10 پروژه عملی بسازید و مهارت های خود را در یادگیری ماشین با استفاده از Python و Scikit Learn ارتقا دهید
عوامل هوش مصنوعی (AI) را با استفاده از Deep Reinforcement Learning و PyTorch بسازید: A2C، REINFORCE، DQN و غیره.
یک دوره یادگیری ماشینی مبتنی بر پایتون که ممکن است به شما کمک کند برای مصاحبههای فنی یا پیشنهادهای کاری آماده شوید
با گذراندن این دوره آموزشی برای مبتدیان، اصول شبکه های عصبی را بشناسید
رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، XGBoost، SVM و سایر مدلهای ML در پایتون
با استفاده از PyCharm IDE، نکات و ترفندهای اشکال زدایی پایتون را مسلط کنید
مسیر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین شروع کنید! اجازه دهید پرده های یادگیری ماشینی و جنگل تصادفی برداشته شوند. کاوش یک الگوریتم پیشرفته با جزئیات با پیاده سازی عملی با استفاده از Random Forest و Python
استاد برنامه نویسی شی گرا (OOPS) در پایتون | برای مبتدیان کامل | مثال ها و تمرین های عملی
ساخت ابزارهای اتوماسیون پایتون برای آزمایش Rest API با ادغام SQL DB، اتوماسیون دسته ای مشاغل، Web Scraping و غیره
رویکرد یادگیری ماشین بدون نظارت که به عنوان قوانین مرتبط شناخته می شود، و همچنین راهنمای گام به گام نحوه استفاده از رویکرد برای تجزیه و تحلیل سبد بازار در پایتون را بررسی کنید.
با بررسی نحوه ساخت مدلهای یادگیری ماشینی نظارت شده با پایتون، مقدمهای بر رگرسیون لجستیک دریافت کنید.
"این سری پروژه هدایتشده برای هر کسی است که میخواهد مهارتهای کدنویسی خود را در حین یادگیری Python بهبود بخشد. همانطور که یک تولید کننده رمز عبور با یک چنگ میسازید، همراه باشید.