بدون شك یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از هیجانانگیزترین و ضروریترین مهارتها در دنیای امروز است. این تکنولوژی به شما این قدرت را میدهد که از دادهها استفاده کنید تا مدلهایی بسازید که بهصورت خودکار ... ادامه
این دوره آموزشی برای کسانی که علاقهمند یادگیری ماشین هستند، مناسب خواهد بود. در کنار این افراد، کسانی که با زبان برنامهنویسی پایتون آشنا هستند نیز میتوانند در این دوره آموزشی از مباحث ارائه شده استفاده کنند. برای شرکت در این دوره و استفاده همه جانبه از مباحث ارائه شده آشنایی با زبان برنامهنویسی پایتون لازم به نظر میرسد.
بدون شك یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از هیجانانگیزترین و ضروریترین مهارتها در دنیای امروز است. این تکنولوژی به شما این قدرت را میدهد که از دادهها استفاده کنید تا مدلهایی بسازید که بهصورت خودکار و هوشمندانه تصمیمگیری کنند، الگوها را شناسایی کرده و نتایج شگفتانگیزی به دست آورند.
از تحلیل مالی تا تشخیص بیماریها و بهینهسازی سیستمها، یادگیری ماشین در همه جا حضور دارد. اگر به دنبال یک تغییر جدی در مسیر شغلی خود هستید و میخواهید به یکی از پرتقاضاترین و پیشرفتهترین حوزهها وارد شوید، دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون یک گام بزرگ و مؤثر در این مسیر است که در زیر به صورت کامل این دوره معرفی شده است.
دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون در مکتبخونه به گونهای طراحی شده که شما را از سطح مبتدی به یک حرفهای در این زمینه تبدیل کند. این دوره توسط یکی از بزرگترین اساتید هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایران، یعنی جادی تهیه و تدوین شده است.
در این دوره، شما با مفاهیم پایهای و کاربردی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، دستهبندی، خوشهبندی و سیستمهای توصیهگر آشنا خواهید شد. هر فصل این دوره به یک جنبه مهم از یادگیری ماشین میپردازد و شما را با ابزارها و تکنیکهای لازم برای حل مسائل واقعی آشنا میکند.
دوره آموزش یادگیری ماشین جادی در دو بخش تدوین شده است؛ در بخش اول شما باهدف یادگیری ماشین و کاربرد آن در دنیای واقعی آشنا خواهید شد. در بخش دوم این دوره یک نمای کلی از مباحث یادگیری ماشین مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، ارزیابی مدلها و الگوریتمهای ماشین لرنینگ به شرکتکنندگان ارائه خواهد شد.
از مزایا دوره میتوان موارد زیر را نام برد:
مدرس این دوره جادی میرمیرانی است. در کنار مدرس حرفهای و مسلط این دوره ساختاری که برای آموزش این دوره در نظر گرفته شده، نسبت به دورههای مشابه متمایز است. به این صورت که این دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون در دو بخش تدوین شده است و در این دو بخش علاوه بر آموزش مقدمات به مباحث جدید و اساسی در آموزش یادگیری ماشین با پایتون پرداخته خواهد شد.
در کنار این موارد در تمام طول دوره شما میتوانید سوالات و ابهامات خود را با استاد دوره در میان بگذارید و پاسخ همه سوالات خود را به دست بیاورید. در پایان دوره یادگیری ماشین با پایتون و پس از انجام آزمون در صورت کسب نمره قبولی مدرک معتبر مکتبخونه مربوط به گذراندن این دوره به شما داده میشود و با استفاده از این مدرک شما میتوانید شرایط خود را در آزمونهای استخدامی و مصاحبههای مربوط به استخدام بهبود ببخشید[kb1] .
