آموزش دوره کارشناسی ارشد: مبانی یادگیری ماشین (سطح 101)
Master Course : Fundamentals of Machine Learning (101 level)
دوره کارشناسی ارشد: مبانی یادگیری ماشین (سطح 101)
به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین خوش آمدید! در این دوره کارشناسی ارشد، ما به مفاهیم اساسی یادگیری ماشین در سطح 101 خواهیم پرداخت. یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به رایانه‌ها قدرت می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند. درک این اصول پایه و اساس سفر شما به حوزه وسیع و همیشه در حال تکامل یادگیری ماشین را می‌سازد.
یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر ایجاد الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند. مدل‌های یادگیری ماشین به‌جای برنامه‌ریزی صریح برای انجام وظایف خاص، می‌توانند الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کنند و بر اساس آن الگوها تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی کنند.
یادگیری ماشین پتانسیل ایجاد انقلاب در صنایع مختلف و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری را دارد. در این دوره کارشناسی ارشد، ما اصول یادگیری ماشینی را در سطح 101 پوشش داده ایم و شما را با مفاهیم کلیدی مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، فرآیند یادگیری ماشین و معیارهای ارزیابی آشنا می کنیم.
انواع یادگیری ماشینی
سه نوع اصلی یادگیری ماشینی وجود دارد:
a) یادگیری نظارت شده: در این نوع، الگوریتم از داده‌های برچسب‌گذاری شده یاد می‌گیرد، به این معنی که در مرحله آموزش با جفت‌های ورودی-خروجی ارائه می‌شود. هدف این است که مدل یک تابع نقشه برداری را یاد بگیرد که بتواند خروجی ورودی های دیده نشده را به طور دقیق پیش بینی کند.
ب) یادگیری بدون نظارت: برخلاف یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت با داده های بدون برچسب کار می کند. هدف الگوریتم یافتن الگوها و ساختارها در داده ها بدون راهنمایی صریح است. خوشه بندی و کاهش ابعاد وظایف معمولی در یادگیری بدون نظارت هستند.
ج) یادگیری تقویتی: این نوع یادگیری از روانشناسی رفتاری الهام گرفته شده است، جایی که یک عامل با محیط تعامل می کند و یاد می گیرد که اقداماتی انجام دهد که پاداش را به حداکثر می رساند یا مجازات را به حداقل می رساند. عامل محیط را بررسی می کند و از بازخوردی که دریافت می کند، یاد می گیرد.
فرآیند یادگیری ماشینی
فرایند یادگیری ماشین معمولی شامل چندین مرحله کلیدی است:
a) جمع آوری داده ها: به دست آوردن داده های مرتبط و با کیفیت بالا برای مدل های یادگیری ماشینی موفق بسیار مهم است. داده ها باید معرف مشکلی باشد که می خواهید حل کنید.
ب) پیش پردازش داده ها: این مرحله شامل پاکسازی داده ها، مدیریت مقادیر از دست رفته و تبدیل داده ها به فرمت مناسب برای آموزش مدل ها است.
ج) مهندسی ویژگی: انتخاب و ایجاد ویژگی‌های مرتبط از داده‌ها بخش اساسی ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی مؤثر است. ویژگی‌های خوب می‌توانند به طور قابل توجهی بر عملکرد مدل تأثیر بگذارند.
د) انتخاب مدل: انتخاب الگوریتم یا معماری مدل مناسب برای کار در دست ضروری است. انتخاب مدل به نوع مشکل (طبقه بندی، رگرسیون و غیره) و ماهیت داده ها بستگی دارد.
e) آموزش مدل: در این مرحله، مدل در معرض داده های آموزشی قرار می گیرد تا الگوها و روابط زیربنایی را بیاموزد. الگوریتم پارامترهای خود را برای به حداقل رساندن خطاهای پیش بینی تنظیم می کند.
f) ارزیابی مدل: ارزیابی عملکرد مدل در مجموعه‌ای از داده‌های جداگانه (اعتبارسنجی یا مجموعه آزمایشی) ضروری است تا اطمینان حاصل شود که به خوبی به داده‌های دیده نشده تعمیم داده می‌شود و از برازش بیش از حد جلوگیری می‌کند.
g) استقرار مدل: پس از ارزیابی موفقیت‌آمیز، مدل را می‌توان در یک محیط واقعی برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری مستقر کرد.
