالا شروع کنید به جمع آوری و گزینش آن چیزی که واقعاً می خواهید از یادگیری ماشین بدست آورید؟
ماشین آموزش یافته به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های محاسباتی گفته می‌شود که به آن اجازه می‌دهد تا از داده‌های ورودی یاد بگیرد و بر اساس آنها پیش‌بینی کند. یادگیری ماشین در حال حاضر در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله تجارت الکترونیک، پزشکی، خودرو، تحقیقات علمی و غیره.
در چند سال اخیر، یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان یک روش پرقدرت و موثر در حوزه یادگیری ماشین شناخته شده است. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، که الهام گرفته شده از ساختار مغز انسان هستند، قادر به تشخیص الگوهای پیچیده و بررسی داده‌های بزرگ هستند.
برای شروع در یادگیری ماشین، شما نیاز به دانستن الگوریتم‌های پرکاربرد مانند کلاس بند (Classifier) دارید. کلاس بند، یک الگوریتم است که به داده ورودی برچسب (Label) مناسب را نسبت می‌دهد. به عبارت دیگر، کلاس بند به ما کمک می‌کند تا داده‌های جدید را به دسته‌بندی‌های مختلف تقسیم کنیم.
برای استفاده از یادگیری ماشین، شما به داده‌های آموزش (Training Data) نیاز دارید. این داده‌ها شامل نمونه‌های ورودی و برچسب‌های متناظر با آنها هستند. با استفاده از این داده‌ها، شما مدل خود را آموزش می‌دهید و سپس از آن برای پیش‌بینی برچسب داده‌های جدید استفاده می‌کنید.
در نتیجه، با شروع به کد نویسی و آموزش یک کلاس بند ساده، شما می توانید با چالش های واقعی در حوزه یادگیری ماشین روبرو شوید. همچنین، با عملکرد و نتایج خروجی، می توانید به سرعت پیدا کنید که در کدام حوزه‌ها تمایل بیشتری دارید و بخواهید در آن جایگاه را پیدا کنید.
یک کلاس دیگر از باورهای محدودکننده خود، جایی است که شما منتظر محیط یا شرایط کاملا ایده‌آل قبل از اقدام می‌شوید. هرگز این شرایط کامل پیش نخواهند آمد، پس اقدام کنید و یک تغییر هرچند کوچک و ناچیز ایجاد کنید، سپس دوباره اقدام به تغییرات بیشتر کنید.
در بسیاری از موارد، ما منتظر شرایط ایده‌آل برای شروع یا پیشرفت در زندگی خود هستیم. ممکن است فکر کنیم که باید همه چیز درست و بهینه باشد تا بتوانیم قدم برداریم. اما واقعیت این است که هیچگاه شرایط کامل وجود نخواهد داشت. همیشه عوامل و محدودیت‌هایی وجود خواهند داشت که ممکن است مانع پیشرفت ما شوند.
بنابراین، به جای اینکه منتظر شرایط بهتر باشیم، بهتر است اقدام کنیم و ریسک پذیر باشیم. بگذارید خودمان را در معرض خطر قرار دهیم و به طور فعال به سمت هدف‌هایمان حرکت کنیم. این گام اول بسیار مهم است و ممکن است باعث آشفتگی و ناهمواری‌هایی شود. اما این طبیعی است و باید آن را قبول کنیم.
بعد از اینکه قدم اول را برداشید، می‌توانیم تجربه‌های خود را ارزیابی کنیم و از آنها برای بهبود عملکرد خود استفاده کنیم. با گذشت زمان و تکرار عمل، ما مهارت‌های لازم را تقویت خواهیم کرد و به سمت هدف نهایی خود پیش خواهیم رفت.
