آموزش یادگیری ماشین و علم داده کامل با پایتون | A-Z

Complete Machine Learning & Data Science with Python | A-Z

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: از Scikit استفاده کنید، NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn را یاد بگیرید و با Python و Data Science وارد یادگیری ماشینی A-Z شوید. یادگیری ماشینی فقط برای ارسال پیام کوتاه یا تشخیص صدای گوشی هوشمند مفید نیست. یادگیری ماشین به طور مداوم در صنایع جدید اعمال می شود. یادگیری ماشینی با مثال های کاربردی یادگیری ماشینی چیست؟ معیارهای ارزیابی اصطلاحات یادگیری ماشینی طبقه بندی در مقابل رگرسیون چیست؟ ارزیابی معیارهای خطای عملکرد-طبقه‌بندی ارزیابی معیارهای خطای عملکرد-رگرسیون تحت نظارت آموزش اعتبارسنجی متقاطع و بایاس واریانس مبادله از matplotlib و seaborn برای تجسم داده‌ها استفاده کنید یادگیری ماشینی با SciKit یادگیری الگوریتم رگرسیون خطی الگوریتم رگرسیون منطقی الگوریتم رگرسیون الگوریتم ماشین برداری پشتیبانی آموزش بدون نظارت K به معنی الگوریتم خوشه بندی الگوریتم سلسله مراتبی الگوریتم تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) الگوریتم سیستم توصیه گر مربیان پایتون در آکادمی OAK در همه چیز از توسعه نرم افزار گرفته تا تجزیه و تحلیل داده ها تخصص دارند و به دلیل اثربخشی خود شناخته شده اند. پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، شی گرا و سطح بالا است. پایتون یک زبان چند پارادایم است، به این معنی که از بسیاری از رویکردهای برنامه نویسی پشتیبانی می کند. پایتون در کنار سبک‌های برنامه‌نویسی رویه‌ای و کاربردی، یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت‌هایی دارد. از آنجایی که پایتون یک زبان تفسیر شده و تایپ شده پویا است، پایتون یک زبان برنامه نویسی عمومی است که به طور گسترده در بسیاری از صنایع و پلتفرم ها استفاده می شود. یکی از کاربردهای رایج پایتون اسکریپت نویسی است که به معنای خودکار کردن وظایف است. پایتون یک زبان محبوب است که در بسیاری از صنایع و در بسیاری از رشته های برنامه نویسی استفاده می شود. مهندسان DevOps از پایتون برای اسکریپت کردن وب سایت استفاده می کنند. Python دارای یک نحو ساده است که آن را به یک زبان برنامه نویسی عالی برای یادگیری مبتدی تبدیل می کند. برای یادگیری پایتون به تنهایی، ابتدا باید آشنا شوید یادگیری ماشینی سیستم هایی را توصیف می کند که با استفاده از یک مدل آموزش دیده بر روی داده های دنیای واقعی پیش بینی می کنند. امروزه یادگیری ماشین تقریباً در هر زمینه ای اعمال می شود. این شامل تشخیص های پزشکی، تشخیص چهره، پیش بینی آب و هوا، پردازش تصویر است. استفاده از یادگیری ماشین بدون کدنویسی امکان پذیر است، اما ساختن سیستم های جدید عموماً به کد نیاز دارد. پایتون پرکاربردترین زبان در یادگیری ماشینی است. مهندسانی که سیستم های یادگیری ماشینی را می نویسند اغلب از نوت بوک های Jupyter و Python با هم استفاده می کنند. یادگیری ماشین به طور کلی بین یادگیری ماشین نظارت شده و یادگیری ماشین بدون نظارت تقسیم می شود. در یادگیری ماشینی نظارت شده یادگیری ماشین یکی از سریع‌ترین و پرطرفدارترین مشاغل علوم رایانه است. به طور مداوم در حال رشد و تکامل است. یادگیری ماشینی زیرمجموعه کوچک‌تری از طیف وسیع‌تر هوش مصنوعی است. در حالی که هوش مصنوعی هر "ماشین هوشمند" را توصیف می کند، یک مهندس یادگیری ماشین باید یک برنامه نویس بسیار ماهر با دانش عمیق از علوم کامپیوتر، ریاضیات، علوم داده باشد. یادگیری ماشین پایتون، یادگیری ماشین کامل، یادگیری ماشین a-z پیش نیازها: دانش پایه زبان برنامه نویسی پایتون قادر به کار و نصب نرم افزار بر روی کامپیوتر باشد نرم افزار و ابزار رایگان مورد استفاده در دوره یادگیری ماشینی a-z عزم برای یادگیری یادگیری ماشین و صبر. انگیزه یادگیری دومین زبان برنامه نسبی آگهی‌های شغلی در میان همه کتابخانه‌های تجسم داده‌ها در پایتون مانند seaborn، matplotlib کنجکاوی برای یادگیری ماشین پایتون تمایل به یادگیری Python Desire برای کار بر روی یادگیری ماشین پایتون میل به یادگیری matplotlib تمایل به یادگیری پانداها میل به یادگیری numpy میل به کار روی دریازاد میل به یادگیری یادگیری ماشین a-z، یادگیری ماشین کامل

سلام،
به "کامل علم داده یادگیری ماشین با پایتون خوش آمدید | دوره A-Z".
از Scikit استفاده کنید، NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn را یاد بگیرید و با Python و Data Science در یادگیری ماشینی A-Z غوطه ور شوید.

یادگیری ماشینی فقط برای ارسال پیام کوتاه پیشگویانه یا صدای گوشی هوشمند مفید نیست. به رسمیت شناختن. یادگیری ماشینی به طور مداوم در صنایع جدید و مشکلات جدید اعمال می شود. چه یک بازاریاب، طراح بازی های ویدیویی یا برنامه نویس باشید، دوره آموزشی من در آکادمی OAK اینجاست تا به شما کمک کنم یادگیری ماشین را در کار خود اعمال کنید. علم داده های یادگیری ماشین کامل با پایتون | a-z، یادگیری ماشین a-z، یادگیری ماشین کامل علم داده با پایتون، یادگیری ماشین کامل و علم داده با پایتون a-z، یادگیری ماشین با استفاده از پایتون، یادگیری ماشین کامل و علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری ماشین کامل، علم داده
سخت است زندگی خود را بدون یادگیری ماشین تصور کنیم. ارسال پیامک پیش‌بینی‌کننده، فیلتر کردن ایمیل و دستیارهای شخصی مجازی مانند الکسای آمازون و سیری آیفون، همگی فناوری‌هایی هستند که بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های ریاضی کار می‌کنند. پایتون، یادگیری ماشین، جنگو، برنامه‌نویسی پایتون، پایتون یادگیری ماشین، پایتون برای مبتدیان، علم داده
مدرسان پایتون در آکادمی OAK در همه چیز از توسعه نرم‌افزار گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌ها تخصص دارند و به دلیل آموزش مؤثر و دوستانه خود برای دانش‌آموزان شهرت دارند. همه سطوح.
چه در یادگیری ماشینی یا مالی کار می کنید، یا در حال دنبال کردن حرفه ای در توسعه وب یا علم داده هستید، پایتون یکی از مهم ترین مهارت هایی است که می توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به ویژه برای برنامه های دسکتاپ، وب و کسب و کار مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تاکید دارد. پایتون با این فرض توسعه داده شد که باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه ای که منجر به سطح سختی از استانداردسازی کد شده است. زبان برنامه نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای مختلفی را برای برنامه نویسان فراهم می کند که برای کارهای مختلف مناسب هستند.

