آموزش کیمیاگری الگوریتم: باز کردن اسرار یادگیری ماشینی
دانلود Algorithm Alchemy: Unlocking the Secrets of Machine Learning
در دنیای امروزی مبتنی بر داده، یادگیری ماشینی (ML) در خط مقدم نوآوری فناورانه قرار دارد و برنامه‌های کاربردی را از توصیه‌های شخصی تا تشخیص‌های پزشکی پیشرفته تقویت می‌کند. این دوره جامع برای تجهیز شما به یک پایه قوی در الگوریتم های یادگیری ماشین و کاربردهای واقعی آنها طراحی شده است. چه مبتدی باشید و چه فردی که قبلاً در معرض ML قرار داشته اید، این دوره شما را گام به گام از طریق مفاهیم اساسی و تکنیک های عملی مورد نیاز برای برتری در این زمینه راهنمایی می کند.
این دوره با مقدمه‌ای بر یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت آغاز می‌شود و نحوه عملکرد الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و درخت‌های تصمیم را شفاف می‌کند. شما عمیقاً در تکنیک‌های خوشه‌بندی مانند K-Means و خوشه‌بندی سلسله مراتبی و به دنبال آن مدل‌های پیشرفته مانند ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)، جنگل‌های تصادفی، و ماشین‌های تقویت گرادیان فرو خواهید رفت. علاوه بر این، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق را کاوش خواهید کرد و کاربردهای آنها را در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی درک خواهید کرد.
آنچه این دوره را متمایز می کند، رویکرد عملی آن است. شما روی مجموعه داده‌های دنیای واقعی کار میکنید، کد پایتون را با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد صنعتی مانند Scikit-learn، TensorFlow و Pandas می‌نویسید، و مهارت‌های ساخت، بهینه‌سازی و ارزیابی موثر مدل‌های ML را به دست خواهید آورد. هر ماژول همراه با مثال‌ها و پروژه‌های عملی است که به شما اطمینان می‌دهد می‌توانید با اطمینان دانش خود را خارج از دوره به کار ببرید.
فراتر از مهارت‌های فنی، این دوره بر تفسیر نتایج مدل تأکید می‌کند و شما را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های مبتنی بر داده را بگیرید. همچنین یاد خواهید گرفت که با چالش‌های متداول مانند بیش‌برازش، عدم تناسب، و پیش‌پردازش داده‌ها مقابله کنید تا از عملکرد بهینه مدل‌هایتان اطمینان حاصل کنید.
در پایان این دوره، مهارت‌ها، اعتماد به نفس و تجربه عملی برای طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های یادگیری ماشینی خود را خواهید داشت که شما را برای نقش‌هایی در هوش مصنوعی، علم داده و ماشین آماده می‌کند. مهندسی یادگیری .
چه دانش‌آموز باشید، چه حرفه‌ای، یا صرفاً در مورد ML کنجکاو باشید، این دوره فرصت‌های جدیدی را در دنیای به سرعت در حال رشد هوش مصنوعی برای شما باز می‌کند. همین حالا ثبت نام کنید و اولین قدم را برای تسلط بر الگوریتم های یادگیری ماشین بردارید!
مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون Introduction to Machine Learning Algorithms and Implementation in Python
-
مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون Introduction to Machine Learning Algorithms and Implementation in Python
الگوریتم های یادگیری نظارت شده Supervised Learning Algorithms
-
1. پیاده سازی رگرسیون خطی در پایتون 1. Linear Regression Implementation in Python
-
2. پیاده سازی رگرسیون ریج و کمند در پایتون 2. Ridge and Lasso Regression Implementation in Python
-
3. پیاده سازی رگرسیون چند جمله ای در پایتون 3. Polynomial Regression Implementation in Python
-
4. پیاده سازی رگرسیون لجستیک در پایتون 4. Logistic Regression Implementation in Python
-
5. پیاده سازی K-Nearest Neighbors (KNN) در پایتون 5. K-Nearest Neighbors (KNN) Implementation in Python
-
6. پشتیبانی از ماشین های برداری (SVM) در پایتون 6. Support Vector Machines (SVM) Implementation in Python
-
7. پیاده سازی درخت تصمیم در پایتون 7. Decision Trees Implementation in Python
-
8. پیاده سازی تصادفی جنگل ها در پایتون 8. Random Forests Implementation in Python
-
9. پیاده سازی افزایش گرادیان در پایتون 9. Gradient Boosting Implementation in Python
-
10. پیاده سازی Naive Bayes در پایتون 10. Naive Bayes Implementation in Python
الگوریتم های یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning Algorithms
-
1. پیاده سازی خوشه بندی K-Means در پایتون 1. K-Means Clustering Implementation in Python
-
2. پیاده سازی خوشه بندی سلسله مراتبی در پایتون 2. Hierarchical Clustering Implementation in Python
-
3. DBSCAN (خوشه‌بندی فضایی مبتنی بر چگالی برنامه‌ها با نویز) 3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications w Noise)
-
4. پیاده سازی مدل های مخلوط گاوسی (GMM) در پایتون 4. Gaussian Mixture Models(GMM) Implementation in Python
-
5. پیاده سازی تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) در پایتون 5. Principal Component Analysis (PCA) Implementation in Python
-
6. پیاده سازی t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) در پایتون 6. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) Implementation in Python
-
7. پیاده سازی رمزگذارهای خودکار در پایتون 7. Autoencoders Implementation in Python
سایر مقوله های تخصصی Other Specialized Categories
-
1. پیاده سازی خودآموزی در پایتون 1. Self-Training Implementation in Python
-
2. پیاده سازی Q-Learning در پایتون 2. Q-Learning Implementation in Python
-
3. پیاده سازی Deep Q-Networks (DQN) در پایتون 3. Deep Q-Networks (DQN) Implementation in Python
-
4. پیاده سازی روش های گرادیان خط مشی در پایتون 4. Policy Gradient Methods Implementation in Python
-
5. پیاده سازی SVM یک کلاس در پایتون 5. One-Class SVM Implementation in Python
-
6. پیاده سازی جنگل ایزوله در پایتون 6. Isolation Forest Implementation in Python
-
7. پیاده سازی شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) در پایتون 7. Convolutional Neural Networks (CNNs) Implementation in Python
-
8. پیاده سازی شبکه های عصبی مکرر (RNN) در پایتون 8. Recurrent Neural Networks (RNNs) Implementation in Python
-
9. پیاده سازی حافظه کوتاه مدت (LSTM) در پایتون 9. Long Short-Term Memory (LSTM) Implementation in Python
-
10. پیاده سازی ترانسفورماتورها در پایتون 10. Transformers Implementation in Python
https://donyad.com/d/69711f
Vivian Aranha
معمار راه حل های موبایل و مربی حرفه ای
نمایش نظرات