| نام محصول به انگلیسی | Build Regression (Linear,Ridge,Lasso) Models in NumPy Python دانلود |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دانلود دوره مدلسازی رگرسیون (خطی، ریج، لاسو) در پایتون نامپای دانلود |
| 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.
مدلسازی رگرسیون (خطی، ریج، لاسو) در پایتون نامپای
در دنیای پر سرعت علم داده و یادگیری ماشین، درک عمیق از الگوریتمهای پایه از اهمیت بالایی برخوردار است. بسیاری از دورهها بر استفاده از کتابخانههای آماده تمرکز دارند، اما این دوره شما را به سفری برای ساخت مدلهای رگرسیون خطی، ریج و لاسو از پایه با استفاده از کتابخانه قدرتمند NumPy در پایتون میبرد. با یادگیری پیادهسازی این مدلها از صفر، نه تنها عملکرد درونی آنها را به طور کامل درک خواهید کرد، بلکه مهارتهای کدنویسی و حل مسئله خود را نیز به سطحی نوین ارتقا خواهید داد. این دوره برای هر کسی که میخواهد فراتر از توابع آماده پایتون برود و پایه محکمی در یادگیری ماشین بسازد، ایدهآل است. شما با این دوره، نه تنها دانش نظری عمیقی کسب میکنید، بلکه توانایی عملی پیادهسازی پیچیدهترین الگوریتمهای رگرسیون را نیز خواهید یافت.
آنچه در این دوره خواهید آموخت:
- درک عمیق ریاضی: مبانی ریاضیاتی رگرسیون خطی، تابع هزینه، و چگونگی بهینهسازی مدلها را به طور کامل درک خواهید کرد، شامل مفاهیم جبر خطی و حساب دیفرانسیل مرتبط با این الگوریتمها.
- پیادهسازی از صفر: یاد خواهید گرفت چگونه الگوریتمهای رگرسیون خطی، ریج و لاسو را بدون استفاده از کتابخانههای سطح بالا مانند Scikit-learn، تنها با NumPy پیادهسازی کنید. این رویکرد دید شما را نسبت به جزئیات پیادهسازی باز میکند.
- روشهای بهینهسازی: با روشهای معادله نرمال (Normal Equation) و گرادیان کاهشی (Gradient Descent) برای حل رگرسیون خطی آشنا شده و آنها را پیادهسازی خواهید کرد. همچنین، انواع گرادیان کاهشی (بچ، تصادفی، مینی-بچ) را نیز پوشش خواهیم داد.
- مفهوم تنظیمکنندگی (Regularization): درک خواهید کرد که چرا و چگونه رگرسیون ریج (L2) و لاسو (L1) به جلوگیری از بیشبرازش کمک میکنند و این مدلها را پیادهسازی خواهید نمود. این بخش، توانایی شما را در ساخت مدلهای تعمیمپذیر افزایش میدهد.
- انتخاب ویژگی (Feature Selection): خواهید آموخت که چگونه رگرسیون لاسو میتواند برای انتخاب ویژگیهای مهم و کاهش ابعاد در مجموعه دادههای بزرگ مورد استفاده قرار گیرد، که یک مهارت حیاتی در علم داده است.
- ارزیابی مدل: با معیارهای کلیدی ارزیابی مدلهای رگرسیون مانند میانگین مربع خطا (MSE)، ریشه میانگین مربع خطا (RMSE)، و ضریب تعیین (R-squared) آشنا شده و نحوه محاسبه و تفسیر آنها را خواهید آموخت.
- کار با داده: با تکنیکهای ابتدایی پیشپردازش داده، از جمله مقیاسبندی و مدیریت مقادیر گمشده، و تقسیم مجموعه داده به بخشهای آموزشی و آزمایشی آشنا خواهید شد.
- تفکر الگوریتمی: توانایی خود را در تحلیل، طراحی و پیادهسازی الگوریتمهای پیچیده بهبود خواهید بخشید، که این مهارت در تمامی حوزههای مهندسی نرمافزار و علم داده کاربرد دارد.