آیا می دانید نیازهای علم داده تا سال 2026 11.5 میلیون فرصت شغلی ایجاد می کند؟

آیا می‌دانید میانگین حقوق 100.000 دلار برای مشاغل علم داده است!

مشاغل علم داده آینده را شکل می‌دهند

متخصصان علوم داده تقریباً در هر زمینه ای، از امنیت دولتی گرفته تا برنامه های دوستیابی، مورد نیاز هستند. میلیون ها کسب و کار و ادارات دولتی برای موفقیت و ارائه خدمات بهتر به مشتریان خود به داده های بزرگ متکی هستند. بنابراین مشاغل علم داده تقاضای زیادی دارند.

  • اگر می خواهید یکی از مهمترین مهارت های کارفرما را بیاموزید؟

  • اگر در مورد علم داده کنجکاو هستید و به دنبال شروع سفر خودآموز خود به دنیای داده با پایتون هستید؟

  • اگر یک توسعه دهنده باتجربه هستید و به دنبال یک فرود در Data Science هستید!

در همه موارد، شما در جای درستی هستید!

ما برای شما «علم کامل یادگیری ماشینی داده با پایتون |.» را طراحی کرده ایم A-Z” یک دوره ساده برای زبان برنامه نویسی پایتون و یادگیری ماشین.

در دوره آموزشی، توضیحاتی ساده با پروژه ها خواهید داشت. با این دوره یادگیری ماشینی را گام به گام یاد خواهید گرفت. با تمرین‌ها، چالش‌ها و مثال‌های واقعی زیادی آن را ساده و آسان کردم.

ما درهای دنیای علم داده و یادگیری ماشین a-z را باز خواهیم کرد و عمیق‌تر خواهیم رفت. شما اصول یادگیری ماشینی A-Z و کتابخانه های زیبای آن مانند Scikit Learn را خواهید آموخت.

در طول دوره، نحوه استفاده از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ایجاد تجسم‌های زیبا و استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین پایتون را به شما آموزش می‌دهیم.

این دوره آموزشی ماشینی برای همه است!

"یادگیری ماشینی من با مثال های عملی در علم داده" برای همه است! اگر تجربه قبلی ندارید، مشکلی نیست! این دوره به صورت ماهرانه طراحی شده است تا به همه از مبتدیان کامل تا حرفه ای ها (به عنوان یک تجدید کننده) آموزش دهد.

چرا از زبان برنامه نویسی پایتون در یادگیری ماشین استفاده می کنیم؟

Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، سطح بالا و چند منظوره است. بهترین چیز در مورد پایتون این است که از بسیاری از فناوری‌های امروزی از جمله کتابخانه‌های وسیع برای توییتر، داده‌کاوی، محاسبات علمی، طراحی، سرور بک‌اند برای وب‌سایت‌ها، شبیه‌سازی‌های مهندسی، یادگیری مصنوعی، واقعیت افزوده و غیره پشتیبانی می‌کند! همچنین، از انواع برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند.

چه چیزی یاد خواهید گرفت؟

در این دوره، از همان ابتدا شروع می کنیم و با مثال هایی تا پایان "یادگیری ماشینی" می رویم.

قبل از هر درس، یک بخش تئوری وجود خواهد داشت. پس از یادگیری قسمت های تئوری، موضوع را با مثال های عملی تقویت می کنیم.

در طول دوره شما موضوعات زیر را یاد خواهید گرفت:

  • یادگیری ماشین چیست؟

  • بیشتر درباره یادگیری ماشین

  • اصطلاحات یادگیری ماشین

  • معیارهای ارزیابی

  • طبقه بندی در مقابل رگرسیون چیست؟

  • ارزیابی معیارهای خطای طبقه‌بندی عملکرد

  • ارزیابی معیارهای خطای عملکرد-رگرسیون

  • یادگیری ماشین با پایتون

  • یادگیری تحت نظارت

  • معادل واریانس اعتبار متقابل و تعصب

  • از Matplotlib و seaborn برای تجسم داده ها استفاده کنید

  • یادگیری ماشین با SciKit Learn

  • نظریه رگرسیون خطی

  • نظریه رگرسیون لجستیک

  • رگرسیون لجستیک با پایتون

  • تئوری الگوریتم نزدیکترین همسایگان K

  • K الگوریتم نزدیکترین همسایگان با پایتون

  • K Nearest Neighbors Algorithm Project Overview

  • راه‌حل‌های پروژه الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگان

  • درخت تصمیم و نظریه الگوریتم جنگل تصادفی

  • درخت تصمیم و الگوریتم جنگل تصادفی با پایتون

  • بررسی اجمالی پروژه درختان تصمیم و الگوریتم جنگل تصادفی

  • راه حل های پروژه درختان تصمیم و الگوریتم جنگل تصادفی

  • تئوری الگوریتم ماشین‌های برداری را پشتیبانی کنید

  • پشتیبانی از الگوریتم ماشین های برداری با پایتون

  • مشاهده اجمالی پروژه الگوریتم ماشین‌های برداری پشتیبانی

  • پشتیبانی از راه حل های پروژه الگوریتم ماشین های برداری

  • نمایش کلی آموزش بدون نظارت

  • K به معنای نظریه الگوریتم خوشه بندی

  • K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون است

  • K به معنای نمای کلی پروژه الگوریتم خوشه بندی

  • K به معنای راه حل های پروژه الگوریتم خوشه بندی است

  • نظریه الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی

  • الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی با پایتون

  • نظریه تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)

  • تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) با پایتون

  • نظریه الگوریتم سیستم پیشنهادی

  • الگوریتم سیستم پیشنهادی با پایتون

  • یادگیری ماشینی کامل

  • یادگیری ماشین پایتون

  • یادگیری ماشین a-z

با دوره به روز من، شما این شانس را خواهید داشت که خود را به روز نگه دارید و خود را با طیف وسیعی از مهارت های برنامه نویسی پایتون مجهز کنید. همچنین خوشحالم که به شما بگویم که برای پشتیبانی از یادگیری شما و پاسخ به سؤالات دائماً در دسترس خواهم بود.

یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی سیستم‌هایی را توصیف می‌کند که با استفاده از یک مدل آموزش‌دیده بر روی داده‌های دنیای واقعی، پیش‌بینی می‌کنند. به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم سیستمی بسازیم که بتواند تشخیص دهد که آیا گربه در تصویر است یا خیر. ما ابتدا تصاویر زیادی را برای آموزش مدل یادگیری ماشین خود جمع آوری می کنیم. در طول این مرحله آموزشی، تصاویر را به همراه اطلاعاتی در مورد اینکه آیا آنها حاوی گربه هستند یا خیر، به مدل می‌دهیم. در حین آموزش، مدل الگوهایی را در تصاویر می آموزد که بیشترین ارتباط را با گربه ها دارند. سپس این مدل می‌تواند از الگوهای آموخته‌شده در طول آموزش برای پیش‌بینی اینکه آیا تصاویر جدیدی که از آن تغذیه می‌شود حاوی یک گربه هستند استفاده کند. در این مثال خاص، ممکن است از یک شبکه عصبی برای یادگیری این الگوها استفاده کنیم، اما یادگیری ماشینی می تواند بسیار ساده تر از این باشد. حتی برازش یک خط به مجموعه ای از نقاط داده مشاهده شده، و استفاده از آن خط برای انجام پیش بینی های جدید، به عنوان یک مدل یادگیری ماشین به حساب می آید.
یادگیری ماشین برای چه چیزی استفاده می شود؟
یادگیری ماشینی a-z امروزه تقریباً در هر زمینه ای اعمال می شود. این شامل تشخیص های پزشکی، تشخیص چهره، پیش بینی آب و هوا، پردازش تصویر و موارد دیگر است. در هر موقعیتی که در آن تشخیص، پیش‌بینی و تحلیل الگو حیاتی است، یادگیری ماشین می‌تواند مفید باشد. یادگیری ماشینی اغلب زمانی که در صنایع و جایگاه‌های جدید به کار می‌رود، یک فناوری مخرب است. مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند راه‌های جدیدی برای اعمال فناوری یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی و خودکارسازی فرآیندهای موجود بیابند. با داده‌های مناسب، می‌توانید از فناوری یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای بسیار پیچیده و پیش‌بینی‌های بسیار دقیق استفاده کنید.
آیا یادگیری ماشینی به کدنویسی نیاز دارد؟
استفاده از علم داده‌های یادگیری ماشین بدون کدنویسی امکان‌پذیر است، اما عموماً سیستم‌های جدید ساختند. نیاز به کد دارد به عنوان مثال، سرویس Rekognition آمازون به شما امکان می دهد یک تصویر را از طریق یک مرورگر وب آپلود کنید، که سپس اشیاء موجود در تصویر را شناسایی می کند. این از یک مدل از پیش آموزش دیده استفاده می کند، بدون نیاز به کدنویسی. با این حال، توسعه سیستم‌های یادگیری ماشینی شامل نوشتن کدهای پایتون برای آموزش، تنظیم و استقرار مدل‌های شما است. اجتناب از نوشتن کد برای پیش پردازش داده های وارد شده به مدل شما دشوار است. بیشتر کارهایی که توسط یک متخصص یادگیری ماشین انجام می شود شامل تمیز کردن داده های مورد استفاده برای آموزش ماشین است. آنها همچنین "مهندسی ویژگی" را برای یافتن اینکه از چه داده هایی استفاده کنند و چگونه آنها را برای استفاده در یک مدل یادگیری ماشین آماده کنند، انجام می دهند. ابزارهایی مانند AutoML و SageMaker تنظیم خودکار مدل ها را انجام می دهند. اغلب فقط چند خط کد می تواند یک مدل را آموزش دهد و از روی آن پیش بینی کند

