آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره جامع، شما را با مهم‌ترین ابزارها و تکنیک‌ها برای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون آشنا می‌کند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• معیارهای ارزیابی مختلف را برای مدل‌های طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) درک کرده و به کار ببرید.
• تفاوت بین معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، فراخوانی (Recall)، دقت (Precision) و امتیاز F1 را کاملاً متوجه شوید و زمان مناسب استفاده از هر یک را تشخیص دهید.
• مفهوم منحنی ROC و AUC را برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی به خصوص در شرایط عدم تعادل کلاس‌ها (Imbalanced Classes) به طور عمیق درک کنید و آن را برای تحلیل حساسیت مدل به کار ببرید.
• ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) را تفسیر کرده و از آن برای تحلیل دقیق‌تر خطاهای مدل و شناسایی نقاط ضعف و قوت آن استفاده کنید.
• تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) را برای ارزیابی قدرتمند و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) به کار بگیرید تا مدل شما قابلیت تعمیم بهتری داشته باشد.
• مفاهیم اریبی (Bias) و واریانس (Variance) را بشناسید و تأثیر آن‌ها را بر عملکرد مدل درک کنید و راهکارهای کاهش آن‌ها را بیاموزید.
• روش‌های بهینه‌سازی مدل مانند تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) را با استفاده از ابزارهایی مانند Grid Search و Random Search پیاده‌سازی کنید تا بهترین ترکیب پارامترها را برای مدل خود بیابید.
• تکنیک‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection) را برای بهبود کارایی، کاهش پیچیدگی و افزایش تفسیرپذیری مدل‌ها بیاموزید.
• با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند Scikit-learn و Matplotlib در پایتون، گزارش‌های عملکرد مدل را به صورت کمی و بصری تولید و ارائه دهید.
• چالش‌های رایج در سنجش مدل‌ها، مانند داده‌های نامتوازن و نحوه مقابله با آن‌ها را فرا بگیرید و راهکارهای عملی را در موقعیت‌های واقعی به کار بندید.

این مهارت‌ها به شما امکان می‌دهند تا مدل‌های یادگیری ماشین خود را با اطمینان کامل ارزیابی کرده و بهترین نتایج را از آن‌ها استخراج کنید و به یک متخصص کارآمد در این حوزه تبدیل شوید.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت که نه تنها دانش نظری شما را افزایش می‌دهد، بلکه مهارت‌های عملی و کاربردی شما را نیز تقویت می‌کند و شما را برای موفقیت در عرصه یادگیری ماشین آماده می‌سازد:

• تسلط عملی: تمامی مفاهیم همراه با تمرین‌ها و پروژه‌های عملی در طول دوره ارائه می‌شوند. این رویکرد به شما کمک می‌کند تا مفاهیم نظری را به صورت مستقیم در محیط واقعی پایتون پیاده‌سازی کرده و تجربه عملی ارزشمندی کسب نمایید.
• افزایش کیفیت مدل‌ها: با یادگیری روش‌های صحیح و جامع ارزیابی، می‌توانید مدل‌هایی بسازید که نه تنها عملکرد بهتری دارند، بلکه قابل اعتمادتر، پایدارتر و تعمیم‌پذیرتر برای داده‌های جدید هستند.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: قادر خواهید بود با اطمینان بیشتری درباره انتخاب بهترین مدل، مقایسه رویکردهای مختلف و روش‌های بهینه‌سازی آن تصمیم بگیرید که این امر برای هر پروژه یادگیری ماشین حیاتی است.
• آمادگی شغلی: دانش و مهارت‌های کسب شده در این دوره، شما را برای نقش‌های شغلی پرطرفدار مانند دانشمند داده (Data Scientist)، مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer) و تحلیلگر داده (Data Analyst) آماده می‌سازد و رزومه شما را تقویت می‌کند.
• به‌روزرسانی دانش: محتوای دوره مطابق با آخرین استانداردها، کتابخانه‌ها و تکنیک‌های مطرح در حوزه یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۲ طراحی شده است، بنابراین شما همواره با جدیدترین ابزارها آشنا خواهید شد.
• یادگیری گام به گام: ساختار آموزشی دوره به گونه‌ای است که حتی مفاهیم پیچیده به صورت ساده، روشن و قابل فهم توضیح داده شده‌اند تا روند یادگیری برای همه آسان باشد.
• مکمل بخش اول: این دوره، مکملی ایده‌آل برای بخش اول “یادگیری ماشین با پایتون برای همه” است و دید جامع‌تری از چرخه عمر کامل مدل‌های یادگیری ماشین، از آماده‌سازی داده تا ارزیابی و بهینه‌سازی، به شما می‌دهد.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی حداکثری و یکپارچه از این دوره و اطمینان از پیشرفت سریع، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون: شامل مفاهیم پایه مانند متغیرها، حلقه‌ها، توابع، ساختارهای داده (لیست‌ها، دیکشنری‌ها) و نحوه نصب و اجرای کد پایتون.
• مفاهیم پایه یادگیری ماشین: درک کلی از انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی) و مفاهیم اولیه مدل‌سازی مانند تعریف مدل، آموزش و پیش‌بینی. (به شدت پیشنهاد می‌شود بخش اول این دوره یعنی “Oreilly: یادگیری ماشین با پایتون برای همه (بخش ۱)” را گذرانده باشید).
• آشنایی با کتابخانه‌های Pandas و NumPy: درک اولیه از نحوه کار با داده‌ها در این کتابخانه‌ها برای پیش‌پردازش، تحلیل و دستکاری داده‌ها در پایتون ضروری است.
• آشنایی با جبر خطی و آمار مقدماتی: درک مفاهیم آماری مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار، توزیع‌های احتمالی و مفاهیم ماتریسی در جبر خطی می‌تواند برای درک عمیق‌تر الگوریتم‌ها مفید باشد، اما برای شروع دوره ضروری نیست و در صورت نیاز، توضیحات پایه‌ای ارائه خواهد شد.

