| نام محصول به انگلیسی | دانلود Udemy – Introduction to Machine Learning with Scikit-Learn 2021-6 – دانلود رایگان نرم افزار |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دانلود دوره دانلود نرمافزار دوره یودمی: مقدمهای بر یادگیری ماشین با سایکیتلِرن 2021-6 |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه میگردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دانلود رایگان نرمافزار دوره یودمی: مقدمهای بر یادگیری ماشین با سایکیتلِرن 2021-6
در عصر اطلاعات و پیشرفتهای بیوقفه تکنولوژی، یادگیری ماشین (Machine Learning) به یکی از ستونهای اصلی نوآوری تبدیل شده است. این شاخه از هوش مصنوعی، کامپیوترها را قادر میسازد تا از دادهها الگوبرداری کرده و بدون برنامهریزی صریح، تصمیمگیری یا پیشبینی انجام دهند. از سیستمهای توصیهگر در پلتفرمهای پخش فیلم و موسیقی گرفته تا تشخیص چهره و خودروهای خودران، یادگیری ماشین در هر گوشهای از زندگی مدرن ما حضور دارد. دوره “مقدمهای بر یادگیری ماشین با سایکیتلِرن 2021-6” از پلتفرم معتبر یودمی، فرصتی استثنایی برای ورود به این دنیای هیجانانگیز و کسب مهارتهای کاربردی در آن است. این دوره با رویکردی عملی و پروژه محور، شما را از مفاهیم پایه تا پیادهسازی مدلهای پیچیده با استفاده از کتابخانه قدرتمند سایکیتلِرن (Scikit-Learn) در زبان برنامهنویسی پایتون همراهی میکند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره جامع، برای انتقال دانش و مهارتهای کلیدی در زمینه یادگیری ماشین طراحی شده است. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:
- مفاهیم بنیادی و اصطلاحات اصلی یادگیری ماشین، شامل انواع یادگیری (نظارتشده، نظارتنشده و تقویتی) را به طور کامل درک کنید.
- فرآیند پیشپردازش دادهها (Data Preprocessing) را به طور موثر انجام دهید؛ از جمله پاکسازی دادهها، مدیریت مقادیر گمشده، مقیاسبندی ویژگیها و تبدیل دادههای دستهبندی.
- الگوریتمهای پرکاربرد رگرسیون خطی (Linear Regression) و رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) را پیادهسازی کرده و برای حل مسائل پیشبینی عددی و طبقهبندی دوتایی به کار ببرید.
- با الگوریتمهای قدرتمند درخت تصمیم (Decision Trees) و جنگل تصادفی (Random Forests) برای طبقهبندی و رگرسیون آشنا شوید و آنها را در پروژههای واقعی به کار گیرید.
- مفاهیم و کاربرد ماشینهای بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) و K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN) را درک و اجرا نمایید.
- روشهای خوشهبندی (Clustering) مانند K-Means را فرا گرفته و برای شناسایی الگوهای پنهان و بخشبندی دادهها از آنها استفاده کنید.
- عملکرد مدلهای یادگیری ماشین خود را با معیارهای ارزیابی دقیق (Model Evaluation Metrics)، شامل دقت، صحت، بازیابی، F1-Score و خطای میانگین مربعات، سنجیده و بهینه کنید.
- از تکنیکهای اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و تنظیم فرامترها (Hyperparameter Tuning) برای بهبود پایداری و عملکرد مدلهای خود بهره بگیرید.
- با استفاده از پایپلاینها (Pipelines) در سایکیتلِرن، فرآیند مدلسازی یادگیری ماشین را به صورت منظم و کارآمد سازماندهی کنید.
- پروژههای عملی یادگیری ماشین را از ابتدا تا انتها با پایتون و سایکیتلِرن پیادهسازی کرده و به طور مستقل مسائل را حل نمایید.
مزایای شرکت در این دوره
شرکت در دوره “مقدمهای بر یادگیری ماشین با سایکیتلِرن” مزایای چشمگیری را برای علاقهمندان به این حوزه به ارمغان میآورد:
- یادگیری عملی و پروژهمحور: تمرکز اصلی دوره بر آموزش عملی از طریق مثالها و پروژههای واقعی است که به شما کمک میکند مهارتهای قابل اجرا در صنعت را کسب کنید.
