یادگیری ماشینی با پایتون [coursera]

با استفاده از پایتون برای شیرجه زدن به دنیای یادگیری ماشینی (ML) آماده شوید! این دوره برای شما مناسب است چه بخواهید حرفه علم داده خود را پیش ببرید و چه در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شروع کنید. این دوره با مقدمه ای ملایم بر یادگیری ماشین و چیستی آن، با موضوعاتی مانند یادگیری نظارت شده در مقابل یادگیری بدون نظارت، رگرسیون خطی و غیر خطی، رگرسیون ساده و موارد دیگر آغاز خواهد شد. سپس با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی مختلف، یعنی K-Nearest Neighbors (KNN)، درخت‌های تصمیم‌گیری و رگرسیون لجستیک، به تکنیک‌های طبقه‌بندی می‌پردازید. همچنین با اهمیت و انواع مختلف خوشه بندی مانند k-means، خوشه بندی سلسله مراتبی و DBSCAN آشنا خواهید شد. با تمام مفاهیم بسیاری که یاد خواهید گرفت، تاکید زیادی بر یادگیری عملی خواهد شد. شما با کتابخانه های پایتون مانند SciPy و scikit-learn کار خواهید کرد و دانش خود را از طریق آزمایشگاه ها به کار خواهید برد. در پروژه نهایی شما مهارت های خود را با ساخت، ارزیابی و مقایسه چندین مدل یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم های مختلف نشان خواهید داد. در پایان این دوره، شما مهارت های آماده کار برای اضافه کردن به رزومه و گواهی یادگیری ماشینی برای اثبات شایستگی خود خواهید داشت.