آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است. این نوع از یادگیری به سیستم‌هایی مانند کامپیوترها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی، از داده‌ها برای یادگیری استفاده کنند. در یادگیری ماشینی مهمترین فاکتور داده است و مدل‌های یادگیری ماشینی با تحلیل و استخراج الگوهای موجود در داده‌ها می‌توانند تصمیم‌های هوشمندانه بگیرند. با مرور زمان قدرت تحلیل و دقت این ماشین‌ها بهبود پیدا می‌کند. این نوع از یادگیری ماشینی در صنایع مختلفی مانند پزشکی، امور مالی، بازاریابی و صنعت کاربرد دارد. در ادامه یادگیری ماشین با پایتون را بررسی کرده و نکات مهم دررابطه‌با آن را شرح می‌دهیم. همچنین مهمترین کاربردهای پایتون را نیز بیان می‌کنیم.
آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون
این دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون، چه برای مبتدی‌ها و چه برای حرفه‌ای‌های باتجربه، یک پایه قوی در اصول یادگیری ماشین با پایتون فراهم می‌کند.
در این آموزش، با طیف گسترده‌ای از موضوعات آشنا می‌شوید؛ از اصول برنامه‌نویسی پایتون و مبانی یادگیری ماشین گرفته تا پردازش داده‌ها، یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و بسیاری نکات جذاب و کاربردی دیگر.
این دوره نه تنها به مفاهیم پایه‌ای می‌پردازد، بلکه با ارائه مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی، به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را به‌طور عملی تقویت کنید. در پایان این آموزش، قادر خواهید بود تا مدل‌های یادگیری ماشین را با اعتمادبه‌نفس طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید و از آنها در پروژه‌های واقعی استفاده کنید.
انواع یادگیری ماشینی
قبل از صحبت درباره آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون بهتر است ابتدا با انواع یادگیری ماشینی آشنا شویم. به‌طورکلی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند و شامل یادگیری با ناظر، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی هستند. در یادگیری با ناظر، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند در یادگیری بدون نظارت مدل از داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کند و هدف آن شناسایی الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها است. یادگیری تقویتی نیز به مدل اجازه می‌دهد تا از طریق تعامل با محیط خود و دریافت پاداش یا جریمه، عملکرد خود را بهتر کند. یادگیری ماشینی از ساختار مغز انسان الگو گرفته و مانند آن عمل می‌کند. باتوجه‌به کاربرد این نوع از یادگیری در صنایع مختلف، افراد زیادی تمایل دارند در این زمینه آموزش ببینند.
معرفی دوره آموزش هوش مصنوعی با پایتون رایگان
در دوره آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون با مفاهیمی مثل هوش مصنوعی چیست؟، کاربرد هوش مصنوعی در کارهای روزمره، کاربردهای هوش مصنوعی در رشته‌های مختلف و پایتون آشنا خواهید شد. قبل از شرکت در این دوره کاربران باید تا حدی با برنامه‌نویسی با پایتون آشنا باشند تا بتوانند مفاهیم آموزشی این دوره را نیز یاد بگیرند. توجه داشته باشید که همه افراد اعم از دانشجویان و صاحبان کسب‌و‌کار می‌توانند در این دوره شرکت کنند. بعد از گذراندن این دوره شما می توانید مهارت‌هایی مانند تسلط نسبی به زبان برنامه نویسی پایتون، آشنایی با ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون، آشنایی کامل با کتابخانه نامپای (NumPy) را کسب کرده و پروژه‌های متعدد به زبان پایتون را انجام دهید.
اهمیت آشنایی با یادگیری ماشین
آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون اهمیت بسیار زیادی دارد. یادگیری ماشینی باعث می شود کاربران بتوانند از طریق الگوریتم‌های پیچیده، داده‌ها را تحلیل و الگوها را شناسایی کنند. برای مثال این الگوریتم ها در پلتفرم‌های ویدئویی مانند یوتیوب و آپارات، فیلم ها را برای نمایش به شما پیشنهاد دهند. این پیشنهاد براساس سرچ های قبلی شما مرتب می شود و الگوریتم طبق موضوعاتی که سرچ کرده اید ویدئوهای مختلف را برای شما نمایش می دهد. این الگوریتم ها در سایت های فروشگاهی محصولات پرسرچ و مورد علاقه مخاطبان را به آنها نشان می دهند. الگوریتم های گوگل نیز نتایج جستجو را بر اساس رفتار کاربر شخصی‌سازی می‌کنند. با این تفاسیر در می یابیم که یادگیری ماشینی کاربردها و مزایای زیادی در حوزه های مختلف دارد.
آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون مختص صنعت نیست و یادگیری ماشینی در علوم و تحقیقات هم دارای جایگاه ویژه ای است. در این میان پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی، محبوبیت بسیار زیادی بین کاربران دارد. این زبان به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می کند تا الگوریتم‌های خود را سریع‌تر و با دقت بیشتری پیاده‌سازی کنند.
