یادگیری ماشین با R: ساخت مدل‌های دنیای واقعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین، از جمله کار با دیتا فریم‌ها، پکیج‌ها و ابزارهای مصورسازی را توسعه دهید.
• مجموعه داده‌ها را به‌طور موثر پیش‌پردازش و تمیز کنید، و با مدیریت مقادیر گم‌شده، داده‌های پرت و عدم تعادل کلاس، داده‌ها را برای مدل‌سازی آماده کنید.
• مدل‌های طبقه‌بندی مانند k-NN، رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم گیری، جنگل‌های تصادفی و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) را بسازید و ارزیابی کنید.
• تکنیک‌های رگرسیون شامل مدل‌های خطی، چندجمله‌ای و غیر پارامتریک را اعمال کرده و برازش و عملکرد مدل را ارزیابی کنید.
• با استفاده از اهمیت متغیر، متدهای منظم‌سازی (LASSO Ridge) و متدهای کاهش ابعاد مانند PCA و تحلیل عاملی، ویژگی‌ها را مهندسی و انتخاب کنید.
• شبکه‌های عصبی را در R طراحی و آموزش دهید و مفاهیم کلیدی مانند گرادیان کاهشی، پس‌انتشار و بیش‌برازش را درک کنید.
• داده‌های سری زمانی را با استفاده از مدل‌های ARIMA SARIMA و ETS پیش‌بینی کنید و رویکردهای پیش‌بینی را برای دقت و قابلیت اطمینان مقایسه کنید.
• با ادغام نویز ARIMA در رگرسیون خطی و شناسایی مدل‌های تابع انتقال، مدل‌های رگرسیون پویا را پیاده‌سازی کنید.
• خوشه‌بندی و یادگیری نظارت‌نشده را با استفاده از k-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، مدل‌های ترکیبی گاوسی (GMM)، DBSCAN و تکنیک‌های اعتبارسنجی خوشه انجام دهید.
• از کتابخانه‌های ضروری R مانند caret ،ggplot2 ،forecast، rpart و mclust برای ساخت، تنظیم و استقرار کارآمد مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه آمار
• آشنایی با اصول برنامه‌نویسی
• نصب بودن R و RStudio
• کنجکاوی درباره داده‌ها و مدل‌سازی
• مهارت‌های اولیه کار با صفحات گسترده (اختیاری)

توضیحات دوره

یادگیری ماشین با توانمندسازی سیستم‌ها برای یادگیری از داده‌ها، شناسایی الگوها و تصمیم‌گیری با حداقل دخالت انسان، صنایع را متحول می‌کند. در هسته خود، یادگیری ماشین در مورد ساخت مدل‌هایی است که می‌توانند از مثال‌ها تعمیم یابند. چه پیش‌بینی رفتار مشتری، تشخیص شرایط پزشکی یا پیش‌بینی روندهای بازار باشد.

این مجموعه آموزشی یک سفر جامع و عملی به دنیای یادگیری ماشین با استفاده از R، زبانی قدرتمند برای محاسبات آماری و تحلیل داده‌ها است.. این دوره که برای فراگیران در تمام سطوح طراحی شده است، مفاهیم یادگیری ماشین را ابهام‌زدایی می‌کند و دانش‌جویان را به مهارت‌های عملی مورد نیاز برای ساخت سیستم‌های هوشمند مجهز می‌سازد.

این مجموعه به هشت ماژول متمرکز تقسیم شده است که هر کدام به یک حوزه کلیدی از یادگیری ماشین می‌پردازند:

• مقدمه‌ای بر R برای یادگیری ماشین: اصول برنامه‌نویسی R، انواع داده‌ها، دیتا فریم‌ها و پکیج‌های ضروری مانند caret و ggplot2 را بیاموزید.
• طبقه‌بندی: تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده را برای دسته‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند k-NN، رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم گیری، جنگل‌های تصادفی و ماشین‌های بردار پشتیبان کاوش کنید.
• رگرسیون: درک کنید که چگونه روابط بین متغیرها را با استفاده از متدهای رگرسیون خطی، چندجمله‌ای و غیر پارامتریک مدل‌سازی کنید.
• انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد: کشف کنید که چگونه با انتخاب ویژگی‌های مرتبط و کاهش پیچیدگی با استفاده از PCA، LASSO و رگرسیون Ridge عملکرد مدل را بهبود بخشید.
• شبکه‌های عصبی: به بررسی میانی یادگیری عمیق، از جمله چگونگی یادگیری، آموزش و تعمیم شبکه‌های عصبی با استفاده از گرادیان کاهشی و پس‌انتشار بپردازید.
• پیش‌بینی سری‌های زمانی: مدل‌سازی و پیش‌بینی داده‌های زمانی را با استفاده از تکنیک‌های ARIMA ،SARIMA و هموارسازی نمایی بیاموزید.
• مدل‌های رگرسیون پویا: رگرسیون را با مدل‌سازی سری‌های زمانی ترکیب کنید تا الگوهای پیچیده در داده‌های متوالی را ثبت کنید.
• خوشه‌بندی و یادگیری نظارت‌نشده: الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند k-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، مدل‌های ترکیبی گاوسی و DBSCAN را برای کشف ساختارهای پنهان در داده‌ها به کار ببرید.

در طول دوره، دانشجویان با نوشتن کد R، تحلیل مجموعه داده‌های واقعی و ساخت مدل‌ها از ابتدا، تجربه عملی کسب خواهند کرد. تاکید بر کاربرد عملی است و هر مفهوم به سناریوها و چالش‌های دنیای واقعی گره خورده است.

تا پایان دوره، دانشجویان نه تنها تئوری پشت یادگیری ماشین را درک خواهند کرد، بلکه قادر خواهند بود مدل‌ها را با استفاده از R پیاده‌سازی، ارزیابی و بهینه‌سازی کنند. چه تحلیلگر داده باشید، چه محقق، دانشجو یا متخصصی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود است، این دوره اصول محکم و تکنیک‌های پیشرفته‌ای برای موفقیت در دنیای داده‌محور فراهم می‌کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان و متخصصانی که وارد حوزه یادگیری ماشین می‌شوند.
• تحلیلگران و دانشمندان داده که به دنبال گسترش مهارت‌های R خود هستند.
• محققانی که با مدل‌سازی آماری و پیش‌بینی کار می‌کنند.
• هر کسی که به یادگیری ماشین عملی و کاربردی با R علاقه‌مند است.