هیچ دوره ای در سبد آموزش شما وجود ندارد
یادگیری ماشین با پایتون چیست؟
یادگیری ماشین با پایتون یکی از زیر شاخه های علم هوش مصنوعی محسوب میشود. پس ماشین لرنینگ (Machine Learning) به صورت کلی همه مباحث هوش مصنوعی را پوشش نداده و صرفا بخشی از هوش مصنوعی است. یادگیری برای ماشین این قابلیت را فراهم میکند که سیستم های کامپیوتری قادر به یاد گرفتن از داده ها باشند. یعنی یک سیستم کامپیوتری بتواند داده های محیطی را پس از دریافت، پردازش کرده و از این اطلاعات برای بهبود عملکرد خود استفاده کند. با پیشرفت ربات ها و نیاز ما به استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین فراگیرتر از الان هم خواهد شد.
سرفصل های دوره جامع ماشین لرنینگ با پایتون
بخش اول: مقدمه ای بر یادگیری ماشین با پایتون
- تعریف یادگیری ماشین
- بررسی تاریخچه مدل های معروف یادگیری ماشین
- کاربردهای یادگیری ماشین در پزشکی، موتور های جستجو، OCR و …
- معرفی Pattern recognition در گرایش ارشد هوش مصنوعی
بخش دوم: انواع مدل های یادگیری ماشین با پایتون
- یادگیری با نظارت یا Supervised Learning
- یادگیری بدون نظارت یا Unsupervised Learning
- یادگیری نیمه نظارتی یا Semisupervised Learning
بخش سوم : Data (انواع داده ها)
- انواع داده ها
- داده های Categorical
- داده های Nominal
- داده های Text
- داده های Ordinal
- داده های سری زمانی یا Time series
- میانگین ، مد ، واریانس ، انحراف معیار و چارک ها و…
- مصور سازی داده ها Data visualization
- Histogramm
- بررسی کتابخانه Panda و Numpy در پایتون برای مصور سازی داده ها
بخش چهارم : Data preprocessing
- Data cleaning پاکسازی داده ها
- data augmentation
- داده های کثیف
- Outlier Detection
- Missing value داده های بدون مقدار یک Feature
- Duplicated Data داده های تکراری
- Noise detection (تشخیص و کاهش نویز)
- گسسته سازی داده
- نمونه برداری یا Sampling و انواع روش های نمونه برداری داده ها
بخش پنجم : Classification (دسته بندی)
- معرفی مفهوم Class و Label
- مفهوم Feature ها
- بررسی دیتاست های Tabel based
بخش ششم : رگرسیون خطی Linear Regression
- تک متغیره
- چند متغیره
- پروژه های سری های زمانی در پایتون با پکیج SK Learn
- و….
بخش هفتم : رگرسیون لجستیک
بخش هشتم : Ensemble learning (یادگیری تجمعی)
بخش نهم : Clustering (خوشه بندی)
بخش دهم : Performance Measure (معیار های کارایی مدل های یادگیری ماشین)
بخش یازدهم : Genetic algorithm
بخش دوازدهم : SVM یا Suport vector machine
چرا یادگیری ماشین با پایتون ؟
هوش مصنوعی یکی از زمینه های سخت در رشته کامپیوتر و مهندسی نرم افزار میباشد. پس یادگیری ماشین نیز کمی پیچیده و دشوار خواهد بود. حال فرض کنید که این زمینه پیچیده را بخواهیم با زبانی سخت مانند ++C یاد بگیریم. چه اتفاقی می‌افتد؟ سختی کار قطعا دو چندان خواهد شد. اما پایتون یک زبان بسیار ساده، قابل فهم و سطح بالاست که سبب راحت تر شدن کار شما خواهد شد. پس یادگیری ماشین با پایتون میتواند ساده تر از سایر زبان ها باشد.
