گستره یادگیری ماشین صنایع بسیار متنوعی را پوشش می‌دهد؛ از سیستم‌های ناوبری ماشین‌ها گرفته تا حوزه‌های توسعه نرم‌افزار و بازاریابی. اگر به توسعه هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید، شروع مسیرتان از آموزش یادگیری ماشین می‌گذرد. این مسیر جذاب را با یک دوره آموزش پایتون شروع خواهید کرد و در ادامه، مباحث عمیق و کاربردی دیگری از جمله داده‌کاوی، مهندسی ویژگی، یادگیری تجمیعی، شبکه عصبی و غیره را فرا خواهید گرفت.

شما از چه چیزی می‌ترسید؟ ریاضیات، تفسیر مدل با بی‌نهایت الگوریتم ML؟ 

چالش‌های تکنیکال

• جمع‌آوری داده: به‌دست آوردن و تمایز دادن داده‌ها یک مرحله اساسی در آموزش یادگیری ماشین است؛ اما یک کار چالش‌برانگیز هم محسوب می‌شود. داده‌ها می‌توانند پر از خطا، نویز و حتی ناقص باشند. در چنین شرایطی، به‌دست آوردن داده‌های لازم برای آموزش یک مدل دشوار می‌شود.
• مهندسی ویژگی: مهندسی ویژگی فرآیند تبدیل داده‌های خام به قالبی است که می‌تواند توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده شود. این مهارت شامل حذف ویژگی‌های نامربوط، ایجاد قابلیت‌های جدید و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها است. مهندسی ویژگی برای تازه‌واردان به دوره‌های آموزش یادگیری ماشین سخت به‌نظر می‌رسد؛ زیرا این مهارت نیاز به درک داده‌ها، ساختار الگوریتم‌ها و به‌کارگیری بهترین شیوه در لحظه دارد.
• ارزیابی اهمیت ویژگی: ارزیابی اهمیت ویژگی‌های مختلف موضوع بسیار مهم دیگری است؛ زیرا توسعه‌دهنده یادگیری ماشین باید بتواند سهم هر ویژگی را در عملکرد مدل به‌درستی تخمین بزند. کدآموزان و تازه‌‌واردان ممکن است با تکنیک‌هایی مانند معیارهای اهمیت ویژگی یا امتیازدهی اهمیت آشنا نباشند؛ در نتیجه ارزیابی تاثیر هر ویژگی کاری دشوار می‌شود که ممکن است افراد را به کام ناامیدی بکشاند.
• انتخاب الگوریتم: الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا الگوها و اطلاعات اساسی را از داده‌ها استخراج کنند و به مدل امکان پیش‌بینی و انجام وظایف را بدهند. در دوره‌های آموزش یادگیری ماشین، الگوریتم‌های زیادی آموزش داده می‌شوند که کدآموزان تازه‌وارد را دچار سردرگمی و ابهام می‌کنند؛ زیرا در نهایت نمی‌توانند نقاط قوت و ضعف خاص هر الگوریتم را بیابند و مناسب‌ترین را برای یک مشکل برگزینند.
• درک داده‌ها: یکی از پیش‎‌نیازهای مهندسی ML، درک عمیق داده‌های مورداستفاده است. این موضوع شامل درک مفاهیم اساسی، روابط بین متغیرها، سوگیری‌ها یا خطاهای احتمالی در داده‌ها می‌شود. شرکت‌کنندگان دوره‌های آموزش یادگیری ماشین ممکن است تجربه، تخصص یا ذهنیت لازم را برای درک کامل تفاوت‌های ظریف داده‌ها نداشته باشند.

چالش‌های محاسباتی

• دانش ریاضی: ریاضی رکن اساسی در Machine Learning است و همین موضوع بسیاری از افراد را نه‌تنها از ثبت‌نام در دوره آموزش یادگیری ماشین منصرف می‌کند، بلکه می‌ترساند. با کمک دانش ریاضی می‌توانید مدل‌سازی، توسعه الگوریتم، ارزیابی خطا و همچنین درک و تفسیر نتایج مدل‌ها را انجام دهید.
• توان محاسباتی سنگین: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین گاهی سنگین و پیچیده می‌شود، به‌ویژه برای مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها. این موضوع می‌تواند برای کدآموزان و برنامه‌نویسانی که به کامپیوترهای قدرتمند با میلیاردها داده دسترسی ندارند، چالش‌برانگیز باشد.
• نیاز به حافظه‌هایی با ظرفیت بسیار بالا: مدل‌های یادگیری ماشین اغلب به حافظه زیادی برای ذخیره و پردازش داده‌ها نیاز دارند. این چالش می‌تواند یک معضل برای شرکت‌کنندگان دوره‌های آموزش یادگیری ماشین باشد که از لپ‌تاپ یا دستگاه‌هایی با ظرفیت محدود حافظه استفاده می‌کنند.
• سختی بهینه‌سازی و هرس مدل‌ها: مدل‌های یادگیری ماشین اغلب حاوی پارامترهای زیادی هستند که می‌توانند منجر به پیچیدگی محاسباتی شوند. این فرآیند در ظاهر سخت و شاید ترسناک باشد، اما با گذراندن یک دوره آموزش یادگیری ماشین که به‌شکل اصولی و استاندارد طراحی و تدوین شده است، چنین سختی‌هایی پیش‌رویتان نخواهد بود.

چالش‌های فردی

• ارتباطات: پروژه‌های ML اغلب نیاز به همکاری با افراد غیرفنی مانند مدیران کسب‌وکار و کارشناسان محصول دارد. برقراری ارتباط موثر و انتقال مفاهیم پیچیده یادگیری ماشین به این افراد، گاهی سخت و چالش‌برانگیز است.
• خلاقیت و حل مسئله: یادگیری ماشین خلاقیت زیادی نیاز دارد که برنامه‌نویسان را ملزم به ارائه ایده‌ها و رویکردهای جدید برای حل مشکلات می‌کند. پرورش خلاقیت و تقویت عضله ذهن برای برخی افراد سخت و چالشی است؛ به‌خصوص برای کسانی که عادت به تفکر خارج از چهارچوب ندارند.
• هوش عاطفی: یادگیری ماشین گاهی زمینه‌ای خسته‌کننده به‌نظر می‌رسد؛ زیرا پروژه‌ها اغلب زمان زیادی برای تکمیل می‌برند و عیب‌یابی آن‌ها دشوار است. به همین علت، برنامه‌نویسان Machine Learning باید بتوانند احساسات خود را مدیریت کنند و در مواجهه با چالش‌ها، با انگیزه بمانند.
• مدیریت زمان و اولویت‌بندی: پروژه‌های ML با ددلاین‌های مشخصی روبه‌رو هستند و برنامه‌نویسان را ملزم به مدیریت موثر زمان، اولویت‌بندی وظایف و اجتناب از اهمال‌کاری می‌کنند. همچنین آن‌ها باید بتوانند برنامه‌های خود را در صورت نیاز با شرایط جدید تطبیق دهند و با تغییرات موردنیاز پروژه سازگار شوند.
• مقابله با عدم قطعیت و ابهام: حوزه یادگیری ماشین سرشار از عدم قطعیت و ابهام است؛ زیرا هیچ تضمینی وجود ندارد که یک مدل طبق انتظار عمل کند. به همین علت، مهندسان ML باید با کار در یک محیط نامعلوم راحت باشند و بتوانند با اطلاعات جدید یا تغییرات داده‌ها سازگار شوند.
• به‌روز ماندن با آخرین فناوری‌ها: یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و به‌طورکل برنامه‌نویسی، زمینه‌های بسیار پرتحولی هستند که به‌صورت روزانه معرفی الگوریتم‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهای جدید را تجربه می‌کنند. برنامه‌نویسان ML باید به یادگیری مادام‌العمر، به‌روز ماندن در حوزه‌های مرتبط، سرعت بالا در یادگیری مفاهیم جدید و همچنین به چالش کشیدن مهارت‌های فعلی خود متعهد بمانند.
• غلبه بر شکست: پروژه‌های یادگیری ماشین معمولا شکست زیادی را تجربه می‌کنند؛ به همین علت، افرادی در این حوزه دوام می‌آورند که مشکلی با شکست و رد شدن ندارند. پس از هر عدم موفقیت، آن‌ها باید از اشتباهات خود درس بگیرند و با جمع‌آوری داده‌های مفید، رو به جلو حرکت کنند. 

با این‌ میزان چالش، چگونه علم یادگیری ماشین را بیاموزیم؟

بسیاری از افراد، از شرکت در دوره‌های آموزش برنامه نویسی و به‌خصوص یادگیری ماشین اجتناب می‌کنند؛ زیرا از نظر آن‌ها، مواجه شدن با صفحه مشکی که هزاران کد را نمایش می‌دهد، به خودی‌خود سخت است. 

