آموزش مدل‌سازی آماری پیشرفته برای متخصصین یادگیری عمیق

Advanced Statistical Modeling for Deep Learning Practitioner

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آمار رمزگشایی برای تمرین‌کنندگان یادگیری عمیق و تسلط بر مدل‌سازی آماری برای متخصصان یادگیری عمیق شما رایج‌ترین توزیع‌های احتمال مانند توزیع نرمال و توزیع دو جمله‌ای را خواهید آموخت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده های اریب را برای توزیع معمولی با استفاده از روش های تبدیل مختلف مانند log، ریشه مربع و تبدیل توان تبدیل کنید. نحوه محاسبه فواصل اطمینان برای برآوردهای آماری مانند دقت مدل را یاد خواهید گرفت. شما مفاهیم داده های جمعیت در مقابل داده های نمونه را خواهید آموخت. شما خواهید آموخت که نمونه گیری تصادفی به چه معناست و چگونه بر تجزیه و تحلیل داده ها تأثیر می گذارد. معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی را خواهید آموخت. متوجه خواهید شد که منظور ما از عدم تناسب و برازش بیش از حد در تکیه ماشین و مدل سازی آماری چیست. پیش نیازها: نیازی به پیشینه آماری نیست، در این دوره همه چیز توضیح داده خواهد شد. دانش پایه در پایتون مفید است.

در حوزه هوش مصنوعی که به سرعت در حال تکامل است، توانایی استفاده از قدرت مدل‌های یادگیری عمیق به شدت بر پایه‌ای قوی در مدل‌سازی آماری پیشرفته متکی است. این دوره برای تجهیز شاغلین به یادگیری عمیق با دانش و مهارت های مورد نیاز برای هدایت چالش های آماری پیچیده، اتخاذ تصمیمات مدل سازی آگاهانه و بهینه سازی عملکرد شبکه های عصبی عمیق طراحی شده است.


اهداف دوره:

1. تسلط بر تکنیک‌های آماری پیشرفته: درک عمیقی از مفاهیم و تکنیک‌های آماری پیشرفته، از جمله تحلیل چند متغیره، مدل‌سازی بیزی، تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی، و روش‌های ناپارامتریک، به‌طور خاص برای کاربردهای یادگیری عمیق به دست آورید.

2. بهینه‌سازی عملکرد مدل: یاد بگیرید چگونه از ابزارهای آماری برای تنظیم دقیق فراپارامترها، مدیریت مجموعه داده‌های نامتعادل، و رسیدگی به مشکلات بیش از حد برازش و عدم تناسب استفاده کنید، و اطمینان حاصل کنید که مدل‌های یادگیری عمیق شما به اوج عملکرد می‌رسند.

3. تفسیر خروجی‌های مدل: مهارت‌هایی را برای تفسیر و ارزیابی انتقادی خروجی‌های مدل‌های یادگیری عمیق، از جمله فواصل اطمینان، فواصل پیش‌بینی و کمی‌سازی عدم قطعیت، توسعه دهید، و قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی خود را افزایش دهید.

4. گنجاندن مدل‌سازی احتمالی: دنیای مدل‌سازی احتمالی و شبکه‌های عصبی بیزی را کاوش کنید تا عدم قطعیت را در مدل‌های خود بگنجانید و آنها را در سناریوهای دنیای واقعی قوی‌تر و قابل اعتمادتر کنید.

5. پیش‌بینی سری‌های زمانی: تکنیک‌های تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی را برای پیش‌بینی‌ها و پیش‌بینی‌های دقیق، با تمرکز بر برنامه‌هایی مانند مدل‌سازی مالی، پیش‌بینی تقاضا، و تشخیص ناهنجاری‌ها مسلط کنید.

6. پیش‌پردازش پیشرفته داده: روش‌های پیش‌پردازش داده‌های پیشرفته را برای مدیریت انواع داده‌های پیچیده مانند متن، تصاویر و نمودارها بیاموزید و تکنیک‌های آماری را برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌های بدون ساختار بکار ببرید.

7. پروژه های عملی: دانش خود را از طریق پروژه های عملی و مطالعات موردی، کار با مجموعه داده های دنیای واقعی و چارچوب های یادگیری عمیق برای حل مشکلات چالش برانگیز در حوزه های مختلف به کار ببرید.

8. ملاحظات اخلاقی: در مورد ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوه ها در مدل سازی آماری، حصول اطمینان از توسعه و استقرار هوش مصنوعی مسئول بحث کنید.


چه کسانی باید شرکت کنند:


- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین به دنبال تعمیق مهارت‌های مدل‌سازی آماری خود برای یادگیری عمیق هستند.

- محققان و متخصصان هوش مصنوعی با هدف بهبود استحکام و تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق خود.

