یادگیری ماشین این روزا دیگه یه بحث لوکس و آزمایشگاهی نیست؛ داره وارد کسب‌وکارها، اپلیکیشن‌ها و حتی پروژه‌های دانشجویی می‌شه. اگه بخوای از این موج عقب نمونی، رگرسیون یکی از بهترین نقطه‌های شروعه. چرا؟ چون ساده‌ست، پایه‌ایه و تقریباً همه‌جا به کار میاد.
ای...
آموزش یادگیری ماشین – شاخه رگرسیون 📊
یادگیری ماشین این روزا دیگه یه بحث لوکس و آزمایشگاهی نیست؛ داره وارد کسب‌وکارها، اپلیکیشن‌ها و حتی پروژه‌های دانشجویی می‌شه. اگه بخوای از این موج عقب نمونی، رگرسیون یکی از بهترین نقطه‌های شروعه. چرا؟ چون ساده‌ست، پایه‌ایه و تقریباً همه‌جا به کار میاد.
این دوره برای کیه؟
راستش یادگیری ماشین محدودیت نداره. هر کسی که بخواد ایده‌ش رو پیاده کنه، می‌تونه از این دوره استفاده کنه. ولی اگه بخوایم دقیق‌تر بگیم، این دوره مناسب این افراداست:
دانشجوها و فارغ‌التحصیل‌هایی که می‌خوان پروژه پایان‌نامه یا درسشون رو با یه مسئله واقعی گره بزنن
محققان و پژوهشگرهایی که دنبال پیاده‌سازی عملی مدل‌هاشون هستن
بنیان‌گذاران استارتاپی که می‌خوان محصولشون رو هوشمندتر کنن
کسانی که قصد دارن موقعیت شغلی‌شون رو – چه داخل و چه خارج از کشور – ارتقا بدن
توی این دوره چی یاد می‌گیریم؟
هدف اصلی، اینه که بتونی مدل‌های رگرسیون رو توی پروژه‌های واقعی به کار بگیری. یعنی فقط تئوری نیست؛ قراره دست به کد بشی و با داده‌های واقعی کار کنی. آخر دوره، رگرسیون در پایتون رو راحت پیاده می‌کنی.
چیزهایی که قراره یاد بگیری:
آشنایی با یادگیری ماشین و زیرشاخه‌هاش
توابع هزینه در رگرسیون و منطق پشتشون
پیاده‌سازی‌های برداری (vectorization)
مراحل ساخت یه مدل یادگیری ماشین واقعی
الگوریتم‌های رگرسیون تک‌متغیره و چندمتغیره
الگوریتم‌های بهینه‌سازی مثل gradient descent
ابزارهای رگرسیون در پایتون و نحوه اجراشون
یه مثال ساده بزنم: فرض کن می‌خوای قیمت یه خونه رو بر اساس متراژ، تعداد اتاق و منطقه‌ش پیش‌بینی کنی. این دقیقاً همون جاییه که رگرسیون چندمتغیره وارد می‌شه. توی این دوره یاد می‌گیری چطور چنین مدلی رو بسازی و ارزیابیش کنی.
رگرسیون اصلاً چیه؟ 🤔
رگرسیون یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین (و به‌طور خاص یادگیری با نظارت) هست که برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته بر اساس مجموعه‌ای از ویژگی‌ها استفاده می‌شه. هدفش اینه که یه معادله ریاضی پیدا کنیم که بهترین تناظر رو بین ویژگی‌ها و هدف برقرار کنه.
رگرسیون خطی یا Linear Regression، اولین الگوریتم یادگیری ماشین برای علم داده محسوب می‌شه. برای متغیرهای عددی پیوسته کاربرد داره و نشون می‌ده متغیر وابسته چطور با تغییر متغیر مستقل عوض می‌شه. اگه متغیر وابسته کیفی باشه، نوبت به رگرسیون لجستیک می‌رسه.
چرا یادگیری رگرسیون ارزشش رو داره؟
با رگرسیون خطی می‌تونی شدت رابطه بین دو متغیر رو بسنجی. یعنی بفهمی متغیر مستقل چقدر روی متغیر وابسته اثر می‌ذاره. از طرفی پیش‌بینی مقدار متغیر وابسته در یه نقطه مشخص، کاربردهای زیادی داره – از تحلیل رفتار مشتری تا پیش‌بینی فروش.
