یادگیری نظارت‌شده - مدل های جمعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• مبانی نظری یادگیری جمعی، شامل مفاهیم سوگیری، واریانس و تنوع جمعی
• انواع مختلف متدهای جمعی، مانند بگینگ، بوستینگ و استکینگ و چگونگی اعمال آن‌ها برای بهبود عملکرد مدل
• تکنیک‌های ترکیب مدل‌های منفرد، شامل میانگین‌گیری، میانگین‌گیری وزن‌دار و فرایادگیری
• پیاده‌سازی عملی متدهای جمعی با استفاده از کتابخانه‌ها و فریمورک‌های محبوب یادگیری ماشین، به همراه تجربه عملی در ساخت مدل های جمعی

توضیحات دوره

تکنیک‌های جمعی نقشی محوری در بهبود دقت و استحکام مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در علم داده ایفا می‌کنند. این دوره در سطح متوسط تا پیشرفته طراحی شده است تا درک جامعی از متدهای جمعی ارائه دهد و شرکت‌کنندگان را به دانش و مهارت‌های لازم برای اعمال مؤثر تکنیک‌های جمعی در سناریوهای دنیای واقعی مجهز کند. از طریق ترکیبی از مفاهیم نظری، پیاده‌سازی عملی و پروژه‌های کاربردی، شرکت‌کنندگان متدهای مختلف جمعی را بررسی کرده و بینش‌هایی در مورد کاربردها، نقاط قوت و محدودیت‌های آن‌ها به دست خواهند آورد.

اهداف دوره:

درک اصول تکنیک‌های جمعی:

• کسب درک عمیق از متدهای جمعی و اهمیت آن‌ها در علم داده
• یادگیری شهود پشت تکنیک‌های جمعی و مزایای آن‌ها نسبت به مدل‌های منفرد

مطالعه بگینگ و جنگل تصادفی:

• بررسی بگینگ به عنوان یک تکنیک جمعی، شامل اصول زیربنایی و پیاده‌سازی الگوریتمی آن
• بررسی عمیق به جنگل تصادفی، یک متد جمعی محبوب مبتنی بر بگینگ، و یادگیری چگونگی بهبود عملکرد مدل توسط آن

بررسی در الگوریتم‌های بوستینگ:

• یادگیری الگوریتم‌های بوستینگ مانند AdaBoost و Gradient Boosting و XGBoost و ماهیت تکرارشونده آن‌ها
• درک فرآیند بوستینگ، شامل انتخاب یادگیرنده ضعیف، تنظیم وزن‌ها و تصحیح خطا

تسلط به تکنیک‌های استکینگ:

• مطالعه مفهوم استکینگ، که به عنوان تعمیم انباشته نیز شناخته می‌شود، و نقش آن در ترکیب چندین مدل
• بررسی در معماری‌های مختلف استکینگ، از جمله رویکردهای بلندینگ و فرامدل

تجمیعی مدل و رأی‌گیری:

• کشف متدهای مختلف تجمیعی پیش‌بینی‌های جمعی، مانند رأی‌گیری اکثریت و رأی‌گیری وزن‌دار
• بررسی در تکنیک‌های جمعی پیشرفته مانند استکینگ با فراویژگی‌ها و استکینگ با هرس مدل

پیاده‌سازی عملی و مطالعات موردی:

• اعمال تکنیک‌های جمعی بر روی مجموعه داده‌ها و مسائل دنیای واقعی
• کار بر روی پروژه‌های عملی برای کسب تجربه در پیاده‌سازی متدهای جمعی با استفاده از پایتون/R و کتابخانه‌های مرتبط

مباحث پیشرفته و تحولات اخیر:

• کسب بینش در مورد تکنیک‌های جمعی پیشرفته، از جمله انواع گرادیان بوستینگ مانند LightGBM و CATBoost
• بررسی در تحقیقات و تحولات اخیر در متدهای جمعی، مانند مدل‌های جمعی یادگیری عمیق

ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوه‌ها:

• بحث در مورد ملاحظات اخلاقی پیرامون تکنیک‌های جمعی، از جمله سوگیری‌ها، انصاف و تفسیرپذیری
• یادگیری بهترین شیوه‌ها برای اعمال مسئولانه و مؤثر تکنیک‌های جمعی

این دوره ترکیبی از درس ها، تمرینات عملی و پروژه‌های کاربردی را برای ارائه یک تجربه یادگیری جامع فراهم می‌کند. شرکت‌کنندگان به یک پلتفرم یادگیری آنلاین اختصاصی دسترسی خواهند داشت که در آن می‌توانند به مواد درسی، سخنرانی‌های ویدئویی و منابع تکمیلی دسترسی پیدا کنند. جلسات زنده و تالارهای گفتگو، تعامل، همکاری و فرصت کسب شفاف‌سازی و راهنمایی از مدرسان و همتایان را تقویت می‌کند. شرکت‌کنندگان فرصت خواهند داشت تا بر روی مطالعات موردی و پروژه‌های دنیای واقعی کار کرده، تکنیک‌های جمعی را برای حل مسائل داده‌محور اعمال کنند و بینش‌های عملی کسب کنند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره تکنیک‌های جمعی برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و محققانی طراحی شده است که می‌خواهند درک و مهارت‌های خود را در روش‌های یادگیری جمعی برای بهبود عملکرد مدل بهبود دهند.
• این دوره می‌تواند برای متخصصانی که در حوزه‌های مختلفی مانند مالی، بهداشت و درمان، تجارت الکترونیک و بازاریابی کار می‌کنند و در آن پیش‌بینی‌های دقیق و مدل‌های قابل اعتماد حیاتی است، مفید باشد.
• همچنین برای افرادی با پیش‌زمینه در آمار یا ریاضیات که می‌خواهند به بررسی حوزه یادگیری ماشین بپردازند و تکنیک‌های پیشرفته برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مستحکم را بررسی کنند، مناسب است.