فلاتر و رگرسیون خطی: اپلیکیشن پیش‌بینی قیمت خانه

آنچه یاد خواهید گرفت:

• آموزش مدل‌های رگرسیون خطی برای اپلیکیشن های فلاتر
• ادغام مدل‌های رگرسیون در فلاتر برای اندروید و iOS
• استفاده از مدل‌های Tensorflow Lite در فلاتر
• آموزش هر مدل پیش‌بینی و استفاده از آن در اپلیکیشن های فلاتر
• جمع‌آوری داده‌ها و پیش‌پردازش برای آموزش مدل
• مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• درک نحوه کارکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی برای آموزش مدل
• سینتکس پایه زبان برنامه‌نویسی پایتون
• استفاده از کتابخانه‌های علم داده مانند NumPy، پانداس و Matplotlib
• تحلیل و استفاده از مدل‌های رگرسیون پیشرفته در اپلیکیشن های فلاتر

توضیحات دوره

به دنیای هیجان‌انگیز فلاتر و رگرسیون خطی خوش آمدید! در این دوره مدرس قدرت مدل‌سازی پیش‌بینی را با انعطاف‌پذیری توسعه اپلیکیشن فلاتر ترکیب می کند. اگر شما یک توسعه‌دهنده با تجربه فلاتر یا تازه‌کار باشید، این دوره برای شما نکات ارزشمندی ارائه می‌دهد.

مروری بر دوره: ما دوره را با بررسی مبانی یادگیری ماشین و انواع مختلف آن آغاز خواهیم کرد، سپس به دنیای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی می پزدازیم که پایه‌گذار آموزش مدل‌های رگرسیون ما در فلاتر هستند.

ترکیب فلاتر و یادگیری ماشین: پس از درک مفاهیم اصلی، شکاف بین فلاتر و یادگیری ماشین را برطرف می کنیم. برای این کار، آموزش خود را با برنامه‌نویسی پایتون، یک زبان چندکاره که راه را برای آموزش مدل‌های رگرسیون ما هموار می‌کند، آغاز خواهیم کرد.

آشکار کردن قدرت داده‌ها: برای آماده‌سازی و تحلیل مؤثر مجموعه‌داده‌های خود، به کتابخانه‌های ضروری علم داده مانند NumPy، پانداس و Matplotlib خواهیم پرداخت. این ابزارهای قدرتمند شما را برای بهره‌برداری از پتانسیل داده‌ها برای پیش‌بینی‌های دقیق مجهز می‌سازند.

Tensorflow برای موبایل: سپس، به بررسی دنیای TensorFlow می پردازیم؛ TensorFlow یک کتابخانه است که نه تنها از آموزش مدل با استفاده از شبکه‌های عصبی پشتیبانی می‌کند، بلکه به دستگاه‌های موبایل از جمله فلاتر نیز توجه دارد.

نکات برجسته دوره:

1. آموزش اولین مدل رگرسیون:

• استفاده از TensorFlow و پایتون برای ایجاد یک مدل رگرسیون ساده
• تبدیل مدل به فرمت TFLite تا با فلاتر سازگار شود.
• یادگیری ادغام مدل رگرسیون در اپلیکیشن های فلاتر برای اندروید و iOS

2. پیش‌بینی مصرف سوخت:

• اعمال دانش خود در مشکل واقعی با پیش‌بینی مصرف سوخت خودرو
• ادغام بدون مانع مدل در یک اپلیکیشن فلاتر برای تجربه پیش‌بینی شهودی مصرف سوخت 

3. پیش‌بینی قیمت خانه در فلاتر:

• تسلط به هنر آموزش مدل‌های رگرسیون بر روی مجموعه‌داده‌های وسیع
• استفاده از مدل آموزش‌دیده شده در اپلیکیشن فلاتر برای پیش‌بینی مطمئن قیمت خانه 

مزیت فلاتر: در پایان این دوره، شما قادر به:

• آموزش مدل‌های رگرسیون پیشرفته برای پیش‌بینی‌های دقیق خواهید بود.
• ادغام یکپارچه مدل‌های رگرسیون در اپلیکیشن های فلاتر خود خواهید بود.
• تحلیل و استفاده موثر از مدل‌های رگرسیون موجود در اکوسیستم فلاتر خواهید بود.

چه کسانی باید ثبت‌نام کنند:

• توسعه‌دهندگان علاقه مند فلاتر که مشتاق به افزودن مدل‌سازی پیش‌بینی به مهارت‌های خود هستند.
• کسانی که علاقه مند به برطرف کردن شکاف بین یادگیری ماشین و توسعه اپلیکیشن های موبایل هستند.
• علاقه‌مندان به داده که به بهره‌برداری از پتانسیل داده‌ها برای کاربردهای دنیای واقعی علاقه‌مندند.

به دنیای فلاتر و مدل‌سازی پیش‌بینی قدم بگذارید: در این دوره هیجان‌انگیز شرکت کنید و پتانسیل فلاتر و رگرسیون خطی را آشکار کنید. در پایان دوره، آماده هستید تا اپلیکیشن های فلاتر را توسعه دهید به گونه ای که نه تنها ظاهری عالی داشته باشند، بلکه تصمیمات داده‌محور آگاهانه‌ای نیز بگیرند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگان مبتدی فلاتر که می‌خواهند اپلیکیشن های مبتنی بر یادگیری ماشین بسازند.
• توسعه‌دهندگان علاقه مند فلاتر که می‌خواهند مدل‌سازی پیش‌بینی را به مهارت‌های خود اضافه کنند.
• کسانی که علاقه مند به برطرف کردن شکاف بین یادگیری ماشین و توسعه اپلیکیشن های موبایل هستند.
• مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال ساخت اپلیکیشن های واقعی با مدل‌های یادگیری ماشین هستند.