| نام محصول به انگلیسی | دانلود Build a Logistic Regression Model in Python from Scratch – دانلود رایگان نرم افزار |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دانلود دوره ساخت مدل رگرسیون لجستیک در پایتون از صفر |
| 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.
ساخت مدل رگرسیون لجستیک در پایتون از صفر
رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) یکی از بنیادی‌ترین و در عین حال قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که به‌طور گسترده در مسائل طبقه‌بندی (Classification) مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگرچه استفاده از کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn کار را بسیار ساده می‌کند، اما درک عمیق از نحوه کارکرد این الگوریتم‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. این دوره آموزشی به شما کمک می‌کند تا مدل رگرسیون لجستیک را گام به گام و با استفاده از اصول اولیه ریاضیاتی، تنها با پایتون و کتابخانه NumPy، از صفر بسازید. این رویکرد “از صفر” (from scratch) نه تنها دانش شما را در زمینه یادگیری ماشین تقویت می‌کند، بلکه مهارت‌های برنامه‌نویسی و حل مسئله شما را نیز بهبود می‌بخشد.
چرا یادگیری رگرسیون لجستیک “از صفر” اهمیت دارد؟
در دنیای امروز که ابزارهای آماده به‌راحتی در دسترس هستند، ممکن است این سوال پیش بیاید که چرا باید وقت خود را صرف ساخت یک مدل از پایه کنیم؟ پاسخ در مزایای بی‌شماری نهفته است که این رویکرد به همراه دارد:
- درک عمیق از مکانیسم‌های داخلی: با کدنویسی خط به خط، با جبر خطی، حسابان و مفاهیم آماری پشت الگوریتم آشنا می‌شوید. این درک پایه و اساس محکمی برای یادگیری الگوریتم‌های پیچیده‌تر، به‌ویژه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، فراهم می‌کند.
- توانایی اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی: وقتی با خطایی در مدل‌های آماده مواجه می‌شوید، بدون درک داخلی، رفع مشکل دشوار است. ساخت از صفر، قدرت اشکال‌زدایی و توانایی شما در بهینه‌سازی عملکرد مدل را به‌شدت افزایش می‌دهد.
- تقویت مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون: پیاده‌سازی الگوریتم‌ها نیازمند تفکر ساختاریافته و استفاده بهینه از قابلیت‌های پایتون و NumPy است که مهارت‌های برنامه‌نویسی شما را به سطح بالاتری می‌برد.
- افزایش اعتماد به نفس: موفقیت در ساخت یک الگوریتم از صفر، اعتماد به نفس شما را برای حل مسائل پیچیده‌تر و پروژه‌های واقعی یادگیری ماشین افزایش می‌دهد.
- متمایز شدن در مصاحبه‌ها: توانایی توضیح و حتی پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه در مصاحبه‌های شغلی، نشان‌دهنده تسلط و درک عمیق شماست و شما را از سایر کاندیداها متمایز می‌کند.
در این دوره چه چیزی خواهید آموخت؟
این دوره جامع، شما را از مفاهیم تئوری تا پیاده‌سازی عملی مدل رگرسیون لجستیک همراهی می‌کند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:
- مفاهیم بنیادی رگرسیون لجستیک، از جمله تابع سیگموئید و نقش آن در تبدیل خروجی به احتمالات، را درک کنید.
- با تابع هزینه Cross-Entropy که برای سنجش عملکرد مدل در مسائل طبقه‌بندی استفاده می‌شود، آشنا شوید و نحوه محاسبه آن را بیاموزید.
- الگوریتم بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent) را از پایه پیاده‌سازی کنید و یاد بگیرید چگونه پارامترهای مدل (وزن‌ها و بایاس) را برای حداقل کردن تابع هزینه به‌روزرسانی کنید.
- داده‌ها را برای مدل‌سازی آماده کنید، شامل پیش‌پردازش داده، نرمال‌سازی و تقسیم آن‌ها به مجموعه آموزش و آزمون.
- یک کلاس مدل رگرسیون لجستیک جامع در پایتون بسازید که شامل متدهای آموزش (fit)، پیش‌بینی (predict) و ارزیابی (evaluate) باشد.
- کد خود را با استفاده از وکتورسازی (Vectorization) و عملیات ماتریسی NumPy بهینه‌سازی کنید تا عملکرد سریع‌تر و کارآمدتری داشته باشید.
- مدل خود را با استفاده از معیارهای مختلف ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، فراخوانی (Recall) و امتیاز F1 ارزیابی کنید.
- با چالش‌هایی مانند بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌حل‌هایی مانند تنظیم‌گرایی (Regularization) آشنا شوید.
