Beginning of dialog window. Escape will cancel and close the window.
End of dialog window.
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
در حال بارگزاری، لطفا صبر کنید...
توضیحات دوره:
در چشم انداز تکنولوژیکی امروزی که به سرعت در حال تحول است، یادگیری ماشین به عنوان یک نیروی دگرگون کننده در بسیاری از صنایع ظاهر شده است. این دوره مقدماتی به بررسی کاربردهای عملی یادگیری ماشینی در زمینه هایی مانند مراقبت های بهداشتی، بانکداری، مخابرات و غیره می پردازد. این دوره با تاکید بر ارتباط دنیای واقعی، شما را به دانش و مهارت هایی مجهز می کند تا از قدرت یادگیری ماشین برای حل مشکلات پیچیده و هدایت نوآوری در صنعت انتخابی خود استفاده کنید.
در طول دوره، سفری را آغاز خواهید کرد که با پایه ای محکم در مبانی یادگیری ماشین آغاز می شود. شما تمایز بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را بررسی خواهید کرد و درک دقیقی از زمان و نحوه اعمال هر رویکرد به دست خواهید آورد. علاوه بر این، شما به چشم انداز وسیع الگوریتم های یادگیری ماشین می پردازید، نقاط قوت، ضعف، و موارد استفاده در دنیای واقعی را یاد می گیرید.
یکی از ارکان مرکزی دوره، پیاده سازی عملی مدل های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه های پایتون است. تطبیق پذیری Python و اکوسیستم غنی از کتابخانه ها مانند scikit-learn، TensorFlow و Keras ابزارهایی را برای ساخت، آموزش و ارزیابی موثر مدل ها در اختیار شما قرار می دهد. شما تجربه عملی در استفاده از این کتابخانه ها در مجموعه داده های دنیای واقعی به دست خواهید آورد و توانایی خود را برای تبدیل داده ها به بینش های عملی تقویت می کنید.
در پایان این دوره، شما نه تنها دارای یک پایه نظری قوی در یادگیری ماشین خواهید بود، بلکه مهارتهای عملی مورد نیاز برای استفاده از این فناوری تحولآفرین در حوزههای مختلف حرفهای را نیز خواهید داشت. خواه شما یک متخصص مراقبت های بهداشتی باشید که به دنبال ارتقای مراقبت از بیمار هستید، یک بانکدار با هدف بهینه سازی تصمیمات مالی، یا یک متخصص ارتباطات از راه دور که به دنبال بهبود کارایی شبکه است، این دوره به شما این امکان را می دهد که تصمیمات مبتنی بر داده بگیرید که منجر به نوآوری و موفقیت در صنعت شما می شود.
در این سفر هیجانانگیز به یادگیری ماشین کاربردی به ما بپیوندید و فرصتهای جدیدی را برای حل مسئله و نوآوری در زمینه خود باز کنید.
سرفصل ها و درس ها
درس ها
Lessons
مقدمه ای بر یادگیری ماشینی
Introduction to Machine Learning
مقدمه ای جامع بر تحلیل رگرسیون
A Comprehensive Introduction to Regression Analysis
راهنمای مبتدیان برای رگرسیون خطی
A Beginner's Guide to Linear Regression
قدرت یادگیری Python و SciKit در یادگیری ماشینی
The Power of Python and SciKit Learn in Machine Learning
درک ارزیابی مدل در مدل های رگرسیونی
Understanding Model Evaluation in Regression Models
تسلط بر رگرسیون خطی ساده با scikit یک راهنمای گام به گام را یاد بگیرید
Mastering Simple Linear Regression with scikit learn A Step by Step Guide
تسلط بر معیارهای ارزیابی در مدل های رگرسیونی
Mastering Evaluation Metrics in Regression Models
درک یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت در یادگیری ماشینی
Understanding Supervised and Unsupervised Learning in Machine Learning
مبانی یادگیری ماشین
Fundamentals of Machine Learning
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.