دانلود Applied Machine Learning: Ensemble Learning آموزش یادگیری ماشین

دانلود آموزش یادگیری ماشین کاربردی: یادگیری گروهی

این دوره برای افرادی طراحی شده است که مایلند مهارت‌های خود را به عنوان متخصص یادگیری ماشین ارتقا دهند، اما نمی‌دانند از کجا شروع کنند. برای دستیابی به این هدف، نیازی به آموزش رسمی در علم داده نیست. در طول این دوره، مَت هریسون به عنوان مدرس، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم کلیدی یادگیری ترکیبی آشنا می‌کند. در این دوره، روش‌های مختلف یادگیری ترکیبی از جمله بگینگ (Bagging)، بوستینگ (Boosting) و استکینگ (Stacking) بررسی می‌شوند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه این روش‌ها را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند سایکیت‌لرن (scikit-learn) و ایکس‌جی‌بوست (XGBoost) پیاده‌سازی کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان به مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های ترکیبی در وظایف واقعی یادگیری ماشین مجهز خواهند شد. این دوره با گیت‌هاب کداسپیسز (GitHub Codespaces) یکپارچه شده است؛ یک محیط توسعه‌دهنده ابری فوری که تمام قابلیت‌های IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه تنظیمات محلی فراهم می‌کند. با استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز، می‌توان در هر زمان و از هر دستگاهی به صورت عملی تمرین کرد – و این در حالی است که از ابزاری استفاده می‌شود که به احتمال زیاد در محیط کار نیز با آن مواجه خواهید شد. برای شروع کار، مطالعه بخش "استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز" همراه با این دوره توصیه می‌شود. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از یادگیری ترکیبی پیدا کرده و آن را در پروژه‌های خود به کار گیرند، که این امر به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و افزایش دقت پیش‌بینی‌ها منجر می‌شود. تأکید این دوره بر جنبه‌های عملی پیاده‌سازی و استفاده از ابزارهای صنعتی است تا شرکت‌کنندگان بتوانند دانش خود را مستقیماً در سناریوهای واقعی به کار گیرند و به متخصصانی کارآمد در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شوند.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning: Ensemble Learning با پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ترکیبی آشنا خواهید شد.

فهرست مطالب دوره Applied Machine Learning: Ensemble Learning:

1. مقدمه
2. مقدمه ای بر یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
3. بگینگ (Bagging) و درختان تصادفی (Random Forests)
4. بوستینگ (Boosting) و گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
5. ایکس‌جی‌بوست (XGBoost)
6. استکینگ (Stacking)
7. نتیجه‌گیری

کلمات کلیدی: Applied Machine Learning: Ensemble Learning, آموزش Applied Machine Learning: Ensemble Learning, آموزش , linkedin full tutorial collection, مهدنثیهد, مهدنثیهد, Download Applied Machine Learning: Ensemble Learning, Tutorial, E-Learning, Training Course, Education, برنامه نویسی و طراحی وب, Instruction, CBT, Teacher, Direct Download Link, DDL, New, Update, Online, Buy, Usnet, Torrent, P30Download, Danlod, Danload, Donload, nhkg,n hl,ca, شححمهثی پشزاهدث مثشقدهدل: ثدسثپذمث مثشقدهدل, شححمهثی ئشزاهدث مثشقدهدل: ثدسثئذمث مثشقدهدل, Learn to use ensemble techniques like bagging, boosting, and stacking to improve your machine learning models., دانلود آموزش های شرکت لینکدین, gdk:ndk, gdk:ndk, دانلود آموزش آموزش یادگیری ماشین کاربردی: یادگیری گروهی, اموزش آنلاین, مجازی, فیلم آموزشی, مبتنی بر کامپیوتر, یادگیری, ویدئو, دوره آموزشی, AI, algorithms, applied, artificial intelligence, bagging, boosting, data science, ensemble learning, gradient boosting, linkedin, machine learning, predictive modeling, random forest, لینکدین, مدل‌سازی پیش‌بینی, هوش مصنوعی, یادگیری ماشین, یادگیری گروهی, گرادیانت بوستینگ, آموزش ماشین, آموزش هوش مصنوعی, آموزش یادگیری ماشین, آموزش الگوریتم‌ها, آموزش داده کاوی, الگوریتم‌ها, بوستینگ, بگینگ, جنگل تصادفی, علم داده, راهنمای تصویری, استاد, مدرس, معلم, تدریس خصوصی, Development & Web, رایگان, خرید, پی سی, پی 30, با لینک مستقیم, اپدیت, در دوره آموزشی Applied Machine Learning: Ensemble Learning با پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ترکیبی آشنا خواهید شد., ترافیک نیم بها, ای لرنینگ, فایل آموزش, از راه دور, مجانی, داونلود, دانلد, تورنت, یوزنت, تحميل, ڈاؤن لوڈ, دریافت, فعفخقهشم مثشقدهدل فقشهدهدل, hl,ca dhn"dvd lhadk :hvfvnd: dhn"dvd "v,id, hl,ca dhn'dvd lhadk :hvfvnd: dhn'dvd 'v,id,دانلود Applied Machine Learning: Ensemble Learning - آموزش یادگیری ماشین,
2025-07-09
15:18:54