علت دیگری که برنامه‌نویسی ماشین‌ها را چالش‌برانگیز می‌کند، عدم درک سازوکار کدها، سختی شروع مسیر، عدم وجود مربی در انواع دوره‌های آموزش یادگیری ماشین است.

چالش‌های تکنیکال، محاسباتی و فردی هم به این مجموعه اضافه می‌شوند و تصمیم‌گیری را پیچیده‌تر می‌کنند.

تنها راه‌حل، شرکت در دوره آموزش یادگیری ماشین است که سرفصل‌های آن مطابق بازار کار و ترندها تدوین شده و از ساختار استاندارد تبعیت می‌کند. علاوه بر این، بیانی رسا، استفاده از کلمات و جملات ساده و همراهی یک منتور باتجربه در طول دوره، می‌توانند ترس‌های شرکت‌‌کنندگان را از بین ببرند و مسیر پیش‌روی‌شان را صاف کنند.

چرا آموزش یادگیری ماشین کوئرا کالج؟

• کاملا آنلاین
• امکان پرداخت قسطی هزینه دوره‌های آموزش یادگیری ماشین
• امکان مصاحبه با متخصصان مایکروسافت، بازار، Booking و غیره
• ارائه مدرک معتبر
• پوشش سرفصل‌های اساسی و پایه از جمله ورودی، متغیر، عملگرهای ریاضی، ساختار شرط‌ها و غیره
• تمرین‌های عملی در دوره‌های آموزش یادگیری ماشین
• مثال‌های عملی از شرکت‌های مستر بلیط، یکتانت و دیتاک
• ساخت پروژه‌های کاربردی مانند تحلیل اطلاعات مسافران و دسته‌بندی صفحات وب در دوره‌ تخصصی
• امکان یادگیری برنامه نویسی برای کودکان و نوجوانان در پلتفرم جونیورا
• شرکت در بوت‌کمپ‌‌‌های کوئرا و آماده‌سازی برنامه‌نویسان برای بازار کار؛ منتورینگ گروهی و انفرادی، شبیه‌سازی مصاحبه‌های برنامه‌نویسی، کارگاه‌های رزومه‌نویسی و پرورش مهارت‌های نرم
• دریافت امتیاز کارآموزی و کارورزی در طرح‌های بنیاد ملی نخبگان با گذراندن بوت‌کمپ‌های کوئرا
• برخورداری مشمولان طرح‌های بنیاد از تسهیلات بنیاد ملی نخبگان در صورت اتمام موفقیت‌آمیز بوت‌کمپ‌های کوئرا
• بانک سوالات با بیش از 1000 سوال به‌همراه پاسخ و امکان فیلتر سوالات
• پشتیبانی همه‌روزه توسط کارشناسان و برنامه‌نویسان باتجربه
• داوری پروژه‌ها و تمرین‌ها
• همراهی همه‌جانبه مربی در طول دوره آموزش یادگیری ماشین
• بیش از 91000 داوری موفق کدهای نوشته‌شده توسط شرکت‌کنندگان

آیا می‌توان پس از گذراندن دوره کوئرا استخدام شد؟

اگر در دوره آموزش یادگیری ماشین کوئرا ثبت‌نام کنید، امکان استخدام مستقیم شما به سه شیوه فراهم می‌شود:

