آموزش عملی یادگیری ماشین پایتون با پروژه‌ های دنیای واقعی

با دوره یادگیری ماشین مبتنی بر پایتون با تمرینات عملی و مطالعات موردی آشنا شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• کاربردهای یادگیری ماشین
• دستکاری و تحلیل داده
• ساخت یک مدل پیش بینی برای پیش بینی فروش
• کتابخانه‌ های ضروری پایتون (NumPy ،Pandas ،Matplotlib Seaborn ،Scikit-learn)

توضیحات دوره

از مبتدی تا متخصص، ما شما را در کل فرآیند یادگیری ماشین، از اصول برنامه‌ نویسی پایتون، راهنمایی خواهیم کرد. شما یاد خواهید گرفت که:

• داده‌ را برای تحلیل آماده و تمیز کنید.
• الگوریتم‌ های مختلف یادگیری ماشین و کاربردهای آنها را بررسی کنید.
• مدل‌ های پیش‌ بینی‌ را با استفاده از کتابخانه‌ های محبوب مانند Scikit-learn و TensorFlow بسازید و آموزش دهید.
• عملکرد مدل را ارزیابی کنید و رویکرد خود را اصلاح کنید.
• تکنیک‌ های یادگیری ماشین را به انواع مختلف مشکلات دنیای واقعی، از جمله موارد زیر، اعمال کنید:
• رگرسیون: پیش‌ بینی مقادیر پیوسته (مثلاً قیمت خانه)
• طبقه‌ بندی: دسته‌ بندی داده‌ (مثلاً تشخیص اسپم)
• خوشه‌ بندی: گروه بندی نقاط داده مشابه (مثلاً تقسیم‌ بندی مشتری)
• شبکه‌ های عصبی و یادگیری عمیق: ساخت مدل‌ های پیچیده برای کارهایی مانند پردازش تصویر و زبان طبیعی

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• هر کسی که می‌ خواهد یادگیری ماشین را با پایتون یاد بگیرد.