هدف از دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون چیست ؟
هدف اصلی دوره آموزش دادن ماشین لرنینگ با استفاده از زبان پایتون برای استفاده در حوزه های متنوع میباشد. همانطور که میدانید هوش مصنوعی و ماشین های کامپیوتری در زمینه های مختلفی نظیر پزشکی، موتور های جستوجو، بازی های رایانه ای، OCR و غیره مورد استفاده قرار میگیرند. پس هدف دوره، آموزش دادن ایجاد حالت یادگیری برای کامپیوتر ها به شما علاقه مندان هوش مصنوعی میباشد تا بتوانید ویژگی یادگیری از داده ها و اطلاعات را به ماشین ها بیفزایید. علم یادگیری ماشین، علم آینده خواهد بود.
دوره یادگیری ماشین با پایتون مناسب چه کسانی است؟
- علاقه مندان به زمینه هوش مصنوعی و Machine Learning
- دانشجویان رشته های مهندسی نرم افزار و دکترای هوش مصنوعی
- برنامه نویسان پایتون که قصد ورود به دنیای AI را دارند
- افراد علاقه مند به درک ساختار های پیچیده و مکانیزم یادگیری ماشین
- و سایر کاربرانی که قصد دارند مبحثی آینده دار را فرا بگیرند
تفاوت این دوره با سایر دوره های مشابه
تدریس حوزه های هوش مصنوعی کاری دشوار و پیچیده اس که فقط از عهده یک متخصص در این زمینه بر می‌آید. مباحث و دروس پیچیده باید به گونه ای ساده و روان گفته شوند که کاربران با هر سطح فهم و درکی بتوانند متوجه شده و آن موضوعات را درک کنند. دوره یادگیری ماشین با پایتون نیز توسط یکی از برجسته ترین اساتید حوزه هوش مصنوعی تدریس و تدوین شده است. شیوه بیان این دوره آنقدر ساده و روان است که هیچ نگرانی بابت متوجه نشدن موضوعات وجود نخواهد داشت. مثال های گفته شده تا حد امکان ساده، کاربردی و عملی هستند تا کاربران ارتباط بهتری با آموزش و ماشین برقرار کنند.
پیشنیاز های دوره یادگیری ماشین با پایتون
- دوره جامع برنامه نویسی پایتون با تمرکز بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- دوره جامع هوش مصنوعی و سیستم های خبره
مهارت هایی که در انتهای دوره Machine Learning با Python کسب میکنید
در انتهای دوره شما قادر به پیاده سازی سیستم های هوشمند برای یادگیری ماشین با پایتون خواهید بود. علاوه بر این، در دوره ماشین لرنینگ با پایتون، تمام توابع مورد نیاز و بسته های مورد استفاده در زبان پایتون برای هوش مصنوعی نیز عنوان شده و آموزش داده خواهند شد. پس شما پس از گذراندن این آموزش قادر به استفاده از تمام این ابزار ها در جهت رفع نیاز های خود در حوزه هوش مصنوعی خواهید بود. فقط کافیست در دوره ثبت نام کرده و آموزش دیدن را شروع کنید.
علاقه مندان به یادگیری زبان قدرتمند پایتون می توانند آموزش پایتون را مشاهده نمایند.
الگوریتم های یادگیری ماشین
هدف اصلی همه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تعمیم دادن یادگیری‌های ماشین به فراتر از نمونه‌های یاد گرفته شده است؛ این یعنی تفسیر و تعبیر موفقیت آمیز داده‌هایی که یک ماشین آموزش دیده یا جمع آوری کرده است. اگر از سبک یادگیری یا عملکرد الگوریتم ها که سبب پیچیده شدن دسته بندی میشود صرف نظر کنیم، تمام الگوریتم هایی که در یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار میگیرند عبارتند از :
- نمایش : مجموعه ای از طبقه بندی کننده ها یا زبانهای قابل درک و فهم برای کامپیوتر
- ارزشیابی : به این الگوریتم ها، الگوریتم عملکرد هدف یا نمره دهی نیز گفته میشود
- بهینه سازی : یعنی روش جستوجو که اغلب طبقه بندی کننده ای با بالاترین امتیاز را شناسایی میکند
منبع اصلی دوره ماشین لرنینگ
Introduction to Machine Learning by Ethem Alpaydin
سالار
عالییییییی
مرسی از دانشجویار