الان که بازار کار هوش مصنوعی داغه، تسلط به رگرسیون یه مزیت واقعی محسوب می‌شه. ضمن اینکه این دوره با تخفیف ویژه ارائه شده، فرصت خوبیه برای شروع.
سرفصل‌های دوره
این دوره در پنج فصل تدوین شده. فصل پنجم صرفاً جمع‌بندی چهار فصل قبلیه.
فصل اول: معرفی یادگیری ماشین، زیرشاخه‌هاش و نمونه‌هایی از کاربردش در حوزه‌های مختلف
فصل دوم: بررسی ریاضی مدل‌های رگرسیون و تمرکز روی مدل‌های تک‌متغیره با یک درجه آزادی
فصل سوم: تعمیم مطالب فصل قبل به مدل‌های چندمتغیره، بررسی مشکلات مدل‌ها، ارائه راهکار و ارزیابی مدل
فصل چهارم: پیاده‌سازی یه پروژه واقعی با داده‌های معتبر و انجام پیش‌بینی
فصل پنجم: جمع‌بندی کلی محتوای آموزشی
پیش‌نیازها
توی این دوره از پایتون برای پیاده‌سازی رگرسیون استفاده می‌شه. پس لازمه قبلش با پایتون آشنایی داشته باشی. اگه هنوز پایتون کار نکردی، بهتره اول اون رو یاد بگیری و بعد بیای سراغ این دوره.
مشخصات دوره
عنوان
جزئیات
نام دوره
آموزش یادگیری ماشین – شاخه رگرسیون
سطح
مقدماتی تا متوسط
مدت زمان
حدود ۷ ساعت ویدیو
زبان برنامه‌نویسی
پایتون
تعداد فصل‌ها
۵ فصل
وضعیت قیمت
تخفیف
محتوای فصل‌ها
شماره
عنوان فصل
تعداد جلسات
مدت زمان
۱
مقدمه
۳ جلسه
۰۰:۵۵ ساعت
۲
مدل‌های رگرشن تک‌متغیره
۱۴ جلسه
۰۲:۳۲ ساعت
۳
مدل‌های رگرشن چندمتغیره
۱۹ جلسه
۰۲:۱۱ ساعت
۴
پروژه عملی
۴ جلسه
۰۰:۵۵ ساعت
۵
جمع‌بندی
۱ جلسه
۰۰:۰۶ ساعت
چند تا سوال که ممکنه ذهنت رو مشغول کنه
آیا این دوره برای مبتدی‌ها مناسبه؟
اگه با پایتون آشنا باشی، بله. مفاهیم از پایه توضیح داده می‌شن.
بعد از این دوره می‌تونم پروژه واقعی انجام بدم؟
دقیقاً همین هدفه. فصل چهارم کاملاً به یه پروژه عملی با داده‌های واقعی اختصاص داره.
آیا رگرسیون تنها کافیه برای ورود به هوش مصنوعی؟
نه، ولی نقطه شروع خیلی خوبیه. بعدش می‌تونی بری سراغ طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و یادگیری عمیق.
چقدر زمان برای تمرین لازمه؟
غیر از ۷ ساعت ویدیو، باید وقت بذاری برای تمرین و تکرار پروژه‌ها. یادگیری ماشین بدون کدنویسی عملاً بی‌فایده‌ست.
یه نکته کاربردی
اگه دانشجو هستی و دنبال موضوع پروژه‌ای، رگرسیون یکی از بهترین گزینه‌هاست. می‌تونی مثلاً رابطه بین آلودگی هوا و دمای شهر رو مدل کنی، یا پیش‌بینی قیمت مسکن رو با داده‌های محلی انجام بدی. اینجور پروژه‌ها هم نمره خوبی می‌گیرن و هم رزومه‌ت رو قوی می‌کنن.
خلاصه اینکه، اگه می‌خوای وارد دنیای هوش مصنوعی بشی و دنبال یه شروع محکم و پروژه‌محور هستی، این دوره با تخفیف ویژهای که دار
یادگیری ماشین و رگرسیون را با تخفیف ویژه شروع کنید
