کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین و بهینه‌سازی مدل‌ها با پایتون (Machine Learning with Python) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری ماشین و بهینه‌سازی مدل‌ها با پایتون (Machine Learning with Python)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال
• 2. نصب و پیکربندی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون شامل NumPy و Pandas
• 4. تحلیل اکتشافی داده‌ها و پیش‌پردازش آماری
• 5. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 6. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای تاثیرگذار
• 7. آشنایی با مفاهیم یادگیری نظارت‌شده و رگرسیون خطی
• 8. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده و چندگانه با Scikit-learn
• 9. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 10. مفاهیم طبقه‌بندی و الگوریتم رگرسیون لجستیک
• 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس درهم‌ریختگی
• 12. الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله و یادگیری نزدیک‌ترین همسایه
• 13. درخت‌های تصمیم و روش‌های بصری‌سازی منطق مدل
• 14. روش‌های گروهی و جنگل تصادفی در حل مسائل پیچیده
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان و بهینه‌سازی حاشیه تصمیم
• 16. یادگیری بدون نظارت و الگوریتم خوشه‌بندی K-Means
• 17. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مولفه‌های اصلی
• 18. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 19. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای افزایش دقت مدل
• 20. تنظیم فراپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای
• 21. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 22. آشنایی با چارچوب‌های یادگیری عمیق در پایتون
• 23. بهینه‌سازی توابع هزینه و روش گرادیان کاهشی
• 24. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 25. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و بهینه‌سازی حافظه
• 26. آماده‌سازی مدل‌ها برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 27. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری الگوریتم‌ها
• 28. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای کاربران
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس پالایش مشارکتی
• 30. مقدمه‌ای بر پردازش متن و استخراج ویژگی از داده‌های متنی
• 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 32. روش‌های ترکیب مدل‌ها برای دستیابی به دقت بالاتر
• 33. شبیه‌سازی و تست مدل‌های پیش‌بینی در شرایط واقعی
• 34. بهینه‌سازی خط لوله یادگیری ماشین با استفاده از Pipelines
• 35. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی پیشرفته برای ارائه نتایج
• 36. بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 37. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 38. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی کاربردی