• استفاده از کوئرا مگنت: کوئرا مگنت پلتفرم استخدام برنامه نویس است که امکان استخدام برای سطوح تجربه‌ای مختلف از جمله کارآموز، برنامه‌نویس Junior، Mid-Level و Senior را فراهم می‌کند. در این سیستم می‌توانید آگهی‌های شغلی را از شرکت‌های مطرحی همچون راست‌چین، همکاران سیستم، فناوری دراپ و فناوران اطلاعات وستا بیابید. کوئرا مگنت امکان فیلتر نتایج براساس تکنولوژی، سطح تجربه، شرکت، زمینه فعالیت شرکت و غیره را می‌دهد تا به‌سرعت فرصت‌های مدنظرتان را پیدا کنید.
• استخدام به‌واسطه موفقیت در مسابقات: کوئرا با همکاری شرکت‌های برتر ایرانی مانند دیوار و یکتانت مسابقات برنامه‌نویسی برگزار کرده است. این مسابقات فرصت‌ها و چالش‌هایی برای افراد مسلط ایجاد می‌کند تا دانش خود را محک بزنند. آخرین مسابقه با نام Divar X، با همکاری کوئرا و شرکت دیوار در بهمن 1402 برگزار شد که جوایز نقدی را به نفرات اول تا پنجم اعطا کرد. نفرات برتر Divar X با عنوان «مهندس نرم‌افزار»، در فرآیند جذب و مصاحبه این شرکت قرار گرفتند. مسابقه دیگری با همراهی یکتانت در آذر 1402 تحت عنوان Yellow Bloom برگزار شد که استخدام نفرات برتر را به‌دنبال داشت. این مسابقات تنها برای محک زدن دانش حل مسئله، الگوریتم، پیاده‌سازی و ساختمان داده شرکت‌کنندگان برگزار می‌شوند و هیچ الزامی برای استفاده از زبان برنامه‌نویسی خاصی ندارند.
• نمایشگاه کار آنلاین کوئرا: کوئرا در سال 1400، با برگزاری نمایشگاه کار آنلاین خود، پلی میان کارجویان و انبوهی از فرصت‌‌های شغلی برای برنامه‌نویسان شد. در این نمایشگاه، بیش از 6000 برنامه‌نویس به بررسی 250 موقعیت شغلی پرداختند. نمایشگاه کار آنلاین کوئرا با سیستمی به‌نام کوئرا مچینگ ادغام شده است تا بتواند مزایایی از جمله معرفی ویژه کارجویان به بهترین شرکت‌ها، مصاحبه شغلی با کارشناسان منابع انسانی، شرکت در وبینارها و کارگاه‌های رزومه‌نویسی را برای کارجویان به ارمغان بیاورد.

کدآموزان دوره یادگیری ماشین کوئرا چه می‌گویند؟

پریسا غلامحسینی از شرکت‌کنندگان دوره آموزش پایتون مقدماتی ما بود که سه دلیل برتری دروس این دوره را نسبت به سایر پلتفرم‌ها، به این شکل بیان کرد:
«اما این دوره رو واقعا به کسایی که بیس برنامه‌نویسی ندارن و می‌خوان شروع کنن به یادگیری پایتون پیشنهاد می‌کنم. به چند دلیل:

1. مثال‌های کاربردی توی متن درس‌نامه‌ها هست که باعث می‌شد مفاهیم رو راحت‌تر متوجه بشم.
2. داوری آنلاین یه موهبت دیگه کوئراست چون به‌راحتی تو خود پلتفرم کوئرا و بدون هیچ نرم‌افزار خاصی می‌تونستم اونجا کد بزنم، کدم رو اجرا کنم و در نهایت پاسخ تمرین‌ها رو ارسال کنم تا در عرض چند ثانیه داوری بشه و بتونم نتیجه‌ش رو ببینم.
3. کلی ویدیوی آموزشی هم برای فهم بهتر مطالب داره که توی تثبیت و درک مطالب بهم کمک کرد.»

• ناصر سینا یکی دیگر از شرکت‌کننده‌های دوره پایتون مقدماتی کوئرا بود که معتقد است ادبیات دوره ساده و قابل‌فهم بود:
  «در کل دوره خوبیه! این دوره با ادبیاتی ساده بیان شده و همه‌فهم است. از نقاط قوتش اینه‌که نیاز به دانش و آگاهی قبلی نداره. در طول دوره می‌تونید پیشرفت خودتون رو در قالب درس یا نقشه راه ببینید. 

تمرین‌هایی هم که در طول دوره وجود دارن، هم طراحی سوالشون قشنگه و هم به تثبیت مطالب کمک می‌کنه.»

اگر ترس از شروع دوره آموزش یادگیری ماشین دارید، این نظر کدآموزان دوره آموزش مقدماتی یادگیری ماشین را بخوانید:

• مقداد دهقان گفت این دوره حتی برای افرادی که در زمینه‌های دیگر فعالیت می‌کنند هم مفید است:
  «به‌نظر من این دوره برای همه کسایی که به‌دنبال شناخت یادگیری ماشین و کاربردهای اون هستند، مناسبه. حتی افرادی که توی زمینه‌های دیگه فعالیت می‌کنند و قصد دارند خیلی سریع به شناخت کامل و پایه‌ای از مسیر یادگیری ماشین برسند و در صورت تمایل در این مسیر قدم بذارند هم می‌تونند به کمک این دوره، به‌خوبی این شناخت رو به‌دست بیارند.»
• کیانوش نصرآزادانی، کوئرا را بهترین دوست خود معرفی کرد و گفت:
  «فراهم کردن محتوای غنی همراه با فیلم‌های آموزشی تنها یکی از خوبی‌های کوئراست. 