معیارهای ارزیابی
برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری ماشینی، بسته به نوع مشکل از معیارهای ارزیابی مختلفی استفاده می‌شود. برای کارهای طبقه بندی، معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 معمولا استفاده می شود. برای وظایف رگرسیون، میانگین مربعات خطا (MSE) و میانگین خطای مطلق (MAE) معیارهای رایج هستند.
همانطور که به سفر خود به دنیای یادگیری ماشین ادامه می دهید، به یاد داشته باشید که تمرین بسیار مهم است. با مجموعه داده ها، الگوریتم ها و معماری مدل های مختلف آزمایش کنید تا تجربه عملی به دست آورید. کنجکاو بمانید، به یادگیری ادامه دهید و از کشف امکانات روزافزون یادگیری ماشین نترسید!
در این دوره کارشناسی ارشد، می خواهم 5 موضوع اصلی را آموزش دهم:
1. مبانی یادگیری ماشینی: پیش پردازش، یادگیری تحت نظارت و فراتر از آن
2. تسلط بر یادگیری ماشین: تکنیک های بدون نظارت، ارزیابی مدل، و موارد دیگر
3. مهندسی ویژگی و یادگیری عمیق: باز کردن قفل قدرت داده
4. TensorFlow، Keras و NLP: ایجاد پل هایی برای درک زبان طبیعی
5. تجسم آینده: بینش کامپیوتری، یادگیری تقویتی و معضلات اخلاقی در هوش مصنوعی
دوره کارشناسی ارشد: مبانی یادگیری ماشین (سطح 101) - سخنرانی ها Master Course : Fundamentals of Machine Learning (101 level) - Lectures
-
مبانی یادگیری ماشینی: پیش پردازش، یادگیری تحت نظارت و فراتر از آن Foundations of Machine Learning: Preprocessing, Supervised Learning, and Beyond
-
تسلط بر یادگیری ماشینی: تکنیک های بدون نظارت، ارزیابی مدل و موارد دیگر Mastering Machine Learning: Unsupervised Techniques, Model Evaluation, and More
-
مهندسی ویژگی و یادگیری عمیق: باز کردن قفل قدرت داده ها Feature Engineering and Deep Learning: Unlocking the Power of Data
-
TensorFlow، Keras و NLP: ایجاد پل هایی برای درک زبان طبیعی TensorFlow, Keras, and NLP: Building Bridges to Natural Language Understanding
-
تجسم آینده: بینش کامپیوتری، یادگیری تقویتی و اخلاقی... Visualizing the Future: Computer Vision, Reinforcement Learning, and Ethical...
دوره کارشناسی ارشد: مبانی یادگیری ماشین (سطح 101) - آزمون Master Course : Fundamentals of Machine Learning (101 level) - Quiz
-
دوره کارشناسی ارشد: مبانی یادگیری ماشین (سطح 101) - آزمون Master Course : Fundamentals of Machine Learning (101 level) - Quiz
https://donyad.com/d/054809
Dr. José J
محقق، استاد و کارشناس موضوع
دستاوردهای Udemy:
"250000 ثبت نام + 180 کشور + 43 دوره کسب و کار، سیستم های فناوری اطلاعات، آموزش و مطالعات رسانه ای"
p>
تجربه تدریس:
محقق و پروفسور برنده جایزه دکتر خوزه محقق ارشد، پروفسور و کارشناس موضوعی مطالعات بازرگانی، فناوری اطلاعات، سیستم‌ها و رسانه در دانشگاه UTEL، Universidad Centro Panamericano de Estudios Superiores - مکزیک، IBS-BFSU (مدرسه بین المللی بازرگانی - دانشگاه مطالعات خارجی پکن) چین و استاد افتخاری و مدعو NGCEF استرالیا، ISCIP کانادا و قاضی انجمن جهانی در مورد مطالعه موردی کسب و کار که یک فرد موفق است متخصص تحول دیجیتال و نوآوری با شرکت های بزرگ و استراتژی های استارت آپ ها در اکوسیستم های پلت فرم دیجیتال.
