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.
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.