یادگیری ماشین مبتنی بر داده با پایتون - راهنمای عملی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• پیش‌پردازش داده به‌طور مؤثر برای مدل‌های یادگیری ماشین
• انجام تحلیل داده اکتشافی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• تمییز قائل شدن بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت
• ساخت و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون
• ایجاد مصورسازی های داده و نمودارهای مؤثر
• به کارگیری تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای بهبود مدل‌ها
• ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای مناسب
• حل مسائل واقعی با استفاده از جریان کاری یادگیری ماشین

پیش نیازهای دوره:

• فهم پایه از برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی با مفاهیم ریاضی در سطح دبیرستان
• کامپیوتری با پایتون و کتابخانه‌های لازم نصب‌شده
• هیچ دانش قبلی از داده‌کاوی یا یادگیری ماشین لازم نیست!

توضیحات دوره:

در دنیایی که داده به نفت جدید تبدیل شده‌اند، تسلط به یادگیری ماشین فقط درباره الگوریتم‌ها نیست؛ بلکه درباره درک داده ای است که آن‌ها را تأمین می‌کند.

این دوره فشرده 3-4 ساعته به عمق رویکرد مبتنی بر داده برای یادگیری ماشین با استفاده از پایتون می‌پردازد و به شرکت‌کنندگان دانش نظری و مهارت‌های عملی لازم برای استخراج بینش‌های معنادار از مجموعه های داده پیچیده را می‌آموزد. سرفصل درسی بر رابطه حیاتی بین کیفیت داده و عملکرد مدل تأکید دارد و تصریح می‌کند که حتی پیچیده‌ترین الگوریتم‌ها فقط به اندازه داده‌هایی که بر روی آن‌ها آموزش دیده‌اند مؤثر هستند.

شرکت‌کنندگان به یک سفر آموزشی جامع می‌پردازند که از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته را در بر می‌گیرد. این دوره با معرفی پارادایم‌های یادگیری ماشین و اکوسیستم قدرتمند علم داده پایتون آغاز می‌شود و با مراحل حیاتی آماده‌سازی داده، شامل تحلیل اکتشافی، مدیریت مقادیر گمشده، مهندسی ویژگی و پیش‌پردازش ادامه می‌یابد. دانشجویان تجربه عملی از تکنیک‌های یادگیری تحت نظارت را به دست می‌آورند و همزمان با یادگیری انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب برای انواع مختلف مسائل، توانایی درک رویکردهای رگرسیونی و طبقه‌بندی را نیز توسعه می‌دهند.

این دوره فراتر از کاربردهای پایه می‌رود و تکنیک‌های انتخاب و اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده، از جمله اعتبارسنجی متقابل و تیونینگ هایپرپارامترها را پوشش می‌دهد، و اطمینان حاصل می‌کند که مدل‌ها پایدار و قابل عمومی‌سازی هستند. روش‌های یادگیری بدون نظارت مانند خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری ابزار تحلیلی شرکت‌کنندگان را بیشتر گسترش می‌دهند، در حالی که موضوعات خاصی مانند تحلیل متن، طبقه‌بندی تصویر و سیستم‌های توصیه‌گر بینش‌هایی از کاربردهای واقعی فراهم می‌کنند.

تجربه یادگیری دانشجویان در یک پروژه عملی پیش‌بینی وام به اوج خود می‌رسد، جایی که شرکت‌کنندگان از دانش تازه به‌دست‌آمده برای توسعه یک مدل پیش‌بینی برای تأیید وام بر اساس اطلاعات متقاضیان استفاده می‌کنند و این امر درک نظری را با پیاده‌سازی عملی پیوند می‌دهد. از طریق این رویکرد عملی، دانشجویان مهارت‌های تفکر انتقادی لازم برای مقابله با چالش‌های پیچیده یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلف حرفه‌ای را توسعه می‌دهند که این دوره را برای افرادی که به دنبال تبدیل شدن به دانشمندان داده، تحلیل‌گران و متخصصان فناوری هستند که می‌خواهند از قدرت یادگیری ماشین مبتنی بر داده بهره‌برداری کنند، ایده‌آل می‌سازد.

منتظر نمانید! مسیر شغلی خود را با این دوره متمرکز تغییر دهید که در تنها در چند ساعت، آنچه دیگران در ماه‌ها می‌آموزند را ارائه می‌دهد. با توجه به شرکت‌هایی که به‌طور فعال به دنبال مهارت‌های یادگیری ماشین مبتنی بر داده هستند، اکنون جایگاه خود را امن کنید تا برتری رقابتی که دستمزدهای بالا را تأمین می‌کند به‌دست آورید. آینده شما در علم داده از همین‌جا شروع می‌شود!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیانی که به دنبال کاوش در مفاهیم یادگیری ماشین هستند.
• برنامه‌نویسان پایتون که می‌خواهند مهارت‌های خود را گسترش دهند.
• تحلیل‌گران داده‌ای که مشتاق انتقال به یادگیری ماشین هستند.
• دانشجویانی که به کاربردهای عملی علم داده علاقه دارند.
• حرفه‌ای‌هایی که به دنبال خودکارسازی تصمیم‌گیری مبتنی بر داده هستند.
• علاقه‌مندان کنجکاو درباره ساخت مدل‌های پیش‌بینی