دوره آموزشی یادگیری ماشین با پایتون چیست؟

سر فصل‌های دوره ماشین لرنینگ

• معرفی

• معرفی و مقدمات یادگیری ماشین
• قابلیت های زبان برنامه نویسی پایتون در حوزه یادگیری ماشین
• یادگیری نظارت شده و نظارت نشده

• خوشه‌بندی 

• معرفی خوشه بندی و روش های آن
• همسایگی (K-means) 
• سلسله مراتبی (Hierarchical) 
• طیفی (spectral)
• مکانی (DBSCAN) 

• طبقه‌بندی

• معرفی طبقه بندی
• متریک های ارزیابی
• مدل نزدیکترین همسایگی
• مدل درخت تصمیم
• مدل بردار پشتیبان
• مدل جنگل تصادفی

• رگرسیون

• معرفی مدل های رگرسیونی
• مدل رگرسیون خطی، ساده و چندگانه
• بررسی متریک های ارزیابی مدل رگرسیون

• سیستم های توصیه گری

• معرفی سیستم های توصیه گری
• سیستم های توصیه گری مشارکتی
• سیستم های توصیه گری محتوا مبنا

• پروژه

دوره ماشین لرنینگ با پایتون مناسب چه کسانی است؟

چرا باید در دوره ماشین لرنینگ با پایتون شرکت کنیم؟ 

چرا پایتون؟

کاربردهای یادگیری ماشین

• پردازش زبان طبیعی: پیش‌بینی فروش، تحلیل روندهای بازار و پیش‌بینی آب و هوا از سری نکات کاربردی یادگیری ماشین است.

• بینایی ماشین: ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و سیستم‌های چت‌بات که امروزه بسیار مورد استفاده قرار گرفته است.

• بینایی ماشین: شناسایی و تحلیل تصاویر، تشخیص چهره و پردازش ویدئو از دیگر نکات موجود است.

• پزشکی و بهداشت: تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی و پیش‌بینی نتایج درمان نیز کمک بسیار زیادی در عرصه پزشکی به جامعه بشری کرده است.

• خودروهای خودران: هدایت و مسیریابی خودروها بدون نیاز به راننده از سری تحولاتی است که با این علم به وجود آمده است. یکی از شرکت‌های مطرحی که از این تکنولوژی استفاده می‌کند تسلا است.

• پیشنهاد محصول: سیستم‌های پیشنهاد دهنده برای خرید آنلاین و پخش محتوا. این مورد را در قسمت اکسپلور اینستاگرام خود می‌توانید مشاهده کنید.

• مدیریت ریسک و امنیت: تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی و امنیت سایبری.

ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی

نقشه راه ماشین لرنینگ با پایتون

• مبانی برنامه‌نویسی با پایتون: شما باید اول به سینتکس‌های پایتون و مفاهیم اولیه کد زدن آن بپردازید و با کتابخانه‌های اصلی مورد نیاز آشنا شوید.

• مفاهیم پایه یادگیری ماشین: باید تعریف یادگیری ماشین و انواع آن را یاد گرفته و همچنین در مورد مفهوم مدل، ویژگی‌ها و برچسب‌ها بپردازید. 

• کتابخانه‌های اصلی پایتون برای یادگیری ماشین: یکسری از کتابخانه‌های پایتون در این زمینه که شما باید آنها را کامل بلد باشید عبارتند از:

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین:  رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم و Random Forest، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means، DBSCAN) و شبکه‌های عصبی از سری الگوریتم‌های مورد نیاز برای یادگیری ماشین است.

• یادگیری عمیق: اگر قصد دارید که در این زمینه به یک شخص حرفه‌ای تبدیل شوید باید به جست‌وجو در این زمینه بپردازید تا عمیقا یادگیری ماشین را درک کرده و به آن مسلط شوید.

• پروژه‌های عملی: در زمینه برنامه نویسی صرفا آموزش دیدن کافی نیست و باید دست به کد شوید و پروژه‌های عملی برای تمرین بزنید.

• منابع آموزشی: بدون نیاز به منبع‌های آموزشی نمی‌توان مطالب موجود را فرا گرفت؛ در این دوره ما آموزشی جامع در این زمینه به شما خواهیم داد و نقشه راه آموزشی مناسبی را برایتان تهیه کرده‌ایم.

بازار کار یادگیری ماشین با پایتون

پس از گذراندن دوره آموزشی ماشین لرنینگ چه می‌آموزید؟