قراره تو این دوره چی یاد بگیرم؟

  • آشنایی با مبانی آماری و آمار توصیفی
  • مثال عملی از آمار توصیفی: بازاریابی تبلیغاتی
  • آمار استنباطی
  • مرور سریع مفاهیم اولیه زبان برنامه نویسی پایتون
  • کار با کتابخانه NumPy
  • کار با کتابخانه Pandas (اکسل پایتون)
  • و ...
دکتر بابک نوری مقدم

دکتر بابک نوری مقدم

متخصص برنامه نویسی پایتون

توسعه دهنده هوش مصنوعی

مدیر شرکت عقاب های رویا

مدیر فنی شرکت سایاتک

و ....

سرفصل های دوره

۲۳ فصل
۲۱۳ جلسه
۷۶ ساعت
۱

معرفی دوره ماشین لرنینگ با پایتون

۳ قسمت
۰۰:۲۷:۵۹
1

دموی دوره

رایگان
۰۹:۰۵
2

مسیر دوره و سرفصل ها

رایگان
۱۳:۰۸
3

نحوه دسترسی به منابع دوره

۰۵:۴۶
۲

دنیایی یادگیری ماشین و علم داده

۱۹ قسمت
۰۳:۴۷:۲۶
۳

آشنایی با مبانی آماری و آمار توصیفی

۱۳ قسمت
۰۲:۲۳:۱۱
۴

مثال عملی از آمار توصیفی: بازاریابی تبلیغاتی

۱ قسمت
۰۰:۳۵:۱۱
۵

آمار استنباطی

۶ قسمت
۰۱:۱۶:۳۴
۶

مرور سریع مفاهیم اولیه زبان برنامه نویسی پایتون

۷ قسمت
۰۲:۴۲:۱۹
۷

کار با کتابخانه NumPy

۶ قسمت
۰۱:۵۵:۱۹
۸

کار با کتابخانه Pandas (اکسل پایتون!)

۱۶ قسمت
۰۶:۵۳:۴۳
۹

اصول مصورسازی داده ها با کتابخانه Matplotlib

۸ قسمت
۰۳:۱۱:۰۳
۱۰

مصورسازی داده ها با کتابخانه Seaborn

۱۰ قسمت
۰۳:۳۴:۴۳
۱۱

استفاده از امکانات پیش فرض Pandas در مصورسازی

۳ قسمت
۰۰:۳۹:۲۲
۱۲

مصورسازی و داشبوردهای Interactive با کتابخانه Plotly و Dash

۱۷ قسمت
۰۷:۳۸:۳۶
۱۳

پروژه جامع مصورسازی داده تحلیل داده های فیک امتیازدهی برای فیلم ها

۵ قسمت
۰۲:۰۷:۵۰
۱۴

مباحث رگرسیون: رگسیون خطی ساده، رگرسیون چندجمله ای، رگرسیون LASSO، رگسیون Ridge و Elastic Net

۲۷ قسمت
۱۰:۳۳:۱۰
۱۵

مهندسی ویژگی ها و آماده سازی داده جدید!

۷ قسمت
۰۳:۱۴:۴۴
۱۶

اعتبارسنجی متقابل Cross-Validation، جستجوی گرید و پروژه نهایی رگرسیون خطی جدید!

۶ قسمت
۰۱:۴۷:۵۵
۱۷

رگرسیون لاجستیک جدید!

۱۵ قسمت
۰۵:۳۹:۴۴
۱۸

مدل K-نزدیکترین همسایگی (KNN) جدید!

۷ قسمت
۰۲:۲۴:۱۱
۱۹

ماشین های بردار پشتیبان (Support Vector Machine SVM) جدید!

۱۰ قسمت
۰۴:۰۰:۴۱
۲۰

مدل های مبتنی بر ساختار درختی: یادگیری درخت های تصمیم جدید!

۷ قسمت
۰۲:۴۰:۱۰
۲۱

مدل های مبتنی بر ساختار درختی: جنگل تصادفی جدید!

۱۰ قسمت
۰۳:۱۶:۳۵
۲۲

مدل های یادگیری جمعی Ensemble Learning : مدل های AdaBoost و Gradient Boosting جدید!

