በተመሳሳይ፣ ማሽን ለርኒንግ በዳታ ሳይንስ (ክፍል 3 ላይ እንዳየነው) ውስጥ እጅግ አስፈላጊ መሳሪያ ነው። ዳታ ሳይንቲስቶች መረጃን ከሰበሰቡ፣ ካጸዱ እና ከመረመሩ በኋላ፣ ትንበያዎችን ለመስራት፣ ነገሮችን ለመመደብ (classify ለማድረግ)፣ ወይም የተደበቁ ስርዓተ-ጥለቶችን ለማግኘት የሚጠቀሙት የማሽን ለርኒንግ ስልተ-ቀመሮችን (algorithms) ነው። ዳታ ነዳጁ ከሆነ፣ ማሽን ለርኒንግ ሞተሩ ነው!


✅ በማሽን ለርኒንግ ውስጥ ጥቅም ላይ የሚውሉ ዋና ዋና መሳሪያዎች:

➡️ Python (ፓይተን): ለማሽን ለርኒንግ ቀዳሚው እና ተመራጩ የፕሮግራሚንግ ቋንቋ ነው። (ክፍል 2ን ይመልከቱ!)

➡️ Scikit-learn: ለተለያዩ የማሽን ለርኒንግ ስራዎች (classification, regression, clustering) ዝግጁ የሆኑ ስልተ-ቀመሮችን እና መሳሪያዎችን የያዘ ላይብረሪ።

➡️ TensorFlow & PyTorch: በተለይ ለዲፕ ለርኒንግ (Deep Learning - የማሽን ለርኒንግ ንዑስ ዘርፍ) በስፋት ጥቅም ላይ የሚውሉ ኃይለኛ ላይብረሪዎች።

➡️ Pandas & NumPy: መረጃን ለማደራጀት፣ ለማጽዳት እና ለስሌት ለማዘጋጀት አስፈላጊ የሆኑ የፓይተን ላይብረሪዎች።

➡️ Matplotlib & Seaborn: የመረጃ ትንተና ውጤቶችን እና የሞዴል አፈጻጸምን በምስል (በግራፍ እና ቻርት) ለማሳየት።

🔼 በMizan Institute of Technology (MiT) የማሽን ለርኒንግ ስልጠና የምንሸፍናቸው ርዕሶች (በከፊል):

⬅️የማሽን ለርኒንግ መሰረታዊ ፅንሰ-ሀሳቦች (Fundamentals): ምንነት፣ አይነቶች፣ የስራ ሂደት።

⬅️ Supervised Learning (በተቆጣጣሪ መማር):
✅ Regression: ተከታታይ እሴቶችን መተንበይ (ለምሳሌ፡ የቤት ዋጋ፣ የተማሪ ውጤት)። Linear Regression, Polynomial Regression...

✅ Classification: መረጃን በተለያዩ ምድቦች መከፋፈል (ለምሳሌ፡ ኢሜይል ስፓም ነው/አይደለም?፣ እጢ ካንሰር ነው/አይደለም?)። Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, Random Forests...

⬅️ Unsupervised Learning (ያለተቆጣጣሪ መማር):
✅Clustering: ተመሳሳይ የሆኑ መረጃዎችን በቡድን መከፋፈል (ለምሳሌ፡ ደንበኞችን በግዢ ባህሪያቸው መቧደን)። K-Means Clustering...

✅ Dimensionality Reduction: የመረጃን መጠን መቀነስ (ለምሳሌ፡ ለምስል ትንተና)። PCA...

⬅️ ሞዴል መገምገም እና ማሻሻል (Model Evaluation & Tuning): የገነባነው ሞዴል ምን ያህል ትክክል እንደሆነ መለካት እና አፈጻጸሙን ማሻሻል። (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Cross-Validation, Hyperparameter Tuning...)

⬅️ Feature Engineering: ሞዴሉ በተሻለ ሁኔታ እንዲማር መረጃውን ማስተካከል።

⬅️ መሰረታዊ የዲፕ ለርኒንግ (Introduction to Deep Learning): የነርቭ መረቦችን (Neural Networks) መረዳት።


🔉 ተግባር ተኮር ፕሮጀክቶች (Hands-on Projects):
🔼የበሽታ ትንበያ ሞዴል (ለምሳሌ፡ የስኳር በሽታ)
🔼የደንበኛ መክሰር (Churn) ትንበያ
🔼የእጅ ጽሑፍ መለያ (Digit Recognition)

