فهرست پروژه‌ها

یادگیری ماشین در سال‌های اخیر به یکی از حوزه‌های پرهوادار تبدیل شده است. پس طبیعی است که تعداد کارفرمایان و در نتیجه ثبت انواع پروژه یادگیری ماشین در پارسکدرز رشد قابل‌توجهی به خود دیده است. اگر به صفحه لیست پروژه یادگیری ماشین مراجعه کنید، چند هزار سفارش کوچک و بزرگ را مشاهده خواهید کرد که با موفقیت در این مجموعه به نتیجه رسیده‌اند. در صورتی که بخواهید یکی از سفارش‌های جدید را انجام دهید، لازم است ابتدا توضیح مختصر زیر عنوان آن را مطالعه کنید. سپس، اگر به پروژه علاقه‌مند شدید، روی عنوان آن کلیک کنید تا به صفحه ویژه پروژه هدایت شوید. در این صفحه به دو ردیف توضیحات دسترسی خواهید داشت:

•  شرح پروژه: این ردیف برای کارفرما در نظر گرفته شده است تا نیازها و شرایط پروژه را برای فریلنسرها توضیح دهد.
• سایر جزئیات: در این ردیف نیز به ارائه اطلاعات ضروری مربوط به پروژه، از قبیل حداقل و حداکثر قیمت، مهلت انجام پروژه، نام کارفرما، کد پروژه و وضعیت مناقصه، اختصاص داده شده است.

پس به فریلنسرها توصیه می‌کنیم که برای آگاهی از سفارش‌های جدید و شرکت در مناقصه‌ها به صفحه لیست پروژه یادگیری ماشین مراجعه کنند. البته قبل از شرکت در مناقصات مربوط به پروژه‌ها، بهتر است سطح پروژه را با مهارت‌های شخصی خود ارزیابی کنید. به این صورت، در انجام انواع سفارش‌ها دچار مشکل نخواهید شد.
=====

سفارش پروژه یادگیری ماشین از طریق پارسکدرز

در طول ۱۴ سال فعالیت درخشان در این زمینه، پارسکدرز توانسته است هزاران پروژه مختلف را با موفقیت به نتیجه برساند. نتیجه تلاش ما در این سال‌ها تبدیل شدن به نامی آشنا و قابل اعتماد در بین کارفرمایان و مجریان (فریلنسرها) است. این مجموعه افتخار می‌کند که همیشه انتخابی مطمئن برای انجام انواع پروژه یادگیری ماشین در ایران بوده است.

از آنجا که اولویت اول تیم ما اعتمادسازی در بین مشتریان است، تمام کارفرمایان امکان ثبت رایگان چند سفارش پروژه یادگیری ماشین را دارند. و پس از دریافت و بررسی نتیجه کار جهت پرداخت هزینه آن به مجری اقدام کنید.

پارسکدرز با هدف ایجاد رابطی مطمئن در بین کاربران تاسیس شده است. ما پل ارتباطی مطمئنی در بین کارفرما و فریلنسر ایجاد کرده‌ایم تا تمام طرفین به نتیجه دلخواه خود دست یابند. برای این منظور، تمام سفارش‌ها در فرایندی ساده اما منظم و کاربردی انجام می‌شوند:

1. ابتدا کارفرما اقدام به ثبت پروژه خود می‌کند (در صورتی که از مشتریان جدید ما هستید، می‌توانید چند سفارش اول خود را به صورت رایگان ثبت کنید).
2. سفارش در سایت نمایش داده می‌شود و هر فریلنسر پیشنهاد خود را اعلام می‌کند.
3. پس از انتخاب یکی از پیشنهادها توسط کارفرما، انجام پروژه به فریلنسر واگذار می‌شود.
4. فریلنسر پروژه را در محدوده زمانی تعیین شده به نتیجه می‌رساند.
5. کارفرما نسبت به پرداخت هزینه پروژه به مجری اقدام می‌کند.

