دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون

یادگیری ماشین به زبان ساده یعنی ما به یک ماشین آموزش داده ایم که پس از دریافت داده‌ها و اطلاعات از ما، آنها را بررسی کند و به حل مسئله بپردازد.ماشین لرنینگ یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است، یعنی بدونه دخالت انسان انجام میشود.

به طور کلی یعنی ما یک برنامه ای را برای ماشین ایجاد میکنیم، که در آینده، مستقل از انسان، پیش بینی انجام دهد.که این جمله یعنی به احتمال خیلی زیاد در آينده شاهد یک انقلاب بزرگ در جهان هستیم، که با حضور ماشین های آموزش دیده یا به شکل کلی، هوش مصنوعی، جهان دگرگون میشود…

 آموزش یادگیری ماشین شامل چه مباحثی میشود؟

در دوره یادگیری ماشین با پایتون پروپژ در ابتدا ، به سراغ یک سری از مقدمات ماشین لرنینگ با پایتون میرویم و سپس به سراغ بخش های اصلیه دوره میرویم که شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری بدونه ناظر،مهندسی ویژگی و ارزیابی و بهبود مدل است.
این دوره شامل 24 ساعت آموزش تخصصی و 8 ساعت حل تمرین است.

سرفصل های دوره آموزش یادگیری ماشین

مقدمه : مقدمه ای بر ماشین لرنینگ با پایتون

فصل اول : یادگیری نظارت شده

• طبقه بندی و رگرسیون
• تعمیم
• بیش برازش و کم برازش
• الگوریتم های یادگیری نظارت شده
• KNN: k-nearest neighbors algorithm
• مدل های خطی
• الگوریتم های درخت تصمیم
• الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine)
• الگوریتم شبکه ی عصبی (Neural Netwok)

فصل دوم : یادگیری بدون ناظر

• انواع یادگیری بدون نظارت
• پیش پردازش و مقیاس بندی
• کاهش ابعاد و استخراج ویژگی
• الگوریتم های خوشه بندی
• الگوریتم principal component analysis
• الگوریتم Non-negative matrix factorization
• الگوریتم t-distributed stochastic neighbor embedding

فصل سوم : مهندسی ویژگی

• آمار تک متغیره
• انتخاب ویژگی مبتنی بر مدل
• انتخاب ویژگی تکراری

فصل چهارم : ارزیابی و بهبود مدل

• اعتبار سنجی تقاطعی
• جست و جوی شبکه ای
• معیار های ارزیابی و امتیاز دهی

تمرین های این دوره 

تمرین یک : مدل های خطی ـ الگوریتم های درخت تصمیم

تمرین دو : الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM ) ـ الگوریتم شبکه ی عصبی ( NN )

تمرین سه : الگوریتم principal component analysis ـ الگوریتم Non-negative matrix factorization ـ الگوریتم t-distributed stochastic neighbor embedding

تمرین چهار : خوشه بندی ـ مهندسی ویژگی ( feature engineering )

تمرین پنج : ارزیابی مدل ـ معیارهای ارزیابی

آیا یادگیری ماشین یک تخصص پولساز است ؟

بله ، طبق آخرین گزارشاتی که منتشر شده است، مهندسی یادگیری ماشین و متخصصین علم داده جزو مشاغل پرطرفدار و پر رونق دنیا قرار دارند.
شغل یک مهندس یادگیری ماشین همواره رو به رشد است.اگر سری به سایت های کاریابی آنلاین هم بزنید، میبینید که در صنایع فراوانی همانند : پزشکی، سلامت و بهداشت، تجارت الکترونیک، بازاریابی،امور مالی و … وجود یک متخصص یادگیری ماشین ، دیگر تبدیل به یک ضرورت شده است.
پس این مهارت را دست کم نگیرید، چرا که با پیشرفت هوش مصنوعی ، همواره شاخه های آن از جمله یادگیری ماشین هم در حال پیشرفت هستند.

هدف دوره یادگیری ماشین با پایتون پروپژ چیست؟

اگر شما دوره علم داده را گذرانده باشید و به 3 کتابخانه ی NUMPY,MATPLOTLIB,PANDAS مسلط شده باشید و کار با داده ها را یاد گرفته باشید.یعنی شما بتوانید داده ها را مصور سازی کنید، تحلیل کنید، استخراج کنید و … حالا در دوره یادگیری ماشین شما به پیش بینی میپردازید.در این دوره، الگوریتم های یادگیری ماشین به صورت عملی مورد بررسی قرار میگیرند.
در پایان دوره یادگیری ماشین با پایتون پروپژ ، شما حجم وسیعی از مطالب یادگیری ماشین را یاد گرفته اید.
هدف اصلی آموزش یادگیری ماشین این است که شما با الگوریتم های یادگیری ماشین به صورت عملی آشنا شوید. و از همه مهمتر اینکه بتوانید بعد از دوره ، از این مطالب در پروژه های خودتون هم استفاده کنید.

مدرس آموزش یادگیری ماشین پروپژ کیست ؟

مدرس دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون وبسایت پروپژ ، مهندس پژمان اقبالی است.ایشان در زمینه برنامه نویسی پایتون تسلط و مهارت کامل دارند و در حال حاضر نیز با بهره گیری از دانش علم داده و یادگیری ماشین، مشغول کار بر روی پروژه ی هوش مصنوعی در پزشکی میباشند.