بهترین زبان برای یادگیری ماشین چیست؟
پایتون پرکاربردترین زبان در یادگیری ماشینی با استفاده از پایتون است. مهندسانی که سیستم های یادگیری ماشینی را می نویسند اغلب از نوت بوک های Jupyter و Python با هم استفاده می کنند. Jupyter Notebooks یک برنامه کاربردی وب است که با ایجاد و به اشتراک گذاری اسنادی که حاوی کدهای زنده، معادلات و موارد دیگر هستند، امکان آزمایش را فراهم می کند. یادگیری ماشینی شامل آزمون و خطا می شود تا ببینیم کدام ابرپارامترها و انتخاب های مهندسی ویژگی بهترین کار را دارند. داشتن یک محیط توسعه مانند پایتون مفید است تا قبل از اجرای هر بار نیازی به کامپایل و بسته بندی کد نداشته باشید. پایتون تنها انتخاب زبان برای یادگیری ماشینی نیست. Tensorflow یک چارچوب محبوب برای توسعه شبکه های عصبی است و یک API C++ ارائه می دهد. یک چارچوب یادگیری ماشینی کامل برای سی شارپ به نام ML وجود دارد. خالص. گاهی اوقات از اسکالا یا جاوا با آپاچی اسپارک برای ساختن سیستم های یادگیری ماشینی استفاده می شود که مجموعه داده های عظیمی را دریافت می کند.
انواع مختلف یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین به طور کلی بین یادگیری ماشین نظارت شده و یادگیری ماشین بدون نظارت تقسیم می شود. در یادگیری ماشینی تحت نظارت، ما مدل‌های یادگیری ماشینی را روی داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌دهیم. به عنوان مثال، الگوریتمی که برای تشخیص هرزنامه است ممکن است هزاران آدرس ایمیل با برچسب "هرزنامه" یا "غیر هرزنامه" را وارد کند. آن مدل آموزش‌دیده می‌تواند ایمیل‌های هرزنامه جدید را حتی از روی داده‌هایی که هرگز دیده نشده است شناسایی کند. در یادگیری بدون نظارت، یک مدل یادگیری ماشینی به دنبال الگوهایی در داده‌های بدون ساختار می‌گردد. یکی از انواع یادگیری های بدون نظارت، خوشه بندی است. در این مثال، یک مدل می‌تواند فیلم‌های مشابه را با مطالعه فیلم‌نامه‌ها یا بازیگران آن‌ها شناسایی کند، سپس فیلم‌ها را با هم در ژانرها گروه‌بندی کند. این مدل بدون نظارت آموزش ندیده بود که بداند یک فیلم به کدام ژانر تعلق دارد. بلکه ژانرها را با مطالعه ویژگی های خود فیلم ها آموخت. تکنیک های زیادی در داخل وجود دارد.
آیا یادگیری ماشینی شغل خوبی است؟
یادگیری ماشین پایتون یکی از سریع‌ترین و پرطرفدارترین حرفه‌های علوم رایانه است. به طور مداوم در حال رشد و تکامل، می توانید یادگیری ماشینی را در صنایع مختلف، از حمل و نقل و تکمیل تا علوم پزشکی، اعمال کنید. مهندسان یادگیری ماشین برای ایجاد هوش مصنوعی کار می کنند که بتواند الگوها را بهتر شناسایی کند و مشکلات را حل کند. رشته یادگیری ماشینی اغلب با فناوری های پیشرفته و مخرب سر و کار دارد. با این حال، چون به یک انتخاب شغلی محبوب تبدیل شده است، می تواند رقابتی نیز باشد. مهندسان مشتاق یادگیری ماشین می توانند خود را از طریق گواهینامه ها، اردوهای راه انداز، ارسال مخزن کد و تجربه عملی از رقبا متمایز کنند.
تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟
یادگیری ماشین زیرمجموعه کوچکتری از طیف وسیع تری از هوش مصنوعی است. در حالی که هوش مصنوعی هر "ماشین هوشمند" را توصیف می کند که می تواند اطلاعات را استخراج کند و تصمیم بگیرد، یادگیری ماشین روشی را توصیف می کند که از طریق آن می تواند این کار را انجام دهد. از طریق یادگیری ماشین، برنامه‌ها می‌توانند دانش را بدون ارائه صریح کاربر به دست آورند. این یکی از اولین و اولین گام ها به سمت "هوش مصنوعی واقعی" است و برای کاربردهای عملی متعدد بسیار مفید است. در برنامه‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی مجموعه‌ای از اطلاعات را تغذیه می‌کند. از این مجموعه اطلاعات می آموزد که چه چیزی را باید انتظار داشت و چه چیزی را پیش بینی کرد. اما همچنان محدودیت هایی دارد. یک مهندس یادگیری ماشین باید اطمینان حاصل کند که هوش مصنوعی اطلاعات درستی را دریافت می کند و می تواند از منطق آن برای تجزیه و تحلیل صحیح آن اطلاعات استفاده کند.
یک مهندس یادگیری ماشین باید چه مهارت هایی را بداند؟
یک مهندس یادگیری ماشین پایتون باید یک مهندس باشد. برنامه نویس فوق العاده ماهر با دانش عمیق علوم کامپیوتر، ریاضیات، علوم داده و نظریه هوش مصنوعی. مهندسان یادگیری ماشین باید بتوانند عمیقاً در برنامه های کاربردی پیچیده و برنامه نویسی آنها کاوش کنند. مانند سایر رشته‌ها، مهندسین یادگیری ماشین سطح پایه و مهندسین یادگیری ماشینی با تخصص سطح بالا وجود دارند. پایتون و R دو تا از محبوب‌ترین زبان‌ها در زمینه یادگیری ماشین هستند.
پایتون چیست؟
یادگیری ماشین پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، شی گرا و سطح بالا است. چه در زمینه هوش مصنوعی یا امور مالی کار می کنید و یا در حال دنبال کردن حرفه ای در توسعه وب یا علم داده هستید، بوت کمپ پایتون یکی از مهم ترین مهارت هایی است که می توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به ویژه برای برنامه های دسکتاپ، وب و کسب و کار مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تاکید دارد. پایتون با این فرض توسعه داده شد که باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه ای که منجر به سطح سختی از استانداردسازی کد شد. زبان برنامه نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای مختلفی را برای برنامه نویسان مناسب برای کارهای مختلف فراهم می کند.
پایتون در مقابل R: تفاوت چیست؟
Python و R دو تا از محبوب ترین ابزارهای برنامه نویسی امروزی هستند. هنگام تصمیم گیری بین پایتون و R در علم داده، باید به نیازهای خاص خود فکر کنید. از یک طرف، یادگیری پایتون برای مبتدیان نسبتاً آسان است، در بسیاری از رشته ها قابل استفاده است، دارای یک نحو دقیق است که به شما کمک می کند تا کدنویس بهتری شوید، و در پردازش مجموعه داده های بزرگ سریع است. از سوی دیگر، R دارای بیش از 10000 بسته برای دستکاری داده ها است، می تواند به راحتی تصاویر گرافیکی با کیفیت انتشار ایجاد کند، از قابلیت برتر برای مدل سازی آماری برخوردار است و به طور گسترده در دانشگاه، مراقبت های بهداشتی و مالی استفاده می شود.
چه کاربردی دارد. یعنی پایتون شی گرا است؟
Python یک زبان چند پارادایم است، به این معنی که از بسیاری از رویکردهای برنامه نویسی تجزیه و تحلیل داده ها پشتیبانی می کند. پایتون در کنار سبک های برنامه نویسی رویه ای و تابعی، از سبک برنامه نویسی شی گرا نیز پشتیبانی می کند. در برنامه نویسی شی گرا، یک توسعه دهنده یک پروژه برنامه نویسی را با ایجاد اشیاء پایتون در کد که نشان دهنده اشیاء در دنیای واقعی است، تکمیل می کند. این اشیاء می توانند هم داده ها و هم عملکرد شی دنیای واقعی را داشته باشند. برای تولید یک شی در پایتون به یک کلاس نیاز دارید. شما می توانید یک کلاس را به عنوان یک الگو در نظر بگیرید. شما یک بار قالب را ایجاد می کنید و سپس از الگو برای ایجاد هر تعداد شی که نیاز دارید استفاده می کنید. کلاس‌های پایتون دارای ویژگی‌هایی برای نمایش داده‌ها و روش‌هایی هستند که عملکرد را اضافه می‌کنند. کلاسی که یک ماشین را نشان می دهد ممکن است ویژگی هایی مانند رنگ، سرعت، و صندلی ها و روش هایی مانند رانندگی، فرمان و توقف داشته باشد.
محدودیت های پایتون چیست؟
Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت هایی دارد. از آنجایی که پایتون در یادگیری ماشینی یک زبان تفسیر شده و پویا است، در مقایسه با یک زبان کامپایل شده و ایستا تایپ شده مانند C کند است. بنابراین، پایتون زمانی مفید است که سرعت آنچنان مهم نباشد. سیستم نوع پویا پایتون همچنین باعث می‌شود که از حافظه بیشتری نسبت به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده کند، بنابراین برای برنامه‌های حافظه فشرده مناسب نیست. موتور مجازی پایتون که کد پایتون را اجرا می کند به صورت تک رشته ای اجرا می شود که همزمانی را یکی دیگر از محدودیت های زبان برنامه نویسی می کند. اگرچه پایتون برای برخی از انواع توسعه بازی محبوب است، اما استفاده از حافظه و پردازنده بالاتر آن استفاده از آن را برای توسعه بازی های سه بعدی با کیفیت بالا محدود می کند. همانطور که گفته شد، سخت افزار کامپیوتر بهتر و بهتر می شود، و محدودیت های سرعت و حافظه پایتون کمتر و کمتر مرتبط می شود.
Python چگونه استفاده می شود؟
Python یک زبان برنامه نویسی عمومی است که به طور گسترده در بسیاری از صنایع و پلتفرم ها استفاده می شود. یکی از کاربردهای رایج پایتون اسکریپت نویسی است که به معنای خودکار کردن وظایف در پس زمینه است. بسیاری از اسکریپت هایی که با سیستم عامل های لینوکس عرضه می شوند، اسکریپت های پایتون هستند. پایتون همچنین یک زبان محبوب برای یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها و علم داده است زیرا نحو ساده آن ساخت سریع برنامه های واقعی را آسان می کند. برای ایجاد برنامه های دسکتاپ می توانید از پایتون استفاده کنید. بسیاری از توسعه دهندگان از آن برای نوشتن برنامه های دسکتاپ لینوکس استفاده می کنند و همچنین یک انتخاب عالی برای توسعه وب و بازی است. چارچوب های وب پایتون مانند Flask و Django یک انتخاب محبوب برای توسعه برنامه های کاربردی وب هستند. اخیراً، پایتون به‌عنوان زبانی برای توسعه تلفن همراه از طریق کتابخانه شخص ثالث Kivy نیز استفاده می‌شود.
چه مشاغلی از پایتون استفاده می‌کنند؟
پایتون یک زبان محبوب است که در بسیاری از صنایع و در بسیاری از رشته‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. مهندسان DevOps از پایتون برای اسکریپت نویسی وب سایت و استقرار سرور استفاده می کنند. توسعه دهندگان وب از پایتون برای ساخت برنامه های کاربردی وب، معمولا با یکی از چارچوب های وب محبوب پایتون مانند Flask یا جنگو استفاده می کنند. دانشمندان داده و تحلیلگران داده از پایتون برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی، تولید تجسم داده ها و تجزیه و تحلیل کلان داده ها استفاده می کنند. مشاوران مالی و کمیت ها (تحلیلگران کمی) از پایتون برای پیش بینی بازار و مدیریت پول استفاده می کنند. روزنامه نگاران داده از پایتون برای مرتب سازی اطلاعات و ایجاد داستان استفاده می کنند. مهندسان یادگیری ماشین از پایتون برای توسعه شبکه های عصبی و سیستم های هوشمند مصنوعی استفاده می کنند.
چگونه پایتون را به تنهایی یاد بگیرم؟
Python یک نحو ساده دارد که آن را به یک زبان برنامه نویسی عالی برای یادگیری مبتدی تبدیل می کند. برای یادگیری پایتون به تنهایی، ابتدا باید با سینتکس آشنا شوید. اما برای شروع نوشتن کد واقعی فقط باید کمی در مورد سینتکس پایتون بدانید. در حین رفتن بقیه را برمی دارید. بسته به هدف استفاده از آن، می‌توانید یک آموزش، کتاب یا دوره آموزشی پایتون را پیدا کنید که با ساختن یک برنامه کامل و متناسب با اهداف شما، زبان برنامه‌نویسی را به شما آموزش دهد. اگر می خواهید بازی توسعه دهید، توسعه بازی پایتون را یاد بگیرید. اگر می‌خواهید برنامه‌های وب بسازید، می‌توانید دوره‌های زیادی را پیدا کنید که می‌توانند آن را به شما نیز آموزش دهند. اگر می‌خواهید پایتون را خودتان یاد بگیرید، دوره‌های آنلاین Udemy مکانی عالی برای شروع است.