- تسلط بر سایکیتلِرن: سایکیتلِرن یکی از محبوبترین و پرکاربردترین کتابخانههای یادگیری ماشین در جهان است و تسلط بر آن، ارزش شما را در بازار کار به شدت افزایش میدهد.
- مناسب برای سطوح مختلف: محتوای دوره به گونهای ساختاربندی شده که هم برای مبتدیان بدون تجربه قبلی در ML قابل درک است و هم برای کسانی که میخواهند دانش خود را عمیقتر کنند، مفید واقع شود.
- تقویت رزومه شغلی: با اتمام موفقیتآمیز این دوره و انجام پروژههای آن، میتوانید مهارتهای خود را در یادگیری ماشین و تحلیل داده به رزومه خود اضافه کرده و شانس استخدام در مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی را افزایش دهید.
- درک عمیق مفاهیم: علاوه بر جنبههای کدنویسی، تئوری پشت هر الگوریتم نیز به زبانی ساده و قابل فهم توضیح داده میشود تا درکی جامع از نحوه عملکرد آنها داشته باشید.
- دسترسی رایگان به محتوای با کیفیت: این فرصت بینظیر به شما امکان میدهد تا بدون پرداخت هزینه، به یکی از دورههای با کیفیت یودمی دسترسی پیدا کرده و دانش خود را در یکی از پرتقاضاترین حوزههای فناوری ارتقا دهید.
پیشنیازها
برای بهرهبرداری حداکثری از مطالب این دوره، داشتن دانش اولیه در موارد زیر توصیه میشود:
- آشنایی با زبان برنامهنویسی پایتون: درک مفاهیم پایهای پایتون مانند متغیرها، ساختارهای داده (لیست، دیکشنری)، توابع، و حلقهها ضروری است.
- مفاهیم اولیه جبر خطی و آمار: آشنایی ابتدایی با مفاهیم ماتریسها، بردارها، میانگین، واریانس، و توزیعهای احتمالی میتواند مفید باشد، اما دوره در صورت نیاز نکات لازم را مرور خواهد کرد.
- اشتیاق به یادگیری: مهمترین پیشنیاز، علاقه و اشتیاق واقعی به حوزه یادگیری ماشین، تحلیل داده و حل مسائل با رویکردهای هوشمند است.
سرفصلهای جامع دوره
این دوره به صورت ماژولار و منطقی به بخشهای مختلفی تقسیم شده است که هر یک بر جنبه خاصی از یادگیری ماشین با سایکیتلِرن تمرکز دارد. در ادامه به تفصیل سرفصلها را مرور میکنیم:
۱. مقدمهای بر یادگیری ماشین و سایکیتلِرن
این بخش اولین قدم در سفر شما به دنیای یادگیری ماشین است. شما با تعریف یادگیری ماشین، تاریخچه مختصر آن و کاربردهای گستردهاش در صنایع مختلف آشنا خواهید شد. مفاهیم اساسی مانند مدل، ویژگی (Feature)، برچسب (Label)، دادههای آموزشی و آزمایشی توضیح داده میشوند. همچنین، به معرفی کتابخانه سایکیتلِرن به عنوان یکی از محبوبترین ابزارها برای پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین در پایتون پرداخته میشود و نحوه نصب و راهاندازی محیط توسعه برای شروع کار آموزش داده خواهد شد.
- یادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟
- انواع یادگیری ماشین (نظارتشده، نظارتنشده، تقویتی)
- معرفی سایکیتلِرن و ویژگیهای آن
- نصب پایتون، محیط مجازی و سایکیتلِرن
۲. آمادهسازی و پیشپردازش دادهها
دادههای خام به ندرت برای مدلسازی مستقیم آمادهاند. این بخش حیاتی به شما میآموزد چگونه دادهها را برای الگوریتمهای یادگیری ماشین آماده کنید. مباحثی چون پاکسازی دادهها، مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values) با استفاده از تکنیکهای مختلف (مانند میانگین، میانه یا حذف)، مقیاسبندی ویژگیها (Feature Scaling) نظیر نرمالسازی (Min-Max Scaling) و استانداردسازی (Standardization) برای جلوگیری از سلطه ویژگیهای با دامنه بزرگتر، و رمزگذاری متغیرهای دستهبندی (Categorical Encoding) با روشهایی مانند One-Hot Encoding و Label Encoding به تفصیل پوشش داده میشوند. همچنین نحوه تقسیمبندی دادهها به مجموعههای آموزشی و آزمایشی آموزش داده خواهد شد.