پیش‌نیازهای آموزش یادگیری ماشین رایگان
به نظر شما برای آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون چه پیش‌نیازهایی لازم است؟ یکی از این پیش‌نیازهای مهم آشنایی با ریاضیات است. شما باید به طور کامل با مفاهیمی مانند جبر، آمار و احتمال، انتگرال و مشتق آشنا باشید. در حقیقت برای موفقیت در زمینه یادگیری ماشینی باید مهارت‌های ریاضیاتی خود را تقویت کنید. در این دوره آموزشی شما مبانی آماری و آمار توصیفی، آمار استنباطی، مرور سریع مفاهیم اولیه زبان برنامه نویسی پایتون، کار با کتابخانه NumPy و کار با کتابخانه Pandas (اکسل پایتون) را یاد خواهید گرفت. برخی از مهمترین سرفصل‌های دوره عبارتند از:
- معرفی دوره یادگیری ماشین و علم داده
- شرح سرفصل مطالب دوره
- نحوه دسترسی به منابع دوره
- معرفی دوره ماشین لرنینگ با پایتون
- آشنایی با مبانی آماری و آمار توصیفی
- مثال عملی از آمار توصیفی: بازاریابی تبلیغاتی
- اصول مصورسازی داده ها با کتابخانه Matplotlib
- مصورسازی داده ها با کتابخانه Seaborn
- استفاده از امکانات پیش فرض Pandas در مصورسازی
- پروژه جامع مصورسازی داده تحلیل داده های فیک امتیازدهی برای فیلم ها
- مهندسی ویژگی ها و آماده سازی داده
- ماشین های بردار پشتیبان (Support Vector Machine SVM)
- مدل های مبتنی بر ساختار درختی: یادگیری درخت های تصمیم
- مدل های مبتنی بر ساختار درختی: جنگل تصادفی
- پردازش زبان طبیعی و دسته بندی متون با Naive Bayes
- یادگیری بدون نظارت و خوشه بندی K-Means
- خوشه بندی مبتنی بر چگالی DBSCAN
چرا یادگیری ماشینی با پایتون
آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون برای بسیاری از کاربران بسیار مناسب است. همان طور که گفتیم یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و به همین دلیل دشواری‌های خاص خود را دارد. در مقابل پایتون زبانی ساده و قابل درک است که همه افراد حتی افراد مبتدی می‌توانند خیلی زود آن را یاد بگیرند. در نتیجه این نوع از یادگیری ماشینی نسبت به سایر زبان‌ها سختی و پیچیدگی کمتری داشته و قابل‌فهم‌تر است.
لیست دروس دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون
درس های جدید به مرور اضافه خواهند شد.
سوالات متداول
چگونه الگوریتم مناسب برای یک مسئله یادگیری ماشین را انتخاب کنیم؟
برای این کار باید چند فاکتور مهم را مد نظر قرار دهید. این فاکتورها شامل تعداد داده‌های آموزشی، نوع داده آموزشی، میزان دقت مدل و قابلیت تفسیرپذیری آن و زمان آموزش مدل هستند.
تفاوت بین یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت چیست؟
مهمترین فرق این دو نوع نظارت، مربوط به نحوه بهره بردن از داده‌های برچسب‌دار است. در یادگیری نظارت شده یا Supervised Learning از داده‌های ورودی و خروجی برچسب دار استفاده می‌شود. در یادگیری بدون نظارت یا Unsupervised Learning اینگونه نیست.
چگونه می‌توان داده‌های نامتوازن را مدیریت کرد؟
برای مدیریت داده‌های نامتوازن می‌توانید از بیش نمونه‌گیری کلاس اقلیت، کم نمونه‌گیری کلاس اکثریت یا تولید نمونه‌های مصنوعی بهره ببرید. همچنین می‌توانید از معیارهای ارزیابی مختلف مانند دقت، بازیابی، F1-score و AUC استفاده کنید.
چه ابزارها و کتابخانه‌هایی برای شروع یادگیری ماشین با پایتون پیشنهاد می‌شوند؟
ابزارهایی و کتابخانه‌هایی مانند Numpy، Tensorflow، Pytorch، Pandas، Metplotlib، Scipy و Theano برای شروع یادگیری ماشین با پایتون بسیار مناسب می‌باشند.
باسلام یعنی توی این دوره یا کتاب پایتون هم آموزش میدین؟
سلام عزیز، نه این دوره پیش نیازش پایتون هست و آموزش یادگیری ماشین با استفاده از کدهای پایتون هست که اگر درس ها رو دیده باشید، تمرینات این دوره با کدهای پایتون انجام میشه. اما به زودی قراره نیج کورس رایگان آموزش پایتون هم به صورت مفصل توی دیتایاد شروع کنیم.