مبانی یادگیری ماشین: رویکرد مطالعه موردی

آیا داده ای دارید و نمی دانید چه چیزی می تواند به شما بگوید؟ آیا به درک عمیق تری از راه های اصلی که یادگیری ماشینی می تواند کسب و کار شما را بهبود بخشد نیاز دارید؟ آیا می خواهید بتوانید با متخصصان در مورد هر چیزی از رگرسیون و طبقه بندی گرفته تا یادگیری عمیق و سیستم های توصیه کننده صحبت کنید؟ در این دوره، از یک سری مطالعات موردی عملی، تجربه عملی در زمینه یادگیری ماشین کسب خواهید کرد. در پایان دوره اول، نحوه پیش بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی های سطح خانه، تجزیه و تحلیل احساسات از نظرات کاربران، بازیابی اسناد مورد علاقه، توصیه محصولات و جستجوی تصاویر را مطالعه خواهید کرد. از طریق تمرین عملی با این موارد استفاده، می‌توانید روش‌های یادگیری ماشینی را در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها به کار ببرید. این اولین دوره، روش یادگیری ماشین را به عنوان یک جعبه سیاه در نظر می گیرد. با استفاده از این انتزاع، بر درک وظایف مورد علاقه، تطبیق این وظایف با ابزارهای یادگیری ماشین و ارزیابی کیفیت خروجی تمرکز خواهید کرد. در دوره های بعدی با بررسی مدل ها و الگوریتم ها به اجزای این جعبه سیاه می پردازید. این قطعات با هم خط لوله یادگیری ماشینی را تشکیل می دهند که از آن در توسعه برنامه های کاربردی هوشمند استفاده خواهید کرد. نتایج یادگیری: در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - کاربردهای بالقوه یادگیری ماشین را در عمل شناسایی کنید. -تفاوت های اصلی در تحلیل های فعال شده با رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی را شرح دهید. -وظیفه یادگیری ماشین مناسب را برای یک برنامه بالقوه انتخاب کنید. -استفاده از رگرسیون، طبقه بندی، خوشه بندی، بازیابی، سیستم های توصیه گر و یادگیری عمیق. -داده‌های خود را به‌عنوان ویژگی‌هایی نمایش دهید تا به عنوان ورودی مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده شوند. -کیفیت مدل را از نظر معیارهای خطای مربوطه برای هر کار ارزیابی کنید. -از یک مجموعه داده برای تطبیق یک مدل برای تجزیه و تحلیل داده های جدید استفاده کنید. -یک اپلیکیشن سرتاسر بسازید که در هسته خود از یادگیری ماشینی استفاده می کند. -این تکنیک ها را در پایتون پیاده سازی کنید.