Machine Learning

کاوش، یادگیری و پیاده سازی الگوریتم ها و تکنیک های پیشرفته ML.

چه دانشمند داده باشید، چه یک توسعه‌دهنده یا صرفاً در مورد قدرت یادگیری ماشینی کنجکاو باشید، این برنامه منبع اصلی شما برای کاوش، یادگیری و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیشرفته ML است.

ویژگی های کلیدی اپلیکیشن یادگیری ماشینی:

الگوریتم های یادگیری ماشین: در مجموعه ای جامع از الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین غوطه ور شوید. الگوریتم‌های محبوبی مانند رگرسیون خطی، درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی و غیره را کاوش کنید. اصول اساسی را درک کنید، نحوه آموزش و ارزیابی مدل ها را بیاموزید و آنها را در مجموعه داده های دنیای واقعی به کار ببرید.

پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی: مراحل حیاتی پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی ها را در یادگیری ماشین کشف کنید. نحوه پاکسازی، تبدیل و عادی سازی داده ها، مدیریت مقادیر از دست رفته و استخراج ویژگی های معنادار را بیاموزید. به هنر آماده سازی داده ها برای عملکرد و دقت مدل بهینه مسلط شوید.

آموزش و ارزیابی مدل: هنر آموزش و ارزیابی مدل را با اپلیکیشن یادگیری ماشین بیاموزید. معیارهای ارزیابی مختلف، تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل و تنظیم فراپارامتر برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های خود را بدانید. در مورد نحوه جلوگیری از نصب بیش از حد و عدم اتصال، بینش‌هایی به دست آورید، و از مدل‌های یادگیری ماشینی قوی و قابل اعتماد اطمینان حاصل کنید.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: قدرت تجزیه و تحلیل پیش بینی را با یادگیری ماشین آزاد کنید. بیاموزید که چگونه مدل هایی بسازید که نتایج آینده را پیش بینی کند، روندها را پیش بینی کند و تصمیمات مبتنی بر داده را بگیرد. رگرسیون، تجزیه و تحلیل سری های زمانی و سایر تکنیک های پیش بینی را برای باز کردن الگوهای پنهان و بینش های ارزشمند در داده های خود کاوش کنید.

پردازش زبان طبیعی: با برنامه یادگیری ماشینی وارد قلمرو پردازش زبان طبیعی (NLP) شوید. نحوه تجزیه و تحلیل و پردازش داده های متنی، استخراج اطلاعات کلیدی، انجام تجزیه و تحلیل احساسات و ساخت مدل های زبان قدرتمند را کشف کنید. از قدرت NLP برای به دست آوردن بینش عمیق تر از داده های متنی استفاده کنید.

Computer Vision: با اپلیکیشن Machine Learning حوزه هیجان انگیز بینایی کامپیوتر و تشخیص تصویر را کاوش کنید. نحوه ساخت مدل های طبقه بندی تصویر، سیستم های تشخیص اشیا و الگوریتم های تقسیم بندی تصویر را بیاموزید. اصول شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) و کاربردهای آنها در وظایف بینایی کامپیوتر را درک کنید.

یادگیری تقویتی: وارد دنیای یادگیری تقویتی شوید، حوزه ای از یادگیری ماشینی که با یادگیری از طریق تعاملات و پاداش ها سروکار دارد. درباره فرآیندهای تصمیم مارکوف، یادگیری Q و یادگیری تقویتی عمیق بیاموزید. درک چگونگی ساخت عواملی که می توانند در محیط های پیچیده یاد بگیرند و تصمیم بگیرند.

استقرار و یکپارچه سازی مدل: نحوه استقرار و ادغام مدل های یادگیری ماشین را در برنامه های کاربردی دنیای واقعی بیاموزید. تکنیک‌هایی را برای ارائه مدل‌ها از طریق APIها، جاسازی آن‌ها در برنامه‌های کاربردی وب یا استقرار آن‌ها بر روی پلتفرم‌های ابری کاوش کنید. ملاحظات و بهترین روش‌ها برای مقیاس‌بندی و نگهداری سیستم‌های یادگیری ماشین را درک کنید.

برنامه یادگیری ماشین ابزار جامع شما برای تسلط بر هنر یادگیری ماشینی است.