- افراد حرفه ای علاقه مند به ماندن در خط مقدم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، با تمرکز بر تکنیک های آماری پیشرفته.

پیش نیازها:

- یک پایه قوی در یادگیری ماشینی و مفاهیم یادگیری عمیق.

- تسلط به زبان های برنامه نویسی مانند پایتون.

- دانش اولیه آمار توصیه می شود اما اجباری نیست.


در این سفر مدل‌سازی آماری پیشرفته به ما بپیوندید، جایی که تخصص لازم برای ارتقای پروژه‌های یادگیری عمیق خود را به ارتفاعات جدیدی از دقت و قابلیت اطمینان کسب خواهید کرد. قدرت آمار را در دنیای یادگیری عمیق کشف کنید و به یک متخصص مطمئن و توانا در این زمینه پویا تبدیل شوید.


سرفصل ها و درس ها

مبانی تجزیه و تحلیل داده ها: بررسی انواع داده ها، گرایش های مرکزی، اقدامات Foundations of Data Analysis: Exploring Data Types, Central Tendencies,Measures

  • درک انواع داده های بنیادی: عدد صحیح، رشته ای و بولی Understanding Fundamental Data Types: Integer, String, and Boolean

  • ابهام زدایی از انواع داده ها: داده های کیفی و کمی توضیح داده شده است Demystifying Data Types: Qualitative and Quantitative Data Explained

انواع داده ها و گرایش های مرکزی: رونمایی از میانگین، میانه و حالت Data Types and Central Tendencies: Unveiling the Mean, Median, and Mode

  • درک انواع داده ها و گرایش های مرکزی: بررسی میانگین، میانه و مد Understanding Data Types and Central Tendencies: Exploring Mean, Median, and Mod

متغیر ناوبری: اندازه گیری پراکندگی در آمار کسب و کار Navigating Variability: Measures of Dispersion in Business Statistics

  • تجزیه و تحلیل عمیق اندازه گیری های پراکندگی در آمار کسب و کار In-Depth Analysis of Measures of Dispersion in Business Statistics

  • Python Essentials: کاوش انواع داده ها و محاسبه گرایش های مرکزی در GC Python Essentials: Exploring Data Types and Calculating Central Tendencies in GC

تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون: نمونه گیری، توزیع یکنواخت، Z-Score، P-Value و غیره Analyzing Data with Python: Sampling, Uniform Distribution, Z-Score, P-Value etc

  • کاوش توزیع یکنواخت و Z-Scores در پایتون با استفاده از Google Colab Exploring Uniform Distribution and Z-Scores in Python using Google Colab

  • آزمایش فرضیه با پایتون: P-Values ​​و T-Tests در Google Colab Hypothesis Testing with Python: P-Values and T-Tests in Google Colab

  • تجزیه و تحلیل داده های تجاری: فواصل اطمینان و تجزیه و تحلیل واریانس در پایتون Analyzing Business Data: Confidence Intervals and Analysis of Variance in Python

تجزیه و تحلیل ضرایب، همبستگی، علیت و غیره در پایتون آمار کسب و کار Analyzing Coefficients,Correlation,Causation etc in Business Statistics python

  • تجزیه و تحلیل ضرایب، همبستگی و علیت در پایتون آمار کسب و کار Analyzing Coefficients, Correlation, and Causation in Business Statistics python

  • ارزیابی مفروضات داده ها با طرح QQ و پیاده سازی فرضیه پایتون Assessing Data Assumptions with QQ Plots and Python Implementation of Hypothesis

بررسی کیفیت و الگوهای داده ها: بینش از هیستوگرام ها، CDF و غیره Exploring Data Quality and Patterns: Insights from Histograms,CDF and others etc

  • کاوش در کیفیت و الگوهای داده ها: بینش از هیستوگرام ها، نمودارهای جعبه، نقاط پرت Exploring Data Quality and Patterns: Insights from Histograms,Box Plots,Outliers

  • بررسی بینش های پاکسازی داده، توابع توزیع تجمعی (CDF) Exploring Data Cleaning Insights, Cumulative Distribution Functions (CDF)

پاکسازی داده ها و کاوش روابط متغیر در پایتون برای کسب و کار Data Cleaning and Exploring Variable Relationships in Python for Business Statis

  • پاکسازی داده ها و کاوش روابط بین متغیرها در پایتون برای Busine Data Cleaning and Exploring Relationships Between Variables in Python for Busine

  • تقویت بینش تجاری: پاکسازی داده ها و تجزیه و تحلیل همبستگی با HeatMap Enhancing Business Insights: Data Cleaning and Correlation Analysis with HeatMap

  • تحلیل همبستگی با همبستگی رتبه پیرسون و اسپیرمن Correlation Analysis with Pearson and Spear-man Rank Correlation

رمزگشایی ویژگی های سری زمانی: پرده برداری از ماهیت سری های زمانی Deciphering Time Series Characteristics: Unveiling the Essence of Time Series

  • کشف اسرار داده‌های سری زمانی: درک ویژگی‌های سری زمانی Unlocking the Secrets of Time Series Data: Understanding Time Series Characteris

  • تجزیه سری های زمانی: باز کردن اجزا برای تجزیه و تحلیل واضح Decomposing Time Series: Unraveling the Components for Clear Analysis

تسلط بر تجزیه و تحلیل سری های زمانی: رونمایی از میانگین های متحرک، مهار ACF و PACF Mastering Time Series Analysis: Unveiling Moving Averages,Harnessing ACF&PACF

  • کاوش در تجزیه و تحلیل سری های زمانی: رونمایی از میانگین های متحرک و الگوهای ACF/PACF Exploring Time Series Analysis: Unveiling Moving Averages and ACF/PACF Patterns

  • تسلط بر تحلیل سری های زمانی با مدل های ARIMA: راهنمای جامع Mastering Time Series Analysis with ARIMA Models: A Comprehensive Guide

  • تسلط بر تجزیه و تحلیل سری های زمانی: راز زدایی از مدل های ARIMA برای Clear and Comprehe Mastering Time Series Analysis: Demystifying ARIMA Models for Clear and Comprehe

راز زدایی از توزیع های گاوسی: تجزیه و تحلیل جامع استاتیک با py Demystifying Gaussian Distributions: A Comprehensive Analysis of Statics with py

  • درک توزیع های گاوسی: تجزیه و تحلیل جامع آماری Pa Understanding Gaussian Distributions: A Comprehensive Analysis of Statistical Pa

  • درک قضیه حد مرکزی (CLT) و پیامدهای آن برای Skewed Understanding the Central Limit Theorem (CLT) and Its Implications for Skewed

  • بازگشایی توزیع های اریب: تحلیل گرایش مرکزی از طریق نمونه گیری Unraveling Skewed Distributions: Central Tendency Analysis Through Sampling

باز کردن بینش ها: بررسی تحلیل واریانس در تحلیل استاتیکی Unlocking Insights: Exploring Analysis of Variance in Statics Analysis

  • باز کردن بینش ها: بررسی تحلیل واریانس در تحلیل استاتیکی Unlocking Insights: Exploring Analysis of Variance in Statics Analysis

  • باز کردن قدرت داده ها: تجزیه و تحلیل استاتیک، مدل سازی پیش بینی، ترانسفورماتور معکوس Unlocking the Power of Data: Statics Analysis, Predictive Modeling, Reverse Tran

کشف تصادفات جاده ای انگلستان: رویکرد یادگیری عمیق سری زمانی برای ورود واضح Unraveling UK Road Accidents: A Time Series Deep Learning Approach for Clear Ins

  • کشف تصادفات جاده ای انگلستان: تجزیه و تحلیل یادگیری عمیق سری زمانی با پایتون Unraveling UK Road Accidents: Time Series Deep Learning Analysis with Python

  • پیش‌بینی روندهای تصادفات جاده‌ای بریتانیا در آینده: اکتشاف واضح سری‌های زمانی Predicting Future UK Road Accident Trends: A Clear Exploration of Time Series

نمایش نظرات

آموزش مدل‌سازی آماری پیشرفته برای متخصصین یادگیری عمیق
جزییات دوره
5.5 hours
27
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,192
از 5
ندارد
دارد
دارد
Akhil Vydyula
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Akhil Vydyula Akhil Vydyula

Full Stack Data Scientist

سلام!

اسم من Akhil Vydyula است، من یک دانشمند داده هستم

من قبلاً روی تجزیه و تحلیل داده های BFSI کار کرده بودم و مهارت های مدل سازی برای نظارت بر چرخه تمام عمر توسعه و اجرا. او دارای توانایی قوی است.

قابلیت بحث در مورد داده ها، مهندسی ویژگی، توسعه الگوریتم، آموزش مدل و پیاده سازی.

مهارت ها و شایستگی ها

دانش و تجربه تخصصی با برنامه نویسی C/C++/python و SQL.

باید قادر به یادگیری و اجرای سریع و موثر فناوری های جدید باشد.

مهارت های ریاضی عالی، مهارت های منطقی حل مسئله .

شرکت فعال در هکاتون ها در پلتفرم های مختلف و نوشتن وبلاگ در رسانه.

مهارت های فنی

یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، Computer Vision، Regression، Multi Label

Classification.Transfer Learning، Transformers، Ensembles، Stacking Classifiers.AutoML، SQL، Python، Keras، Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib، Clustering، Systems Recommendation ,تحلیل سری زمانی.