این دوره جامع یادگیری ماشین با پایتون شامل پنج فصل اصلی است که هر کدام به یکی از جنبههای کلیدی یادگیری ماشین اختصاص دارد:
یادگیری ماشین (Machine Learning) با پایتون به دلایل زیادی یک انتخاب عالی محسوب میشود. از طرفی یادگیری پایتون آسان بوده و طیف گستردهای از کتابخانهها و چارچوبها برای آن وجود دارد. پایتون همچنین مستقل از پلتفرم بوده و توسط یک جامعه بزرگ پشتیبانی میشود. پایتون به دلیل سینتکس ساده، کتابخانههای قدرتمند و تمرکز بر مقیاسپذیری و توسعهپذیری، به طور فزایندهای به زبان انتخابی برای علم داده و یادگیری ماشین تبدیلشده است.
پایتون با کتابخانههای قدرتمند خود مانند scikit-learn،NumPy، پانداها و TensorFlow، آموزش، آزمایش و استقرار سریع مدلهای قدرتمند یادگیری ماشین را آسان میکند. علاوه بر این، پشتیبانی گسترده پایتون برای مصورسازی، تجزیهوتحلیل عملکرد مدل و بهبود دقت را آسان میکند. بهطورکلی، یادگیری ماشین با پایتون یک انتخاب عالی برای هرکسی که به علم داده و یادگیری ماشین علاقه مند است، خواهد بود. [kb2]
هدف این دوره یادگیری ماشین با پایتون، ارائه دانش و مهارتهای لازم برای پیادهسازی و استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین در پروژههای واقعی است. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا مدلهای یادگیری ماشین را طراحی، پیادهسازی و بهینهسازی کنید.
این دوره همچنین به شما کمک میکند تا با انجام چندین پروژه ماشین لرنینگ با پایتون تواناییهای خود را در تحلیل دادهها و ساخت مدلهای پیشبینی بهبود دهید و به یک متخصص حرفهای در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شوید.
این دوره برای طیف گستردهای از افراد مناسب است از جمله افراد زیر:
برای شرکت در این دوره یادگیری ماشین با Python، بهتر است با مفاهیم پایهای برنامهنویسی پایتون آشنا باشید که در این رابطه پیشنهاد ما به شما شرکت در دوره آموزش مقدماتی پایتون مکتب خونه است. همچنین آشنایی با مبانی ریاضیات، به ویژه آمار و جبر خطی، میتواند درک شما از الگوریتمهای یادگیری ماشین را بهبود بخشد. این دوره به گونهای طراحی شده که اگر دانش مقدماتی در این زمینهها داشته باشید، بتوانید به راحتی مطالب را دنبال کنید و به سطوح پیشرفتهتری دست یابید.
اگر میخواهید یادگیری ماشین را با قدرت شروع کنید و به یک متخصص در این حوزه تبدیل شوید، این دوره آموزشی بهترین گزینه برای شماست. همچنین در مکتب خونه چند دوره آموزش یادگیری ماشین رایگان و پلاس دیگر نیز وجود دارد که میتواند در این مسیر به شما کمک بیشتری کند.
اگر میخواهید در دنیای پرشتاب تکنولوژی پیشرو باشید و مهارتهایی را یاد بگیرید که به شما امکان میدهد به قلب پیشرفتهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نفوذ کنید، همین حالا در دورههای تخصصی آموزش هوش مصنوعی و آموزش یادگیری ماشین مکتبخونه ثبتنام کنید. با این دورهها نه تنها دانش تئوری را به دست میآورید، بلکه با تمرینهای عملی و پروژههای واقعی، آمادگی لازم برای ورود به بازار کار را خواهید داشت. فرصت را از دست ندهید و با مکتبخونه، مسیر حرفهای خود را به سمت آیندهای روشن و موفق هدایت کنید.
همچنین در مکتب خوه انواع دوره آموزش پایتون و آموزش برنامه نویسی نیز موجود است که به پیشرفت شما در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار کمک خواهد کرد.
در ادامه به عنوان مکمل دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون جادی توضیحاتی جامع و کاربردی در رابطه با یادگیری ماشین آورده شده است که مطالعه آن میتواند به شما کمک کند با دیدگاه بهتری وارد این حوزه جذاب و کاربردی شوید.