همان‌طور که می‌توانید از روال انجام کار در پارسکدرز حدس بزنید، کارفرمایان می‌توانند کیفیت انجام کار را نیز کنترل کنند. در این فرایند، تنها پس از اینکه رضایت خود از نتیجه کار را اعلام کردید، هزینه به حساب فریلنسر واریز خواهد شد. ولی انتخاب پارسکدرز مزایای دیگری نیز برای کارفرمایان به همراه دارد. برای مثال می‌توانیم به قیمت‌های مقرون‌به‌صرفه در پارسکدرز اشاره کنیم. مجریان پروژه یادگیری ماشین شما را با مناسب‌ترین قیمت موجود انجام می‌دهند، چون تمام جوانب کار را می‌توانید مدنظر قرار دهید و بهترین قیمت ممکن پیشنهادی از سمت فریلنسرها را انتخاب کنید. به‌علاوه، مشتریان پارسکدرز نگران ضررهای مالی احتمالی نیستند! چون تیم ما از یک سیستم پیشرفته امانت‌گذاری وجه (گروگذاری وجه) استفاده می‌کند. بدین ترتیب، وجه شما نزد ما به امانت می‌ماند و تنها در صورت رضایت به مجری کار پرداخت می‌شود. 

ما خوشحال هستیم که در طول ۱۴ سال سابقه کاری عملکردی موفقیت‌آمیز در رضایت مشتریان از هر نظری داشته‌ایم. شما هم می‌توانید با انتخاب پارسکدرز از مزایای فعالیت در سایت ما برخوردار شوید.
=====

انجام پروژه یادگیری ماشین توسط فریلنسرها به صورت دورکاری در پارسکدرز

امروزه فریلنسری به یکی از روش‌های معمول کسب درآمد در ایران تبدیل شده است. در واقع، این روش مزایای زیادی دارد که موجب علاقه‌مندی کارفرمایان و اجرا کنندگان به آن شده است. به همین دلیل، در پارسکدرز نیز انواع سفارش پروژه یادگیری ماشین به صورت دورکاری انجام می‌شود تا هر دو طرف بتوانند از مزایای متعدد آن بهره‌مند شوند. در میان مزایای فریلنسری برای کارفرمایان می‌توانیم به دسترسی به متخصصان یادگیری ماشین سراسر کشور، انجام سفارش با هزینه‌ای به صرفه‌تر، تحویل گرفتن پروژه یادگیری ماشین در محدوده زمانی تعیین شده و غیره اشاره کنیم.

از سوی دیگر، تعداد قابل‌توجهی از اجرا کنندگان، درآمد اصلی خود را از طریق فریلنسری به دست می‌آورند. دورکاری مزایای متعددی برای فریلنسرها دارد که اگر بخواهیم مثال‌هایی در این زمینه ارائه دهیم باید به این موارد اشاره کنیم: عدم محدودیت در دریافت پروژه‌های یادگیری ماشین، تعیین نرخ نهایی انجام پروژه توسط فریلنسر  و بسیاری مزایای دیگر.
=====

مهارت‌های لازم برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین

یادگیری ماشین، حوزه وسیعی است. بنابراین، قبل از هر کاری باید زمینه فعالیت خود در این قلمرو را تعیین کنید. اگر به طور کلی صحبت کنیم، به نظر پارسکدرز، مهارت‌های پایین برای هر فعال این حوزه ضروری هستند:

• ریاضیات کاربردی

ریاضیات نقش مهمی در یادگیری ماشین دارد، پس باید آن را در ابتدای فهرست خود قرار دهیم. اگر قصد ورود به این حوزه را دارید، لازم است عاشق ریاضیات باشید و تبدیل به یک متخصص ریاضی شوید.

• معماری شبکه عصبی

اگر بخواهید پروژه یادگیری ماشین انجام دهید، باید شناخت کافی از شبکه‌های عصبی داشته باشید. این شبکه‌ها مجموعه‌ای از الگوریتم‌های از پیش تعریف شده هستند که برای انجام امور مربوط به یادگیری ماشین ضروری‌اند. در واقع، شبکه‌های عصبی گروهی از مدل‌ها را ارائه می‌دهند و نقشی کلیدی در این حوزه دارند.

• فیزیک

در صورتی که قصد دارید به یک متخصص یادگیری ماشین تبدیل شوید، قطعاً تقویت مهارت‌های فیزیک به شما کمک خواهد کرد.

• مدل‌سازی و ارزیابی داده

در یادگیری ماشین با داده‌های بزرگ سروکار خواهید داشت. پس مدل‌سازی و ارزیابی داده برای فعالان این حوزه ضروری است.

