دوره کاربردی یادگیری ماشین با پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• کاوش در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله روش‌های تحت نظارت، بدون نظارت و نیمه‌نظارت شده
• استفاده از درخت‌های تصمیم گیری، جنگل‌های تصادفی و خوشه‌بندی K-means برای طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
• توسعه مدل‌های یادگیری ماشین برای کسب بینش‌ها و پیش‌بینی‌ها از داده‌های دنیای واقعی
• افزایش دقت مدل با استفاده از تکنیک‌های تقویت مدل و ارزیابی اثربخشی آنان

توضیحات دوره

این دوره مقدمه‌ای عمیق و عملی به یادگیری ماشین با استفاده از پایتون ارائه می‌دهد. شما مفاهیم و روش‌های اساسی را بررسی کرده و به یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و نیمه‌نظارت شده می‌پردازید. با تمرینات عملی و مثال‌ها، شما به تسلط بر الگوریتم‌های کلیدی از جمله درخت‌های تصمیم گیری و جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی، رگرسیون برای مدل‌سازی پیش‌بینی و خوشه‌بندی K-means برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های بدون برچسب خواهید رسید. علاوه بر این، شما بینش‌هایی درباره استفاده از تکنیک‌های تقویت مدل برای افزایش دقت مدل کسب خواهید کرد و استراتژی‌هایی برای استفاده مؤثر از داده‌های بدون برچسب را به کار خواهید گرفت.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

- درخت‌های تصمیم گیری و جنگل‌های تصادفی را به عنوان الگوریتم‌های طبقه‌بندی توضیح دهید و پیاده‌سازی کنید.
- انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین را تعریف و تفاوت‌های آن‌ها را تشخیص دهید.
- کارکرد رگرسیون را برای تسک های پیش‌بینی تحلیل کنید.
- از خوشه‌بندی K-means برای کاوش و کشف الگوها در داده‌های بدون برچسب استفاده کنید.
- به‌طور استراتژیک از داده‌های بدون برچسب برای بهبود آموزش مدل استفاده کنید.
- الگوریتم‌های تقویت را برای دستیابی به دقت بالاتر مدل دستکاری کنید.

این دوره برای یادگیرندگانی که دانش پایه‌ای در برنامه‌نویسی پایتون و آشنایی با مفاهیم آماری پایه دارند، ایده‌آل است. تجربیات قبلی در تحلیل داده یا کار با کتابخانه‌های داده (مانند Pandas یا NumPy) مفید خواهد بود.

این دوره برای آینده‌نگران علم داده، علاقمندان به یادگیری ماشین و برنامه‌نویسان پایتون طراحی شده‌است که می‌خواهند درک خود را از یادگیری ماشین عمیق‌تر کرده و مهارت‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های خود را بهبود ببخشند.

با مهارت‌های عملی یادگیری ماشین خود را تجهیز کرده و سفر خود را در زمینه هوش مصنوعی پیش ببرید. امروز در "یادگیری ماشین کاربردی با پایتون" ثبت‌نام کنید و قدرت پیش‌بینی را به پروژه‌هایتان بیاورید.