دانلود ها ی دارای تگ: "machinelearning"

228 مورد برای عبارت مورد نظر پیدا شد.

دانلود Udemy MASTERING Machine Learning with AZURE- 2020 - آموزش تسلط بر یادگیری ماشین با آژور

  • بازدید: 3,002
دانلود Udemy MASTERING Machine Learning with AZURE- 2020 - آموزش تسلط بر یادگیری ماشین با آژور
به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy MASTERING Machine Learning with AZURE- 2020 با آموزش تسلط بر یادگیری ماشین با آژور اشنا خواهید شد.

دانلود Udemy Machine Learning 101: Introduction to Machine Learning - آموزش مقدماتی یادگیری ماشین

  • بازدید: 3,874
دانلود Udemy Machine Learning 101: Introduction to Machine Learning - آموزش مقدماتی یادگیری ماشین
به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning 101 : Introduction to Machine Learning با آموزش مقدماتی یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.

دانلود Udemy Machine Learning with Python - آموزش یادگیری ماشین با پایتون

  • بازدید: 5,228
دانلود Udemy Machine Learning with Python - آموزش یادگیری ماشین با پایتون
علم داده‌ ها (Data Science)، مطالعاتی پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌ محور است. به شاغلین در حوزه ی علم داده، داده پژوه (data scientist) می گویند. یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) است که به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلم و یادگیری پیدا می‌کنند.
یکی از لذت بخش ترین و جزو 10 تا از بهترین و پرطرفدارترین شغل های جهان علوم داده است. این شغل به طور متوسط در دنیا در آمدی حدود 120 هزار دلار دارد. موضوع فقط پول نیست و جذابیت بی نظیر آن برای خیلی ها شگفت انگیز است. اگر شما یک برنامه نویس هستید یا تجربه نوشتن اسکریپت دارید، این دوره آموزشی به شما آموزش می دهد که چکونه از علوم داده در جهت بهره وری بیشتر کار خود در صنعت و یا هرجای دیگر استفاه کنید.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning with Python با آموزش یادگیری ماشین با پایتون اشنا خواهید شد.

دانلود Udemy Applied Machine Learning without coding using Orange 3 - آموزش یادگیری ماشین بدون کد با اورنج 3

  • بازدید: 3,520
دانلود Udemy Applied Machine Learning without coding using Orange 3 - آموزش یادگیری ماشین بدون کد با
یکی از نرم‌افزارهای بسیار ساده و لذت بخش برای انواع عملیات داده‌کاوی و یادگیری ماشین نرم‌افزار Orange است. این نرم افزار به خاطرِ سادگی و واسطِ کاربریِ ساده‌ی آن می‌تواند موردِ استفاده‌ی بسیاری از متخصصانِ حوزه‌ی علوم‌داده باشد. حتی دوستانی که به تازگی به دنبالِ یادگیریِ علوم داده هستند، می‌توانند از این نرم افزار استفاده کنند.
در دوره آموزشی Udemy Applied Machine Learning without coding using Orange 3 با آموزش یادگیری ماشین بدون کد با اورنج 3 اشنا خواهید شد.

دانلود Machine Learning & Deep Learning in Python & R - آموزش کامل یادگیری ماشین با پایتون

  • بازدید: 7,026
دانلود Machine Learning & Deep Learning in Python & R - آموزش کامل یادگیری ماشین با پایتون
(1399/6/1) تغییرات:

دوره در تاریخ 1404/2/23 آپدیت شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Machine Learning & Deep Learning in Python & R با آموزش کامل یادگیری ماشین با پایتون اشنا خواهید شد.

دانلود Applied Deep Learning with Keras - آموزش یادگیری عمیق با کراس

  • بازدید: 5,621
دانلود Applied Deep Learning with Keras - آموزش یادگیری عمیق با کراس

کراس (Keras) یک کتابخانهٔ متن‌باز شبکه عصبی است که به زبان پایتون نوشته شده است و قابل است که بر روی تنسورفلو یا ثینو قابل اجرا است. این نرم‌افزار به منظور آزمایش کردن سریع یادگیری عمیق طراحی شده است و در طراحی آن بر روی کوچک، ماژولار و قابل گسترش بودن توجه شده است. یادگیری عمیق (Deep learning) یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل سازی شود.
در دوره آموزشی Applied Deep Learning with Keras با آموزش یادگیری عمیق با کراس اشنا خواهید شد.