• تکنیک‌های پیشرفته پردازش سیگنال

هسته اصلی پردازش سیگنال عبارت است از به حداقل رساندن نوفه (noise) و استخراج بهترین ویژگی‌های سیگنال موجود. پس باید دانش خوبی درباره اصطلاحات این حوزه نیز داشته باشید.

• پردازش صوت و تصویر

این با پردازش زبان طبیعی متفاوت است، چون پردازش صوت و تصویر را تنها به سیگنال‌های صوتی می‌توان اعمال کرد. بنابراین، یادگیری مفاهیم این حوزه برای کسی که قصد دریافت پروژه یادگیری ماشین را دارد، ضروری است.

• پایه‌های علم کامپیوتر و برنامه‌نویسی

یک مهندس یادگیری ماشین باید بتواند مفاهیم علم کامپیوتر و برنامه‌نویسی را به درستی بر نیازهای یک موقعیت خاص اعمال کند.

• مهندسی نرم‌افزار و طراحی سیستمی

هرآنچه که قرار است انجام دهید، در اصل یک قطعه کد نرم‌افزار است. بنابراین، باید تسلط کاملی بر تعدادی از حوزه‌های برنامه‌نویسی نرم‌افزار و طراحی سیستمی داشته باشید تا بتوانید پروژه یادگیری ماشین انجام دهید.

• الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین

در جریان کار ممکن است با چند الگوریتم یا کتابخانه سروکار پیدا کنید. پس باید به خوبی ابعاد مختلف الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین را یاد بگیرید.

• یونیکس

اغلب کلاسترها و سرورهایی که با آنها کار می‌کنید، انواعی از لینوکس (یونیکس) هستند. هرچند که تعداد اندکی از آنها روی ویندوز یا ماک هم کار می‌کنند، ولی در مجموع یونیکس از ضروریات کار شما خواهد بود.

• زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین

اگر قصد انجام پروژه یادگیری ماشین را دارید، باید بتوانید کدنویسی کنید. برای این منظور باید بتوانید با تعدادی از زبان‌ها، از قبیل C، C++، Java، Spark، R Programming، Apache Kafka، Python و غیره، برنامه‌نویسی کنید. البته در بین زبان‌های بالا، پیشنهاد اصلی ما یادگیری پایتون است.

پرواضح است که مهارت‌های بالا به تنهایی برای گرفتن پروژه یادگیری ماشین کافی نیستند. اگر می‌خواهید به شخص موفقی در این زمینه تبدیل شوید، به مهارت‌های به اصطلاح نرم هم نیاز پیدا خواهید کرد. در اینجا می‌توانیم به موارد پایین اشاره کنیم:

• مهارت‌های ارتباطی
• مهارت‌های حل مسئله
• مدیریت زمان
• مهارت کار تیمی
• علاقه‌مندی به یادگیری مداوم

پارسکدرز مفتخر است که در طول ۱۴ سال فعالیت درخشان همکاری موفقی با تعداد قابل توجهی از فعالان حوزه یادگیری ماشین داشته است. بنابراین، اگر قصد همکاری و کسب درآمد در بستری معتبر را دارید، می‌توانید به جمع کاربران فریلنسر ما بپیوندید.
=====

هزینه انجام پروژه یادگیری ماشین به صورت فریلنسری

هر پروژه یادگیری ماشین نه‌تنها حجم کار و تخصص خاصی را می‌طلبد، بلکه نیازها و ویژگی‌های خاص خود را نیز دارد. به همین دلیل، نمی‌توانیم قیمتی کلی برای سفارش‌های مختلف در نظر بگیریم. اما آشکار است که انتخاب انجام کار به شیوه فریلنسری بهترین روش و پارسکدرز مکان قابل اعتماد و معتبر برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین است. ما فعالیت خود را به صورت پایین تنظیم کرده‌ایم:

ابتدا کارفرما سفارش پروژه یادگیری ماشین خود را ثبت می‌کند، سپس فریلنسرها پیشنهادهای خود را برای انجام پروژه ارسال می‌کنند. البته توجه داشته باشید که پیشنهاد فریلنسرها ممکن است از محدوده قیمتی شما بالاتر باشد، چون گاهی اوقات کارفرماها از هزینه‌های انجام پروژه اطلاع به‌روزی ندارند. اما، در پایان، این کارفرما است که با توجه به نیازهای خود، در بین پیشنهادهای دریافت شده، بهترین گزینه را انتخاب می‌کند.