پی سی دانلود - یادگیری-ماشین

این دوره آموزش تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین است. درک مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ضروری است، اما اگر شما به دنبال ساخت یک تخصص هوش مصنوعی موثر میباشید، به امکانات مهندسی تولید نیز نیاز دارید. توسعه موثر مدل های یادگیری ماشین نیازمند شایستگی هایی است که بیشتر در حیطه هایی مثل مهندسی نرم افزار و DevOps یافت میشوند. مهندسی یادگیری ماشین برای تولید، حاصل ترکیب مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین با مهارت های عملی توسعه نرم افزار های مدرن و نقش های مهندسی است.
در دوره آموزشی Coursera Machine Learning Engineering for Production با آموزش مهندسی یادگیری ماشین برای تولید اشنا خواهید شد.

در دوره آموزشی InformIT Probability and Statistics for Machine Learning با آموزش آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.

این دوره، یک دوره آموزش جبر و حساب برای یادگیری ماشین است. این مباحث ضروری هستند چون محاسبات مشتق با استفاده از مشتق گیری پایه بهینه سازی اغلب الگوهای یادگیری ماشین (شامل آنهایی که در یادگیری عمیق به کار گرفته میشوند مثل backpropagation و stochastic gradient descent) است. در طول یادگیری این تئوری، شما یک درک عملکردی از چگونگی استفاده از جبر برای محاسبه توابع حد و مشتق گیری را کسب خواهید کرد.
آنچه در دوره Calculus for Machine Learning LiveLessons (Video Training) یاد خواهید گرفت:
- توسعه درک چگونگی کارکرد الگوریتم های یادگیری ماشین شامل آنهایی که در یادگیری عمیق به کار گرفته میشوند.
- محاسبه مشتق توابع با استفاده از AutoDiff در کتابخانه های مشهور TensorFlow 2 و PyTorch
- توانایی فهمیدن اطلاعات مشتق جزئی (مشتق نسبی)، جبر چند متغیری که در یادگیری ماشین پرکاربرد است و سایر موضوعات زیرمجموعه یادگیری ماشین شامل تئوری اطلاعات و الگوریتم های بهینه سازی.
- استفاده از انتگرال برای تعیین مساحت زیر منحنی، برای مثال محاسبه مساحت زیر منحنی ROC برای ارزیابی کارایی مدل

این دوره برای دانشجویی طراحی شده است که قبلاً برخی از مباحث پایتون را می داند و آماده است تا با استفاده از آن مهارت های پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین، در عمق بیشتری غوطه ور شود. دستمزد شروع معمول برای یک دانشمند داده می تواند بیش از 150،000 دلار باشد، و ما این دوره را برای کمک به دانش آموزان جهت یادگیری مجموعه ای از مهارت ها ایجاد کرده ایم تا آنها را در محیط کار امروز بسیار مأیوس کند. ما تمام مواردی را که برای دانستن اطلاعات کامل و پشته فن آوری یادگیری ماشین مورد نیاز در برترین شرکتهای جهان نیاز دارید، پوشش خواهیم داد. دانشجویان ما در مک کینزی، فیس بوک، آمازون، گوگل، اپل، آسانا و سایر شرکت های برتر فناوری شغل پیدا کرده اند!
در دوره آموزشی Udemy 2021 Python for Machine Learning & Data Science Masterclass با آموزش پایتون برای یادگیری ماشین و علوم داده اشنا خواهید شد.

شما به دنبال یک دوره کامل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستید که بتواند به شما کمک کند یک حرفه شکوفایی را در زمینه علوم داده، یادگیری ماشین، پایتون، R یا یادگیری عمیق شروع کنید، درست است؟ شما دوره مناسب یادگیری ماشین را پیدا کرده اید! پس از اتمام این دوره شما قادر خواهید بود:
- با اعتماد به نفس به ساخت مدل های پیش بینی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از R و Python برای حل مشکلات تجاری و ایجاد استراتژی تجاری بپردازید.
- سوالات مصاحبه مربوط به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، R ،Python را پاسخ دهید.
- در مسابقات تجزیه و تحلیل داده و علوم داده آنلاین مانند مسابقات کاگل شرکت کنید.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning & Deep Learning in Python & R با آموزش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با پایتون و آر اشنا خواهید شد.

به یادگیری ماشین با داده های نامتوازن خوش آمدید. در این دوره، شما چندین تکنیک را خواهید آموخت که می توانید با مجموعه داده های نامتوازن برای بهبود عملکرد مدل های یادگیری ماشین خود استفاده کنید. اگر در حال حاضر با مجموعه داده های نامتوازن کار می کنید و می خواهید عملکرد مدل های خود را بهبود ببخشید، یا می خواهید به سادگی در مورد چگونگی مقابله با عدم تعادل داده ها اطلاعات بیشتری کسب کنید، این دوره به شما نشان می دهد که چگونه.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning with Imbalanced Data با آموزش یادگیری ماشین با داده های نامتوازن اشنا خواهید شد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی (Neural Networks) سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است.
در دوره آموزشی Udemy Creative Machine Learning with 3 Neural Network Projects با آموزش یادگیری ماشین با سه پروژه شبکه عصبی اشنا خواهید 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 Udemy Machine Learning Master Class, Ai Made Easy (Zero To Hero!!) با آموزش مقدماتی تا پیشرفته یادگیری ماشین اشنا خواهید 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 Udemy Learn Machine Learning: Hands On ML Projects Bootcamp 2021 با آموزش یادگیری ماشین همراه با پروژه های ام ال اشنا خواهید 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 Udemy Machine Learning Concepts and Application of ML using Python با آموزش مفاهیم یادگیری ماشین و ام ال با پایتون اشنا خواهید شد.