- بارگذاری و کاوش دادهها با Pandas
- شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
- مقیاسبندی ویژگیها (Normalization, Standardization)
- تبدیل دادههای متنی و دستهبندی به فرمت عددی
- تقسیم مجموعه داده به بخشهای آموزشی و آزمایشی (Train-Test Split)
۳. یادگیری نظارتشده: رگرسیون
در این بخش، شما وارد حوزه رگرسیون (Regression) میشوید، جایی که هدف پیشبینی یک مقدار پیوسته (مانند قیمت خانه یا دمای هوا) است. با الگوریتمهای رگرسیون خطی ساده و چندگانه (Simple and Multiple Linear Regression) آشنا میشوید و نحوه پیادهسازی آنها را با استفاده از ماژولهای `linear_model` در سایکیتلِرن میآموزید. همچنین به مفاهیم رگرسیون چندجملهای (Polynomial Regression) برای مدلسازی روابط غیرخطی و ارزیابی عملکرد مدلهای رگرسیون با معیارهایی نظیر خطای میانگین مربعات (MSE)، خطای مطلق میانگین (MAE) و R-squared پرداخته میشود.
- مقدمهای بر مسائل رگرسیون
- رگرسیون خطی ساده و چندگانه با سایکیتلِرن
- مفهوم Residuals و فرضهای رگرسیون خطی
- رگرسیون چندجملهای برای روابط غیرخطی
- معیارهای ارزیابی مدلهای رگرسیون: MSE, MAE, R2 Score
۴. یادگیری نظارتشده: طبقهبندی
این بخش به مسائل طبقهبندی (Classification) میپردازد که در آنها هدف پیشبینی یک دسته یا برچسب از پیش تعریف شده (مانند تشخیص اسپم یا عدم اسپم بودن ایمیل) است. شما با الگوریتمهای اساسی و قدرتمندی همچون رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)، درخت تصمیم (Decision Trees)، و جنگل تصادفی (Random Forests) آشنا خواهید شد. نحوه ارزیابی دقیق مدلهای طبقهبندی با استفاده از ماتریس درهمریختگی (Confusion Matrix) و معیارهای مشتق شده از آن شامل دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، و F1-Score به طور مفصل آموزش داده میشود. مثالهای کاربردی برای هر الگوریتم ارائه خواهد شد.
- مقدمهای بر مسائل طبقهبندی
- رگرسیون لجستیک و منحنی ROC
- درخت تصمیم: ساخت و Pruning
- جنگل تصادفی: قدرت مجموعهای از درختان
- معیارهای ارزیابی طبقهبندی: Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
۵. ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) و K-نزدیکترین همسایه (KNN)
در این قسمت، به دو الگوریتم پرکاربرد دیگر در یادگیری نظارتشده میپردازیم. ماشینهای بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) با مفهوم hyperplane و تکنیکهای کرنل (Kernel Trick) برای جداسازی دادهها در فضاهای با ابعاد بالا معرفی میشوند. همچنین، الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN) به عنوان یک الگوریتم غیرپارامتری و مبتنی بر فاصله برای طبقهبندی و رگرسیون مورد بررسی قرار میگیرد. هر دو الگوریتم با مثالهای عملی کدنویسی در سایکیتلِرن پیادهسازی و تواناییهای آنها در مسائل مختلف تحلیل خواهد شد.
- مفاهیم SVM: Hyperplane و Margin
- انواع توابع Kernel در SVM و کاربردهای آنها
- پیادهسازی SVM برای طبقهبندی
- مفاهیم KNN و انتخاب پارامتر K بهینه
- پیادهسازی KNN برای طبقهبندی و رگرسیون
۶. یادگیری نظارتنشده: خوشهبندی
بخش خوشهبندی (Clustering) شما را با دنیای یادگیری نظارتنشده آشنا میکند، جایی که هدف کشف الگوهای پنهان و گروهبندی دادهها بدون برچسبهای از پیش تعریفشده است. الگوریتم K-Means به عنوان پرکاربردترین روش خوشهبندی معرفی شده و نحوه عملکرد آن به صورت گام به گام توضیح داده میشود. همچنین، روشهایی برای تعیین تعداد بهینه خوشهها (مانند روش آرنج (Elbow Method) و امتیاز Silhouette) آموزش داده خواهد شد. مثالهای عملی شامل بخشبندی مشتریان یا گروهبندی اسناد برای نشان دادن کاربردهای واقعی خوشهبندی ارائه میگردد.