بنابراین، نگذارید منتظر باشید تا شروع کنید. جرات داشته باشید و قدم بردارید. حتی اگر باعث آشفتگی در کارها و رفتاهای خود شوید، هیچ اشکالی ندارد. زیرا تنها با پذیرش خطا و یادگیری از آنها می‌توان به پیشرفت دست یافت. پس بجای منتظر شدن، بپذیرید و عمل کنید.
من نمی‌توانم در حوزه یادگیری ماشین شروع کنم، زیرا…
…در حال حاضر وقت کافی ندارم.
…دستگاه من دارای CPU، GPU سریع یا حافظه ی بسیار بزرگی نیست.
…فقط یک دانشجو هستم.
…در حال حاضر برنامه نویس خوبی نیستم.
…در حال حاضر بسیار مشغول کار هستم.
تسلط بر یادگیری ماشین واقعا زمان و تلاش زیادی می‌طلبد، اما نه همه چیز در یک بار و نه همه چیز در ابتدا. با چند ساعت در هفته یا ده‌ها دقیقه در روز، می‌توانید پیشرفت خوبی کسب کنید. وظایف کوچکی وجود دارند که می‌توانید برای شروع در یادگیری ماشین انجام دهید. می‌توانید شروع کنید، فقط نیاز به قربانی کردن برخی از چیزها دارید، همانطور که در همه چیزهای خوب زندگی نیاز به قربانی وجود دارد.
در طول مسیر یادگیری ماشین، ممکن است با چالش‌هایی روبرو شوید. اما مهمترین نکته این است که به تدریج پیشرو بروید و از ابتدا تلاش نکنید همه چیز را فرا بگیرید. شروع کنید با تعداد کمی ساعت در هفته یا چند دقیقه در روز و به آرامی پیشرفت کنید. همچنین، مطالعه و تحقیق در مورد مفاهیم و الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین را فراموش نکنید. با این کار، به تدریج دانش خود را گسترش داده و به عمق مباحث بپردازید.
علاوه بر این، توصیه می‌شود که در پروژه‌های عملی شرکت کنید. با اجرای پروژه‌های واقعی، می‌توانید تجربه عملی بدست آورید و مهارت‌های خود را تقویت کنید. همچنین، شرکت در جامعه‌های آنلاین یادگیری ماشین و شبکه‌های اجتماعی مرتبط با این حوزه، فرصت بسیار خوبی است تا با افراد دیگر به اشتراک گذاری دانش و تجربه کنید.
به خلاصه، اگر علاقه‌مند به یادگیری ماشین هستید، بهتر است با تدریج و با تعداد کمی ساعت در هفته شروع کنید. پشتکار و تلاش مستمر در طول زمان به شما کمک خواهد کرد تا به تسلط بر یادگیری ماشین برسید.
در زندگی همه ما با مشکلات و تحدیدهایی روبرو می‌شویم. این مشکلات می‌توانند در هر حوزه‌ای از زندگی ما رخ دهند، از روابط شخصی و خانوادگی تا مسائل مالی، تحصیلی یا حرفه‌ای. همه ما در یک زمان یا دیگر با سختی‌ها و مشکلات روبرو می‌شویم و برخی از ما ممکن است تلاش کنند اما نتوانند به دستاوردهای خود برسند.
اما چگونه باید با مشکلات روبرو شد؟ اولین قدم برای مواجهه با مشکلات این است که آنها را به عنوان یک فرصت برای رشد و یادگیری ببینید. هر مشکل و تحدیدی که با آن روبرو شده‌اید، می‌تواند به شما در یادگیری مهارت‌های جدید و بهبود زندگی کمک کند.
به علاوه، از تجربه‌های شخصی خود استفاده کنید. شاید در گذشته با مشکلات مشابهی روبرو شده‌اید و به نتایج خوبی دست یافته‌اید. به این تجربه‌ها و دستاوردهای قبلی خود اعتماد کنید و از آنها برای روبرو شدن با مشکلات جدید استفاده کنید.
