قبولی در آزمون گواهینامه مهندسی ماشین یادگیری حرفه ای گوگل در اولین تلاش | 2 امتحانات تمرینی
ارائه TensorFlow Keras PyTorch Python مدل Flask Serverless REST API MLOps MLflow Cloud GCP NLP tensorflow.js استقرار
اصول اولیه مفاهیم حساب دیفرانسیل و انتگرال و تکنیک های مورد استفاده برای طراحی و پیاده سازی الگوریتم های ML را بیاموزید.
"هر آنچه باید در مورد ماشین های سرگر/اورلاک بدانید! راهنمای عملیات کامل یک سرگر پایه را بیاموزید. شروع کار با تمام بخش ها و دسترسی ها. .."
یادگیری علم داده، یادگیری ماشین و تکنیکهای یادگیری عمیق در پایتون با استفاده از قدرت اعلانهای ChatGPT
آزمون های آزمایشی با توضیحات و مراجع برای دریافت گواهینامه تخصصی AWS Certified Machine Learning
یادگیری ماشین از ابتدا با استفاده از جاوا اسکریپت و TensorflowJS با پروژه های عملی.
رگرسیون خطی و غیر خطی، رگرسیون کمند و ریج، SHAP، LIME، آجر زرد، انتخاب ویژگی و حذف نقاط پرت
انتساب، رمزگذاری متغیر، گسسته سازی، استخراج ویژگی، نحوه کار با زمان تاریخ، نقاط پرت و موارد دیگر را بیاموزید.
استقرار مدل ML با مدلهای BERT، DistilBERT، FastText NLP در تولید با Flask، uWSGI و NGINX در AWS EC2
با حل یک مطالعه موردی، مهارتهای عملی برای کاربردهای تجاری یادگیری ماشین با XGBoost در Python & R به دست آورید.
برای آماده شدن برای گواهینامه AWS Certified Machine Learning – Speciality (MLS-C01) پیاده سازی و عملیات یادگیری ماشین را مرور کنید.