یادگیری ماشین از صفر تا صد - هوش مصنوعی، پایتون و R + جایزه ChatGPT [2024]

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت

تسلط به یادگیری ماشین در پایتون و R
کسب شهود عالی از بسیاری از مدل های یادگیری ماشین
انجام پیش بینی های دقیق
انجام تحلیل های قوی
ایجاد مدل های قوی یادگیری ماشین
ایجاد ارزش افزوده قوی برای کسب و کار خود
استفاده از یادگیری ماشین برای اهداف شخصی
مدیریت مباحث خاص مانند یادگیری تقویتی، NLP و یادگیری عمیق
استفاده از تکنیک های پیشرفته مانند کاهش ابعاد
درک اینکه کدام مدل یادگیری ماشین برای هر نوع مشکل انتخاب کنید.
ساخت ارتشی از مدل های قدرتمند یادگیری ماشین و آشنایی با اینکه چگونه آن ها را برای حل هر مشکلی ترکیب کنید.

توضیحات دوره

این دوره را می توان با آموزش های پایتون، یا آموزش های R، یا هر دو - پایتون و R - تکمیل کرد. شما می توانید زبان برنامه نویسی مورد نیاز خود را برای حرفه تان انتخاب کنید.

این دوره سرگرم کننده و هیجان انگیز است و در عین حال ما عمیقاً یادگیری ماشین را بررسی می کنیم. ساختار آن به صورت زیر است:

بخش 1 - پیش پردازش داده
بخش 2 - رگرسیون - رگرسیون خطی ساده، رگرسیون خطی چندگانه، رگرسیون چندجمله‌ ای، SVR، رگرسیون درخت تصمیم گیری و رگرسیون جنگل تصادفی
بخش 3 - طبقه بندی - رگرسیون لجستیک، K-NN و SVM و Kernel SVM، بیز ساده، طبقه بندی درخت تصمیم گیری و طبقه بندی جنگل تصادفی
بخش 4 - خوشه بندی - خوشه بندی K-Means و خوشه بندی سلسله مراتبی
بخش 5 - یادگیری قوانین انجمنی - Apriori و Eclat
بخش 6 - یادگیری تقویتی - حد بالای اطمینان، نمونه گیری تامپسون
بخش 7 - پردازش زبان طبیعی - مدل و الگوریتم‌ های Bag-of-words برای NLP
بخش 8 - یادگیری عمیق - شبکه های عصبی مصنوعی و شبکه های عصبی کانولوشن
بخش 9 - کاهش ابعاد - PCA و LDA و Kernel PCA
بخش 10 - انتخاب و تقویت مدل - اعتبارسنجی متقابل k-fold، تنظیم دقیق پارامتر، جستجوی گرید و XGBoost

علاوه بر این، این دوره مملو از تمرین‌ های عملی است که مبتنی بر مطالعات موردی واقعی است. بنابراین نه تنها تئوری را یاد می گیرید، بلکه تمرینات عملی زیادی برای ساخت مدل های خود در اختیار خواهید داشت.

این دوره برای چه کسانی مناسب است:

کسی که به یادگیری ماشین علاقه دارد.
دانشجویانی که حداقل دانش دبیرستانی در ریاضیات دارند و می خواهند یادگیری ماشین را شروع کنند.
افراد سطح متوسطی که اصول یادگیری ماشین را می‌ دانند، از جمله الگوریتم‌ های کلاسیک مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک، اما می‌ خواهند درباره آن اطلاعات بیشتری کسب کنند و تمام زمینه‌ های مختلف یادگیری ماشین را کشف کنند.
همه افرادی که با کدنویسی چندان راحت نیستند اما به یادگیری ماشین علاقه مند هستند و می خواهند آن را به راحتی در مجموعه داده اعمال کنند.
هر دانشجویی در کالج که می‌ خواهد شغلی در علم داده شروع کند.
تحلیلگران داده که می خواهند در یادگیری ماشینی سطح بالایی داشته باشند.
همه افرادی که از شغل خود راضی نیستند و می خواهند دانشمند داده شوند.
هر فردی که می خواهد با استفاده از ابزارهای قدرتمند یادگیری ماشین ارزش افزوده ای برای کسب و کار خود ایجاد کند.