علم داده چیست؟

ما داده های بیشتری نسبت به قبل داریم. اما داده ها به تنهایی نمی توانند چیزهای زیادی در مورد دنیای اطراف به ما بگویند. ما باید اطلاعات را تفسیر کنیم و الگوهای پنهان را کشف کنیم. این جایی است که علم داده وارد می شود. علم داده از الگوریتم هایی برای درک داده های خام استفاده می کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده های سنتی تمرکز آن بر پیش بینی است. علم داده به دنبال یافتن الگوهایی در داده ها و استفاده از آن الگوها برای پیش بینی داده های آینده است. برای پردازش مقادیر زیادی داده، کشف الگوها و پیش‌بینی روندها از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند. علم داده شامل تهیه، تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها می شود. از بسیاری از زمینه‌های علمی استخراج می‌شود و به عنوان یک علم، با ایجاد الگوریتم‌های جدید برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و اعتبارسنجی روش‌های فعلی پیشرفت می‌کند.

یک دانشمند داده چه کاری انجام می دهد؟

دانشمندان داده از یادگیری ماشینی برای کشف الگوهای پنهان در مقادیر زیادی از داده های خام استفاده می کنند تا مشکلات واقعی را روشن کنند. این به چندین مرحله نیاز دارد. ابتدا باید یک مشکل مناسب را شناسایی کنند. در مرحله بعد، آنها تعیین می کنند که برای حل چنین وضعیتی به چه داده هایی نیاز است و نحوه بدست آوردن داده ها را مشخص می کنند. پس از به دست آوردن داده ها، آنها باید داده ها را تمیز کنند. ممکن است داده ها به درستی قالب بندی نشده باشند، ممکن است داده های غیرضروری اضافی داشته باشند، ممکن است ورودی هایی نداشته باشند یا برخی از داده ها نادرست باشند. بنابراین دانشمندان داده باید قبل از تجزیه و تحلیل داده ها از تمیز بودن داده ها اطمینان حاصل کنند. برای تجزیه و تحلیل داده ها، آنها از تکنیک های یادگیری ماشین برای ساخت مدل ها استفاده می کنند. پس از ایجاد یک مدل، آنها را آزمایش، اصلاح و در نهایت به تولید می‌رسانند.

محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای علم داده کدامند؟

پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه های زیادی در دسترس دارد. همچنین یک زبان مبتدی خوب است. R نیز محبوب است. با این حال، پیچیده تر است و برای تجزیه و تحلیل آماری طراحی شده است. اگر می خواهید در تجزیه و تحلیل آماری تخصص داشته باشید، ممکن است انتخاب خوبی باشد. شما می خواهید پایتون یا R و SQL را بدانید. SQL یک زبان پرس و جو است که برای پایگاه داده های رابطه ای طراحی شده است. دانشمندان داده با حجم زیادی از داده ها سر و کار دارند و بسیاری از این داده ها را در پایگاه های داده رابطه ای ذخیره می کنند. این سه زبان برنامه نویسی پرکاربرد هستند. زبان های دیگری مانند جاوا، سی پلاس پلاس، جاوا اسکریپت و اسکالا نیز استفاده می شوند، البته کمتر. اگر قبلاً سابقه ای در آن زبان ها دارید، می توانید ابزارهای موجود در آن زبان ها را بررسی کنید. با این حال، اگر از قبل زبان برنامه نویسی دیگری می دانید، احتمالاً می توانید خیلی سریع پایتون را انتخاب کنید.

چه مدت طول می کشد تا دانشمند داده شوید؟

البته این پاسخ متفاوت است. هر چه زمان بیشتری را به یادگیری مهارت های جدید اختصاص دهید، سریع تر یاد خواهید گرفت. همچنین به محل شروع شما بستگی دارد. اگر در حال حاضر پایه قوی در ریاضیات و آمار دارید، کمتر برای یادگیری خواهید داشت. اگر هیچ پیش زمینه ای در آمار یا ریاضیات پیشرفته ندارید، همچنان می توانید دانشمند داده شوید. فقط کمی بیشتر طول می کشد. علم داده به یادگیری مادام العمر نیاز دارد، بنابراین شما هرگز واقعاً یادگیری را به پایان نخواهید رساند. یک سوال بهتر ممکن است این باشد، "چگونه می توانم اندازه گیری کنم که آیا دانش کافی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده دارم یا خیر؟" خود را برای تکمیل پروژه های علم داده با استفاده از داده های باز به چالش بکشید. هر چه بیشتر تمرین کنید، بیشتر یاد خواهید گرفت و اعتماد به نفس بیشتری خواهید داشت. هنگامی که چندین پروژه دارید که می توانید به عنوان یک دانشمند داده به نمونه های خوبی از مجموعه مهارت های خود اشاره کنید، آماده ورود به این حوزه هستید.

چگونه می توانم علم داده را به تنهایی یاد بگیرم؟

این امکان وجود دارد که علم داده را به تنهایی یاد بگیرید، به شرطی که تمرکز و انگیزه داشته باشید. خوشبختانه تعداد زیادی دوره آنلاین و بوت کمپ در دسترس است. با تعیین آنچه در علم داده به شما علاقه مند است شروع کنید. اگر به تجسم ها گرایش دارید، شروع به یادگیری در مورد آنها کنید. شروع با چیزی که شما را هیجان زده می کند، شما را برای برداشتن اولین قدم تشویق می کند. اگر مطمئن نیستید که از کجا می خواهید شروع کنید، سعی کنید با یادگیری پایتون شروع کنید. این یک مقدمه عالی برای زبان های برنامه نویسی است و به عنوان یک دانشمند داده مفید خواهد بود. با کار کردن از طریق آموزش یا دوره های Udemy در مورد موضوع انتخابی خود شروع کنید. هنگامی که پایه ای در مهارت های مورد علاقه خود ایجاد کردید، صحبت با فردی در این زمینه می تواند کمک کند. دریابید که کارفرمایان به دنبال چه مهارت هایی هستند و به یادگیری آن مهارت ها ادامه دهید. وقتی به تنهایی یاد می گیرید، تعیین اهداف یادگیری عملی می تواند انگیزه شما را حفظ کند.