اگرچه این دوره برای “همه” طراحی شده و سعی بر این است که مفاهیم به ساده‌ترین شکل توضیح داده شوند، اما داشتن حداقل دانش در پایتون و اصول یادگیری ماشین، روند یادگیری شما را تسریع و تسهیل خواهد کرد و شما را قادر می‌سازد تا تمرینات را با موفقیت بیشتری انجام دهید.

سرفصل‌های اصلی دوره

این دوره به صورت ماژولار و ساختاریافته طراحی شده است تا مباحث را به صورت گام به گام و منطقی ارائه دهد و شما را از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته ارزیابی مدل‌ها همراهی کند. سرفصل‌های اصلی عبارتند از:

• مقدمه‌ای بر سنجش مدل

  در این بخش با اهمیت بنیادین سنجش مدل‌ها و چرایی نیاز به معیارهای مختلف آشنا می‌شوید. این مقدمه دید کلی از نقشه راه ارزیابی مدل‌ها و جایگاه آن در چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین به شما می‌دهد.

  • چرا سنجش مدل برای موفقیت پروژه‌های یادگیری ماشین حیاتی است؟
  • مقدمه‌ای بر انواع خطاها در یادگیری ماشین (خطای آموزشی، خطای تعمیم) و تفاوت آن‌ها.
  • مرور سریع بر انواع مدل‌های یادگیری ماشین (طبقه‌بندی، رگرسیون) و کاربردهای آن‌ها.

• معیارهای ارزیابی برای مدل‌های طبقه‌بندی

  این بخش به تفصیل به معیارهای پرکاربرد و حیاتی در مدل‌های طبقه‌بندی می‌پردازد و نحوه محاسبه و تفسیر آن‌ها را با مثال‌های عملی توضیح می‌دهد. مثال‌های کاربردی با استفاده از Scikit-learn و مجموعه داده‌های واقعی ارائه می‌شود.

  • ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix): درک عمیق True Positive, False Positive, True Negative, False Negative و کاربرد آن در تحلیل عملکرد مدل.
  • دقت (Accuracy): تفسیر، محدودیت‌ها و موارد کاربرد آن (مثال: وقتی کلاس‌ها متوازن هستند).
  • دقت (Precision) و فراخوانی (Recall): درک مفهوم Trade-off بین این دو معیار و اهمیت آن‌ها در سناریوهای مختلف (مثال: تشخیص اسپم در مقابل تشخیص بیماری).
  • امتیاز F1-Score: معیاری جامع برای ترکیب Precision و Recall و نحوه محاسبه آن.
  • منحنی ROC و AUC: ارزیابی مدل در آستانه‌های مختلف طبقه‌بندی، به خصوص در شرایط عدم تعادل کلاس‌ها (مثال: سیستم هشدار کلاهبرداری یا تشخیص بیماری نادر).
  • معرفی معیارهای دیگر مانند Cohen’s Kappa و Log Loss.