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخههای هیجانانگیز و پیشرفته علم کامپیوتر است که به ماشینها این امکان را میدهد که از دادهها بیاموزند و بدون دخالت مستقیم انسان، پیشرفت کنند. این مفهوم در واقع به این معنی است که الگوریتمهای کامپیوتری با بررسی الگوها و روندهای موجود در دادهها، قادر به پیشبینی و تصمیمگیری هستند.
یادگیری ماشین به کامپیوترها این توانایی را میدهد که بهطور خودکار و بدون نیاز به برنامهریزی دقیق، بهبود یابند و عملکرد بهتری در وظایف خاص داشته باشند. دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون که در بالا معرفی شد، دقیقاً به شما نشان میدهد که چگونه میتوانید این تکنولوژی پیشرفته را با استفاده از یکی از محبوبترین زبانهای برنامهنویسی به کار بگیرید و به دنیای تحلیل دادهها و هوش مصنوعی وارد شوید.
الگوریتمهای یادگیری ماشین شامل روشهای مختلفی برای تجزیهوتحلیل دادهها و تولید نتایج هوشمند هستند. سه دسته اصلی الگوریتمهای یادگیری ماشین عبارتند از:
در این روش، الگوریتم با دادههای برچسبگذاریشده (یعنی دادههایی که نتایج صحیح آنها مشخص است) آموزش میبیند. از این الگوریتمها برای پیشبینی خروجیهای جدید بر اساس دادههای ورودی استفاده میشود. مثالهایی از این الگوریتمها شامل رگرسیون و طبقهبندی است که بهطور جامع در فصلهای دوم و سوم دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون پوشش داده شدهاند.
این الگوریتمها بدون دادههای برچسبگذاریشده کار میکنند و هدف آنها یافتن ساختارها یا الگوهای پنهان در دادهها است. خوشهبندی (Clustering) یکی از مهمترین روشهای یادگیری بدون نظارت است که در فصل چهارم دوره بهطور کامل به آن پرداخته شده است.
در این روش، الگوریتم با تعامل با محیط و دریافت بازخورد از آن، یاد میگیرد که چگونه تصمیمات بهتری بگیرد. این نوع یادگیری در روباتیک و بازیهای کامپیوتری بسیار کاربرد دارد.
یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع و حوزهها بهکار گرفته میشود و قدرت آن در تحلیل و پیشبینی باعث شده که به یکی از ابزارهای حیاتی در علم داده تبدیل شود. برخی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین عبارتند از:
برخی از این کاربردها در دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون بهصورت پروژههای عملی و مثالهای کاربردی پوشش داده شدهاند تا شما را برای استفاده از این دانش در دنیای واقعی آماده کنند.
علم ماشین لرنینگ دارای ویژگیهای جذاب و کاربردی است که از مهمترین این ویژگیها موارد زیر را میتوان ذکر کرد:
با گذراندن دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون، شما میتوانید به تمامی این ویژگیها مسلط شوید و آنها را در پروژههای عملی به کار ببرید.
یادگیری ماشین زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است، اما این دو مفهوم با یکدیگر تفاوتهای مهمی دارند. هوش مصنوعی (AI) بهطور کلی شامل همه تکنیکهایی است که به ماشینها امکان میدهد تا به شیوهای شبیه به انسانها فکر کنند و عمل کنند. در مقابل، یادگیری ماشین (ML) بهطور خاص به استفاده از الگوریتمهایی اشاره دارد که از دادهها میآموزند و عملکرد خود را بهبود میبخشند بدون اینکه بهطور مستقیم برنامهریزی شوند.
در دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون، شما خواهید آموخت که چگونه میتوان الگوریتمهای یادگیری ماشین را بهعنوان بخشی از پروژههای هوش مصنوعی به کار گرفت و از این تکنولوژی در حل مسائل پیچیده استفاده کرد.