برای ایجاد یک نگرش شگرف و عمیق و یک فهم اولیه در مورد یادگیری ماشین، این دوره بسیار مفید و غنی بود چرا که هرکسی که به‌دنبال یک مسیر شغلی موفق است باید بداند کدام مسیر بهترین است و در کمترین زمان به بیش‌ترین پیشرفت برسد و در این راه، کوئرا بهترین دوست من بود.»

یک قدم جلوتر برویم و از نظرات کدآموزان دوره آموزش پیشرفته پایتون رونمایی کنیم:

سجاد ارجمند، شرکت‌کننده دوره پایتون پیشرفته و تفکر شی‌ء‌گرا، از گذراندن دوره آموزش یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون در کوئرا خوشحال بود؛ چراکه این یادگیری منجر به دریافت پیشنهاد یک پروژه پردازش تصویر خیلی سنگین برای سجاد شد:
«این دوره برای من خیلی عالی بود، باعث شد پیشنهاد یه پروژه پردازش تصویر خیلی سنگین رو قبول کنم و درگیر اون بشم اما از زمان دوره‌م عقب افتادم. 

یک‌سری سوالات خیلی برام سخت بودن که من بیش از چند روز درگیرشون بودم اما یاد گرفتم برای هر مسئله‌ای توی این دنیا چندین راه‌حل با جواب‌های یکسان وجود داره و هیچ‌وقت نباید ناامید بشیم.

یه تشکر ویژه هم دارم ازتون بابت تمدید دوره که باعث ایجاد انگیزه در من برای اتمام دوره شد و خداروشکر تونستم دوره رو به پایان برسونم. 

خیلی ممنونم از دوستان عزیزم در تیم Quera که باعث رشد و پیشرفت جامعه‌مون می‌شن :).»

تحلیل داده غول مرحله است، موافقید؟ اما دوره‌های آموزش یادگیری ماشین کوئرا، به شما ابزارهای لازم برای شکست این غول را می‌دهند. 

حال شما را به خواندن نظر فاطمه مومنی، شرکت‌کننده دوره آموزش پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون دعوت می‌کنیم که معتقد است درس‌نامه‌ها با قلمی روان نوشته شده‌اند و مطالب کلیدی و کاربردی را پوشش داده‌اند:

«دوره تحلیل داده کوئرا یه دوره عالی برای شروع فراگیری تحلیل داده و داده‌کاوی هست. درس‌نامه‌های این دوره با ادبیات قابل‌فهم و روان نوشته شده و در عین حال تمامی مطالب کلیدی و کاربردی رو پوشش داده. تمرین‌های این دوره هم مروره و هم آموزنده؛ یعنی با حل کردن تمرین‌ها هم به مباحث تدریس‌شده مسلط می‌شیم و هم مطالب جدیدی یاد می‌گیریم. پشتیبانی دوره هم بسیار عالیه و اشکالات و سوالات رو به بهترین نحو و در کوتاه‌ترین زمان پاسخ می‌دن. در کل شرکت در این دوره باعث شد دید خوبی از تحلیل داده به‌دست بیارم و تا حد خوبی هم کد بزنم و داده‌ها رو تحلیل کنم.»

آخرین قله برای فتح آموزش ماشین لرنینگ کوئرا، دوره آموزش تخصصی یادگیری ماشین است. این دوره با توجه به بازخوردها و رضایتی که از شرکت‌کنندگان قبلی دریافت کرده است، نشان داد که با لحن و ادبیاتی ساده و روان، توانست مفاهیم و درس‌نامه‌ها را آموزش دهد. 

• پس با یکدیگر بازخورد فهیمه حسینی، شرکت‌کننده دوره جامپ تکنیکال که دقیقا همین نظر را دارد، می‌خوانیم:
  «سلام، ممنون بابت زحماتتون برای این دوره. درس‌نامه‌ها با زبان ساده و قابل‌فهم مفاهیم رو بیان می‌کنند و روند مناسبی رو از مفاهیم اولیه تا مفاهیم پیشرفته‌تر دارند. 

موقع خوندنشون آدم می‌فهمه یادگیری ماشین اون غول ترسناکی که فکر می‌کرد نیست :) در مجموع این دوره رو به دوستانی که می‌خواهند با مفاهیم پایه‌ای و اولیه‌ی یادگیری ماشین آشنا بشند و کار روی پروژه‌های کاربردی در این حوزه رو شروع کنند پیشنهاد می‌کنم.»

