دوره کامل یادگیری ماشین در پایتون برای نوامبر 2019 به طور کامل به روز شده است!
با بخشهای کاملاً جدید و همچنین محتوای بهروز شده و بهبودیافته، همه آنچه را که برای تسلط بر یادگیری ماشین نیاز دارید در یک دوره دریافت میکنید! زمینه یادگیری ماشینی به طور مداوم در حال پیشرفت است، و ما میخواهیم مطمئن شویم دانشآموزان بهروزترین اطلاعات و شیوههای موجود را در اختیار دارند:
بخشهای کاملاً جدید عبارتند از:
مبانی یادگیری عمیق موضوعاتی مانند تفاوت بین برنامه نویسی کلاسیک و یادگیری ماشینی، تمایز بین یادگیری ماشینی و عمیق، اجزای سازنده شبکه های عصبی، توضیحات عملیات تانسور و تانسور، دسته بندی های یادگیری ماشین و مفاهیم پیشرفته مانند بیش از حد و کم، منظم کردن، ترک تحصیل، اعتبار سنجی و آزمایش و بسیاری موارد دیگر.
Computer Vision در قالب شبکههای عصبی کانولوشن که ساخت لایهها، درک فیلترها/هستهها، تا موضوعات پیشرفته مانند یادگیری انتقال، و استخراج ویژگیها را پوشش میدهد.
و بخشهای زیر همگی بهبود یافته و به :
اضافه شدهاندهمه کدها برای کار با پایتون 3.6 و 3.7 به روز شده اند
کدها برای کار با Google Colab بازسازی شده اند
آموزش عمیق و NLP
طبقه بندی باینری و چند کلاسه با یادگیری عمیق
بهروزترین اطلاعات یادگیری ماشینی ممکن را دریافت کنید و آن را در یک دوره دریافت کنید!
* * *
میانگین حقوق یک مهندس یادگیری ماشین در ایالات متحده 166000 دلار است! در پایان این دوره، شما مجموعه ای از 12 پروژه یادگیری ماشینی خواهید داشت که به شما کمک می کند شغل رویایی خود را پیدا کنید یا به شما امکان می دهد با الگوریتم های یادگیری ماشین مشکلات زندگی واقعی را در تجارت، شغل یا زندگی شخصی خود حل کنید.
بیایید این دوره آموزشی هیجان انگیز را با آنتونی NG، یک مدرس ارشد در سنگاپور که از سبک تدریس «مبتنی بر پروژه» راب پرسیوال پیروی کرده است، یاد بگیرید تا این دوره عملی را برای شما ارائه دهد.
با بیش از 18 ساعت محتوا و بیش از پنجاه رتبه بندی 5 ستاره، در حال حاضر طولانی ترین و بهترین دوره آموزشی یادگیری ماشین در Udemy است!
مدل های یادگیری ماشینی قدرتمند برای حل هر مشکلی بسازید
شما از سطح مبتدی به سطح بسیار بالا خواهید رفت و مربی شما هر الگوریتم را با شما گام به گام روی صفحه میسازد.
در پایان دوره، الگوریتمهای یادگیری ماشینی برای طبقهبندی گلها، پیشبینی قیمت خانه، شناسایی دستنوشتهها یا ارقام، شناسایی کارکنانی که احتمال ترک زودهنگام آنها وجود دارد، شناسایی سلولهای سرطانی و بسیاری موارد دیگر را آموزش دادهاید!
در داخل دوره، شما یاد خواهید گرفت که چگونه:
مجموعه ابزارهای یادگیری ماشینی کامل را برای مقابله با اکثر مشکلات دنیای واقعی بدست آورید
از معیارهای عملکرد رگرسیون، طبقهبندی و سایر الگوریتمهای ml مانند R-squared، MSE، دقت، ماتریس سردرگمی، پیشبینی، فراخوان و غیره و زمان استفاده از آنها مطلع شوید.
چند مدل را با بسته بندی، تقویت یا انباشتن
ترکیب کنیداز الگوریتمهای یادگیری ماشینی بدون نظارت (ML) مانند خوشهبندی سلسله مراتبی، خوشهبندی k-means و غیره برای درک دادههای خود استفاده کنید
توسعه در نوت بوک Jupyter (IPython)، Spyder و IDE های مختلف
با Matplotlib و Seaborn به صورت بصری و موثر ارتباط برقرار کنید
ویژگیهای جدید را برای بهبود پیشبینیهای الگوریتم مهندسی کنید
از t rain/test، K-fold و Stratified K-fold validation متقاطع برای انتخاب مدل صحیح و پیش بینی عملکرد مدل با داده های دیده نشده استفاده کنید
از SVM برای تشخیص دست خط و به طور کلی مشکلات طبقه بندی استفاده کنید
از درختان تصمیم برای پیش بینی ساییدگی کارکنان استفاده کنید
قانون ارتباط را در مجموعه دادههای خرید خردهفروشی اعمال کنید
و خیلی چیزهای دیگر!
نیازی به یادگیری ماشین نیست. اگرچه داشتن برخی از تجربه های اولیه پایتون مفید خواهد بود، اما هیچ دانش قبلی پایتون لازم نیست زیرا همه کدها ارائه می شوند و مربی آنها را خط به خط مرور می کند و شما از پشتیبانی دوستانه در منطقه Q A برخوردار می شوید.
این سرمایه گذاری را روی خود انجام دهید
اگر میخواهید سوار موج یادگیری ماشین شوید و از حقوقی که دانشمندان داده میگیرند لذت ببرید، این دوره برای شما مناسب است!
این دوره را بگذرانید و مهندس یادگیری ماشین شوید!
توسعه دهنده وب و معلم
Codestars • over 2 million students worldwide!آموزش نسل بعدی کدگذارها
Anthony NGمحقق و مجری کارگاه تجارت الگوریتمی
نمایش نظرات