آیا علم داده نیاز به کدنویسی دارد؟

هیئت داوران هنوز در این مورد حاضر نیستند. برخی از مردم بر این باورند که بدون دانستن نحوه کدنویسی می‌توان دانشمند داده شد، اما برخی دیگر مخالف هستند. الگوریتم های زیادی در این زمینه توسعه و بهینه سازی شده است. می‌توانید استدلال کنید که درک نحوه استفاده از الگوریتم‌ها مهم‌تر از نحوه کدنویسی آنهاست. با رشد این زمینه، پلتفرم های بیشتری در دسترس هستند که بسیاری از فرآیندها را خودکار می کنند. با این حال، همانطور که اکنون مطرح است، کارفرمایان در درجه اول به دنبال افرادی هستند که بتوانند کدنویسی کنند و شما به مهارت های برنامه نویسی اولیه نیاز دارید. نقش دانشمند داده در حال تکامل است، به طوری که ممکن است در آینده درست نباشد. بهترین توصیه این است که مسیری را پیدا کنید که متناسب با مهارت شما باشد.

یک دانشمند داده چه مهارت هایی را باید بداند؟

یک دانشمند داده به مهارت های زیادی نیاز دارد. آنها به درک قوی از تجزیه و تحلیل آماری و ریاضیات نیاز دارند که از ارکان اساسی علم داده هستند. درک خوب این مفاهیم به شما در درک مقدمات اساسی علم داده کمک می کند. آشنایی با یادگیری ماشین نیز مهم است. یادگیری ماشین ابزار ارزشمندی برای یافتن الگوها در مجموعه داده های بزرگ است. برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ، دانشمندان داده باید با پایگاه های داده آشنا باشند. زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) یک مهارت ضروری برای دانشمندان داده است. با این حال، پایگاه داده های غیر رابطه ای (NoSQL) در حال افزایش محبوبیت هستند، بنابراین درک بیشتر ساختار پایگاه داده مفید است. زبان برنامه نویسی غالب در علم داده پایتون است – اگرچه R نیز محبوب است. پایه حداقل یکی از این زبان ها نقطه شروع خوبی است. در نهایت، برای برقراری ارتباط با یافته ها، دانشمندان داده به دانش تجسم ها نیاز دارند. تجسم داده‌ها به آن‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های پیچیده را به شیوه‌ای در دسترس به اشتراک بگذارند.

آیا علم داده شغل خوبی است؟

تقاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است. ما فقط دانشمندان داده نداریم. ما مهندسان داده، مدیران داده، و مدیران تجزیه و تحلیل داریم. مشاغل نیز به طور کلی پرداخت خوبی دارند. این ممکن است شما را متعجب کند که آیا این یک شغل امیدوارکننده برای شما خواهد بود. درک بهتر از نوع کاری که یک دانشمند داده انجام می دهد می تواند به شما کمک کند تا بفهمید که آیا ممکن است این مسیر برای شما باشد یا خیر. اول از همه، شما باید تحلیلی فکر کنید. علم داده در مورد به دست آوردن درک عمیق تر از اطلاعات از طریق داده است. آیا اطلاعات را بررسی می کنید و از غواصی در آمار لذت می برید؟ اگرچه کار واقعی ممکن است کاملاً فنی باشد، یافته‌ها هنوز نیاز به اطلاع رسانی دارند. آیا می توانید یافته های پیچیده را برای کسی که سابقه فنی ندارد توضیح دهید؟ بسیاری از دانشمندان داده در تیم های متقابل کار می کنند و باید نتایج خود را با افراد با پیشینه های بسیار متفاوت به اشتراک بگذارند. اگر این یک محیط کاری عالی به نظر می رسد، ممکن است شغلی امیدوارکننده برای شما باشد.

شی گرا بودن پایتون به چه معناست؟

Python یک زبان چند پارادایم است، به این معنی که از بسیاری از رویکردهای برنامه نویسی پشتیبانی می کند. پایتون در کنار سبک های برنامه نویسی رویه ای و تابعی، از سبک برنامه نویسی شی گرا نیز پشتیبانی می کند. در برنامه نویسی شی گرا، یک توسعه دهنده یک پروژه برنامه نویسی را با ایجاد اشیاء پایتون در کد که نشان دهنده اشیاء در دنیای واقعی است، تکمیل می کند. این اشیاء می توانند هم داده ها و هم عملکرد شی دنیای واقعی را داشته باشند. برای تولید یک شی در پایتون به یک کلاس نیاز دارید. شما می توانید یک کلاس را به عنوان یک الگو در نظر بگیرید. شما یک بار قالب را ایجاد می کنید و سپس از الگو برای ایجاد هر تعداد شی که نیاز دارید استفاده می کنید. کلاس‌های پایتون دارای ویژگی‌هایی برای نمایش داده‌ها و روش‌هایی هستند که عملکرد را اضافه می‌کنند. کلاسی که یک خودرو را نشان می دهد ممکن است ویژگی هایی مانند رنگ، سرعت و صندلی ها و روش هایی مانند رانندگی، فرمان و توقف داشته باشد. مفهوم ترکیب داده ها با عملکرد در یک شی را کپسوله سازی می نامند که یک مفهوم اصلی در پارادایم برنامه نویسی شی گرا است.

چرا می خواهید این دوره را بگذرانید؟

پاسخ ما ساده است: کیفیت آموزش.

OAK Academy مستقر در لندن یک شرکت آموزش آنلاین است. آکادمی OAK آموزش هایی را در زمینه I T، نرم افزار، طراحی، توسعه به زبان های انگلیسی، پرتغالی، اسپانیایی، ترکی و بسیاری از زبان های مختلف در پلتفرم Udemy ارائه می دهد که در آن بیش از 1000 ساعت درس آموزشی ویدیویی دارد. آکادمی OAK هم با انتشار دوره‌های جدید تعداد سری‌های آموزشی خود را افزایش می‌دهد و هم با ارتقاء، دانش‌آموزان را از تمام نوآوری‌های دوره‌های قبلاً منتشرشده آگاه می‌کند.

وقتی ثبت نام می کنید، تخصص توسعه دهندگان باتجربه OAK Academy را احساس خواهید کرد. سوالاتی که دانش آموزان برای مربیان ما ارسال می کنند حداکثر ظرف 48 ساعت توسط اساتید ما پاسخ داده می شود.

کیفیت تولید ویدیو و صدا

همه ویدیوهای ما به صورت ویدیو و صوتی با کیفیت بالا ایجاد/تولید می شوند تا بهترین تجربه یادگیری را به شما ارائه دهند.

شما خواهید بود،

  • به وضوح می بینم

  • شنیدن واضح

  • حرکت در طول دوره بدون حواس‌پرتی


شما همچنین دریافت خواهید کرد:

  • دسترسی مادام العمر به دوره

  • پشتیبانی سریع دوستانه در بخش Q A

  • گواهی تکمیل Udemy برای دانلود آماده است

ما پشتیبانی کامل را ارائه می‌کنیم و به هر سؤالی پاسخ می‌دهیم.