✅ የስራ እድሎች (Career Opportunities):
የማሽን ለርኒንግ እውቀት በአሁኑ ወቅት በዓለም አቀፍ ደረጃ ከፍተኛ ተፈላጊነት ካላቸው ክህሎቶች አንዱ ነው።

🎁 ማሽን ለርኒንግ መሐንዲስ (Machine Learning Engineer): የማሽን ለርኒንግ ሞዴሎችን በመገንባት፣ በማሰልጠን እና ወደ ስራ በማስገባት ላይ ያተኩራል።

🎁 ዳታ ሳይንቲስት (Data Scientist): ማሽን ለርኒንግን እንደ ዋና መሳሪያ በመጠቀም ከመረጃ ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ያወጣል።

🎁 AI ስፔሻሊስት (AI Specialist): ሰፋ ባለ የ AI መስክ ላይ ይሰራል፣ ማሽን ለርኒንግ አንዱ ክፍል ነው።

🎁 ሶፍትዌር መሐንዲስ (Software Engineer with ML skills): የማሽን ለርኒንግ ሞዴሎችን ወደ ሶፍትዌር መተግበሪያዎች ያዋህዳል።

✅ግምታዊ ደመወዝ:
(ከዳታ ሳይንስ ጋር ተመሳሳይነት አለው፤ ብዙ ጊዜ ሚናዎቹ ይጣመራሉ)
በኢትዮጵያ: እንደ ልምድና የድርጅቱ አይነት ይለያያል። ከጀማሪ እስከ ከፍተኛ ባለሙያ በወር ከ 15,000 ብር እስከ 100,000+ ብር ሊደርስ ይችላል። አሁንም ቢሆን የሀገር ውስጥ ገበያው ገና በማደግ ላይ ቢሆንም፣ የውጭ ኩባንያዎች ወይም ከውጭ ጋር የሚሰሩ ድርጅቶች የተሻለ ይከፍላሉ። የወደፊቱ ተስፋ ሰፊ ነው።

☀️በውጪ ሀገራት (ለምሳሌ አሜሪካ/አውሮፓ): የማሽን ለርኒንግ ባለሙያዎች ከፍተኛ ተፈላጊነት ስላላቸው ደመወዛቸውም ከፍተኛ ነው። ጀማሪዎች በዓመት ከ$90,000 ዶላር በላይ ሊጀምሩ ይችላሉ፤ ልምድ ያካበቱ ባለሙያዎች ደግሞ $130,000 - $250,000+ ዶላር እና ከዚያ በላይ በዓመት ሊያገኙ ይችላሉ።

📶ማጠቃለያ:
ማሽን ለርኒንግ ኮምፒውተሮች ከዳታ እንዲማሩ በማድረግ ዓለማችንን እየቀየረ ያለ አስደናቂ እና ኃይለኛ ቴክኖሎጂ ነው። በየቀኑ ከምንጠቀምባቸው መተግበሪያዎች ጀርባ ያለው አንቀሳቃሽ ሞተር ነው። በ Mizan Institute of Technology (MiT) የምንሰጠው ስልጠና ይህን አስፈላጊ ክህሎት በተግባር በተደገፈ መልኩ በማስተማር ለወደፊቱ የስራ ገበያ ዝግጁ ያደርግዎታል።
አሁኑኑ ይመዝገቡ! በቴክኖሎጂው የፊት መስመር ላይ ይሰለፉ!

በMizan Institute of Technology የዳታ ሳይንስ እና ማሽን ለርኒንግ ኮርስ ረዳት ኢንስትራክተር የተዘጋጀ።
አሁን ላይ እየተካሄደ ባለው 8ኛ ዙር ምዝገባችን መሳተፍ ከፈለጉ: 💊www.mizantechinstitute.com ላይ ገብተው ይመዝገቡ።
ስለሚመዘገቡት ኮርስ በቂ መረጃ ከሌለዎ: በቴሌግራም ወይም በአካል ቢሯችን በመገኘት ያናግሩን::
✅ቴሌግራም: http://hottg.com/MizanInstituteOfTechnologyEthio
⭐️በአካል ተገኝተው በቂ ማብራሪያ አግኝተው ለመመዝገብ: ቤተል አፕል ፕላዛ 7ኛ ፎቅ (ቢጫ ፎቅ ፊት ለፊት)

Website: www.mizantechinstitute.com

Telegram: https://hottg.com/MizanInstituteOfTechnology

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/mizan-institute-of-technology/

Tiktok: https://www.tiktok.com/@mizantechinstitute?_t=ZM-8vAg6nCU9rD&_r=1

Facebook: https://www.facebook.com/MizanInstituteOfTechnology/