نکات و ترفندهای Scikit-Learn

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به هنر ساخت پایپ‌لاین‌های مؤثر برای مدل‌های یادگیری ماشین خود و ساده‌سازی گردش‌کار خود برای صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری
• کسب دانش جامع درباره‌ ابزارهای مختلف یادگیری ماشین در اختیار شما و یادگیری نحوه استفاده بهینه از آنها برای کسب برتری در این حوزه
• آشنایی با بهترین شیوه‌ها و استانداردهای موجود در صنعت یادگیری ماشین و توسعه مهارت‌های ساخت مدل‌های قوی و قابل گسترش
• این دوره مهارت‌ها و دانش لازم برای اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین را به شما می‌دهد تا با اطمینان اقدام کنید.
• بررسی تکنیک‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی و تیونینگ دقیق مدل‌ها، ارتقای تحلیل داده‌ خود به سطحی بالاتر

توضیحات دوره

اگر دانشمند داده هستید که می‌خواهید مهارت‌های یادگیری ماشین خود را به سطح بالاتری برسانید، این دوره مخصوص شما طراحی شده است. برخلاف دوره‌های دیگر که مباحث گسترده‌ای را پوشش می‌دهند، این دوره به صورت ویژه برای ارائه درک جامع از Scikit-Learn و مفیدترین قابلیت‌های آن ساخته شده است.

علاوه بر پرداختن به مبانی Scikit-Learn، این دوره به مباحثی مانند تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع، متریک‌های سفارشی، تیونینگ هایپرپارامترها، مهندسی ویژگی‌ و پایپ‌لاین‌ها پرداخته و نحوه ساخت مدل‌ها و همچنین بهینه‌سازی آنها برای کاربردهای واقعی را آموزش می‌دهد.

ما به عنوان کسی که در یافتن دوره‌ مناسب درباره Scikit-Learn دچار مشکل بود، این دوره را ساخته‌ایم تا خلأ موجود را پر کرده و منبعی فراهم کنیم که کاش خودمان به آن دسترسی داشتیم. در پایان دوره، تسلطی به Scikit-Learn خواهید داشت که شما را به عنوان دانشمند داده ماهر و آگاه متمایز می‌کند. چه تازه‌کار باشید و چه حرفه‌ای، این دوره برای همه مناسب است. با ما همراه شوید تا روی این سفر هیجان‌انگیز برای تسلط به Scikit-Learn و ارتقای مهارت‌های یادگیری ماشین گام برداریم.

در طول دوره، نکات و ترفندهای زیادی برای کار با Scikit-Learn خواهید آموخت که در دوره‌های دیگر معمولاً نادیده گرفته می‌شوند. به عنوان مثال، یاد می‌گیرید چگونه از پایپ‌لاین‌ها برای ساده‌سازی گردش‌کار یادگیری ماشین و اطمینان از پردازش یکسان داده‌ استفاده کنید. همچنین یاد می‌گیرید چگونه با معیارهای سفارشی کارایی مدل‌ها را بهتر ارزیابی کرده و با تیونینگ هایپرپارامترها پارامترهای مدل را برای عملکرد بهتر بهینه کنید. علاوه بر این، تکنیک‌های پیشرفته‌ای برای مهندسی ویژگی‌ شامل ایجاد ترم‌های تعاملی و ویژگی‌های چندجمله‌ای و همچنین مدیریت داده‌ گمشده خواهید آموخت. در پایان دوره، نه تنها درک عمیقی از Scikit-Learn خواهید داشت، بلکه جعبه‌ابزاری از تکنیک‌ها و استراتژی‌ها برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین بهتر به دست خواهید آورد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای یادگیرندگان مبتدی و پیشرفته‌ طراحی شده که می‌خواهند دانش و درک خود از Scikit-Learn را گسترش دهند. چه تازه وارد حوزه علم داده‌ شده باشید و چه قصد ارتقای مهارت‌های موجود خود را داشته باشید، این دوره برای کسانی که به دنبال فهم عمیق‌تر از امکانات متعدد و کمتر استفاده شده Scikit-Learn هستند، مناسب است.
• این دوره برای دانشمندان داده، پژوهشگران و تحلیلگرانی مناسب است که می‌خواهند مهارت‌ها و دانش خود در زمینه مدل‌های یادگیری ماشین در Scikit-Learn را پیشرفت دهند.
• محتوای دوره به گونه‌ای طراحی شده که نیازهای کسانی را برآورده کند که می‌خواهند فراتر از مبانی پیش بروند و درک جامع‌تری از این ابزار قدرتمند کسب کنند. چه قصد ساخت مدل‌های پیچیده‌تر، بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌‌های فعلی یا اعتبارسنجی نتایج با اطمینان را داشته باشید، این دوره برای همه کسانی که در تحلیل داده خود جدی هستند، مناسب است.