یادگیری ماشین بهسرعت در حال پیشرفت است و پیشبینی میشود که در آینده نزدیک به یکی از ارکان اصلی در تمامی صنایع تبدیل شود. با توجه به پیشرفتهای تکنولوژیکی و دسترسی به دادههای بزرگ، یادگیری ماشین میتواند در زمینههایی مانند پزشکی، خودروسازی، امنیت سایبری و حتی هنر و سرگرمی نقشآفرینی کند. رشد این فناوری بهقدری سریع است که متخصصان پیشبینی میکنند در دهه آینده، بسیاری از مشاغل جدیدی که هنوز ایجاد نشدهاند، به یادگیری ماشین وابسته خواهند بود.
آینده شغلی شما نیز میتواند با یادگیری این مهارتها متحول شود و دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون دقیقاً مسیری است که شما را برای این تحولات آماده میکند.
از مهمترین مزایای پایتون برای یادگیری ماشین میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
در دوره آموزش یادگیری ماشین با python نقشه راه این ترند جذاب بهصورت کامل بحث شده است اما بااینحال نقشه راه زیر میتواند به عنوان یک نقشه راه استاندارد در نظر گرفته شود:
1. پایتون و کتابخانههای لازم را نصب کنید: در صورت نیاز، Python 3.x، NumPy، SciPy، Matplotlib، scikit-learn و کتابخانههای دیگر باید نصب شوند.
2. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین را درک کنید: با اصول یادگیری ماشینی مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، رگرسیون، الگوریتمهای طبقهبندی، خوشهبندی و غیره آشنا شوید.
3. تکنیکهای پیشپردازش دادهها را بیاموزید: نحوه تمیز سازی داده و آمادهسازی دادهها برای استفاده در مدلهای یادگیری ماشین را باید یاد بگیرید.
4. اصول برنامهنویسی پایتون را بیاموزید: درک کاملی از زبان پایتون، از نحو اولیه و ساختارهای داده را به دست آورید. برای این هدف میتواند از دورههای آموزش رایگان و آموزش جامع مکتب خونه استفاده کنید.
5. کار با الگوریتمهای یادگیری ماشینی: ساخت مدلها را با استفاده از الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت شروع کنید.
6. کاربردهای عملی یادگیری ماشین را اجرا کنید: یادگیری ماشین را در یک برنامه دنیای واقعی ادغام کنید. این میتواند شامل توسعه وب، پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر و موارد دیگر باشد.
7. با آخرین روندهای یادگیری ماشینی همراه باشید: با آخرین تحقیقات و پیشرفتهای یادگیری ماشینی بهروز بمانید.
در دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون نحوه استفاده از این زبان در یادگیری ماشین بیان شده است و بااینحال در اینجا نیز به این مسئله اشاره خواهیم کرد:
1. انتخاب یک کتابخانه یادگیری ماشینی: چندین کتابخانه و فریمورک محبوب پایتون برای یادگیری ماشین مانند Scikit-learn، TensorFlow، Keras، PyTorch و scikit-optimize وجود دارد.
2. آمادهسازی دادهها: قبل از شروع ساخت یک مدل، ابتدا باید دادهها را آماده کنید. این شامل پاکسازی دادهها، تبدیل آن به قالبی مناسب برای یادگیری ماشینی و تقسیم آن به مجموعههای آموزشی و آزمایشی است.
3. انتخاب یک مدل: پس از آماده شدن دادهها، میتوانید تصمیم بگیرید که از کدام مدل یادگیری ماشینی استفاده کنید. مدلهای رایج شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و ماشینهای بردار پشتیبان است.
4. آموزش مدل: پس از انتخاب یک مدل، باید آن را با استفاده از دادههای آموزشی، آموزش دهید. این کار با تغذیه مدل از دادههای ورودی و تنظیم پارامترهای آن بر اساس خروجی حاصل انجام میشود.
5. آزمایش مدل: سپس مدل آموزشدیده با استفاده از دادههای آزمایشی، آزمایش میشود. این به شما امکان میدهد دقت مدل را اندازهگیری کرده و مشکلات احتمالی را شناسایی کنید.
6. استقرار مدل: زمانی که مدل تست و آماده شد، میتوانید آن را مستقر کنید. این میتواند شامل ادغام آن در یک برنامه کاربردی، وبسایت یا سایر سیستمها باشد.
