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!
دانشجوی علوم کامپیوتر
نمایش نظرات