اگر برای یادگیری "علم کامل داده های یادگیری ماشین با Python | آماده هستید دوره A-Z.

در حال حاضر شیرجه بزنید! شما را در دوره می بینیم!


سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای برای یادگیری ماشین با پایتون Intro to Machine Learning with Python

  • یادگیری ماشین چیست؟ What is Machine Learning?

  • اصطلاحات یادگیری ماشین Machine Learning Terminology

  • فایلهای پروژه Project Files

  • مسابقه Quiz

  • مسابقه Quiz

اولین تماس با یادگیری ماشین First Contact with Machine Learning

  • یادگیری ماشینی چیست؟ What is Machine Learning?

  • اصطلاحات یادگیری ماشین Machine Learning Terminology

  • یادگیری ماشینی: فایل های پروژه Machine Learning: Project Files

  • سوالات متداول در مورد پایتون FAQ regarding Python

  • سوالات متداول در مورد یادگیری ماشین FAQ regarding Machine Learning

  • آزمون یادگیری ماشین پایتون Machine Learning Python Quiz

  • آزمون یادگیری ماشین پایتون Python Machine Learning Quiz

معیارهای ارزیابی Evalution Metrics

  • طبقه بندی در مقابل رگرسیون Classification vs Regression

  • ارزیابی عملکرد: معیارهای خطای طبقه بندی Evaluating Performance: Classification Error Metrics

  • ارزیابی عملکرد: معیارهای خطای رگرسیون Evaluating Performance: Regression Error Metrics

  • یادگیری ماشین با پایتون Machine Learning With Python

  • مسابقه Quiz

نصب برای پایتون Installations for Python

  • نصب Anaconda Distribution برای ویندوز Installing Anaconda Distribution for Windows

  • نصب Anaconda Distribution برای MacOs Installing Anaconda Distribution for MacOs

  • نصب Anaconda Distribution برای لینوکس Installing Anaconda Distribution for Linux

  • نمای کلی Jupyter Notebook و Google Colab Overview of Jupyter Notebook and Google Colab

یادگیری تحت نظارت Supervised Learning

  • مروری بر یادگیری نظارت شده Supervised Learning Overview

معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشینی Evaluation Metrics in Machine Learning

  • طبقه بندی در مقابل رگرسیون در یادگیری ماشینی Classification vs Regression in Machine Learning

  • ارزیابی عملکرد مدل یادگیری ماشین: معیارهای خطای طبقه بندی Machine Learning Model Performance Evaluation: Classification Error Metrics

  • ارزیابی عملکرد: معیارهای خطای رگرسیون در پایتون Evaluating Performance: Regression Error Metrics in Python

  • یادگیری ماشین با پایتون Machine Learning With Python

  • آزمون یادگیری ماشین A-Z Machine Learning A-Z Quiz

الگوریتم رگرسیون خطی Linear Regression Algorithm

  • نظریه الگوریتم رگرسیون خطی Linear Regression Algorithm Theory

  • الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 1 Linear Regression Algorithm With Python Part 1

  • الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 2 Linear Regression Algorithm With Python Part 2

  • بررسی اجمالی پروژه الگوریتم رگرسیون خطی Linear Regression Algorithm Project Overview

  • راه حل های پروژه الگوریتم رگرسیون خطی Linear Regression Algorithm Project Solutions

یادگیری تحت نظارت با یادگیری ماشینی Supervised Learning with Machine Learning

  • یادگیری نظارت شده در یادگیری ماشین چیست؟ What is Supervised Learning in Machine Learning?

  • امتحان Quiz

  • امتحان Quiz

معامله واریانس بایاس Bias Variance Trade-Off

  • معامله واریانس بایاس Bias Variance Trade-Off

الگوریتم رگرسیون خطی در یادگیری ماشینی A-Z Linear Regression Algorithm in Machine Learning A-Z

  • تئوری الگوریتم رگرسیون خطی در یادگیری ماشینی A-Z Linear Regression Algorithm Theory in Machine Learning A-Z

  • الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 1 Linear Regression Algorithm With Python Part 1

  • الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 2 Linear Regression Algorithm With Python Part 2

  • الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 3 Linear Regression Algorithm with Python Part 3

  • الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 4 Linear Regression Algorithm with Python Part 4

الگوریتم رگرسیون لجستیک Logistic Regression Algorithm

  • تئوری الگوریتم رگرسیون لجستیک Logistic Regression Algorithm Theory

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 1 Logistic Regression Algorithm With Python Part 1

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 2 Logistic Regression Algorithm With Python Part 2

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 3 Logistic Regression Algorithm With Python Part 3

  • بررسی اجمالی پروژه الگوریتم رگرسیون لجستیک Logistic Regression Algorithm Project Overview

  • راه حل های پروژه الگوریتم رگرسیون لجستیک Logistic Regression Algorithm Project Solutions

تعارض واریانس مبادله در یادگیری ماشینی Bias Variance Trade-Off in Machine Learning

  • Bias Variance Trade-off چیست؟ What is Bias Variance Trade-Off?

  • امتحان Quiz

K الگوریتم نزدیکترین همسایگان K Nearest Neighbors Algorithm

  • K نظریه الگوریتم نزدیکترین همسایگان K Nearest Neighbors Algorithm Theory

  • K الگوریتم نزدیکترین همسایگان با پایتون K Nearest Neighbors Algorithm With Python

  • K بررسی اجمالی پروژه الگوریتم نزدیکترین همسایگان K Nearest Neighbors Algorithm Project Overview

  • K راه حل های پروژه الگوریتم نزدیکترین همسایگان K Nearest Neighbors Algorithm Project Solutions

الگوریتم رگرسیون لجستیک در یادگیری ماشینی A-Z Logistic Regression Algorithm in Machine Learning A-Z

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک در یادگیری ماشین چیست؟ What is Logistic Regression Algorithm in Machine Learning?

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 1 Logistic Regression Algorithm with Python Part 1

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 2 Logistic Regression Algorithm with Python Part 2

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 3 Logistic Regression Algorithm with Python Part 3

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 4 Logistic Regression Algorithm with Python Part 4

  • الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 5 Logistic Regression Algorithm with Python Part 5

  • امتحان Quiz

درختان تصمیم و الگوریتم جنگل تصادفی Decision Trees And Random Forest Algorithm

  • درختان تصمیم و نظریه الگوریتم جنگل تصادفی Decision Trees And Random Forest Algorithm Theory

  • درختان تصمیم و الگوریتم جنگل تصادفی با پایتون Decision Trees And Random Forest Algorithm With Python

  • درختان تصمیم و الگوریتم جنگل تصادفی بررسی اجمالی پروژه Decision Trees And Random Forest Algorithm Project Overview

  • راه حل های پروژه درختان تصمیم و الگوریتم تصادفی جنگل قسمت 1 Decision Trees And Random Forest Algorithm Project Solutions Part 1

  • راه حل های پروژه درختان تصمیم و الگوریتم تصادفی جنگل قسمت 2 Decision Trees And Random Forest Algorithm Project Solutions Part 2

K-fold Cross-Validation در یادگیری ماشینی A-Z K-fold Cross-Validation in Machine Learning A-Z

