کشف داده‌ بدون برچسب - یادگیری خودنظارتی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک مفاهیم مرتبط با تسک‌های اولیه یادگیری ماشین، از جمله خوشه‌بندی و طبقه‌بندی
• یادگیری درباره کاربردهای یادگیری ماشین خودنظارتی
• پیاده‌سازی فریمورک‌های یادگیری ماشین خودنظارتی مانند خودرمزگذارها با استفاده از پایتون
• یادگیری درباره فریمورک‌های یادگیری عمیق مانند کراس و H2O

توضیحات دوره

یادگیری ماشین خودنظارتی یک پارادایم است که از داده‌ بدون برچسب بدون نیاز به برچسب‌گذاری صریح انسانی یاد می‌گیرد. این فرآیند شامل ایجاد تسک‌های جانشین یا pretext است که مدل برای حل آنها با استفاده از داده‌ خام آموزش می‌بیند. با تمرکز بر این تسک‌ها، مدل یاد می‌گیرد که الگوها و ساختارهای پنهان را شناسایی کند که به آن امکان می‌دهد نمایش‌های مفیدی را کشف کند. یادگیری خودنظارتی از داده‌ بدون برچسب انبوه بهره می‌برد، نیاز به حاشیه‌نویسی دستی را کاهش می‌دهد و نمایش‌های غنی و قابل انتقالی تولید می‌کند. این روش در عرصه‌های مختلف موفقیت‌آمیز بوده و یک رویکرد نویدبخش برای استفاده از داده‌ بدون برچسب برای استخراج اطلاعات معنادار بدون تکیه بر برچسب‌های خارجی است.

اگر شما یک تازه‌وارد در یادگیری ماشین خودنظارتی هستید، در دوره‌ آخر ما شرکت کنید تا همه موارد را درباره‌ این پیشرفت اخیر در هوش مصنوعی بیاموزید.

این دوره به شما کمک می‌کند تا تسلط خود را در پیاده‌سازی راه‌حل‌های BI مبتنی بر علم داده با استفاده از یک محیط ابری قدرتمند به نام GoogleColab به دست آورید.

به طور خاص، شما موارد زیر را درک می‌کنید:

• یادگیری جنبه‌های اصلی پیاده‌سازی فریمورک علم داده پایتون در Google Colab 
• آشنایی با یادگیری ماشین خودنظارتی و اهمیت آن
• یادگیری پیاده‌سازی فریمورک‌های رایج علم داده و کار با پکیج‌های مهم هوش مصنوعی، از جمله H2O و کراس
• استفاده از تکنیک‌های رایج یادگیری ماشین خودنظارتی برای یادگیری از داده‌ بدون برچسب
• انجام تسک‌های مهم هوش مصنوعی، از جمله کاهش نویز تصاویر و شناسایی ناهنجاری‌ها

چرا باید در دوره ما شرکت کنید؟

دوره ما پایه‌ای را برای انجام یادگیری ماشین خودنظارتی کاربردی و واقعی فراهم می‌آورد. با شرکت در دوره، یک قدم بزرگ به جلو در مسیر علم داده‌ به عنوان یک کارشناس در بهره‌برداری از قدرت داده‌ بدون برچسب برای استخراج نکات مختلف و شناسایی روندها برداشته‌اید.

مدرس دارای مدرک MPhil (جغرافیا و محیط زیست) از دانشگاه آکسفورد بریتانیا است. همچنین دکتری علمی در علم داده را در دانشگاه کمبریج (اکولوژی و حفاظت استوایی) گذرانده‌ است. او دارای چندین سال تجربه در تحلیل داده‌ واقعی از منابع مختلف، تولید نوشته‌های علمی برای مجلات معتبر بین‌المللی و انجام مشاوره در علم داده است.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده که می‌خواهند دانش خود را درباره یادگیری ماشین خودنظارتی افزایش دهند.
• دانشجویان هوش مصنوعی (AI)
• دانشجویان علاقه‌مند به یادگیری درباره‌ فریمورک‌هایی مانند خودرمزگذارها