بازار کار برای یادگیری ماشین با پایتون در حال رشد است، زیرا پایتون به عنوان یک زبان برنامهنویسی به طور فزایندهای روزبهروز محبوب میشود. پایتون دارای طیف گستردهای از کتابخانهها و ابزارها است که آن را برای کارهای علم داده و یادگیری ماشین مناسب میکند. در نتیجه، بسیاری از شرکتها به دنبال توسعهدهندگان ماهر پایتون هستند که بتوانند برنامههای کاربردی ML را توسعه دهند.
علاوه بر این، پایتون یک زبان منبع باز محسوب میشود، به این معنی که برای هرکسی که میخواهد آن را یاد بگیرد و استفاده کند، رایگان است. این آن را به گزینهای جذاب برای کارفرمایان تبدیل میکند، زیرا آنها مجبور نیستند روی مجوزهای نرمافزاری گرانقیمت سرمایهگذاری کنند.
با افزایش تقاضا برای یادگیری ماشین با پایتون، فرصتهای شغلی نیز افزایش مییابد. شرکتها به دنبال متخصصان با تجربهای هستند که بتوانند مدلهای ML را توسعه داده و به کار گیرند و همچنین به دنبال دانشمندان دادهای هستند که بتوانند در تحلیل دادهها ماهر باشند. همچنین فرصتهایی برای توسعهدهندگان پایتون در سطح پایه وجود دارد [kb1] که میتوانند از این زبان برای کارهای اساسی مانند توسعه وب و خودکارسازی سازی وظایف استفاده کنند.
پایتون یکی از بهترین زبانهای برنامهنویسی برای یادگیری ماشین است و دلایل بسیاری برای این ادعا وجود دارد. این زبان نهتنها ساده و قابلفهم است، بلکه کتابخانههای قدرتمند و متنوعی مانند TensorFlow، Scikit-Learn و Keras دارد که فرآیند پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین را بسیار آسان میکنند. پایتون همچنین دارای جامعه کاربری بزرگ و فعالی است که منابع آموزشی و پشتیبانی فراوانی برای یادگیری و حل مشکلات فراهم میکند.
اگر میخواهید یادگیری ماشین را با یکی از بهترین و کارآمدترین زبانهای برنامهنویسی یاد بگیرید، دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون بهترین انتخاب برای شماست.
اطلاعات بیشتر
از مجموع 679 امتیاز
148 نظرنظرات بیشتر
در صورتی که حد نصاب قبولی در دوره را کسب و تمرینها و پروژههای الزامی را ارسال کنید، گواهینامه رسمی پایان دوره توسط مکتبخونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار میگیرد.
قابل به اشتراک گذاشتن در
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
جادی به معنای حقیقی کلمه، یک گیک و یک هکر است، البته منظور از هکر، دزدی پسورد و ایمیل مردم نیست! بلکه به معنی عشق به دانستن و عشق به تحقیق درباره خیلی از چیزهایی هست که میبینم و میشنویم. جادی بیشتر از ۲۰ سال است که به صورت حرفهای برنامهنویسی میکند و تجربیات زیادی در این زمینه داره و در شرکتهای بزرگی مثل نوکیا و مبیننت تجربه کاری موفق داشته است. کمتر کسی وجود داره که در زمینه فنی مرتبط با کامپیوتر فعالیت داشته باشد و جادی میرمیرانی را نشناسد.
جادی میرمیرانی فارغالتحصیل مهندسی مخابرات از دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی در مقطع کارشناسی و کارشناسی ارشد جامعهشناسی از دانشگاه علامه طباطبایی است. تخصص اصلی ایشان، امنیت و شبکه است ولی در زمینههای مختلف دیگری از جمله تدریس برنامهنویسی پایتون، هک، لینوکس، بلاکچین و ساخت پادکستهای مرتبط با تکنولوژیهای روز نیز فعالیت بیش از 10 ساله دارد.
اطلاعات بیشتر
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی