آموزش مدل‌سازی: بهترین روش‌ها برای متخصصان داده - آخرین آپدیت

دانلود Model Training: Best Practices for Data Practitioners

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: ساخت مدل‌های یادگیری ماشین عالی نیازمند رعایت بهترین متدها در هر مرحله از فرآیند است. در این دوره آموزشی با عنوان «آموزش مدل‌سازی: بهترین روش‌ها برای متخصصان داده»، شما خواهید آموخت که چگونه مدل‌هایی را بسازید و آموزش دهید که منجر به نتایجی قابل اعتماد، اخلاقی و آماده برای محیط عملیاتی (Production) شوند. در ابتدا، چرخه کامل یادگیری ماشین را بررسی می‌کنید و می‌بینید که هر مرحله چگونه بر موفقیت آموزش مدل تأثیر می‌گذارد. سپس، با نحوه آماده‌سازی داده‌های باکیفیت از طریق پاک‌سازی، پیش‌پردازش، نرمال‌سازی و استانداردسازی آشنا می‌شوید. در نهایت، یاد می‌گیرید که چگونه الگوریتم‌های مناسب را انتخاب کنید، داده‌ها را به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی تقسیم کنید و استراتژی‌های یادگیری مستمر را برای حفظ دقت مدل‌ها با تغییر داده‌ها به کار بگیرید. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌های لازم برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین را کسب خواهید کرد که ارزش تجاری مستمر و پایداری را ارائه می‌دهند.

سرفصل ها و درس ها

اصول آموزش مدل‌های یادگیری ماشین Machine Learning Model Training Essentials

  • چرخه حیات مدل یادگیری ماشین Machine Learning Model Lifecycle

  • جمع‌آوری و پردازش داده‌ها Data Collection and Processing

  • نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها Data Normalization and Standardization

  • انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین Machine Learning Algorithm Types

  • تقسیم داده‌های آموزش و تست و اعتبار‌سنجی متقاطع Train Test Splits and Cross Validation

  • تطبیق یادگیری مستمر و اشتراک‌گذاری دانش Continuous Learning Adaptation and Knowledge Sharing

نمایش نظرات

آموزش مدل‌سازی: بهترین روش‌ها برای متخصصان داده
جزییات دوره
33m
6
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
5
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Daryle Serrant Daryle Serrant

دریل به عنوان دانشمند داده و مهندس نرم افزار برای غول های صنعتی مانند تسلا و لاکهید مارتین و همچنین شرکت هایی در بخش های هوافضا و دفاع، الکترونیک مصرف کننده، سلامت و تندرستی و انرژی های تجدیدپذیر کار کرده است. او در استفاده از یادگیری ماشینی برای خودکارسازی و ساده‌سازی عملیات برتری دارد و محصولات نرم‌افزاری را در طیف فناوری، از برنامه‌های کاربردی وب و موبایل گرفته تا سیستم‌های جاسازی شده، ساخته است. دریل در میان سرمایه گذاری های خود در دنیای فناوری، اشتیاق عمیقی به تدریس پیدا کرد. او به عنوان یک مربی علوم داده و مربی برنامه نویسی، نه تنها کودکان را با دنیای کدنویسی آشنا می کند، بلکه متخصصان مشتاق داده را از طریق پیچ و خم پیچیده مصاحبه های فناوری راهنمایی می کند.