پیش‌نیازهای دوره
برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:
- آشنایی اولیه با پایتون: توانایی کار با متغیرها، حلقه‌ها، توابع و کلاس‌ها در پایتون.
- مفاهیم اولیه جبر خطی: درک مفاهیمی مانند بردارها، ماتریس‌ها و ضرب ماتریسی در حد متوسط.
- مفاهیم اولیه حسابان: آشنایی با مفهوم مشتق و گرادیان (لازم نیست در آن خبره باشید، اما درک کلی کمک‌کننده است).
- آشنایی با کتابخانه NumPy: تجربه کار با آرایه‌های NumPy و عملیات پایه روی آن‌ها.
سرفصل‌های اصلی دوره
این دوره در قالب سرفصل‌های منطقی و گام به گام طراحی شده است تا شما را به بهترین شکل ممکن در مسیر یادگیری همراهی کند:
- بخش ۱: مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک و کاربردها
- مروری بر مسائل طبقه‌بندی و تفاوت آن با رگرسیون.
- معرفی رگرسیون لجستیک و کاربردهای رایج آن (مانند تشخیص بیماری، فیلترینگ اسپم، پیش‌بینی رفتار مشتری).
- تفاوت‌های کلیدی بین رگرسیون خطی و لجستیک.
- بخش ۲: مرور ریاضیات بنیادین رگرسیون لجستیک
- آشنایی با تابع سیگموئید (Sigmoid Function) و ویژگی‌های آن.
- درک مدل خطی و تبدیل آن به احتمال با سیگموئید.
- معرفی تابع هزینه Cross-Entropy و چرایی انتخاب آن برای طبقه‌بندی.
- محاسبه مشتقات تابع هزینه نسبت به پارامترهای مدل (وزن‌ها و بایاس).
- بخش ۳: پیاده‌سازی گرادیان کاهشی
- اصول گرادیان کاهشی برای بهینه‌سازی پارامترها.
- گام‌های به‌روزرسانی وزن‌ها و بایاس در هر تکرار.
- تأثیر نرخ یادگیری (Learning Rate) و تعداد تکرار بر همگرایی مدل.
- بخش ۴: آماده‌سازی داده‌ها
- بارگذاری و بررسی اولیه مجموعه داده.
- تکنیک‌های پیش‌پردازش داده: مدیریت مقادیر گمشده، رمزگذاری متغیرهای دسته‌ای.
- نرمال‌سازی ویژگی‌ها (Feature Scaling) برای بهبود عملکرد گرادیان کاهشی.
- تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون برای ارزیابی بی‌طرفانه.
- بخش ۵: ساخت کلاس مدل رگرسیون لجستیک
- طراحی و پیاده‌سازی ساختار یک کلاس پایتون برای مدل.
- پیاده‌سازی متد `__init__` برای مقداردهی اولیه پارامترها.
- پیاده‌سازی متد `fit` برای آموزش مدل با استفاده از گرادیان کاهشی.
- پیاده‌سازی متد `predict` برای پیش‌بینی دسته‌ها.
- پیاده‌سازی متد `predict_proba` برای خروجی احتمالات.
- بخش ۶: آموزش و ارزیابی مدل
- استفاده از مدل ساخته شده بر روی مجموعه داده واقعی.
- محاسبه و تفسیر معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، فراخوانی (Recall)، امتیاز F1.
- رسم منحنی ROC و محاسبه AUC (در صورت نیاز).
- بخش ۷: بهینه‌سازی با وکتورسازی NumPy
- بازنویسی کد برای استفاده از عملیات آرایه‌ای NumPy به جای حلقه‌های پایتون.
- مزایای وکتورسازی در سرعت و کارایی محاسبات.
- نمونه‌های عملی وکتورسازی برای محاسبات گرادیان.
- بخش ۸: نکات پیشرفته و مسائل عملی
- مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting).
- معرفی تنظیم‌گرایی (Regularization) (L1 و L2) برای جلوگیری از بیش‌برازش و پیاده‌سازی آن.
- گسترش رگرسیون لجستیک برای مسائل چندکلاسی (Multi-class Classification) (تکنیک One-vs-Rest).
با اتمام این دوره، شما نه تنها درک عمیقی از نحوه عملکرد رگرسیون لجستیک خواهید داشت، بلکه به مهارت‌های عملی پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین از صفر مجهز خواهید شد. این دانش پایه‌ای مستحکم برای ورود به دنیای پیچیده‌تر یادگیری عمیق و سایر الگوریتم‌های پیشرفته فراهم می‌کند و شما را برای چالش‌های واقعی در حوزه علم داده و هوش مصنوعی آماده می‌سازد. اکنون زمان آن رسیده است که قدم در این مسیر هیجان‌انگیز بگذارید و به یک متخصص واقعی در یادگیری ماشین تبدیل شوید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.