پی سی دانلود - آموزش-رگرسیون-خطی

این دوره آموزشی جامع برای کسانی طراحی شده است که به دنبال یادگیری کامل نحوه ساخت مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک در نرم‌افزار R Studio هستند. پس از اتمام این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود مشکلات کسب‌وکار را که با استفاده از تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک قابل حل هستند، شناسایی کنند. همچنین، آن‌ها توانایی ایجاد و تحلیل نتایج این مدل‌ها را در R Studio خواهند داشت. هدف این دوره، فراهم کردن یک پایه محکم برای تمرین، بحث و درک مفاهیم یادگیری ماشین است. به تمام شرکت‌کنندگان این دوره گواهینامه قابل تأیید اتمام دوره اعطا می‌شود. این دوره به ویژه برای مدیران کسب‌وکار، مدیران اجرایی، یا دانشجویانی که می‌خواهند یادگیری ماشین را برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار به کار ببرند، مفید است. این دوره با آموزش محبوب‌ترین تکنیک یادگیری ماشین، یعنی رگرسیون خطی، به آن‌ها یک پایه قوی می‌دهد. این دوره تمام مراحل لازم برای حل یک مشکل کسب‌وکار با استفاده از رگرسیون خطی را پوشش می‌دهد. در حالی که بسیاری از دوره‌ها فقط بر روی نحوه اجرای تحلیل تمرکز می‌کنند، این دوره بر اهمیت مراحل قبل و بعد از تحلیل نیز تأکید دارد. قبل از تحلیل، آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها بسیار مهم است. پس از تحلیل نیز، دانشجویان می‌آموزند که چگونه کیفیت مدل خود را ارزیابی و نتایج را تفسیر کنند تا بتوانند به کسب‌وکار خود کمک کنند.
در دوره آموزشی Linear Regression and Logistic Regression using R Studio با تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک در یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

 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.