دوره جامع و تخصصی یادگیری ماشین
این دوره برای آموزش مفاهیم پایه و کاربردی Machine Learning طراحی شده است. در این دوره، هنرجو با فرآیند تبدیل دادههای خام به مدلهای تحلیلی و پیشبینیگر آشنا میشود و یاد میگیرد چگونه از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای تحلیل داده و حل مسائل مختلف استفاده کند.
محتوای دوره شامل مباحثی مانند پیشپردازش دادهها، مهندسی ویژگیها، الگوریتمهای یادگیری با نظارت و بدون نظارت، ارزیابی مدلها و پیادهسازی عملی با کتابخانه Scikit-Learn است.
آموزشها بهصورت پروژهمحور ارائه میشوند تا هنرجو بتواند مفاهیم یادگرفتهشده را در قالب تمرینها و پروژههای واقعی اجرا کند.
نکته کلیدی
- آمادهسازی دادهها، تسلط بر پیشپردازش و مهندسی ویژگیها.
- الگوریتمهای کلیدی،یادگیری عمیق رگرسیون، طبقهبندی و خوشهبندی (K-Means).
- تکنیکهای حرفهای، کاهش ابعاد با PCA و بهینهسازی دقیق مدلها.
- تجربه واقعی ، پیادهسازی پروژههای کاربردی با پایتون و Scikit-Learn.
- خلاصه ،در این دوره، از صفر تا صدِ تبدیل داده به مدلهای هوشمند را به صورت پروژهمحور یاد میگیرید تا برای بازار کار آماده شوید
مدرک قابل ترجمه
با اتمام موفق این دوره، گواهینامه معتبر و قابل ترجمه دریافت خواهید کرد.
این دوره شامل 1 فصل است
سرفصلهای کامل دوره را در زیر مشاهده کنید.
-
آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
-
پیشپردازش دادهها
-
آمادهسازی دادهها برای مدلسازی
-
مهندسی ویژگیها
-
یادگیری با نظارت
-
الگوریتمهای Regression
-
الگوریتمهای Classification
-
یادگیری بدون نظارت
-
خوشهبندی با الگوریتم K-Means
-
کاهش ابعاد با PCA
-
ارزیابی مدلها
-
سنجش دقت مدلها
-
بهینهسازی پارامترها
-
پیادهسازی عملی مدلها با Scikit-Learn
-
اجرای پروژههای کاربردی در حوزه یادگیری ماشین