مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با JS: رگرسیون (ریاضی + کد)

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک و کاربرد تکنیک‌های رگرسیون خطی و چندگانه
• ساخت و استفاده از مدل‌های رگرسیون با استفاده از Node.js و React.js
• درک مفاهیم ریاضی کلیدی پشت الگوریتم‌های رگرسیون
• ایجاد یک اپلیکیشن React برای رسم نمودار داده‌ها به‌صورت بلادرنگ و تحلیل رگرسیون

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه از هر زبان برنامه‌نویسی

توضیحات دوره

با دوره «یادگیری ماشین با JS: وظایف رگرسیون (ریاضی + کد)»، وارد دنیای یادگیری ماشین شوید. این دوره نگاهی متمرکز به رگرسیون خطی دارد و دانش نظری را با کدنویسی عملی ترکیب می‌کند تا به شما بیاموزد چگونه مدل‌های رگرسیون خطی را با استفاده از JavaScript بسازید و به‌کار ببرید.

آنچه فرا خواهید گرفت:

• اصول اصلی رگرسیون خطی: با مبانی رگرسیون خطی شروع کنید و به تکنیک‌های رگرسیون چندگانه گسترش دهید. کشف کنید که چگونه این مدل‌ها می‌توانند نتایج آینده را بر اساس داده‌های گذشته پیش‌بینی کنند.
• کدنویسی عملی: مستقیماً با مثال‌های کدنویسی عملی با استفاده از JavaScript تعامل برقرار کنید. شما از Node.js برای جنبه‌های محاسباتی و از React.js برای مصورسازی پویای داده‌ها استفاده خواهید کرد.
• ریاضیات ساده‌شده: مدرس ریاضیات ضروری پشت مدل‌ها را به شکلی قابل‌فهم ارائه می‌دهد و بر مفاهیمی تمرکز می‌کند که به شما اجازه می‌دهد الگوریتم‌ها را به‌طور مؤثر درک و پیاده‌سازی کنید.
• یادگیری مبتنی بر پروژه: یک اپلیکیشن React را از صفر بسازید که نه‌تنها داده‌ها را رسم می‌کند، بلکه پارامترهای رگرسیون را محاسبه کرده و این محاسبات را به‌صورت بلادرنگ مصورسازی می‌کند. این رویکرد عملی به تثبیت یادگیری شما از طریق تجربه توسعه واقعی کمک می‌کند.
• کاربردهای دنیای واقعی: یاد بگیرید با استفاده از مدل‌هایی که می‌سازید، نتایج دنیای واقعی را پیش‌بینی کنید. اهمیت باقیمانده‌ها را درک کنید و بیاموزید چگونه دقت مدل را با معیارهای آماری مانند R-squared، خطای میانگین مطلق (MAE) و خطای میانگین مربعات (MSE) کمی‌سازی کنید.
• موضوعات پیشرفته به‌صورت عمیق: فراتر از رگرسیون اولیه بروید و با جلساتی در مورد مدیریت انواع داده‌های پیچیده از طریق تحلیل رگرسیون چندگانه، عملیات ماتریسی و تکنیک‌های انتخاب مدل آشنا شوید.

ساختار دوره:

این دوره شامل بیش از 80 ویدئوی آموزشی دقیق است که شما را در هر مرحله از یادگیری یادگیری ماشین با JavaScript راهنمایی می‌کند:

• مقدمه و راه‌اندازی: با مروری بر ابزارها و تنظیمات لازم شروع کنید. اصطلاحات بنیادی و مفاهیم رگرسیون را درک کنید.
• تمرین‌های تعاملی: هر مفهوم جدید با تمرین‌های کدنویسی عملی همراه است که با تبدیل تئوری به عمل، مطالب را تثبیت می‌کند.
• پروژه‌های عمیق: آنچه آموخته‌اید را در پروژه‌های گسترده و واقعی به کار ببرید. دامنه‌های حقوق را بر اساس داده‌های شغلی پیش‌بینی کنید یا قیمت خودروها را با مدل‌های رگرسیون پیچیده تخمین بزنید.

چرا این دوره را انتخاب کنید؟

• یادگیری هدفمند: تمرکز مدرس بر رگرسیون خطی است تا درک کاملی از یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های یادگیری ماشین ارائه دهد.
• کاربرد عملی JavaScript: با استفاده از JavaScript، زبانی که برای بسیاری از توسعه‌دهندگان آشناست، این دوره فرآیند ادغام یادگیری ماشین در وب و سرویس‌های Backend را شفاف‌سازی می‌کند.
• رویکرد پروژه‌محور: پروژه‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که مشکلات واقعی صنعت را منعکس کنند و شما را برای چالش‌های فنی در حرفه‌تان آماده سازند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیانی که درباره حوزه یادگیری ماشین کنجکاو هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که علاقه‌مند به افزودن قابلیت‌های یادگیری ماشین به مجموعه مهارت‌های خود هستند.
• دانشجویان و متخصصانی که رویکرد عملی و کاربردی به یادگیری تحلیل داده و مدل‌سازی آماری را ترجیح می‌دهند.