به آزمون Complete Machine Learning Basic to Advanced خوش آمدید.
برنامه درسی امتحان
چارچوب یادگیری آماری، چارچوب کمینه سازی تجربی، یادگیری PAC، فضاهای نسخه، الگوریتم Find-S، الگوریتم حذف نامزد، بعد VC، قضیه اساسی یادگیری PAC.
رگرسیون خطی، رگرسیون خطی- تابع هزینه و نزول گرادیان، رگرسیون خطی چند متغیره، نزول گرادیان برای متغیرهای چندگانه، رگرسیون چند جملهای، رگرسیون لجستیک.
نمایش فرضیه، رگرسیون لجستیک-مرز تصمیم-تابع هزینه و گرادیان نزول-بهینه سازی پیشرفته-طبقه بندی چندگانه.
Ensemble Learning، کدهای خروجی تصحیح خطا، تقویت یادگیری ضعیف، الگوریتم Adaboost، Stacking، Gradient Descent Algorithm، Subgradient Descent، Stochastic Gradient Descent، SGD Variants، Kernels، Kernels Trick.
پشتیبانی از ماشینهای برداری، شهودات حاشیه بزرگ، SVM حاشیه و سخت، SVM نرم و منظمسازی، شرایط بهینه و بردارهای پشتیبانی، پیادهسازی SVM و SGD نرم.
درخت تصمیم، هرس درخت تصمیم، درخت طبقهبندی، درختان رگرسیون، الگوریتم جنگل تصادفی، الگوریتم K-نزدیکترین همسایه، تحلیل نزدیکترین همسایه، الگوریتم ساده و بینظیر.
ویژگی های کلیدی
پوشش موضوعی جامع – شامل تمام موضوعات کلیدی یادگیری ماشین می شود.
توضیحات تفصیلی – توضیحات عمیقی را برای هر سوال ارائه می دهد و درک قوی از مفاهیم را تضمین می کند.
انواع سؤال - سؤالات چند گزینه ای، مبتنی بر سناریو و کدگذاری برای آزمایش دانش نظری و مهارت های عملی.
برنامه های کاربردی در دنیای واقعی - بر روی استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین برای مشکلات دنیای واقعی تمرکز می کند.
زمان محدود - شرایط امتحان را با محدودیت زمانی برای هر سوال شبیه سازی می کند تا مهارت های مدیریت زمان را افزایش دهد.
آیا این دوره آموزشی ماشینی تضمین شده است؟
بله، این تست توسط یک تیم متخصص از متخصصان یادگیری ماشین با تجربه گسترده در این زمینه طراحی و ایجاد شده است. در حالی که هیچ آزمونی نمیتواند نتایج خاصی را تضمین کند، این آزمون تمرینی جامع همه موضوعات ضروری را پوشش میدهد و به شما کمک میکند کاملاً درک خود را از مفاهیم یادگیری ماشین آماده کرده و بهبود ببخشید.
برنامه نویس وب.
نمایش نظرات