یادگیری ماشین: KNeighborsClassifier و ریاضیات پشت آن

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول یادگیری ماشین و کاربردهای آن را درک خواهید کرد.
• درک عمیقی از الگوریتم K نزدیک‌ترین همسایه (KNN) به دست خواهید آورد.
• مفاهیم ریاضی پشت الگوریتم KNN، شامل معیارهای فاصله و رویکرد k-نزدیک‌ترین همسایه را یاد خواهید گرفت.
• مجموعه داده گل زنبق را بررسی کرده و ساختار و ویژگی‌های آن را درک خواهید کرد.
• الگوریتم KNN را با استفاده از KNeighborsClassifier در کتابخانه scikit-learn پیاده‌سازی خواهید کرد.
• یک مجموعه داده را برای ارزیابی مدل، به مجموعه‌های آموزش و تست تقسیم خواهید کرد.
• تنظیم فراپارامتر را با استفاده از GridSearchCV برای یافتن بهترین ترکیب فراپارامترها برای مدل KNN انجام خواهید داد.
• عملکرد مدل KNN را با استفاده از معیارهای دقت مانند امتیاز دقت و گزارش طبقه‌بندی ارزیابی خواهید کرد.
• گزارش طبقه‌بندی را برای کسب بینش در مورد عملکرد مدل برای هر کلاس، مصورسازی خواهید کرد.
• مفهوم اهمیت ویژگی‌ها و ارتباط آن در مدل‌های یادگیری ماشین را درک خواهید کرد.

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از زبان برنامه‌نویسی پایتون
• درک اولیه از مفاهیم ریاضی مانند بردارها، ماتریس‌ها و معیارهای فاصله

توضیحات دوره

در این دوره جامع، شما به بررسی دنیای شگفت‌انگیز یادگیری ماشین خواهید پرداخت و به الگوریتم طبقه‌بند K نزدیک‌ترین همسایه (KNN) مسلط خواهید شد.

یادگیری ماشین صنایع متعددی، از بهداشت و درمان گرفته تا امور مالی را، با قادر ساختن کامپیوترها به یادگیری الگوها و انجام پیش‌بینی‌های هوشمند، متحول کرده است. KNN، به عنوان یکی از الگوریتم‌های اساسی در این زمینه، به طور گسترده برای تسک های طبقه‌بندی استفاده می‌شود.

این دوره برای ارائه یک اصول محکم به شما، هم در پیاده‌سازی عملی KNN با استفاده از پایتون و هم در مفاهیم ریاضی زیربنایی آن، طراحی شده است. چه یک مبتدی باشید و چه یک برنامه‌نویس باتجربه که به دنبال گسترش مهارت‌های یادگیری ماشین خود هستید، این دوره شما را به دانش و ابزارهای لازم برای درخشش مجهز می‌کند.

در طول این دوره، شما:

• اصول و تئوری پشت الگوریتم KNN، شامل فرضیات و محدودیت‌های آن را درک خواهید کرد.
• یاد خواهید گرفت که چگونه مجموعه داده‌ را پیش‌پردازش و بررسی کنید و آنها را برای طبقه‌بندی KNN آماده سازید.
• به پیاده‌سازی KNN با استفاده از کتابخانه scikit-learn پایتون مسلط خواهید شد و از ابزارهای قدرتمند آن برای دستکاری داده‌، آموزش مدل و ارزیابی استفاده ‌می‌کنید.
• اهمیت تنظیم فراپارامتر و چگونگی بهینه‌سازی مدل‌های KNN را با استفاده از GridSearchCV و تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل کشف خواهید کرد.
• با کار بر روی یک پروژه دنیای واقعی، تجربه عملی کسب خواهید کرد: طبقه‌بندی مجموعه داده معروف گل زنبق 
• نتایج مدل‌های KNN خود را با استفاده از گزارش‌های طبقه‌بندی و دیگر نمایش‌های گرافیکی insightful مصورسازی و تفسیر خواهید کرد.
• ریاضیات پشت KNN، شامل معیارهای فاصله، مرزهای تصمیم و مفهوم k-نزدیک‌ترین همسایه را بررسی خواهید کرد.

درک شهودی پشت مفهوم اهمیت ویژگی‌ها و اینکه چرا برای برخی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (به جز KNN) حیاتی است، فرا خواهید گرفت.

در پایان این دوره، شما درک عمیقی از الگوریتم K نزدیک‌ترین همسایه، کاربرد آن در تسک های طبقه‌بندی، و اصول ریاضی که محاسبات آن را پشتیبانی می‌کنند، خواهید داشت. با این دانش، شما آماده خواهید بود تا با مسائل یادگیری ماشین در دنیای واقعی روبرو شوید و تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد زمان و چگونگی استفاده مؤثر از KNN بگیرید.

• همین حالا در این دوره شرکت کنید و سفر خود را به دنیای یادگیری ماشین با KNeighborsClassifier و ریاضیات پشت آن آغاز کنید. بیایید با هم پتانسیل داده‌ را آزاد کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهیم!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده مبتدی یا علاقه‌مندان به یادگیری ماشین که می‌خواهند اصول الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بیاموزند.
• دانشجویان یا متخصصانی که می‌خواهند مفاهیم ریاضی پشت الگوریتم K نزدیک‌ترین همسایه (KNN) را درک کنند.
• افرادی که با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین آشنا هستند و می‌خواهند با بررسی در یکی از الگوریتم‌های طبقه‌بندی محبوب، یعنی KNN، دانش خود را گسترش دهند.
• برنامه‌نویسان یا توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند KNN را در پروژه‌ها یا اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین خود به کار گیرند.