آشنایی با دوره آموزشی ماشین لرنینگ مجتمع فوق تخصصی زکریا
سرفصل‌های آموزشی ماشین لرنینگ معمولاً شامل موضوعات مختلفی هستند که به صورت پایه‌ای تا پیشرفته دسته‌بندی می‌شوند. در زیر برخی از سرفصل‌های رایج در آموزش ماشین لرنینگ براتون توضیح میدم:
### سرفصل‌های آموزشی ماشین لرنینگ:
۱٫ مبانی یادگیری ماشین
– معرفی یادگیری ماشین و اهمیت آن
– تاریخچه و روند توسعه یادگیری ماشین
– انواع یادگیری: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی
۲٫ مفاهیم پایه آمار و احتمال
– آمار توصیفی و استنباطی
– مفهوم احتمال و توزیع‌های احتمال
– چهارچوب‌های ارزیابی مدل
۳٫ پیش‌پردازش داده‌ها
– جمع‌آوری و تمیز کردن داده‌ها
– نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
– مدیریت داده‌های گمشده
۴٫ مدل‌های یادگیری تحت نظارت
– رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
– درخت تصمیم و الگوریتم‌های مبتنی بر درخت
– ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
– شبکه‌های عصبی اولیه
۵٫ مدل‌های یادگیری بدون نظارت
– خوشه‌بندی: K-Means و هیرارکی
– کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
۶٫ مدل‌های یادگیری تقویتی
– مبانی یادگیری تقویتی
– الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
۷٫ مفاهیم پیشرفته
– یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق
– مدل‌سازی زمان-سری
– روش‌های Ensemble: Bagging و Boosting
۸٫ تست و ارزیابی مدل‌ها
– تقسیم‌بندی داده‌ها: آموزش و تست
– معیارهای ارزیابی: دقت، فرسودگی، ROC و AUC
– روش‌های Cross-Validation
۹٫ پیاده‌سازی پروژه‌ها
– کار با مجموعه داده‌های واقعی
– استفاده از کتابخانه‌های مختلف: Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch
– توسعه و بهینه‌سازی مدل‌ها
۱۰٫ موارد کاربردی در صنعت
– کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف مانند پزشکی، بازار، و غیره
– چالش‌ها و محدودیت‌ها در پیاده‌سازی
این سرفصل‌ها می‌توانند بسته به نیاز آموزشی و دوره خاص متفاوت باشند. اگر سوال خاص‌تری دارید یا به اطلاعات بیشتری نیاز دارید، خوشحال می‌شوم کمک کنم!
شماره شخصی من ۰۹۱۵۵۲۴۹۶۴۶-۰۹۳۵۹۸۱۸۴۲۱
تلگرام @zakariait1395
