تسلط به یادگیری ماشین - بهینه‌سازی هایپرپارامتر و انتخاب ویژگی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به تیونینگ هایپرپارامترها - با بهینه‌سازی عملکرد مدل از طریق تیونینگ دقیق ابرپارامترها، نتایج یادگیری ماشین را بهبود دهید.
• تسلط به انتخاب ویژگی - ویژگی‌های مرتبط داده را برای ساخت مدل‌های دقیق و کارآمد یادگیری ماشین انتخاب کنید.
• روش‌های بهینه و رفع مشکلات - بهترین رویکردها برای بهینه‌سازی مدل را کشف کرده و مسائل رایج در پروژه‌های یادگیری ماشین را برطرف نمایید.
• کاربرد پیشرفته در امور مالی - پیش‌بینی بازار بورس به صورت بلادرنگ با مدل‌های بهینه‌ شده یادگیری ماشین
• استفاده از scikit-learn و scikit-optimize، کراس, Optuna و تنسورفلو برای تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین
• کاربرد پیشرفته در تشخیص تصویر با بهینه‌سازی CNN
• بهینه‌سازی فراتر از یادگیری ماشین - بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• یادگیری بهینه‌سازی یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری و دسکتاپ
• کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین - Scikit learn و Scikit optimize
• کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری عمیق - کراس، تنسورفلو، Optuna
• محتوای اضافه - بهینه‌سازی الگوریتم‌های نظارت نشده

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه در یادگیری ماشین - هرچند اجباری نیست، اما درک عمومی از مفاهیم یادگیری ماشین مفید است. برنامه‌نویسی پایتون - داشتن آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی پایتون توصیه می‌شود، ولی مهم‌ترین کدها پوشش داده خواهند شد.
• دسترسی به کامپیوتر - برای انجام کارهای عملی و تمرین‌های دستی، دانشجویان باید لپ‌تاپ یا کامپیوتر داشته باشند.
• اتصال اینترنت - برای دسترسی به منابع آنلاین و مطالب دوره، اتصال اینترنت قابل اعتماد لازم است.
• تجربه اولیه در برنامه‌نویسی پایتون - الزامی نیست، اما مطلوب است. در این دوره مروری سریع بر برنامه‌نویسی پایتون نیز ارائه می‌شود.
• مهارت‌های ریاضی پایه

توضیحات دوره

دوره جامع «تسلط به یادگیری ماشین - تیونینگ دقیق هایپرپارامترها و انتخاب ویژگی» طراحی شده تا مهارت‌های یادگیری ماشین شما را به سطحی بالاتر برساند. این دوره عمیق و فراگیر است. شما به دنیای پیچیده انتخاب ویژگی و بهینه‌سازی ابرپارامترها، دو روش اساسی و کلیدی که کلید دستیابی به بهترین عملکرد و کارایی مدل هستند، وارد می‌شوید. با ترکیبی از بینش‌های نظری، نمایش‌های عملی و فعالیت‌های کاربردی، مهارت‌های مهمی در تیونینگ دقیق مدل‌ها و شناسایی ویژگی‌های برجسته کسب خواهید کرد.

این سفر روشن‌بخش با مثال‌های عملی و بهترین شیوه‌های صنعت، رویکردهای تقویت شده و پایه‌ای قوی برای ناوبری دقیق و با اعتمادبه‌نفس در چشم‌انداز داده بزرگ به شما ارائه می‌دهد. در پایان دوره، توانایی‌ها و دانش لازم برای ساخت سیستم‌های یادگیری ماشین بسیار دقیق، مؤثر و با نتایج قابل توجه را به دست خواهید آورد. مهارت‌های یادگیری ماشین خود را به سطح جدیدی برسانید و با یک مسیر آموزشی کامل که توان نوآوری و موفقیت شما را در این حوزه در حال رشد افزایش می‌دهد، همراه شوید.

این دوره اصول یادگیری ماشین را از طریق کاربرد عملی با کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn ،scikit-optimize، کراس, Optuna و تنسورفلو پوشش می‌دهد. شما خواهید آموخت چگونه مدل‌ها را به طور موثر بسازید و آنها را از مدل‌های ساده تا شبکه‌های عصبی پیشرفته، تیونینگ و بهینه کنید. صرف نظر از سطح تجربه، این دوره شما را به تکنیک‌های کاربردی مجهز می‌کند تا دانش یادگیری ماشین خود را گسترش داده و خلاقیت را در کار و پروژه‌های خود پرورش دهید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• حرفه‌ای‌ها و دانشجویانی که علاقه‌مند به پیچیدگی‌های یادگیری ماشین هستند و می‌خواهند عمیقاً با تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل آشنا شوند.
• کسب‌وکارهایی که قصد بهبود مدل‌های یادگیری ماشین خود را دارند.
• حرفه‌ای‌های پیشرفته در حوزه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی