یادگیری ماشینی: مفاهیم و کاربردها

این دوره به شما مقدمه ای جامع برای تئوری و عمل یادگیری ماشین می دهد. شما یاد خواهید گرفت که از پایتون در کنار کتابخانه ها و ابزارهای استاندارد صنعتی، از جمله Pandas، Scikit-learn و Tensorflow برای جذب، کاوش، و آماده سازی داده ها برای مدل سازی و سپس آموزش و ارزیابی مدل ها با استفاده از طیف گسترده ای از تکنیک ها استفاده کنید. این تکنیک ها شامل رگرسیون خطی با حداقل مربعات معمولی، رگرسیون لجستیک، ماشین های بردار پشتیبان، درختان تصمیم گیری و مجموعه ها، خوشه بندی، تحلیل مولفه های اصلی، مدل های مارکوف پنهان و یادگیری عمیق است. یکی از ویژگی‌های کلیدی این دوره این است که شما نه تنها یاد می‌گیرید که چگونه این تکنیک‌ها را به کار ببرید، بلکه پایه‌های مفهومی زیربنای آنها را نیز یاد می‌گیرید تا درک کنید که چگونه کار می‌کنند، چرا کاری را انجام می‌دهید، و نتایج شما به چه معناست. این دوره همچنین دارای مجموعه داده های دنیای واقعی است که عمدتاً از قلمرو سیاست عمومی استخراج شده است. این بر اساس یک دوره مقدماتی یادگیری ماشین ارائه شده به دانشجویان فارغ التحصیل در دانشگاه شیکاگو است و به عنوان پایه ای قوی برای مطالعه عمیق تر و تخصصی تر عمل می کند.