آشنایی با تحلیل پیش‌بینانه با استفاده از پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• پیاده‌سازی پیش‌پردازش داده و رویه‌های آموزش مدل برای رگرسیون
• تفسیر اهمیت ویژگی در درختان تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی
• توضیح تفاوت بین یادگیری نظارت شده و نظارت نشده

توضیحات دوره

«آشنایی با تحلیل پیش‌بینانه و تحلیل پیش‌بینانه پیشرفته با استفاده از پایتون» به طور ویژه برای ارتقای مهارت‌های شما در ساخت، بهبود و پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه با استفاده از پایتون طراحی شده است. این دوره به عنوان یک مقدمه جامع بر تحلیل پیش‌بینانه عمل می کند، که با اصول رگرسیون خطی و لجستیک شروع می شود. این مدل‌ها سنگ‌بنای تحلیل پیش‌بینانه هستند و شما را قادر می سازند تا با یادگیری از داده تاریخی رویدادهای آینده را پیش‌بینی کنید.

ما بخشی از تئوری پشت این مدل‌ها را پوشش می دهیم، اما به طور خاص، کاربرد آنها در سناریوهای واقعی و فرآیند ارزیابی عملکرد آنها را برای اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان بررسی می کنیم. با پیشرفت دوره، ما با تمرکز بر درختان تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی به عمق قلمرو یادگیری ماشین می پردازیم. این تکنیک‌ها نمایانگر جنبه پیشرفته‌تری از یادگیری نظارت شده هستند و ابزارهای قدرتمندی را برای تسک‌های طبقه‌بندی و رگرسیون ارائه می دهند.

از طریق مثال‌های کاربردی و تمرین‌های عملی، یاد می‌گیرید که چگونه این مدل‌ها را بسازید، پیچیدگی‌های آنها را درک کرده و آنها را در مجموعه داده‌های پیچیده برای شناسایی الگوها و انجام پیش‌بینی‌ها اعمال کنید.

علاوه بر این، ما مفاهیم یادگیری نظارت نشده و خوشه‌بندی را معرفی می کنیم، جعبه ابزار تحلیل شما را گسترش می‌دهیم و مهارت‌هایی را برای مقابله با داده بدون برچسب یا دسته‌بندی‌های از پیش تعریف شده در اختیار شما قرار می‌دهیم.

در پایان دوره، شما نه تنها درک کاملی از تکنیک‌های مختلف تحلیل پیش‌بینانه خواهید داشت، بلکه قادر خواهید بود این تکنیک‌ها را برای حل مشکلات واقعی به کار ببرید که زمینه را برای رشد مداوم و بررسی در زمینه تحلیل داده فراهم می‌کند.