رگرسیون خطی و پایتون - یادگیری ماشین برای اپلیکیشن‌های موبایل

آنچه یاد خواهید گرفت:

• آموزش مدل‌های رگرسیون خطی در پایتون برای اپلیکیشن‌های موبایل
• اکسپورت مدل‌های رگرسیون خطی در تنسورفلو لایت برای استفاده در اپلیکیشن‌های موبایل
• یادگیری سینتکس اولیه زبان برنامه‌نویسی پایتون
• یادگیری مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• یادگیری درباره کتابخانه‌های مختلف علم داده مانند Numpy، پانداس و Matplotlib
• یادگیری استفاده از تنسورفلو و تنسورفلو لایت برای آموزش مدل‌های رگرسیون خطی در پایتون
• آموزش یک مدل برای پیش‌بینی قیمت سوخت و تبدیل آن به فرمت تنسورفلو لایت برای استفاده در اپلیکیشن‌های موبایل
• آموزش یک مدل برای پیش‌بینی قیمت خانه و تبدیل آن به فرمت تنسورفلو لایت برای استفاده در اپلیکیشن‌های موبایل
• درک کارکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی

پیش‌نیازهای دوره

• برای این دوره هیچ پیش‌نیازی وجود ندارد.

توضیحات دوره

آیا می‌خواهید مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش دهید و از آن‌ها در اپلیکیشن‌های موبایل، وب و دسکتاپ استفاده کنید؟ پس در این دوره شرکت کنید. در این دوره، شما یاد می‌گیرید مدل‌های رگرسیون خطی را آموزش دهید و آن‌ها را به فرمت تنسورفلو لایت تبدیل کنید تا بتوانید از آن‌ها در دستگاه‌های موبایل، دسکتاپ و لبه استفاده کنید.

این دوره به چند بخش تقسیم شده است

• آشنایی با یادگیری ماشین و انواع آن
• مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• سینتکس اولیه زبان برنامه‌نویسی پایتون
• کتابخانه‌های علم داده (Numpy ،Matplotlib و پانداس)
• تنسورفلو و تنسورفلو لایت
• آموزش یک مدل رگرسیون خطی ساده
• آموزش یک مدل رگرسیون خطی پیشرفته برای پیش‌بینی بازدهی سوخت
• ساخت یک مدل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت خانه

بررسی دوره: ما با بررسی مبانی یادگیری ماشین و انواع مختلف آن شروع می‌کنیم و سپس به دنیای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌پردازیم که به عنوان مبنای آموزش مدل‌های تنسورفلو لایت ما برای اپلیکیشن‌های موبایل عمل خواهد کرد.

برنامه‌نویسی پایتون: پس از درک مفاهیم کلیدی، سینتکس اولیه برنامه‌نویسی پایتون را یاد می‌گیریم که یک زبان چندمنظوره است و مسیر را برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین هموار می‌کند.

آنلاک کردن قدرت داده: برای آماده‌سازی و تحلیل مؤثر مجموعه داده‌های خود، ما به کتابخانه‌های ضروری علم داده مانند پانداس، NumPy و Matplotlib می‌پردازیم. این ابزارهای قدرتمند به شما این امکان را می‌دهند تا از پتانسیل داده برای پیش‌بینی‌های دقیق استفاده کنید.

تنسورفلو برای موبایل: سپس، ما دنیای تنسورفلو را عمیقا بررسی خواهیم کرد، یک کتابخانه که نه تنها از آموزش مدل با شبکه‌های عصبی پشتیبانی می‌کند، بلکه برای دستگاه‌های موبایل نیز مناسب است.

به ما در این سفر هیجان‌انگیز بپیوندید و پتانسیل یادگیری ماشین با رگرسیون خطی برای دستگاه‌های موبایل و لبه را آنلاک کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• هر کسی که می‌خواهد دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را بررسی کند.
• هر کسی که می‌خواهد مدل‌های پیش‌بینی و رگرسیون خطی را برای اپلیکیشن‌های موبایل آموزش دهد.
• افرادی که به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق علاقه‌مند هستند.
• مبتدیان یادگیری ماشین که می‌خواهند مدل‌های یادگیری ماشین را برای دستگاه‌های لبه آموزش دهند.
• مهندسان یادگیری ماشین سطح متوسط که به دنبال تقویت مهارت‌های خود هستند.