دوره آموزش یادگیری ماشین Machine Learning

در اکثر پروژههای یادگیری ماشین از این روش به عنوان روشی سریع و ساده و البته پایه و پرکاربرد یاد میشود. در انتهای این دوره شما قادر خواهید بود تا سامانه خود را با الگوریتمهای یادگیری ماشین توسعه داده و به اصطلاح Deploy مجله خبری fudzilla نمایید. بعد از گذراندن این دوره، قادر خواهید بود تا الگوریتمهای یادگیری ماشین را بر روی دادههای واقعی پیادهسازی و اجرا نمایید. بدین ترتیب شما یک نرمافزار تحت وب خواهید داشت که در پشت صحنه آن، مدلهای مبتنی بر یادگیری ماشین مشغول پاسخدهی به شما خواهند بود. این بخش شاید آخرین گام این دوره و اولین گام شما جهت ورود به دنیای جذاب یادگیری ماشین به صورت عملی خواهد بود. رگرسیون خطی بهترین گزینه برای شروع یادگیری ماشین و فهم نحوه کارکرد آن خواهد بود. ما در این دوره، هم بر آموزش مفاهیم اصلی و نحوه کارکرد الگوریتمهای یادگیری ماشین تاکید داریم هم بر نحوه استفاده از این الگوریتمها در سطح کد به گونهای که بتوانید در نهایت محصول خود را توسعه داده و به صورت اولیه، در بستر وب سرویسدهی کنید. لازم به ذکر است ما تمامی کدهای این دوره را در Jupyter Notebook اجرا و آموزش خواهیم داد. یادگیری باناظر (Supervised Learning) و یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) از این روشها به شمار میروند که در این دوره به صورت کامل در مورد آنها صحبت خواهیم کرد.

اگر با زبان برنامهنویسی پایتون آشنا نیستید لطفاً زمانی را جهت آموزش آن اختصاص دهید تا این دوره را با سرعت و تسلط بیشتری ادامه بدهیم. اگر دانشجو یا محقق هستید و قصد دارید با تسلط بیشتر، چه از نظر تئوری و کدنویسی از یادگیری ماشین استفاده کنید. اگر رابطه خطی بین یک متغیر پاسخ و یک متغیر مستقل برقرار شود، تکنیک رگرسیون را رگرسیون خطی ساده یا Simple Linear Regression مینامند ولی در صورت به کارگیری چندین متغیر مستقل، آن را رگرسیون چندگانه یا Multiple Linear Regression میگویند. ما در این فصل به صورت کامل چگونگی کارکرد آن را میآموزیم و به صورت عملی با استفاده از کتابخانه Scikit-learn از آن استفاده میکنیم. ما در این فصل به صورت کامل چگونگی کارکرد آن را میآموزیم، با معیارهای آنتروپی و Gini Index آشنا خواهیم شد و به صورت عملی جهت ساخت مدل نهایی، از کتابخانه Scikit-learn استفاده میکنیم. یکی از نقاط قوت این دوره این است که در نهایت شما را به سمت تولید محصول مبتنی بر یادگیری ماشین راهنمایی میکند.

همچنین وی همبنیانگذار آکادمی یادگیری ماشین ایران (Iran Machine learning)است که با هدف ارایه راهکارهای هوشمصنوعی و آموزش آن در ایران فعالیت میکند. همچنین در مورد LDA و t-SNE نیز صحبت خواهیم کرد. همچنین راه اندازی اولین روبات در رستوران روباتیکی از جمله فعالیت های ایشان در حوزه صنعت می باشد. شایان ذکر است ایشان در دانشگاه های تراز اول کشور از قبیل دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی، دانشگاه آزاد واحد علوم تحقیقات ودانشگاه آزاد واحد تهران شمال به تدریس دوره های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی می پردازد.در زمینه فعالیت های کاری ایشان، می توان به حضور چندین ساله به عنوان مشاور فنی در شرکت های مختلفی از قبیل آسیاتک، صنایع الکترونیک شیراز، پژوهشکده دریایی دانشگاه امام حسین (ع) و شرکت محک توان انرژی اشاره نمود. همکاری با جهاد دانشگاهی شریف، یوتک و نیز برگزاری دورههای مختلف در دانشگاه تهران و بهشتی از زمره فعالیتهای آموزشی ایشان به شمار میرود. در این فصل نیز با استفاده از کتابخانه محبوب Scikit-learn به پیادهسازی و آموزش مدل خواهیم پرداخت. علاوه بر آن گریزی کوتاه به کتابخانه محبوب Keras و تنسورفلو میزنیم که یکی از محبوبترین ابزارهای شما در یادگیری عمیق (Deep Learning) میباشد. بصریسازی (Visualization) یکی از مهمترین مراحل تحلیل داده میباشد.

یکی از دلایل اصلی جهت انتخاب پایتون برای پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین، وجود طیف گستردهای از کتابخانهها و پکیجهای مختلف میباشد که قبل از شروع به یادگیری یادگیری ماشین، بهتر است با این کتابخانهها آشنا شویم. این فصل، شما را جهت ورود به فصل بعد و فهم بهتر الگوریتمهای مبتنی بر Ensemble Learning آماده مینماید. بدون شک یکی از برترین و کاملترین آموزشهای SVM را در این فصل از دوره جاری میتوانید مشاهده کنید. در این فصل تکنیکهای یادگیری جمعی از قبلی Bagging و Boosting را به منظور ترکیب مدلها در مسائل رگرسیون و طبقهبندی آموزش داده و پیادهسازی میکنیم. خسته نباشید. دوستان گرامی، در این بخش به معرفی پروژه نهایی خواهیم پرداخت. این دوره آموزشی، کاملاً پروژه محور بوده و مباحث تئوری یادگیری ماشین با ظرافت هرچه تمام تدریس شده است. در این مرحله است که الگوریتمهای کاهش ابعاد به کمک ما خواهند آمد. حال که تا این مرحله جلو آمدیم، زمان یادگیری و آشنایی با روشهایی فرارسیده که سرعت پیادهسازی و اجرا را چندین برابر، حتی سریعتر از قبل، فراهم نماید. در این بخش به بررسی روشهای K-means و DBSCAN خواهیم پرداخت و مثالهای جالبی از ایستگاههای هواشناسی و اطلاعات مشتریان فروشگاهی را حل خواهیم کرد. برای بهرهبردن از مزایای آموزشی این دوره، باید ابتدا تسلط کافی به زبان برنامهنویسی پایتون داشته باشید.

برای کسانی که هر گونه نگرانی در مورد دقیقا کجا و همچنین راهنمایی در مورد چگونگی استفاده از مجله خبری fudzilla ، شما احتمالا می توانید با ما در صفحه وب تماس بگیرید.