• امیرمحمد انوری از چالش‌ها و همراهی منتورهای دوره ماشین لرنینگ کوئرا لذت برده است و می‌گوید:
  «این دوره رو به همه‌ی دوستانی که دنبال دوره‌ای با درس‌نامه‌های جامع و کامل در زمینه هوش مصنوعی می‌گردند و علاوه بر اون می‌خواهند دانشی که یاد گرفتند با سوال‌های خیلی خوب به چالش کشیده بشه و یک پشتیبان خفن برای طی کردن راه پشتشون باشه، پیشنهاد می‌کنم. ممنون از تیم خوب کوئرا بابت طراحی این دوره عالی.»

با وجود هوش مصنوعی، دیگر برای یادگیری دیر نیست؟

پاسخ کوتاه ما «خیر» است. برخلاف باور عمومی، هوش مصنوعی مانند دستیار هوشمند برنامه‌نویسان ظاهر می‌شود که با کمک آن می‌توانید خیلی سریع‌تر و عمیق‌تر برنامه‌نویسی را یاد بگیرید. علاوه بر این مزایا، هوش مصنوعی در مراحل اولیه یادگیری، مثال‌های متعددی پیش‌رویتان می‌گذارد که با مطالعه آن‌ها، دید جامع‌تری کسب خواهید کرد.

در عصر AI، شما بهترین موقعیت را برای فراگیری و شرکت در دوره‌های آموزش یادگیری ماشین دارید؛ چراکه اداره آمار کار آمریکا اعلام کرده که از سال 2020 تا 2030، استخدام مهندسان داده و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، 28 درصد رشد خواهد کرد که بیشترین میزان در میان دیگر حوزه‌ها است.

البته که می‌دانیم شرایط استخدام در ایران کمی متفاوت است؛ اما این آمار نشان می‌دهند که دنیا به سمت هوش مصنوعی و استفاده از آن پیش خواهد رفت و ما هم با این موج به حرکت در خواهیم آمد.

ما دلیل دیگری برای منطقی بودن تصمیم شما در ثبت‌نام دوره آموزش یادگیری ماشین داریم: در عصر AI، فرآیندهای توسعه نرم‌افزار، آموزش ماشین و یادگیری مفاهیم بسیار ساده‌تر و کارآمدتر شده‌اند. 

علاوه بر تمام این امکانات، امروزه هوش‌های مصنوعی اطلاعات وب را پیمایش می‌کنند و جواب سوالتان را به‌صورت شفاف و دقیق می‌دهند؛ در نتیجه نیازی به ساعت‌ها گشت‌وگذار در اینترنت و یافتن پاسخ خود نخواهید داشت. در نتیجه، وقت‌تان را روی توسعه برنامه‌ها و ابزارها معطوف می‌کنید؛ کاری که تا قبل از عمومی شدن هوش مصنوعی، به‌دلیل ساعت‌ها مطالعه مقالات و جست‌وجو در میان صدها محتوا، به‌سختی امکان‌پذیر بود.

بازار کار یادگیری ماشین درباره فرصت‌های شغلی و درآمدی این حوزه چه می‌گویند؟

برای پاسخ به این سوال، به سراغ سایت کاریابی ایرانی با نام‌ جابینجا رفتیم. ما این اطلاعات را در بهمن 1402 جمع‌آوری کردیم. در جابینجا 115 شغل برای توسعه‌دهنده یادگیری ماشین یافتیم که حداقل حقوق برای کارشناس یادگیری ماشین با سابقه سه تا شش سال، 26 میلیون تومان و حداکثر حقوق برای موقعیت شغلی مهندس بینایی ماشین، با 60 میلیون تومان حقوق بود.

در بررسی انجام‌شده از وب‌سایت Glassdoor،حقوق یک مهندس یادگیری ماشین با گرایش Generative Ai در آلمان، بین 80 تا 170 هزار یورو به‌صورت سالانه در اوایل 2024 است. 

حقوقی که کارفرماهای هلندی برای این موقعیت شغلی در نظر گرفته‌اند، بین 3 تا 8 هزار یورو در ماه است که رقم مناسب و البته قابل‌توجهی به‌نظر می‌رسد.

این اطلاعات به ما ثابت می‌کنند که موقعیت‌های شغلی برای این افراد گسترده هستند و البته با آمارهای به‌دست‌آمده از اداره آمار کار آمریکا، پیش‌بینی می‌شود که تقاضا برای مهندسان یادگیری ماشین در سال‌های آینده، به‌صورت صعودی رشد زیادی کند.