  • نظریه اعتبارسنجی متقاطع K-Fold K-Fold Cross-Validation Theory

  • K-Fold Cross-Validation با پایتون K-Fold Cross-Validation with Python

الگوریتم ماشین برداری را پشتیبانی کنید Support Vector Machine Algorithm

  • نظریه الگوریتم ماشین های برداری را پشتیبانی کنید Support Vector Machines Algorithm Theory

  • الگوریتم ماشین های برداری را با پایتون پشتیبانی کنید Support Vector Machines Algorithm With Python

  • بررسی اجمالی پروژه الگوریتم ماشین های برداری Support Vector Machines Algorithm Project Overview

  • راه حل های پروژه الگوریتم ماشین های برداری را پشتیبانی کنید Support Vector Machines Algorithm Project Solutions

الگوریتم K نزدیکترین همسایگان در یادگیری ماشینی A-Z K Nearest Neighbors Algorithm in Machine Learning A-Z

  • نظریه الگوریتم نزدیکترین همسایگان K K Nearest Neighbors Algorithm Theory

  • الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 1 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 1

  • الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 2 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 2

  • الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 3 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 3

  • امتحان Quiz

یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning

  • بررسی اجمالی یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning Overview

بهینه سازی هایپرپارامتر Hyperparameter Optimization

  • تئوری بهینه سازی فراپارامتر Hyperparameter Optimization Theory

  • بهینه سازی هایپرپارامتر با پایتون Hyperparameter Optimization with Python

K به معنی الگوریتم خوشه بندی است K Means Clustering Algorithm

  • K به معنی نظریه الگوریتم خوشه بندی است K Means Clustering Algorithm Theory

  • K به معنی الگوریتم خوشه بندی با پایتون است K Means Clustering Algorithm With Python

  • K به معنی بررسی الگوریتم خوشه بندی کلی است K Means Clustering Algorithm Project Overview

  • K به معنی راه حل های پروژه الگوریتم خوشه بندی است K Means Clustering Algorithm Project Solutions

الگوریتم درخت تصمیم در یادگیری ماشینی A-Z Decision Tree Algorithm in Machine Learning A-Z

  • نظریه الگوریتم درخت تصمیم Decision Tree Algorithm Theory

  • الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 1 Decision Tree Algorithm with Python Part 1

  • الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 2 Decision Tree Algorithm with Python Part 2

  • الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 3 Decision Tree Algorithm with Python Part 3

  • الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 4 Decision Tree Algorithm with Python Part 4

  • الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 5 Decision Tree Algorithm with Python Part 5

  • امتحان Quiz

الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی Hierarchical Clustering Algorithm

  • نظریه الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی Hierarchical Clustering Algorithm Theory

  • الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی با پایتون Hierarchical Clustering Algorithm With Python

الگوریتم جنگل تصادفی در یادگیری ماشینی A-Z Random Forest Algorithm in Machine Learning A-Z

  • نظریه الگوریتم جنگل تصادفی Random Forest Algorithm Theory

  • الگوریتم جنگل تصادفی با پایون قسمت 1 Random Forest Algorithm with Pyhon Part 1

  • الگوریتم جنگل تصادفی با پایون قسمت 2 Random Forest Algorithm with Pyhon Part 2

تجزیه و تحلیل مincipلفه های اصلی (PCA) Principal Component Analysis (PCA)

  • نظریه تحلیل مonلفه های اصلی (PCA) Principal Component Analysis (PCA) Theory

  • تجزیه و تحلیل مincipلفه های اصلی (PCA) با پایتون Principal Component Analysis (PCA) With Python

الگوریتم ماشین برداری پشتیبان در یادگیری ماشینی A-Z Support Vector Machine Algorithm in Machine Learning A-Z

  • تئوری الگوریتم ماشین برداری پشتیبان Support Vector Machine Algorithm Theory

  • پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 1 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 1

  • پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 2 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 2

  • پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 3 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 3

  • پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 4 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 4

  • امتحان Quiz

الگوریتم سیستم پیشنهادی Recommender System Algorithm

  • نظریه الگوریتم سیستم Recommender System Algorithm Theory

  • الگوریتم سیستم توصیه شده با پایتون قسمت 1 Recommender System Algorithm With Python Part 1

  • الگوریتم سیستم پیشنهادی با پایتون قسمت 2 Recommender System Algorithm With Python Part 2

یادگیری بدون نظارت با یادگیری ماشینی Unsupervised Learning with Machine Learning

  • مروری بر یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning Overview

  • امتحان Quiz

جایزه BONUS

  • جایزه BONUS

K به معنای الگوریتم خوشه بندی در یادگیری ماشینی A-Z است K Means Clustering Algorithm in Machine Learning A-Z

  • K به معنای نظریه الگوریتم خوشه بندی است K Means Clustering Algorithm Theory

  • K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 1 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 1

  • K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 2 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 2

  • K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 3 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 3

  • K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 4 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 4

  • امتحان Quiz

الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی در علم داده یادگیری ماشینی Hierarchical Clustering Algorithm in machine learning data science

  • نظریه الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی Hierarchical Clustering Algorithm Theory

  • الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی با پایتون قسمت 1 Hierarchical Clustering Algorithm with Python Part 1

  • الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی با پایتون قسمت 2 Hierarchical Clustering Algorithm with Python Part 2

  • امتحان Quiz

تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) در یادگیری ماشینی A-Z Principal Component Analysis (PCA) in Machine Learning A-Z

  • تئوری تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA). Principal Component Analysis (PCA) Theory

  • تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 1 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 1

  • تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 2 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 2

  • تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 3 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 3

الگوریتم سیستم پیشنهادی در یادگیری ماشینی A-Z Recommender System Algorithm in Machine Learning A-Z

  • سیستم توصیه گر چیست؟ قسمت 1 What is the Recommender System? Part 1

  • سیستم توصیه گر چیست؟ قسمت 2 What is the Recommender System? Part 2

  • امتحان Quiz

اضافی Extra

  • یادگیری ماشین و علم داده کامل با پایتون | A-Z Complete Machine Learning & Data Science with Python | A-Z

نمایش نظرات

آموزش یادگیری ماشین و علم داده کامل با پایتون | A-Z
جزییات دوره
8.5 hours
64
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
18,001
4.7 از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

OAK Academy OAK Academy

کارآفرین

Oak Academy Oak Academy

زنده باد دانش فنی سلام در آنجا ، تا سال 2024 ، بیش از 1 میلیون شغل محاسباتی پر نشده وجود خواهد داشت و شکاف مهارت ها یک مشکل جهانی است. این نقطه شروع ما بود. در آکادمی OAK ، ما کارشناسان فناوری هستیم که سالها و سالها در این بخش بوده ایم. ما ریشه عمیق در دنیای فناوری داریم. ما صنعت فناوری را می شناسیم. و ما می دانیم که بزرگترین مشکل صنعت فناوری "شکاف مهارتهای فنی" است و راه حل ما این است. آکادمی OAK پل ارتباطی بین صنعت فناوری و افرادی خواهد بود -در حال برنامه ریزی یک حرفه جدید است فکر تحول شغلی است - می خواهید تغییر شغلی یا اختراع مجدد ، - تمایل به یادگیری سرگرمی های جدید با سرعت خود را داشته باشید

OAK Academy Team OAK Academy Team

مربی