آموزش پایه‌های یادگیری ماشین

قیمت فعلی: ۱۴۹,۰۰۰ ۱۱۱,۷۵۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آموزش پایه‌های یادگیری ماشین — از صفر تا ساخت مدل‌های واقعی 🚀

یادگیری ماشین این روزا شده یکی از داغ‌ترین مهارت‌ها؛ چه بخوای وارد بازار کار داده بشی، چه بخوای یه پروژه دانشجویی تمیز تحویل بدی. توی این دوره قراره با زبون ساده و مثال‌های واقعی، پایه‌های یادگیری ماشین رو یاد بگیری — از مفاهیم اولیه ...

آموزش پایه‌های یادگیری ماشین — از صفر تا ساخت مدل‌های واقعی 🚀

یادگیری ماشین این روزا شده یکی از داغ‌ترین مهارت‌ها؛ چه بخوای وارد بازار کار داده بشی، چه بخوای یه پروژه دانشجویی تمیز تحویل بدی. توی این دوره قراره با زبون ساده و مثال‌های واقعی، پایه‌های یادگیری ماشین رو یاد بگیری — از مفاهیم اولیه تا ساختن مدل‌هایی که واقعاً کار می‌کنن.

این دوره به چه دردی می‌خوره؟

اگه تا حالا اسم الگوریتم‌هایی مثل Naive Bayes یا جنگل تصادفی به گوشت خورده ولی نمی‌دونی از کجا شروع کنی، این دوره همون نقطه شروعه. قراره یاد بگیری چطور با پایتون داده‌ها رو تحلیل کنی، الگوهای پنهان رو کشف کنی و مدل‌هایی بسازی که بشه روی مسائل واقعی کسب‌وکار پیاده‌شون کرد. مثلاً فرض کن می‌خوای پیش‌بینی کنی کدوم مشتری احتمالاً اشتراکش رو تمدید نمی‌کنه — دقیقاً همین جاست که یادگیری ماشین وارد می‌شه.

چی یاد می‌گیری؟ 🎯

توی این مسیر با دو شاخه اصلی یادگیری ماشین یعنی نظارت‌شده و بدون نظارت آشنا می‌شی و می‌فهمی هر کدوم کجا به کار میان. بعدش هم با مدل‌های پرکاربردی مثل درخت تصمیم، جنگل تصادفی، XGBoost و K-means کار می‌کنی. مدرس‌هایی که خودشون توی گوگل روی پروژه‌های واقعی کار می‌کنن، تجربه‌شون رو از دل کار روزمره با تو به اشتراک می‌ذارن.

تا آخر دوره، این توانایی‌ها رو به دست میاری:

• پیاده‌سازی تکنیک‌های مهندسی ویژگی با پایتون
• ساخت مدل Naive Bayes و درک منطق پشتش
• کدنویسی الگوریتم K-means و ارزیابی و بهینه‌سازی نتایجش
• توضیح تفاوت یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت با مثال
• بررسی مدل‌های درخت تصمیم و مزایاشون نسبت به بقیه روش‌ها
• درک مفهوم bagging و کاربردش در جنگل تصادفی
• آشنایی با boosting و مدل‌های XGBoost
• تنظیم پارامترهای مدل و فهمیدن تأثیرشون روی عملکرد و معیارهای ارزیابی

یه نگاه کلی به مشخصات دوره

سرفصل‌های دوره 📚

• فصل ۱: انواع مختلف یادگیری ماشین — ۱۶ جلسه (۰۰:۵۸)
• فصل ۲: گردش کار برای ساخت مدل‌های پیچیده — ۱۲ جلسه (۰۰:۴۸)
• فصل ۳: تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت — ۷ جلسه (۰۰:۳۳)
• فصل ۴: مدل‌سازی مبتنی بر درخت — ۱۶ جلسه (۰۱:۱۶)
• فصل ۵: پروژه پایانی — ۵ جلسه (۰۰:۱۲)

چرا این دوره رو انتخاب کنی؟

خیلی از دوره‌های یادگیری ماشین یا خیلی تئوری‌ان یا فقط کد نشون می‌دن بدون توضیح. اینجا سعی شده تعادل بین مفهوم و عمل حفظ بشه. فعالیت‌های عملی که شبیه‌سازی وظایف واقعی‌ان، باعث می‌شن بعد از تموم شدن دوره یه نمونه‌کار قابل ارائه داشته باشی — چیزی که برای رزومه یا مصاحبه کاربردیه.

اگه دانشجویی و دنبال یه شروع مطمئن توی حوزه داده هستی، این دوره با تخفیف ویژه الان در دسترسه. ارزشش رو داره که وقت بذاری و از پایه درست یاد بگیری، چون بعداً موقع کار روی پروژه‌های واقعی این پایه‌ها به کارت میاد.

چند سوال رایج

بدون پیش‌زمینه ریاضی می‌تونم شرکت کنم؟ آشنایی مقدماتی با آمار و پایتون کمک می‌کنه، ولی مفاهیم به زبون ساده توضیح داده می‌شن.

این دوره برای بازار کار کافیه؟ به‌عنوان نقطه شروع عالیه. بعدش می‌تونی سراغ پروژه‌های واقعی و دوره‌های تخصصی‌تر بری.

چقدر زمان لازمه؟ با احتساب تمرین و پروژه پایانی، حدود ۱۵ تا ۲۰ ساعت زمان بذاری، نتیجه خوبی می‌گیری.

در نهایت، اگه دنبال مسیر یادگیری ماشین از پایه هستی و می‌خوای همزمان با تخفیف مناسب شروع کنی، این دوره یکی از گزینه‌های منطقیه که ارزش بررسی داره. 🌱