۶ قسمت
۰۲:۴۸:۱۰
۲۳

پروژه جامع یادگیری با نظارت – پیش بینی ریزش مشتریان Churn Prediction و تحلیل Cohort جدید!

۴ قسمت
۰۲:۴۱:۴۵

ماشین لرنینگ در 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 آموزش ماشین لرنینگ در پایتون

بخش اول: مقدمه ای بر ماشین لرنینگ در 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 ماشین لرنینگ در 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

منبع اصلی دوره ماشین لرنینگ

Introduction to Machine Learning by Ethem Alpaydin

آموزش یادگیری ماشین با پایتون

 

چرا ماشین لرنینگ 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 ماشین لرنینگ 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.

یادگیری ماشین در پایتون

دوره ماشین لرنینگ در 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 آموزش ماشین لرنینگ در 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 ماشین لرنینگ در 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 ماشین لرنینگ در 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.

نکته
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

کاربرد های یادگیری ماشین

به‌طور کلی، یادگیری ماشین به روش‌ها و الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که به کامپیوترها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، بتوانند الگوها و ارتباطاتی را در داده‌ها شناسایی کنند و پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های خودکار را انجام دهند. یادگیری ماشین به طور گسترده در حوزه هوش مصنوعی استفاده می‌شود و کاربردهای بسیار زیادی دارد که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره خواهیم کرد:

  1. تشخیص و تصنیف الگوها: یکی از کاربردهای اصلی یادگیری ماشین، تشخیص و تصنیف الگوها است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان الگوهای پیچیده‌ای را در داده‌ها شناسایی کرده و آن‌ها را به دسته‌ها و گروه‌های مختلف تقسیم بندی کرد. به عنوان مثال، در تشخیص هوشمند اسپم ایمیل، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند ایمیل‌های هرزنامه را از ایمیل‌های معمولی تمیز کنند.
  2. پیش‌بینی و تحلیل: یادگیری ماشین به ما امکان می‌دهد تا با استفاده از داده‌های گذشته، پیش‌بینی‌هایی در مورد رویدادهای آینده انجام دهیم. به طور مثال، در بازارسازی آنلاین، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان الگوهای خریداران را تحلیل کرده و پیش‌بینی‌هایی در مورد رفتار آینده آن‌ها داشت.
  3. ترجمه ماشینی: یادگیری ماشین در ترجمه ماشینی نقش بسزایی دارد. با استفاده از داده‌های ترجمه شده قبلی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند جملات را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند. این کاربرد بسیار مفید در ارتباطات بین فرهنگی و همچنین در سفرهای بین‌المللی است.
  4. خودران: یادگیری ماشین نقش حیاتی در توسعه خودروهای خودران دارد. با استفاده از داده‌های حسگرها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، خودروهای خودران قادرند به تشخیص محیط اطراف، شناسایی علایم راهنمایی، تشخیص و پیش‌بینی رفتار خودروهای دیگر و انجام تصمیم‌گیری‌های لازم برای رانندگی ایمن و بهینه.
  5. پزشکی و بهداشت: در حوزه پزشکی و بهداشت، یادگیری ماشین می‌تواند برای تشخیص بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی، توصیه درمان و پیش‌بینی نتایج بیماری‌ها استفاده شود. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند در تشخیص سرطان از طریق تصاویر پرتودهی مانند تصاویر اسکن CT یا MRI کمک کنند.
  6. توصیه‌گرها: یادگیری ماشین در سامانه‌های توصیه‌گر نقش مهمی دارد. با تحلیل سابقه کاربران، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به کاربران پیشنهادهایی در مورد محتوا، محصولات، خدمات و نیازهای شخصیشان ارائه دهند. به عنوان مثال، سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های استریمینگ فیلم و موسیقی معمولاً از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیشنهاد فیلم‌ها و آهنگ‌ها به کاربران استفاده می‌کنند.

واقعیت این است که این فناوری در حال توسعه و پیشرفت است و همچنان بسیاری از کاربردهای جدید و جذاب در صنایع و زمینه‌های مختلف را در پیش دارد.