دانلود Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python - آموزش آنالیز داده های حجیم با پای اسپارک

  • بازدید: 6,943
دانلود Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python - آموزش آنالیز داده های حجیم با

 Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می­ برند، الگوریتم ­های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه داده­ای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال می­گردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده­ ها، اعمال می­ کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبان­های Java، Scala و Python، ارایه می ­کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول ­های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python با آموزش آنالیز داده های حجیم با پای اسپارک اشنا خواهید شد.

دانلود Linear Regression Analysis in Python for Machine Learning - آموزش آنالیز رگرسیون خطی در پایتون برای یادگیری ماشین

  • بازدید: 4,221
دانلود Linear Regression Analysis in Python for Machine Learning - آموزش آنالیز رگرسیون خطی در پایتو

 هوش مصنوعی یا هوش ماشینی (Artificial Intelligence) هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین در شرایط مختلف از خود نشان می‌دهد، گفته می‌شود. به عبارت دیگر هوش مصنوعی به سیستم‌هایی گفته می‌شود که می‌توانند واکنش‌هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی از جمله درک شرایط پیچیده، شبیه‌سازی فرایندهای تفکری و شیوه‌های استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آنها، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسایل را داشته باشند. به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. رگرسیون خطی یا تنازل خطی یا وایازی خطی (Linear regression) یکی از روشهای تحلیل رگرسیون است. در رگرسیون خطّی، متغیّر وابسته ترکیب خطی‌ای از ضرایب (پارامترها) است (لازم نیست که نسبت به متغیرهای مستقل خطی باشد).
در دوره آموزشی Linear Regression Analysis in Python for Machine Learning با آموزش آنالیز رگرسیون خطی در پایتون برای یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.

دانلود Udemy Machine Learning Optimization Using Genetic Algorithm - آموزش بهینه سازی یادگیری ماشین با الگوریتم ژنتیک

  • بازدید: 5,126
دانلود Udemy Machine Learning Optimization Using Genetic Algorithm - آموزش بهینه سازی یادگیری ماشین
تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل ،ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگواستفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی است که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حلها تبدیل می‌شود سپس راه حلها به عنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. الگوریتم ژنتیک چیست؟ بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند که این الگوریتم‌ها از بخش‌های تابع برازش، نمایش، انتخاب وتغییر تشکیل می‌شوند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning Optimization Using Genetic Algorithm با آموزش بهینه سازی یادگیری ماشین با الگوریتم ژنتیک اشنا خواهید شد.

دانلود Udemy Fundamentals of Machine Learning with Python Implementation - آموزش اصول و مبانی پیاده سازی یادگیری ماشین با پایتون

  • بازدید: 3,378
دانلود Udemy Fundamentals of Machine Learning with Python Implementation - آموزش اصول و مبانی پیاده
علم داده‌ ها (Data Science)، مطالعاتی پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌ محور است. به شاغلین در حوزه ی علم داده، داده پژوه (data scientist) می گویند. یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) است که به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلم و یادگیری پیدا می‌کنند.
یکی از لذت بخش ترین و جزو 10 تا از بهترین و پرطرفدارترین شغل های جهان علوم داده است. این شغل به طور متوسط در دنیا در آمدی حدود 120 هزار دلار دارد. موضوع فقط پول نیست و جذابیت بی نظیر آن برای خیلی ها شگفت انگیز است. اگر شما یک برنامه نویس هستید یا تجربه نوشتن اسکریپت دارید، این دوره آموزشی به شما آموزش می دهد که چکونه از علوم داده در جهت بهره وری بیشتر کار خود در صنعت و یا هرجای دیگر استفاه کنید.
در دوره آموزشی Udemy Fundamentals of Machine Learning with Python Implementation با آموزش اصول و مبانی پیاده سازی یادگیری ماشین با پایتون اشنا خواهید شد.