یادگیری ماشین سرتاسری (End-to-End)

معرفی یادگیری ماشین سرتاسری

با این دوره جامع، به بررسی دنیای یادگیری ماشین بپردازید و کشف کنید که چگونه مدل‌های سرتاسری را طراحی، آموزش و استقرار دهید. از طریق مثال‌های جذاب دنیای واقعی و تمرین‌های عملی، خواهید آموخت که چگونه مسائل پیچیده داده را حل کرده و مدل‌های قدرتمند یادگیری ماشین بسازید. در پایان این دوره، شما با مهارت‌های لازم برای ایجاد، نظارت و نگهداری مدل‌های پرفورمنس بالا که بینش‌های عملی ارائه می‌دهند، مجهز خواهید شد. تخصص یادگیری ماشین خود را با این دوره جامع و عملی متحول کرده و به یک حرفه‌ای سرتاسری در یادگیری ماشین تبدیل شوید!

ارزیابی و بهبود مدل خود

کار را با یادگیری اصول تحلیل اکتشافی داده‌ (EDA) و آماده‌سازی داده آغاز کنید - داده‌های خود را پاکسازی و پیش‌پردازش خواهید کرد و اطمینان حاصل می‌کنید که برای آموزش مدل آماده هستند. سپس، به هنر مهندسی و انتخاب ویژگی مسلط شوید تا مدل‌های خود را برای چالش‌های دنیای واقعی بهینه کنید؛ بیاموزید که چگونه از کتابخانه Boruta برای انتخاب ویژگی استفاده کنید، آزمایش‌ها را با MLFlow ثبت کنید و مدل‌های خود را با استفاده از اعتبارسنجی متقاطع k-fold تنظیم دقیق کنید. اسرار معیارهای خطای مؤثر را کشف کرده و بیش‌برازش را تشخیص دهید تا مدل‌های خود را برای موفقیت آماده کنید.

استقرار و نظارت بر مدل خود

همچنین اهمیت مخازن ویژگی و رجیستری مدل‌ها در چارچوب‌های یادگیری ماشین سرتاسری را بررسی خواهید کرد. یاد بگیرید که چگونه با استفاده از Docker و AWS، مدل خود را استقرار داده و عملکرد آن را در طول زمان نظارت کنید. مفهوم رانش داده و چگونگی تشخیص آن با استفاده از آزمون‌های آماری را درک کنید. حلقه‌های بازخورد، بازآموزی و استراتژی‌های برچسب‌گذاری را پیاده‌سازی کنید تا عملکرد مدل‌های خود را در مواجهه با داده‌ همیشه در حال تغییر حفظ کنید.

این دوره شما را با مهارت‌های عملی مجهز می‌کند که مستقیماً برای شغل دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین قابل استفاده است و به شما امکان می‌دهد مدل‌ها را طراحی، استقرار و نگهداری کنید؛ مهارت‌هایی حیاتی برای استفاده از تأثیر کسب و کار راه‌حل‌های یادگیری ماشین است.