ویژگی های کلیدی ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین یک حوزه مهم در علم داده‌ها و هوش مصنوعی است و ویژگی‌های کلیدی آن عبارتند از:

  1. قابلیت یادگیری: یادگیری ماشین قابلیت یادگیری از داده‌ها را دارد. برخلاف برنامه‌های سنتی که به صورت صریح برنامه‌ریزی می‌شوند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند براساس داده‌های ورودی و خروجی‌های مربوطه الگوها و قوانینی را شناسایی کنند و خودکار تصمیم‌گیری کنند.
  2. تعمیم‌پذیری: یکی از ویژگی‌های مهم یادگیری ماشین، تعمیم‌پذیری است. به این معنی که یک الگوریتم یادگیری ماشین قادر است الگوها و قوانینی که از داده‌های آموزشی یاد گرفته است، را به داده‌های جدید و ناشناخته تعمیم دهد و پیش‌بینی‌هایی را انجام دهد.
  3. تطبیق‌پذیری: یادگیری ماشین قابلیت تطبیق به محیط و شرایط تغییرکننده را دارد. به این معنی که با تغییر در داده‌های ورودی و شرایط محیطی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر به به‌روزرسانی و تطبیق خود با این تغییرات هستند.
  4. خودکاری: یادگیری ماشین فرآیندی خودکار است که نیاز به برنامه‌ریزی صریح ندارد. با ارائه داده‌های ورودی و خروجی متناظر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر به تشخیص الگوها و قوانین خودکار می‌شوند و براساس آن‌ها تصمیم‌گیری می‌کنند.
  5. قابلیت پیش‌بینی: یادگیری ماشین قادر است براساس داده‌های گذشته، پیش‌بینی‌هایی درباره رویدادهای آینده ارائه دهد. با تحلیل الگوها و روابط موجود در داده‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند پیش‌بینی‌هایی را در مورد رفتار و نتایج آینده براساس داده‌های فعلی ارائه دهند.
  6. قابلیت تفسیرپذیری: برخلاف بعضی از روش‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین قابلیت تفسیرپذیری را دارد. به این معنی که می‌توان دلیل‌ها و قوانینی که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین استخراج می‌شوند را تفسیر کرد و درک کرد. این ویژگی مهم است زیرا به ما امکان می‌دهد بفهمیم که الگوریتم چگونه تصمیمات خود را اتخاذ کرده و به چه عواملی توجه کرده است.
  7. قابلیت انعطاف‌پذیری: یادگیری ماشین انعطاف‌پذیری بالایی دارد و می‌تواند با استفاده از مجموعه‌های متنوعی از الگوریتم‌ها و مدل‌ها، با مسائل مختلفی سازگاری پیدا کند. این انعطاف‌پذیری به ما اجازه می‌دهد تا الگوریتم مناسبی را برای هر مسئله خاص انتخاب کنیم و بهترین عملکرد را بدست آوریم.
  8. پتانسیل برای ارتقا: یادگیری ماشین به عنوان یک زمینه فعال در تحقیقات علمی است و همواره در حال توسعه و پیشرفت است. الگوریتم‌ها و مدل‌های جدیدی که بر پایه یادگیری ماشین ایجاد می‌شوند، همچنین روش‌های بهبود و بهینه‌سازی الگوریتم‌های موجود، باعث افزایش قدرت و کارایی یادگیری ماشین می‌شوند.

در مجموع، یادگیری ماشین با ویژگی‌های کلیدی خود امکانات بسیاری را برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی رویدادها، تشخیص الگوها و اتخاذ تصمیمات هوشمند فراهم می‌کند.

تفاوت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

به طور خلاصه، می‌توان تفاوت‌های مهم بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به شکل زیر در یک جدول مقایسه کرد:

یادگیری ماشین هوش مصنوعی
تعریف روشی برای یادگیری الگوها و قوانین از داده‌ها و تجربیات گذشته تلاش برای ایجاد سیستم‌ها و برنامه‌هایی که قادر به تفکر و تصمیم‌گیری هوشمندانه هستند
رویکرد استفاده از الگوریتم‌های آماری و احتمالاتی استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی و احتمالاتی
برنامه‌ریزی یادگیری بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح برنامه‌ریزی صریح برای تصمیم‌گیری و حل مسئله
استفاده حل مسائل پیچیده و پیش‌بینی با استفاده از داده‌ها ایجاد سیستم‌ها و برنامه‌هایی با توانایی تصمیم‌گیری و حل مسئله هوشمندانه
روش‌ها شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و … منطق، تئوری احتمال، پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های عصبی و …
مثال‌ها تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، پیش‌بینی قیمت سهام و … بازیابی اطلاعات، پردازش زبان طبیعی پیشرفته، خودروهای هوشمند و …

 

آیا بین ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی ارتباطی است؟

تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در روش و رویکرد آن‌ها است. هوش مصنوعی به دنبال ایجاد سیستم‌ها و برنامه‌هایی است که قادر به تفکر و تصمیم‌گیری هوشمندانه هستند، در حالی که یادگیری ماشین بیشتر به توانایی ماشین‌ها برای یادگیری الگوها و قوانین از داده‌ها تمرکز دارد.

هر دو مفهوم مهمی در توسعه هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های مرتبط با آن دارند. یادگیری ماشین یکی از روش‌های اصلی در حوزه هوش مصنوعی است و برای حل مسائل پیچیده و پیش‌بینی‌های دقیق با استفاده از داده‌های بزرگ و متنوع بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی مفهومی گسترده‌تر است که به هدف ایجاد سیستم‌ها و برنامه‌هایی با هوش و تصمیم‌گیری مشابه انسان می‌پردازد، در حالی که یادگیری ماشین تمرکز خود را بر روی توانایی ماشین‌ها برای یادگیری الگوها و قوانین از داده‌ها و تجربیات گذشته می‌گذارد. هر دوی این مفاهیم در پیشرفت صنعت و پژوهش‌های هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می‌کنند و باعث تحولات بزرگی در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، خودروی هوشمند، تجارت الکترونیک و سیستم‌های خانگی شده‌اند.

آینده یادگیری ماشین چگونه خواهد بود؟

آینده یادگیری ماشین بسیار جذاب و هیجان‌انگیز است و با پیشرفت تکنولوژی و تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که این حوزه رشد و توسعه بیشتری داشته باشد. در زیر، چندین جنبه از آینده یادگیری ماشین را بررسی خواهیم کرد:

  1. رشد ابزارها و فناوری‌ها: با پیشرفت تکنولوژی و رشد هوش مصنوعی، ابزارها و فناوری‌های مرتبط با یادگیری ماشین نیز پیشرفت خواهند کرد. الگوریتم‌های یادگیری پیچیده‌تر و قدرتمندتری به کار گرفته خواهند شد و ابزارهایی با قابلیت تحلیل و پردازش داده‌های بزرگتر و پیچیده‌تر توسعه خواهند یافت.
  2. بزرگتر شدن داده‌ها: با رشد اینترنت اشیا و استفاده هرچه بیشتر از دستگاه‌های متصل، حجم داده‌های موجود در دسترس نیز رشد خواهد کرد. این حجم بزرگ از داده‌ها به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که الگوها و قوانین پیچیده‌تری را درک کنند و عملکردهای بهتری را ارائه دهند.
  3. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی: روش‌های یادگیری عمیق و استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) در حال حاضر در حوزه یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرند و به دلیل قدرت و کارآیی بالای خود، انتظار می‌رود در آینده بیشتر به آنها توجه شود. شبکه‌های عصبی عمیق قادر به استخراج ویژگی‌های پیچیده‌تر از داده‌ها هستند و می‌توانند در بسیاری از حوزه‌های کاربردی مانند تشخیص تصاویر و پردازش زبان طبیعی بهبود قابل توجهی داشته باشند.
  4. یادگیری تقویتی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) یک حوزه مهم در یادگیری ماشین است که مربوط به یادگیری از طریق تعامل با محیط است. انتظار می‌رود که در آینده این حوزه نیز پیشرفت‌های چشمگیری داشته باشد و بتواند برای حل مسائل پیچیده‌ترانتظار می‌رود که در آینده یادگیری ماشین به دلیل پیشرفت فناوری و تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی، رشد و توسعه بیشتری داشته باشد.
  5. یادگیری تفهیم عمیق: این قابلیت به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا اطلاعات را در سطوح بالاتری از فهم و تفسیر درک کنند. با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های پیچیده‌تر، ماشین‌ها قادر به تشخیص الگوهای پیچیده‌تر و تعاملات پیچیده‌تر با محیط خواهند بود.
  6. یادگیری تقویتی پیشرفته: در یادگیری تقویتی، ماشین‌ها با تعامل با محیط و دریافت پاداش‌ها و تنبیه‌ها، یاد می‌گیرند که چگونه عمل کنند. در آینده، انتظار می‌رود الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته‌تری توسعه یابند که به ماشین‌ها امکان انجام وظایف پیچیده‌تر و بهبود کارایی آنها را بدهند.
  7. ترکیب یادگیری ماشین با هوش انسانی: همکاری و تعامل بین ماشین‌ها و انسان‌ها احتمالاً در آینده بیشتر خواهد شد. این امر می‌تواند باعث ایجاد سیستم‌های هوشمندی شود که از ترکیب قدرت یادگیری ماشین و هوش انسانی برخوردارند و برای حل مسائل پیچیده و چالش‌برانگیز از همکاری بین انسان و ماشین استفاده می‌کنند.
  8. یادگیری از داده‌های کمتر: در حال حاضر، برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین نیاز به حجم بزرگی از داده‌ها است. با پیشرفت در الگوریتم‌های یادگیری و تکنیک‌های نوین، ممکن است بتوان مدل‌ها را با داده‌های کمتر آموزش داد و به نتایج قابل قبولی دست یافت.
ادامه متن دوره ...

مدرک معتبر دو زبانه

پس از گذراندن دوره و انجام پروژه های مشخص شده، مدرک معتبر و دو زبانه دانشجویار را دریافت خواهید کرد.

مدرک فارسی مدرک انگلیسی

سوالات متداول

تا چه زمانی به محتوای دوره دسترسی خواهیم داشت؟

شما می توانید به صورت دائمی به محتوای این دوره آموزشی دسترسی داشته باشید. همچنین اگر آپدیت جدیدی روی این دوره لحاظ شود به محتوای آپدیت شده نیز دسترسی خواهید داشت.

آیا در صورت تهیه دوره، مدرک شرکت در دوره آموزش ماشین لرنینگ دانشجویار به من تعلق می گیرد؟

بله مدرک معتبر برای شما صادر خواهد شد. اما توجه داشته باشید در این دوره طلایی از دانشجویار پس از گذراندن دوره، پروژه ای توسط مدرس دوره برای شما تعریف میشود که با انجام آن و تایید مدرس دوره، مدرک معتبر شرکت در دوره برای شما صادر میشود.

یادگیری ماشین لرنینگ با پایتون چقدر طول می‌کشد؟

مدت زمان برای یادگیری ماشین با استفاده از پایتون متفاوت است و به عوامل مختلفی بستگی دارد از جمله سطح دانش و تجربه شما، مدل مورد استفاده و...

بستر برگزاری دوره آموزش ماشین لرنینگ دانشجویار کجاست؟

دوره در جهت حفظ حقوق مدرس و برای جلوگیری از منتشر شدن در بستر های متنوع، در نرم افزار اسپات پلیر برگزار میشود. البته نرم افزار اسپات، قابلیت استفاده در سیستم عامل های مختلف از جمله اندروید، ویندوز، وب و مک را دارد. در این نرم افزار شما قابلیت دانلود و تماشای آفلاین ویدیو ها را نیز خواهید داشت. پس هدف دانشجویار، اذیت کردن کاربران نیست. هدف فقط جلوگیری از پابلیک شدن دوره ها میباشد. دوره ای که به صورت عمومی و رایگان منتشر شود، دیگر فروش نخواهد داشت. متوقف شدن فروش دوره، سبب خواهد شد که دیگر پشتیبانی و بروزرسانی در دوره توسط مدرس انجام نشود. پس برای بهبود و ارتقای دوره، ملزم به استفاده از اسپات پلیر هستیم و مطمئن باشید دسترسی شما به دوره ها قطع نخواهد شد؛ چراکه دانشجویار حامی منافع کاربران و مدرسین خود میباشد.