آموزش پروژه یادگیری ماشین دنیای واقعی در پایتون از ابتدا
Real World Machine Learning Project In Python From Scratch
عنوان دوره: پروژه یادگیری ماشینی دنیای واقعی در پایتون از ابتدا
شرح دوره:
به دوره واقعی یادگیری ماشین در پایتون از ابتدا به پروژه یادگیری ماشینی در دنیای واقعی خوش آمدید، تجربه ای همه جانبه که شما را در طول چرخه عمر ساخت یک پروژه عملی یادگیری ماشین می برد. چه یک مبتدی کنجکاو در مورد فرآیند انتها به انتها باشید یا یک یادگیرنده متوسط که مشتاق افزایش مهارت های خود است، این دوره برای راهنمایی شما در پیچیدگی های پروژه های یادگیری ماشینی دنیای واقعی با استفاده از Python ساخته شده است.
آنچه خواهید آموخت:
مقدمه ای بر یادگیری ماشینی در دنیای واقعی:
اصول و کاربردهای یادگیری ماشین را در سناریوهای دنیای واقعی بررسی کنید و کاربردهای متنوع آن را در صنایع بررسی کنید.
انتخاب پروژه و تعیین اهداف:
با نحوه انتخاب پروژه یادگیری ماشینی، تعریف اهداف روشن، و درک زمینه کسب و کار یا مشکل برای برنامه ریزی پروژه موثر آشنا شوید.
جمع آوری و کاوش داده ها:
تکنیک‌های اصلی برای جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها، انجام تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) برای استخراج بینش‌های ارزشمند ضروری برای موفقیت پروژه.
پیش پردازش و پاکسازی داده:
اهمیت پیش پردازش و تمیز کردن داده ها را درک کنید و استراتژی هایی را برای مدیریت مقادیر گمشده، نقاط پرت و سایر ناهنجاری های داده اجرا کنید.
مهندسی ویژگی:
به دنیای مهندسی ویژگی‌ها شیرجه بزنید، عملکرد مدل را با انتخاب، تبدیل، و ایجاد ویژگی‌های مرتبط برای پیش‌بینی بهتر بهبود دهید.
انتخاب و پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین:
انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را کاوش کنید، مهارت‌هایی را برای انتخاب مناسب‌ترین آنها برای پروژه خود به دست آورید و آنها را با استفاده از پایتون پیاده‌سازی کنید.
آموزش و ارزیابی مدل:
فرآیند آموزش مدل‌های یادگیری ماشین را درک کنید، فراپارامترها را بهینه کنید و عملکرد مدل را با استفاده از معیارهای استاندارد صنعت ارزیابی کنید.
تنظیم فراپارامتر و بهینه سازی مدل:
در تکنیک‌های تنظیم فراپارامتر و استراتژی‌های بهینه‌سازی عمیق شوید و مطمئن شوید که مدل‌های شما برای کارایی و دقت به‌خوبی تنظیم شده‌اند.
ساختن یک سیستم پیشگو:
مراحل ایجاد یک سیستم پیش‌بینی، یکپارچه‌سازی مدل یادگیری ماشینی و استقرار آن برای پیش‌بینی‌های دنیای واقعی را بیاموزید.
مدل‌های نظارت و نگهداری:
اهمیت نظارت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین را برای اطمینان از ارتباط و دقت مداوم در محیط‌های پویا درک کنید.
ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوه ها:
در بحث‌های معنادار درباره ملاحظات اخلاقی در پروژه‌های یادگیری ماشین شرکت کنید و از بهترین شیوه‌ها برای توسعه مسئولانه پیروی کنید.
چرا ثبت نام کنید:
پروژه عملی: در یک پروژه عملی جامع شرکت کنید تا یادگیری خود را از طریق کاربرد عملی تقویت کنید.
برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی: مهارت‌هایی را به دست آورید که در سناریوهای دنیای واقعی قابل اجرا هستند و توانایی خود را برای ایجاد راه‌حل‌های یادگیری ماشینی مؤثر افزایش می‌دهند.
پشتیبانی انجمن: به جامعه ای از یادگیرندگان بپیوندید، تجربیات خود را به اشتراک بگذارید و از مربیان و همتایان خود در طول سفر یادگیری خود کمک بگیرید.
این ماجراجویی یادگیری عملی را آغاز کنید و در ساخت یک پروژه یادگیری ماشینی دنیای واقعی در پایتون از ابتدا ماهر شوید. اکنون ثبت نام کنید و مهارت ایجاد راه حل های یادگیری ماشینی تاثیرگذار را به دست آورید!
پروژه اول یادگیری ماشینی MACHINE LEARNING PROJECT ONE
-
مقدمه ای بر تشخیص چهره با استفاده از پروژه TENSORFLOW INTRO TO FACIAL RECOGNITION USING TENSORFLOW PROJECT
-
ایجاد مجموعه داده برای تشخیص چهره DATASET CREATION FOR FACIAL RECOGNITION
-
آموزش مجموعه داده TRAINING THE DATASET
-
مدل آموزش دیده را اعتبارسنجی کنید VALIDTATE THE TRAINED MODEL
-
مدل و ویژگی های آن را دانلود کنید DOWNLOAD THE MODEL AND ITS FEATURES
-
مدل و برچسب های آن را استخراج کنید EXTRACT THE MODEL AND ITS LABELS
-
بسته را در PYCHARM IDE نصب کنید INSTALL PACKAGE IN PYCHARM IDE
-
پروژه را در PYCHARM IDE اجرا کنید EXECUTE THE PROJECT IN PYCHARM IDE
مقدمه ای بر پروژه دوم در یادگیری ماشینی INTRODUCTION TO SECOND PROJECT IN MACHINE LEARNING
-
مقدمه ای بر تشخیص اشیاء و ویژگی های آن INTRODUCTION TO OBJECT RECOGNITION AND ITS FEATURES
-
ایجاد مجموعه داده برای پروژه DATASET CREATION FOR PROJECT
-
مجموعه داده را آموزش دهید TRAIN THE DATASET
-
مدل آموزش دیده را تایید کنید VALIDATE THE TRAINED MODEL
-
دانلود مدل DOWNLOAD MODEL
-
مدل و فایل های آن را استخراج کنید EXTRACT THE MODEL AND ITS FILES
-
توضیح کد پروژه PROJECT CODE EXPLANATION
-
اجرا و خروجی پروژه PROJECT EXECUTE AND OUTPUT
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/6a3e48
آموزش آزمون تمرینی CompTIA A+ Core 2 (220-1102) | دسامبر 2023
CompTIA A+ Core 2 (220-1102) Practice Exam Test | Dec 2023
CompTIA A+ Core 2 ( 220-1102 | 220 1102) | شبیه سازی آزمون واقعی | توضیحات تفصیلی | اعتمادساز | دسامبر 2023
آموزش CPA C++ Certified Associate Exam Programmer Exam Prep
CPA C++ Certified Associate Programmer Exam Prep
اعتماد به نفس داشته باشید و در اولین تلاش، گواهینامه CPA C++ Associate Certified Programmer را دریافت کنید
آموزش Cisco ICND2 200-105 - CCNA Bootcamp
Cisco ICND2 200-105 - CCNA Bootcamp
مهم! امتحان ICND2 بازنشسته شده است، توصیه می کنم به جای آن دوره CCNA 200-301 من را بگذرانید.
آموزش طرح ساختارهای داده و الگوریتم - قسمت 1 (از 2)
Data Structures & Algorithms Blueprint - Part 1 (of 2)
الگوریتم ساختارهای داده استاد از ابتدا همانطور که هست الگوریتم ساختار داده مهمترین موضوع علوم کامپیوتر است
ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN
دانشجوی علوم کامپیوتر
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.