علاوه بر این، همیشه به خودتان اجازه دهید تلاش کنید. شکست‌ها یک قسمت طبیعی از زندگی هستند و همه ما در برخی از زمان‌ها شکست‌هایی را تجربه می‌کنیم. اما مهم است که از شکست‌ها یاد بگیرید و دوباره تلاش کنید. هر شکست، فرصتی است برای رشد و پیشرفت.
در نهایت، همیشه به خودتان اعتماد کنید. باور داشتن به خود و قابلیت‌های خود، کلید موفقیت است. برخورد با مشکلات و تلاش برای پیدا کردن راه حل‌های جدید نیازمند اعتماد به نفس است. هرچقدر که به خودتان اعتماد داشته باشید، به راحتی می‌توانید با مشکلات روبرو شده و آنها را حل کنید.
بنابراین، هرگز از مشکلات و تحدیدها نترسید. آنها فقط فرصت‌های جدید برای رشد و پیشرفت هستند. با اعتماد به نفس، تلاش بی‌وقفه و استفاده از تجربه‌های قبلی خود، شما قادر خواهید بود با هر مشکل و تحدیدی که در زندگی روبرو می‌شوید، روبرو شده و آن را پشت سر بگذارید.
یادگیری ماشین سخت است اما نه سخت‌تر از مهارت‌های فنی دیگر مانند برنامه‌نویسی. برای آن نیاز به پشتکار و اخلاص است. این کار بر روی واقعیت‌ها تمرکز دارد و نیاز به تست و خطا دارد.
من نمی‌توانم به یادگیری ماشین بپردازم زیرا …
… احساس غرق شدن می‌کنم
… من x را نمی‌فهمم
… هرگز به خوبی y نخواهم رسید
… نمی‌دانم چه کار بعدی انجام دهم
… نمی‌توانم برنامه‌ام را کار کنان کنم
با وجود سختی‌هایی که ممکن است در یادگیری ماشین وجود داشته باشد، این حوزه همچنان یکی از پرطرفدارترین و پرفراز و نشیب‌ترین زمینه‌های فناوری است. در حال حاضر، یادگیری ماشین در ایران به عنوان یکی از مهارت‌های مورد نیاز در صنعت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی شناخته شده است. با توجه به رشد روزافزون تکنولوژی و نیاز رو به افزایش به تحلیل داده‌های بزرگ، دانش در زمینه یادگیری ماشین به عنوان یک فرصت شغلی مناسب در ایران محسوب می‌شود.
برای شروع، می‌توانید با کلاس‌های آموزشی آنلاین یا حضوری در ایران که توسط متخصصان در این حوزه ارائه می‌شود، آشنا شوید. همچنین، منابع آموزشی آنلاین معروف مانند Coursera، Udemy و DataCamp نیز دوره‌های آموزشی در زمینه یادگیری ماشین ارائه می‌دهند.
بعد از کسب مفاهیم پایه، می‌توانید با کاربردهای واقعی در صنعت آشنا شوید. برای این منظور، می‌توانید به جامعه‌های آنلاین یادگیری ماشین در ایران بپیوندید و با دیگران در این حوزه تعامل داشته باشید. همچنین، شرکت در هکاتون‌ها و رقابت‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین نیز می‌تواند به شما کمک کند تا تجربه عملی بدست آورید.
بلافاصله پس از اینکه به دانش کافی در زمینه یادگیری ماشین دست پیدا کردید، می‌توانید پروژه‌های خود را شروع کنید. در حال اجرای پروژه و تست کردن الگوریتم‌های خود، با خطا و مشکلات روبرو خواهید شد. اما باید به خطاها به عنوان فرصت‌های یادگیری نگاه کنید و برای حل آنها تلاش کنید.
بنابراین، با پشتکار و تفکر عملگرا، شما قادر خواهید بود به یادگیری ماشین پرداخته و در این حوزه به عنوان یک حرفه‌ای موفق در ایران شکل بگیرید.