مزایای این دوره:
- درک بنیادین: به جای استفاده سطحی از ابزارها، درک عمیق و محکمی از چگونگی کارکرد درونی مدلهای رگرسیون پیدا خواهید کرد، که این دانش پایهای برای یادگیری پیشرفتهتر است.
- تقویت مهارتهای برنامهنویسی: مهارتهای شما در پایتون و به ویژه در استفاده از کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی و برداری به شدت افزایش خواهد یافت، که در پروژههای تحلیل داده ضروری است.
- حل مسائل پیچیده: آماده خواهید شد تا با چالشهای پیچیدهتر در یادگیری ماشین روبرو شوید و راهحلهای سفارشیسازی شده و بهینه ارائه دهید.
- افزایش اعتماد به نفس: با توانایی ساخت مدلها از صفر، اعتماد به نفس بیشتری در پروژههای یادگیری ماشین پیدا خواهید کرد و کمتر به “جعبه سیاه” ابزارهای آماده وابسته خواهید بود.
- آمادگی برای مصاحبههای شغلی: دانش عمیق شما از مبانی، به شما در پاسخگویی به سوالات فنی در مصاحبههای شغلی علم داده و یادگیری ماشین کمک شایانی خواهد کرد.
- انتقال به حوزههای پیشرفته: این دوره پایهای قوی برای یادگیری الگوریتمهای پیچیدهتر، شبکههای عصبی و موضوعات پیشرفتهتر در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بنا خواهد کرد.
- بهینهسازی سفارشی: این درک عمیق به شما امکان میدهد تا مدلها را برای نیازهای خاص پروژههایتان بهینهسازی و تنظیم کنید، که با کتابخانههای آماده همیشه ممکن نیست.
پیشنیازها:
- آشنایی با پایتون: درک اولیه از ساختارهای داده پایتون (لیستها، دیکشنریها، تاپلها) و مفاهیم برنامهنویسی (حلقهها، توابع، شرطها و برنامهنویسی شیگرا).
- مبانی جبر خطی (اختیاری اما مفید): آشنایی با مفاهیم پایهای ماتریسها، بردارها، ضرب ماتریسی و معکوسپذیری میتواند به درک بهتر کمک کند، اما برای پیادهسازی ضروری نیست و مفاهیم لازم توضیح داده خواهند شد.
- مبانی حساب دیفرانسیل (اختیاری اما مفید): درک مفهوم مشتق، گرادیان و بهینهسازی برای درک گرادیان کاهشی مفید است، اما این مفاهیم در دوره به زبان ساده توضیح داده خواهند شد.
- اشتیاق به یادگیری: مهمترین و اصلیترین پیشنیاز، علاقه و اشتیاق برای غواصی در اعماق الگوریتمهای یادگیری ماشین و اراده برای یادگیری مهارتهای برنامهنویسی سطح پایین است.
سرفصلهای جامع دوره:
۱. مقدمهای بر رگرسیون و اکوسیستم پایتون
در این بخش، سفری را آغاز میکنیم تا با مفاهیم بنیادین رگرسیون آشنا شویم. خواهیم دید که رگرسیون چیست، چه کاربردهایی در دنیای واقعی دارد و چگونه به ما در پیشبینی مقادیر پیوسته کمک میکند. همچنین، مروری بر محیط پایتون و کتابخانه NumPy خواهیم داشت که ابزارهای اصلی ما در طول این دوره هستند و شما را با نحوه کار با آرایههای چندبعدی آشنا میکند.
- معرفی رگرسیون و انواع آن (خطی، چندجملهای و …).
- کاربردهای رگرسیون در تحلیل داده، اقتصاد، پزشکی و یادگیری ماشین.
- مروری بر کتابخانه NumPy و عملیاتهای برداری/ماتریسی پایه و پیشرفته.
- تنظیم محیط توسعه، نصب پایتون و کتابخانههای مورد نیاز.
۲. رگرسیون خطی از صفر تا صد
این بخش، هسته اصلی درک شما از مدلسازی رگرسیون را شکل میدهد. ما با رگرسیون خطی ساده شروع میکنیم و سپس به رگرسیون خطی چند متغیره میپردازیم. مهمترین هدف، پیادهسازی این مدلها با دو روش کلیدی است که درک کاملی از نحوه بهینهسازی مدل به شما میدهد.
- مفهوم رگرسیون خطی ساده و چندگانه: خط بهترین برازش و پارامترهای آن.
- معادلات پایه و نمایش ماتریسی رگرسیون خطی برای چندین ویژگی.
- تابع هزینه (Cost Function): درک MSE (Mean Squared Error) و دلیل استفاده از آن به عنوان معیار خطا.
- روش معادله نرمال (Normal Equation): استخراج مستقیم پارامترهای مدل بدون نیاز به تکرار. بررسی مزایا (سرعت برای دادههای کوچک) و معایب (پیچیدگی محاسباتی برای دادههای بزرگ).
- روش گرادیان کاهشی (Gradient Descent):
- مفهوم گرادیان و چگونگی حرکت تکراری به سمت حداقل تابع هزینه.
- پیادهسازی گرادیان کاهشی با نرخ یادگیری (Learning Rate) مناسب و چگونگی انتخاب آن.
- بررسی انواع گرادیان کاهشی: گرادیان کاهشی بچ (Batch Gradient Descent)، گرادیان کاهشی تصادفی (Stochastic Gradient Descent) و گرادیان کاهشی مینی-بچ (Mini-batch Gradient Descent).
- افزودن بایاس (Bias) یا عرض از مبدأ به مدل و نحوه مدیریت آن در NumPy.
- نکات عملی برای همگرایی گرادیان کاهشی و جلوگیری از واگرایی.
۳. تنظیمکنندگی (Regularization) و جلوگیری از بیشبرازش
بیشبرازش یکی از رایجترین چالشها در یادگیری ماشین است که باعث میشود مدل در دادههای جدید عملکرد ضعیفی داشته باشد. این بخش به معرفی مفهوم تنظیمکنندگی و چگونگی کمک آن به ساخت مدلهای قویتر و تعمیمپذیرتر میپردازد.
- مفهوم بیشبرازش (Overfitting): زمانی که مدل روی دادههای آموزشی بیش از حد خوب عمل میکند و روی دادههای جدید ضعیف است.
- مفهوم کمبرازش (Underfitting): زمانی که مدل به اندازه کافی پیچیده نیست تا الگوهای داده را یاد بگیرد.
- چرا تنظیمکنندگی نیاز است و چگونه تعادل بین بایاس و واریانس را برقرار میکند.
- معرفی جریمههای L1 (Lasso) و L2 (Ridge) و تفاوتهای اساسی آنها.
۴. رگرسیون ریج از صفر تا صد
رگرسیون ریج، یکی از قدرتمندترین ابزارها برای مقابله با بیشبرازش است، به خصوص زمانی که همبستگی بالایی بین ویژگیها وجود دارد. در این بخش، نحوه پیادهسازی آن را از پایه خواهیم آموخت و تأثیر آن را بر روی وزنهای مدل بررسی خواهیم کرد.
- معرفی رگرسیون ریج و فرمولبندی آن: افزودن جریمه L2 به تابع هزینه.
- تأثیر پارامتر λ (لامبدا) که اغلب با آلفا (Alpha) نیز شناخته میشود، بر میزان جریمه و پیچیدگی مدل.
- تأثیر ریج بر وزنهای مدل: کوچک کردن وزنها بدون صفر کردن آنها و کاهش واریانس مدل.
- پیادهسازی رگرسیون ریج با گرادیان کاهشی در NumPy.
- مثال عملی و بررسی عملکرد رگرسیون ریج در مجموعه دادههای نمونه.
۵. رگرسیون لاسو از صفر تا صد
رگرسیون لاسو نه تنها از بیشبرازش جلوگیری میکند، بلکه یک ابزار عالی برای انتخاب ویژگی است. این بخش به پیادهسازی این مدل از صفر و درک ویژگیهای منحصر به فرد آن اختصاص دارد که توانایی مدل را در تفسیرپذیری افزایش میدهد.
