دانلود ها ی دارای تگ: "یادگیری ماشین"
231 مورد برای عبارت مورد نظر پیدا شد.
دانلود Linear Regression Analysis in Python for Machine Learning - آموزش آنالیز رگرسیون خطی در پایتون برای یادگیری ماشین
- بازدید: 4,224
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
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.
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
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.
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.
دانلود Udemy The Complete Machine Learning 2020 | Python, Math | Dummy To Pro - آموزش کامل مقدماتی تا پیشرفته یادگیری ماشین
- بازدید: 9,314
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 The Complete Machine Learning 2020 | Python, Math|Dummy To Pro با آموزش کامل مقدماتی تا پیشرفته یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.
در دوره آموزشی Udemy The Complete Machine Learning 2020 | Python, Math|Dummy To Pro با آموزش کامل مقدماتی تا پیشرفته یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.
دانلود Packt Machine Learning for Finance - آموزش یادگیری ماشین برای امور مالی
- بازدید: 5,191
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 Packt Machine Learning for Finance با آموزش یادگیری ماشین برای امور مالی اشنا خواهید شد.
در دوره آموزشی Packt Machine Learning for Finance با آموزش یادگیری ماشین برای امور مالی اشنا خواهید شد.
دانلود Predictive Analytics using R 3.5 - آموزش تحلیل پیش بینی کننده با زبان آر
- بازدید: 3,500
R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز پیاده‌سازی شده است. اگرچه دستورات اس‌پلاس و R بسیار شبیه است لیکن این دو نرم‌افزار دارای هسته‌های متمایزی می‌باشند. R، حاوی محدودهٔ گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (از جمله: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری، تحلیل سری‌های زمانی، رده‌بندی، خوشه‌بندی و غیره) و قابلیت‌های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره می‌توانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند. گرچه R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار می‌رود، این نرم‌افزار قابل به کارگیری در محاسبات ماتریسی است و در این زمینه، همپای نرم‌افزارهایی چون اُکتاو و نسخهٔ تجاری آن متلب (MATLAB) است. R، همچنین نرم‌افزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارهاست.
در دوره آموزشی Predictive Analytics using R 3.5 با آموزش تحلیل پیش بینی کننده با زبان آر اشنا خواهید شد.
دانلود Udemy Practical Machine Learning by Example in Python - آموزش کاربردی یادگیری ماشین همراه با مثال در پایتون
- بازدید: 5,154
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 Practical Machine Learning by Example in Python با آموزش کاربردی یادگیری ماشین همراه با مثال در c اشنا خواهید شد.
در دوره آموزشی Udemy Practical Machine Learning by Example in Python با آموزش کاربردی یادگیری ماشین همراه با مثال در c اشنا خواهید شد.
دانلود Udemy Data Science and Machine Learning Mathematics and Statistics - آموزش آمار و ریاضیات در یادگیری ماشین و علوم داده
- بازدید: 6,381
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 Data Science and Machine Learning Mathematics and Statistics با آموزش آمار و ریاضیات در یادگیری ماشین و علوم داده اشنا خواهید شد.
در دوره آموزشی Udemy Data Science and Machine Learning Mathematics and Statistics با آموزش آمار و ریاضیات در یادگیری ماشین و علوم داده اشنا خواهید شد.
دانلود Udemy Introduction to Machine Learning in R - آموزش مقدماتی یادگیری ماشین در زبان آر
- بازدید: 3,645
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 Introduction to Machine Learning in R با آموزش مقدماتی یادگیری ماشین در زبان آر اشنا خواهید شد.
در دوره آموزشی Udemy Introduction to Machine Learning in R با آموزش مقدماتی یادگیری ماشین در زبان آر اشنا خواهید شد.
دانلود Udemy 12 Real World CaseStudies for Machine Learning - آموزش 12 مورد مطالعه واقعی برای یادگیری ماشین
- بازدید: 4,936
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 12 Real World CaseStudies for Machine Learning با آموزش 12 مورد مطالعه واقعی برای یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.
در دوره آموزشی Udemy 12 Real World CaseStudies for Machine Learning با آموزش 12 مورد مطالعه واقعی برای یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.