آیا شما خود را محدود کرده اید؟ درباره این موضوع فکر کنید. اهداف شما چیست و چرا فکر می کنید هنوز به آن ها نرسیده اید؟
در زندگی ما ممکن است با باورهایی محدودکننده درباره خودمان و قابلیت‌هایمان روبرو شویم. این باورها می‌توانند مانع موفقیت و رسیدن به اهدافمان شوند. برای مثال، باور داشتن که نمی‌توانیم در یک حرفه موفق شویم یا نمی‌توانیم رابطه‌ای سالم و عاشقانه داشته باشیم.
بهترین راه برای شکستن این باورها، اولین قدم برای تغییر آن‌هاست. باید به خودمان بپرسیم که چرا این باور را درباره خودمان داریم و آیا واقعاً این باور درست است؟ سپس باید به دنبال شواهد و مثال‌های مثبت برای تکذیب آن باور بگردیم و به خودمان اجازه دهیم که به جای آن باور، باورهای مثبت و قابل اعتماد درباره خودمان را پذیرفته و تقویت کنیم.
در کشور ایران، بسیاری از افراد به دلیل باورهای محدودکننده خود، در رسیدن به اهدافشان موفق نشده‌اند. این باورها ممکن است به دلیل فرهنگ و تربیت، تجربه‌های ناموفق در گذشته یا تأثیرات رسانه‌ای شکل گرفته باشند. برای رسیدن به موفقیت، لازم است که باورهای خود را شکست داده و به جای آنها، باورهای سالم و قابل اعتماد درباره خود و زندگی داشته باشیم.
آیا هدف شما از ورود به حوزه یادگیری ماشین، تبدیل شدن به یک دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین است، اما هنوز قدم اول را بر نداشته‌اید؟
آیا منتظر هستید تا مجموعه ای از مهارت های کامل را قبل از شروع به دست آورید؟
آیا منتظر شرایط کامل برای شروع به کار هستید؟
آیا قدم اول را برداشته و مسیر را ترک کرده‌اید؟
حالا که به این سوالات پاسخ داده‌اید، باید بدانید که هیچ وقت شروع کار بهتر از این نیست که الان شروع کنید. در حال حاضر، در ایران، حوزه یادگیری ماشین و علم داده به سمت رشد و پیشرفت است. با وجود تلاش های بسیاری که در این حوزه انجام شده است، هنوز هم ظرفیت بسیاری برای رشد وجود دارد. در واقع، با توجه به پتانسیل بالای این حوزه، می‌توان گفت که فرصت‌های شغلی بسیار زیادی در این حوزه وجود دارد.
اگر شما هم به دنبال ورود به حوزه یادگیری ماشین و علم داده هستید، با شروع کار از الان، می‌توانید به سمت رسیدن به این هدف پیش بروید. برای شروع، می‌توانید با مطالعه کتاب‌ها و منابع آنلاین، شروع به یادگیری مفاهیم پایه و الگوریتم‌های مورد نیاز کنید. همچنین، شرکت در دوره‌های آموزشی و کلاس‌های آنلاین نیز می‌تواند به شما در یادگیری این حوزه کمک کند.
با شروع به کار در حوزه یادگیری ماشین، می‌توانید توانایی خود را در تحلیل داده‌ها، پردازش داده‌ها و پیش‌بینی رویدادهای آینده تقویت کنید. همچنین، با داشتن مهارت‌های لازم در این حوزه، می‌توانید به رشد و پیشرفت خود و همچنین جامعه کمک کنید.
مقالات مرتبط:
چگونه یک متخصص هوش مصنوعی شویم – آپدیت ۱۴۰۲
سایت رایگان هوش مصنوعی Poe.Com + ChatGPT
سرویس ایرانی تولید محتوای فارسی با هوش مصنوعی GGAPP
۵ نمونه هوش مصنوعی عکس – بهترین هوش مصنوعی ادیت تصویر