- معرفی رگرسیون لاسو و فرمولبندی آن: افزودن جریمه L1 به تابع هزینه.
- تأثیر پارامتر λ (لامبدا) و ویژگی تنکسازی (Sparsity): صفر کردن وزن ویژگیهای کماهمیت.
- چگونگی استفاده از لاسو برای انتخاب ویژگی (Feature Selection) به صورت خودکار و مؤثر.
- پیادهسازی رگرسیون لاسو با الگوریتمهای مناسب برای جریمه L1 (مانند گرادیان کاهشی هماهنگ یا Coordinate Descent) در NumPy.
- مقایسه لاسو با ریج در سناریوهای مختلف و انتخاب مدل مناسب.
۶. ارزیابی و اعتبار سنجی مدلها
ساخت مدل تنها نیمی از راه است؛ ارزیابی صحیح عملکرد آن، نیمه دیگر است. در این بخش، یاد میگیریم چگونه مدلهای رگرسیون خود را به طور دقیق ارزیابی کنیم تا از عملکرد آنها در دنیای واقعی اطمینان حاصل کنیم و از مدلهای خود دفاع نماییم.
- تقسیم مجموعه داده به مجموعه آموزش (Training Set) و مجموعه آزمون (Test Set) برای ارزیابی عملکرد واقعی مدل.
- معیارهای ارزیابی عملکرد رگرسیون:
- میانگین مربع خطا (Mean Squared Error – MSE).
- ریشه میانگین مربع خطا (Root Mean Squared Error – RMSE).
- میانگین قدر مطلق خطا (Mean Absolute Error – MAE).
- ضریب تعیین (R-squared) و درک آن به عنوان معیار تناسب مدل.
- مفهوم اعتبار سنجی متقابل (Cross-validation) و انواع آن (مانند K-Fold Cross-validation) برای ارزیابی پایدارتر مدل.
- تحلیل نتایج، تفسیر معیارهای ارزیابی و چگونگی استفاده از آنها برای بهبود مدل.
۷. پیشپردازش داده و نکات پیشرفته
دادههای خام به ندرت برای مدلسازی آماده هستند. این بخش به شما کمک میکند تا دادههای خود را برای رگرسیون آماده کنید و با مفاهیم پیشرفتهتر آشنا شوید که به شما در ساخت مدلهای قویتر و عملیاتیتر کمک میکند.
- مقیاسبندی ویژگیها (Feature Scaling): اهمیت نرمالسازی (Normalization) و استانداردسازی (Standardization) در بهبود عملکرد الگوریتمها.
- مدیریت مقادیر گمشده و دادههای پرت (Outliers): تکنیکهای شناسایی و جایگزینی/حذف.
- مهندسی ویژگی (Feature Engineering): ایجاد ویژگیهای جدید و مؤثر از دادههای موجود برای بهبود عملکرد مدل.
- تطبیق مدلها با دادههای واقعی و چالشها و محدودیتهای رگرسیون.
- مروری بر رویکردهای بهبود مدلها و گامهای بعدی در یادگیری ماشین.
با اتمام این دوره، شما نه تنها درک عمیقی از مدلهای رگرسیون خطی، ریج و لاسو خواهید داشت، بلکه قادر خواهید بود آنها را از صفر با استفاده از NumPy پیادهسازی کنید. این مهارتهای عملی و نظری، شما را به یک متخصص برجسته در زمینه علم داده تبدیل خواهد کرد و دروازههای جدیدی را در مسیر شغلی و تحصیلی شما خواهد گشود. این دوره فرصتی بینظیر برای تبدیل شدن از یک کاربر کتابخانهها به یک معمار الگوریتمهای یادگیری ماشین است، که به شما امکان میدهد فراتر از استفاده صرف از ابزارها رفته و به طراحی و بهینهسازی الگوریتمها بپردازید. این دانش، شما را برای مواجهه با چالشهای واقعی در دنیای تحلیل داده و هوش مصنوعی آماده میکند.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.