- مقدمهای بر یادگیری نظارتنشده و خوشهبندی
- الگوریتم K-Means و مراحل آن
- روشهای تعیین K بهینه: Elbow Method, Silhouette Score
- ارزیابی خوشهها و تفسیر نتایج
- کاربردهای عملی خوشهبندی در صنعت
۷. انتخاب و بهینهسازی مدل
پس از ساخت مدل اولیه، مرحله بعدی ارزیابی دقیق و بهینهسازی آن برای دستیابی به بهترین عملکرد ممکن است. در این بخش، شما با تکنیکهای پیشرفتهتر مانند اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)، به ویژه K-Fold Cross-Validation، آشنا میشوید تا ارزیابی پایدارتر و قابل اعتمادتری از عملکرد مدل خود داشته باشید. همچنین، روشهای تنظیم فرامترها (Hyperparameter Tuning) نظیر Grid Search و Randomized Search برای پیدا کردن بهترین ترکیب فرامترها که عملکرد مدل را بهینه میکند، آموزش داده میشوند. این بخش به شما کمک میکند تا از بیشبرازش (Overfitting) و کمبرازش (Underfitting) جلوگیری کرده و مدلهایی قویتر و تعمیمپذیرتر بسازید.
- مفهوم Overfitting و Underfitting
- اعتبارسنجی متقابل (K-Fold Cross-Validation)
- تنظیم فرامترها: Grid Search CV و Randomized Search CV
- نکات مربوط به انتخاب و اعتبارسنجی مدل
۸. پایپلاینها و جریان کار کامل یادگیری ماشین
بخش نهایی این دوره، تمام مراحل آموخته شده را در قالب پایپلاینها (Pipelines) در سایکیتلِرن یکپارچه میکند. استفاده از پایپلاینها به شما امکان میدهد تا تمام مراحل پیشپردازش دادهها، انتخاب ویژگی و مدلسازی را به صورت یک جریان واحد، منظم و قابل تکرار سازماندهی کنید. این رویکرد نه تنها کد شما را خواناتر و قابل نگهداریتر میکند، بلکه از خطاهای رایج مانند نشت داده (Data Leakage) نیز جلوگیری مینماید. در این بخش، یک پروژه جامع از ابتدا تا انتها با استفاده از پایپلاینها پیادهسازی خواهد شد که شامل تمام مراحل از بارگذاری داده تا ارزیابی نهایی مدل است.
- مفهوم پایپلاینها و مزایای آنها در سایکیتلِرن
- ساخت و استفاده از پایپلاینها برای مراحل پیشپردازش و مدلسازی
- ادغام تنظیم فرامترها با پایپلاینها
- پروژه نهایی: پیادهسازی یک جریان کار کامل یادگیری ماشین
این دوره یک مسیر یادگیری کامل و عملی را برای شما فراهم میآورد تا به یک متخصص در زمینه یادگیری ماشین با استفاده از سایکیتلِرن تبدیل شوید. با دانلود و مطالعه دقیق این دوره، شما گامهای اولیه و مهم را برای ورود به این حوزه پرطرفدار و پردرآمد برخواهید داشت و قادر به پیادهسازی پروژههای واقعی در دنیای حرفهای خواهید بود.
یادگیری ماشین دیگر یک مفهوم آیندهنگرانه نیست، بلکه ابزاری ضروری در هر کسب و کار و صنعت مدرن است. این دوره شما را با دانش و مهارتهای لازم برای شروع ساخت سیستمهای هوشمند مجهز میکند و آینده شغلی شما را در حوزه جذاب هوش مصنوعی و تحلیل داده تضمین مینماید. این فرصت طلایی را برای ارتقای مهارتهای خود از دست ندهید و همین امروز یادگیری را آغاز کنید!
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.