• معیارهای ارزیابی برای مدل‌های رگرسیون

  در این بخش، معیارهای متداول و مؤثر برای سنجش عملکرد مدل‌های رگرسیون آموزش داده می‌شود، که برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته ضروری هستند. این معیارها به شما کمک می‌کنند تا دقت پیش‌بینی‌های عددی مدل خود را ارزیابی کنید.

  • خطای میانگین مطلق (MAE – Mean Absolute Error): تفسیر، کاربرد و مزایای آن در برابر نقاط پرت.
  • خطای میانگین مربعات (MSE – Mean Squared Error): تأکید بیشتر بر خطاهای بزرگتر و کاربرد آن در بهینه‌سازی.
  • ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE – Root Mean Squared Error): مقیاس‌پذیر بودن با متغیر هدف و قابل تفسیر بودن.
  • ضریب تعیین R-squared: توضیح‌دهندگی مدل و نشان‌دهنده میزان انطباق مدل با داده‌ها (مثال: پیش‌بینی قیمت خانه یا سهام).
  • معرفی معیارهای دیگر مانند Adjusted R-squared و Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

• تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل

  برای اطمینان از عملکرد پایدار و قابل اعتماد مدل بر روی داده‌های ندیده شده (Unseen Data) و جلوگیری از بیش‌برازش، تکنیک‌های اعتبارسنجی حیاتی هستند. این بخش شما را با روش‌های استاندارد و پیشرفته آشنا می‌کند.

  • تقسیم داده به مجموعه آموزشی و آزمایشی (Train-Test Split): اصول و ملاحظات کلیدی برای تقسیم صحیح داده‌ها.
  • اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation): شامل K-Fold Cross-Validation, Stratified K-Fold و Leave-One-Out Cross-Validation (مثال: ارزیابی پایداری مدل در برابر تغییرات داده).
  • اعتبارسنجی با مجموعه اعتبارسنجی (Validation Set) و کاربرد آن در تنظیم ابرپارامترها.
  • جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) از طریق اعتبارسنجی و تشخیص علائم آن‌ها.

• بهینه‌سازی و تنظیم مدل

  پس از ارزیابی اولیه، نوبت به بهبود عملکرد مدل می‌رسد. این بخش به شما ابزارهای لازم برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین را می‌دهد تا به بهترین نتایج ممکن دست یابید.

  • تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning): مفهوم، اهمیت و چگونگی تأثیر ابرپارامترها بر عملکرد مدل.
  • جستجوی شبکه‌ای (Grid Search): بررسی جامع فضای ابرپارامترها و یافتن بهترین ترکیب.
  • جستجوی تصادفی (Random Search): کارایی بالاتر برای فضاهای بزرگ ابرپارامترها و سرعت بخشیدن به فرآیند بهینه‌سازی.
  • مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزین (Bayesian Optimization) و سایر روش‌های پیشرفته.
  • انتخاب ویژگی (Feature Selection) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای بهبود کارایی، کاهش پیچیدگی محاسباتی و افزایش تفسیرپذیری مدل (مثال: انتخاب بهترین ویژگی‌ها برای مدل پیش‌بینی مشتری).

• مدیریت چالش‌های رایج در سنجش

  این بخش به مشکلات و دام‌های رایج در فرآیند سنجش مدل می‌پردازد و راهکارهای عملی و مؤثر برای مقابله با آن‌ها ارائه می‌دهد تا بتوانید مدل‌های خود را در شرایط واقعی با دقت بیشتری ارزیابی کنید.

  • کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Datasets): تکنیک‌هایی مانند Over-sampling (SMOTE), Under-sampling و استفاده از الگوریتم‌های مناسب.
  • خطاهای رایج در ارزیابی و نحوه اجتناب از آن‌ها (مثال: Data Leakage).
  • تفسیر نتایج و ارائه گزارش‌های موثر از عملکرد مدل به ذینفعان غیرفنی و فنی.
  • ملاحظات اخلاقی و انصاف (Fairness) در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین.