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

۳۰ فصل
۲۶۰ جلسه
۹۴ ساعت
۱

معرفی دوره ماشین لرنینگ با پایتون

۳ قسمت
۰۰:۲۷:۵۹
1

دموی دوره

پخش
۰۹:۰۵
2

مسیر دوره و سرفصل ها

پخش
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

۸ قسمت
۰۲:۵۶:۳۵
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

۷ قسمت
۰۳:۱۴:۴۴
۱۶

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

۶ قسمت
۰۱:۴۷:۵۲
۱۷

رگرسیون لاجستیک

۱۵ قسمت
۰۵:۳۹:۳۴
۱۸

مدل K-نزدیکترین همسایگی (KNN)

۷ قسمت
۰۲:۲۴:۰۷
۱۹

ماشین های بردار پشتیبان (Support Vector Machine SVM)

۱۰ قسمت
۰۴:۰۰:۳۶
۲۰

مدل های مبتنی بر ساختار درختی: یادگیری درخت های تصمیم

۷ قسمت
۰۲:۴۰:۰۸
۲۱

مدل های مبتنی بر ساختار درختی: جنگل تصادفی

۱۰ قسمت
۰۳:۱۶:۳۰
۲۲

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

۶ قسمت
۰۲:۴۸:۰۷
۲۳

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

۴ قسمت
۰۲:۴۱:۴۳
۲۴

پردازش زبان طبیعی و دسته بندی متون با Naive Bayes

۱۰ قسمت
۰۳:۳۳:۱۹
۲۵

یادگیری بدون نظارت و خوشه بندی K-Means

۱۲ قسمت
۰۴:۳۰:۴۴
۲۶

خوشه بندی سلسله مراتبی

۴ قسمت
۰۱:۳۵:۵۳
۲۷

خوشه بندی مبتنی بر چگالی DBSCAN

۶ قسمت
۰۳:۰۱:۲۹
۲۸

آشنایی با کاهش ابعاد و روش تحلیل مولفه های اصلی PCA

۸ قسمت
۰۲:۵۳:۳۵
۲۹

استقرار مدل های یادگیری ماشین آموزش دیده در محیط عملیاتی Model Deployment

۵ قسمت
۰۱:۵۷:۳۲
۳۰

جمع بندی و نقشه راه آینده

۱ قسمت
۰۰:۱۳:۰۹
خلاصه نظرات با هوش مصنوعی

خلاصه نظرات دوره از دید هوش مصنوعی جمینای

دوره آموزش ماشین لرنینگ در پایتون به عنوان یک منبع جامع و کاربردی یادگیری ماشین و علم داده مورد استقبال قرار گرفته و شرکت‌کنندگان معتقدند که برای ورود به این حوزه، حتی بدون پیش‌زمینه قبلی نیز مناسب است. مدرس دوره، آقای نوری مقدم، به دلیل تسلط و توانایی در انتقال مفاهیم پیچیده به زبان ساده، مورد تحسین قرار گرفته‌اند. تاکید بر تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، به تثبیت دانش کمک شایانی می‌کند. با این حال، برخی از شرکت‌کنندگان به ناهمگونی سرفصل‌های ارائه شده با نقشه اولیه دوره اشاره کرده‌اند، که مدرس در پاسخ، علت آن را تغییرات ایجاد شده در طول فرآیند تدریس و افزودن مطالب جدید عنوان کرده‌اند. همچنین برخی دانشجویان به بزرگ بودن نشانگر موس در برخی از ویدئوها اشاره کرده اند که مدرس در نسخه های بعدی آن را رفع کرده است. در مجموع، دوره به دلیل تدریس خوب، ارائه مطالب کاربردی و پشتیبانی قوی مدرس، تجربه مثبتی را برای شرکت‌کنندگان رقم زده است.

آیا می دانید ماشین لرنینگ در پایتون به عنوان یکی از داغ‌ترین و پرطرفدارترین شاخه‌های هوش مصنوعی، در حال متحول کردن صنایع مختلف است؟ در دنیای امروز که داده‌ها با سرعتی بسیار بالا تولید می‌شوند، توانایی تحلیل و استخراج دانش از این داده‌ها، یک مهارت حیاتی محسوب می‌شود. آموزش ماشین لرنینگ (Machine Learning) در پایتون این قدرت را به شما می‌دهد تا سیستم‌های کامپیوتری را قادر سازید از داده‌ها بیاموزند، تصمیم‌گیری کنند و عملکرد خود را به طور مداوم بهبود بخشند.

درست است که ماشین لرنینگ تنها بخشی از دنیای گسترده هوش مصنوعی است، اما همین بخش کوچک، کاربردهای بسیار وسیعی دارد. از بهبود عملکرد موتورهای جستجو و سیستم‌های توصیه‌گر گرفته تا تشخیص بیماری‌ها و پیش‌بینی روند بازار، همه و همه در حوزه توانایی‌های ماشین لرنینگ قرار می‌گیرند. با پیشرفت روزافزون فناوری و افزایش نیاز به سیستم‌های هوشمند، آموزش ماشین لرنینگ در پایتون نه تنها یک مزیت، بلکه یک ضرورت برای متخصصان آینده خواهد بود.

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. سینتکس ساده و کتابخانه‌های قدرتمند پایتون، این زبان را به انتخابی ایده‌آل برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ و کار با داده‌ها تبدیل کرده است. پس ماشین لرنینگ با پایتون میتواند ساده تر از سایر زبان ها باشد.

هدف از دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون چیست؟

هدف اصلی این دوره آموزشی، توانمندسازی شما در زمینه ماشین لرنینگ در پایتون و کاربرد آن در حوزه‌های گوناگون است. هوش مصنوعی و سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، در حال حاضر در صنایع بسیار متنوعی از جمله پزشکی، توسعه موتورهای جستجو، بازی‌های رایانه‌ای پیشرفته، سیستم‌های OCR (تشخیص متن از تصویر) و بسیاری زمینه‌های دیگر به کار گرفته می‌شوند.

در این دوره جامع، شما اصول و تکنیک‌های ماشین لرنینگ در پایتون را به صورت گام به گام فرا خواهید گرفت و یاد می‌گیرید که چگونه به ماشین‌ها قابلیت یادگیری از داده‌ها و اطلاعات را ببخشید. با یادگیری ماشین لرنینگ، شما برای ورود به دنیای جذاب و پرکاربرد هوش مصنوعی آماده خواهید شد. علم ماشین لرنینگ، بدون شک علم آینده است و این دوره، فرصتی استثنایی برای شماست تا در این مسیر پیشرو باشید.

منبع اصلی دوره ماشین لرنینگ

این دوره آموزشی بر اساس کتاب ارزشمند “Introduction to Machine Learning” نوشته اتهم آلپایدین (Ethem Alpaydin)، یکی از مراجع اصلی و معتبر در زمینه ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی، طراحی و تدوین شده است.

آموزش یادگیری ماشین با پایتون

دوره ماشین لرنینگ در پایتون مناسب چه کسانی است؟

✅ علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، تحلیل داده، Machine Learning، هوش تجاری (BI) و تحلیل کسب‌وکار (BA)
✅ پژوهشگران، دانشجویان ارشد و دکتری که می‌خواهند پایان‌نامه‌ها و مقالات خود را با کمک یادگیری ماشین پیش ببرند.
✅ برنامه نویسان پایتون که قصد ورود به حوزه پردرآمد هوش مصنوعی را دارند
✅ افراد علاقه‌مند به درک ساختار های پیچیده و مکانیزم یادگیری ماشین
✅ و سایر کاربرانی که قصد دارند مبحثی آینده دار را فرا بگیرند

پیش نیاز های دوره

مهارت هایی که در انتهای دوره Machine Learning با Python کسب میکنید

در انتهای دوره آموزش ماشین لرنینگ در پایتون شما قادر به پیاده سازی سیستم های هوشمند خواهید بود. علاوه بر این، در این دوره، 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 ابزارها در جهت رفع نیازهای خود در حوزه هوش مصنوعی خواهید بود. فقط کافیست در دوره ثبت نام کرده و آموزش دیدن را شروع کنید.

یادگیری ماشین در پایتون

تفاوت این دوره با سایر دوره های مشابه

تدریس حوزه های هوش مصنوعی کاری دشوار و پیچیده است 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 مدرس در 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.

چرا آموزش ماشین لرنینگ در آکادمی دانشجویار؟

دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون در دانشجویار، فراتر از یک دوره آموزشی ساده است؛ یک مسیر یادگیری کامل و عمیق برای کسانی است که می‌خواهند به یک متخصص حرفه‌ای در حوزه یادگیری ماشین و علم داده تبدیل شوند. ویژگی‌های برجسته این دوره عبارتند از:

✅ بیش از ۹۰ ساعت آموزش ویدیویی با کیفیت بالا از پایه تا پیشرفته
این دوره بیش از ۹۰ ساعت آموزش ویدیویی با کیفیت بالا در پلتفرم اسپات‌پلیر دارد که به صورت گام‌به‌گام مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین را با مثال‌های کاربردی آموزش می‌دهد.

✅ جزوه فارسی همراه با کدها و مثال‌های عملی
در کنار ویدیوها، بیش از ۶۰۰ تا ۷۰۰ صفحه جزوه فارسی ارائه شده است که شامل کدهای آماده، تمرین‌ها و توضیحات تکمیلی برای درک بهتر مطالب هستند. این جزوه‌ها دقیقاً همان چیزی است که برای مرور، تمرین و حتی شرکت در مصاحبه‌های کاری نیاز دارید.

✅ تدریس توسط یکی از برجسته ترین اساتید حوزه هوش مصنوعی
این دوره توسط دکتر بابک نوری مقدم، مدرس دوره‌های آموزش پایتون در دانشجویار، یکی از متخصصان شناخته‌شده حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تدریس شده است. ایشان با تجربه بیش از ۱۸ سال در زمینه برنامه‌نویسی، پژوهش و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی (از پردازش تصویر تا تشخیص بیماری با هوش مصنوعی)، مسیر آموزش را با درک عمیق از نیازهای بازار طراحی کرده‌اند.

✅ دریافت مدرک معتبر و پشتیبانی آموزشی
پس از اتمام دوره، مدرک معتبر دانشجویار به شما اعطا می‌شود. همچنین تمرین‌ها و پروژه‌های مختلف برای یادگیری بیشتر و آمادگی ورود به بازار کار در اختیار شماست.

✅ یادگیری ساده، روان و در دسترس
یکی از ویژگی‌های کلیدی این دوره، بیان روان و قابل فهم مفاهیم پیچیده است. هدف ما این نیست که فقط آموزش بدهیم؛ بلکه باید یادگیری واقعی اتفاق بیفتد. به همین دلیل، تمامی مفاهیم تئوری با مثال‌های واقعی و قابل لمس ترکیب شده‌اند.

آموزش ماشین لرنینگ در دانشجویار، علاوه بر ویژگی‌های منحصربه‌فرد خود دوره، پشتوانه‌ی یک مجموعه‌ی آموزشی باسابقه را نیز دارد. آکادمی دانشجویار از سال ۱۳۹۱ فعالیت خود را آغاز کرده و تاکنون با همکاری بیش از ۵۰۰ مدرس، بیش از ۱۰۰۰ دوره آموزشی تخصص‌محور تولید کرده است. تمرکز این مجموعه بر ارائه آموزش‌هایی با استاندارد بالا، محتوای کاربردی و قیمت منصفانه باعث شده تا به یکی از معتبرترین و قابل اعتمادترین منابع یادگیری مهارت‌های تخصصی در سطح بین‌المللی تبدیل شود.

صحبت مدرس دوره با علاقه‌مندان

بنده نوری مقدم هستم و در دوره آموزش ماشین لرنینگ در پایتون، در کنار شما خواهم بود تا یادگیری ماشین و علم داده را از پایه تا سطح پیشرفته بیاموزیم. سابقه فعالیت من در حوزه هوش مصنوعی به سال 1387 برمی‌گردد، زمانی که به عضویت تیم رباتیک دانشگاه سراسری تبریز درآمدم و در مسابقات مختلف شرکت کردم. علاقه من به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از همان زمان آغاز شد و حتی فیلم سینمایی “نابودگر (Terminator)” تأثیر زیادی بر این علاقه‌مندی داشت.

در طول سال‌ها، تجربه‌های تحقیقاتی و عملی بسیاری در حوزه هوش مصنوعی کسب کرده‌ام. موضوع رساله دکترای من “یادگیری جمعی (Ensemble Learning)” بود که منجر به انتشار چندین مقاله ISI Q1 در مجلات معتبر علمی شد. همچنین، روی پروژه‌های مختلفی مثل پردازش تصویر، پردازش متن و تشخیص بیماری با هوش مصنوعی کار کرده‌ام.

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

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین چیست؟

ماشین لرنینگ (Machine Learning)، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌های کامپیوتری این توانایی را می‌دهد که بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود دهند. به عبارتی، در ماشین لرنینگ، الگوریتم‌ها و مدل‌های هوشمندی طراحی می‌شوند که بتوانند با تحلیل داده‌ها و تجربه‌های گذشته، الگوها و روابط میان داده‌ها را شناسایی کرده و از آن‌ها برای پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کنند.

فرایند ماشین لرنینگ شامل چند مرحله است:

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌ها از منابع مختلف گردآوری می‌شوند.
  2. پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌ها به شکلی قابل استفاده در الگوریتم تبدیل می‌شوند.
  3. آموزش مدل: الگوریتم ماشین لرنینگ با استفاده از داده‌های آموزشی، مدل خود را می‌سازد.
  4. ارزیابی مدل: دقت و عملکرد مدل ارزیابی می‌شود.
  5. بهینه‌سازی مدل: مدل برای بهبود عملکرد بهینه‌سازی و اصلاح می‌شود.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به طور کلی به تلاش برای ساخت سیستم‌های کامپیوتری گفته می‌شود که توانایی انجام وظایفی را دارند که به طور معمول به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف می‌توانند بسیار متنوع باشند، از جمله یادگیری و انطباق با شرایط جدید، حل مسائل پیچیده، درک و تولید زبان طبیعی انسان، تشخیص الگوها و تصاویر، تصمیم‌گیری‌های منطقی و حتی خلاقیت. به عبارت دیگر، هدف نهایی هوش مصنوعی، ایجاد ماشین‌هایی است که بتوانند “هوشمندانه” رفتار کنند و وظایفی را انجام دهند که نیازمند تفکر و استدلال انسانی است. همانطور که گفته شد، ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که تمرکز اصلی آن بر یادگیری ماشین‌ها از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح است.

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 ماشینهوش مصنوعی
تعریفروشی برای یادگیری الگوها و قوانین از داده‌ها و تجربیات گذشتهتلاش برای ایجاد سیستم‌ها و برنامه‌هایی که قادر به تفکر و تصمیم‌گیری هوشمندانه هستند
رویکرداستفاده از الگوریتم‌های آماری و احتمالاتیاستفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی و احتمالاتی
برنامه‌ریزییادگیری بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریحبرنامه‌ریزی صریح برای تصمیم‌گیری و حل مسئله
استفادهحل مسائل پیچیده و پیش‌بینی با استفاده از داده‌هاایجاد سیستم‌ها و برنامه‌هایی با توانایی تصمیم‌گیری و حل مسئله هوشمندانه
روش‌هاشبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و …منطق، تئوری احتمال، پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های عصبی و …
مثال‌هاتشخیص 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؟

ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی دو مفهوم مجزا نیستند، بلکه به شدت با هم مرتبط و همپوشانی دارند. تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در روش و رویکرد آن‌ها است. هدف نهایی هوش مصنوعی، 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. 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.

انواع الگوریتم‌های ماشین لرنینگ

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

  • یادگیری با نظارت (Supervised Learning): در این روش، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند و هدف آن پیش‌بینی یا طبقه‌بندی داده‌های جدید است. الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی و درخت تصمیم از رایج‌ترین الگوریتم‌های این دسته هستند.
  • یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): این روش بر روی داده‌های بدون برچسب کار می‌کند و هدف آن کشف الگوها یا ساختارهای پنهان در داده‌ها است. خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) از جمله تکنیک‌های اصلی آن هستند.
  • یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning): این روش ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب را برای آموزش مدل استفاده می‌کند و به بهبود دقت پیش‌بینی‌ها با استفاده از داده‌های بیشتر کمک می‌کند. در مسائلی که جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار دشوار است، این روش بسیار مفید است.

هر یک از این روش‌ها بر اساس نوع داده‌های ورودی و نحوه یادگیری مدل‌ها متفاوت هستند.

کاربرد های یادگیری ماشین

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 طبقه‌بندی الگوها
    یکی از کاربردهای اصلی یادگیری ماشین، تشخیص و طبقه‌بندی 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. خودروهای خودران
    یادگیری ماشین نقش حیاتی در توسعه خودروهای خودران دارد. با استفاده از داده‌های حسگرها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، خودروهای خودران قادر به تشخیص محیط اطراف، شناسایی علایم راهنمایی، تشخیص و پیش‌بینی رفتار خودروهای دیگر و انجام تصمیم‌گیری‌های لازم برای رانندگی ایمن و بهینه هستند.
  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. سیستم‌های توصیه‌گر
    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.

ویژگی های کلیدی ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین، به عنوان یک حوزه مهم در علم داده و هوش مصنوعی، دارای ویژگی‌های مهمی است. درک این ویژگی‌های کلیدی به شما کمک می‌کند تا ارزش و اهمیت آموزش ماشین لرنینگ با پایتون را بهتر درک کنید:

  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. خودکار بودن
    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 دلایل و قوانینی که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین استخراج می‌شوند را تفسیر 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 بوده 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.

بازار کار ماشین لرنینگ

بازار کار ماشین لرنینگ (Machine Learning) در سال‌های اخیر به سرعت گسترش یافته و به یکی از پرتقاضاترین زمینه‌ها در حوزه تکنولوژی تبدیل شده است. رشد سریع فناوری‌های مرتبط با حوزه داده، مانند کلان داده‌ها (Big Data)، اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی، به شدت نیاز به متخصصان ماشین لرنینگ را افزایش داده است. صنایع مختلف از جمله بانکداری، بهداشت و درمان، خودرو، تجارت الکترونیک و فناوری‌های مالی (فین‌تک) از این فناوری بهره می‌برند تا تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری داشته باشند و کارایی سیستم‌ها را بهبود بخشند. شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، مایکروسافت، آمازون و فیس‌بوک از ماشین لرنینگ برای بهبود خدمات خود و افزایش کارایی استفاده می‌کنند. همچنین استارتاپ‌ها و کسب‌وکارهای کوچک نیز به دنبال به‌کارگیری ماشین لرنینگ برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی روندهای آینده هستند.

درآمد متخصصان ماشین لرنینگ

از نظر درآمد، متخصصان ماشین لرنینگ در پایتون جزو پردرآمدترین گروه‌های شغلی در حوزه تکنولوژی محسوب می‌شوند. این حوزه به دلیل پیچیدگی‌های فنی و نیاز به تخصص‌های بالا، فرصت‌های شغلی زیادی با درآمدهای بالا ایجاد کرده است. عواملی مانند سطح تجربه، تسلط بر ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مرتبط (مثل Python و TensorFlow)، داشتن دانش در زمینه‌های پیشرفته مانند یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی، و نوع صنعتی که فرد در آن فعالیت می‌کند، تأثیر قابل‌توجهی بر میزان درآمد دارند. همچنین، موقعیت جغرافیایی و تقاضای بازار در مناطق مختلف نیز از عوامل مهم در تعیین سطح درآمد متخصصان این حوزه به شمار می‌رود.

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. انفجار 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 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.
  5. 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.

شما می توانید در راستای بهبود کیفیت دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون، نظرات، پیشنهادات و انتقادات خود را در قسمت نظرات سایت با ما در میان بگذارید.

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.