تجربه طراحی آموزشی و توسعه برنامه درسی:
او بیش از 5 دوره کارشناسی ارشد تخصصی را برای دانشکده بازرگانی بین المللی - دانشگاه مطالعات خارجی پکن طراحی و توسعه داد. تخصص اصلی او در زمینه کارآفرینی شرکتی، نوآوری سازمانی و یادگیری است. دکتر خوزه ترکیبی غنی از تدریس و تجربه صنعتی (بیش از 15 سال) دارد به عنوان مشاور کسب و کار و فناوری اطلاعات در بیش از 20 کسب و کار نوپا بسیار موفق به همراه برنامه ریزی استراتژیک، پشتیبانی مدیریت دیجیتال و فناوری اطلاعات برای مشتریان جهانی کار می کند. او از سال 2007 بیش از 200 وب سایت کسب و کار شرکتی را طراحی، توسعه و میزبانی کرد و بیش از 10 جایزه برای کارهای عظیم گرافیکی و طراحی وب خود دریافت کرد.
علاقه های موضوعات آموزشی:/p> او بیش از 10000 دانشجو را از سال 2007 هدایت، مدیریت و نظارت کرده است و جلسات آموزشی عمده برای فارغ التحصیلان کارشناسی ارشد UG، PG که توسعه کارآفرینی، مدیریت بازرگانی، توسعه منابع انسانی، بازاریابی، بازاریابی دیجیتال، بازارهای مالی، اقتصاد را پوشش می دهد. ، آمار، چند رسانه ای، فناوری اطلاعات، نرم افزار و سیستم ها. سخنران معمولی AEIC چین و اقتصادهای ما (WoE) لیتوانی و در حال حاضر او 5 دکترا را هدایت می کند. دانش پژوهان برای مدیریت بازرگانی، علوم کامپیوتر و حوزه های فناوری اطلاعات. گواهینامه ها، تحقیقات و انتشارات: او یک دانشکده بین المللی است و بیش از 30 نرم افزار را تکمیل کرده است. ، گواهینامه های IT و کسب و کار که شامل Brainbench، Adobe، Microsoft، IBM Statistics 101، Cisco Network Academy، Kaya Connect London، Cornerstone OnDemand Foundation، Google، یونیسف و یونسکو می شود. او سردبیر مجله Science Direct PLAS و داور معتبر Elsevier، Clarivate، Wiley، Science Direct، Springer Nature و IOP Publishers است. او بیش از 50 مقاله تحقیقی و مروری منتشر کرد و 8 تا 12 مورد مطالعه کامل به صورت انفرادی به نام او به همراه 4 فصل کتاب و نقدهای متعدد کتاب برای ناشران مستقل بین المللی کتاب در آلمان منتشر شده است. او بیش از 10 مقاله تحقیقاتی را در فهرست های WoS Scopus منتشر کرده است. Google Scholar Citation 40+ و Research Gate امتیاز 208.2 با بیش از 50000 مطالعه و امتیاز اتحادیه اروپا برای نوآوری (EAI) 16 است. عضویت ها و فعالیت های بین المللی: او دارای بیش از 35 عضویت در نهادهای علمی و حرفه‌ای بین‌المللی در سراسر جهان است که شامل IEEE، انجمن کارآفرینی Oulu - فنلاند، موسسه تحقیقات خاورمیانه، انجمن بین‌المللی کارآفرینان، انجمن آفریقا انجمن مدیران اجرایی (AfSAE)، انجمن استراتژیک بازاریابی، انجمن ملی آموزش علوم، ISPIM - انجمن بین‌المللی مدیریت نوآوری حرفه‌ای، ITPA - انجمن حرفه‌ای فناوری اطلاعات و IAENG - انجمن تحقیقات عملیات و او به‌عنوان داوطلب برای Scopus، Web of Science و ABDC Indexed مجله تحریریه و هیئت داوری خدمت می‌کند. عضو بیش از 30 مجله و بررسی بیش از 200 مقاله از سال 2019.
نمایش نظرات