هوش مصنوعی امروزه به طرز عجیبی در حال پیشرفت است. این علم تا حد زیادی در تمامی حوزهها اعم از پزشکی اقتصاد سیاست و... نفوذ کرده و آن را تبدیل به شغلی پر تقاضا کرده ... ادامه
یادگیری پایتون برای یادگیری ماشین
پیادهسازی مدل رگرسیون بدون کتابخانهها
الگوریتمهای بهینه سازی
رگرسیون خطی چند متغیره
در تمام مراحل این دوره سعی شده است تا مباحث با زبانی روان و ساده توضیح داده شود تا مخاطبان محترم بتوانند به سادگی از آموزش ارائه شده استفاده کنند.
هوش مصنوعی امروزه به طرز عجیبی در حال پیشرفت است. این علم تا حد زیادی در تمامی حوزهها اعم از پزشکی اقتصاد سیاست و... نفوذ کرده و آن را تبدیل به شغلی پر تقاضا کرده است. در این دوره دو مورد از شایعترین انواع رگرسیون توسط زبان پرکاربرد پایتون بررسی میشود. یکی از مواردی که میتوان از آن به عنوان الفبای یادگیری ماشین یاد کرد بحث رگرسیون و گرادیان نزولی است که در این دوره بهصورت عملی آن را پیادهسازی کرده و در محیط کدنویسی به کار خواهیم گرفت.
اکثر دورهها این مبحث را توسط کتابخانههای موجود در پایتون بیان کرده و از جزئیات چشمپوشی کردهاند. برای پیادهسازی مباحث یادگیری ماشین و بهره بردن از آن در کسبوکارها مهندسین باید مدلها را به صورت دقیق بررسی کرده و درک عمیقی از روابط ریاضی موجود پیدا کنند. ما در این دوره مباحث تئوری را به صورت کامل موشکافی کرده و از صفر تا صد به پیادهسازی رگرسیون خطی توسط زبان پایتون خواهیم پرداخت.
آموزش رگرسیون خطی در پایتون در واقع یکی از متداولترین دورههای مرتبط با یادگیری ماشینی بوده که توسط زبان پایتون بررسی میشود. در دنیای امروزی شاهد پیشرفت Artificial Intelligence یا به اختصار AI هستیم، تا حدی که توانسته پای خود را به اکثر حوزهها از جمله پزشکی، سیاست و اقتصاد باز کند. رگرسیون خطی مدلی آماری است که رابطه خطی را بین یک متغیر وابسته و متغیرهای مستقل تجزیه و تحلیل میکند. آیا میدانید در کلاسهای رگرسیون خطی در پایتون چه میگذرد؟ در ادامه قصد داریم به بیان مباحثی بپردازیم که در دوره مذکور به آنها پرداخته میشود.
در دوره آموزش رگرسیون خطی در پایتون، کارآموز با مباحث پایه مرتبط با رگرسیون خطی آشنا شده و همچنین رسم نمودار رگرسیون در پایتون را فرا خواهد گرفت. علاوه بر این، کد و برنامههایی که در مدلسازی رگرسیون ساده و چندگانه مورد نیاز هستند، به کارآموز یاد داده خواهد شود.
به طور کلی در جلسات اولیه، مفهوم رگرسیون خطی علاوه بر نحوه محاسبه آن را فرا خواهید گرفت. از دیگر مزایای شرکت در کلاس رگرسیون خطی در پایتون آشنایی با کدهای پایتون، تکنیک رگرسیون خطی در این زبان برنامهنویسی و کتابخانههای مرتبط با آن خواهد بود. به علاوه، مباحث مرتبط با یادگیری ماشینی در این دوره به صورت کاملا دقیق بررسی شده و کارآموز به درک عمیقی از روابط ریاضی خواهد رسید.
مباحث مرتبط با Scikit learn که کتابخانهای متن باز در یادگیری ماشینی محسوب میشود، نیز در این دوره آموزش داده خواهد شد. این دوره در واقع یک راهنمای عملی برای کاربرد رگرسیون خطی در تجزیه و تحلیل دادهها ارائه میدهد. اساتید در این دوره به بیان مثال و مطالعات موردی پرداخته و بدین ترتیب نشان میدهند که چگونه میتوان از رگرسیون خطی در حیطههای مختلف استفاده کرد.
در این دوره همچنین با نحوه ایجاد خط رگرسیون و حل آن آشنا خواهید شد. به علاوه، کارآموز در این دوره خواهد آموخت که چگونه از رگرسیون خطی برای برطرف کردن مشکلات دادهای خود استفاده کند.
یکی از روشهای مدلسازی داده پرکاربرد که از یک پایه ریاضی بسیار ساده هم برخوردار است، رگرسیون خطی نام دارد. با تشخیص رابطه خطی بین دو متغیر، امکان استفاده از رگرسیون برای پیشبینی مقادیر متغیرها با توجه به مقدار متغیر دیگر امکانپذیر است. در این قسمت قصد داریم به کاربردهای دوره آموزش رگرسیون خطی در پایتون بپردازیم.
از اصلیترین کاربردهای رگرسیون خطی میتوان به پیشبینی و یا تحلیل پیشبینی اشاره کرد. این بدان معناست که امکان پیشبینی تولید ناخالص داخلی و به عبارتی دیگر آن دسته از دادههای کمی که با گذشت زمان با تغییر مواجه میشوند را پیشبینی کنیم.
بهینهسازی را باید کاربرد دیگری برای رگرسیون خطی دانست. در این شرایط، امکان بهینهسازی فرآیندهای تجاری وجود خواهد داشت. به طور مثال، مدیر فروشگاه قادر است مدلی آماری را ایجاد کند تا زمان ترغیب شدن مشتری را درک کند.
در کسب و کارها همانطور که تصمیمگیری صحیح اهمیت دارد، بهینهسازی نیز نقش خاصی را در روند تجارت ایفا میکند. رگرسیون خطی با گنجاندن روش حداقل مربعات در پایتون این قابلیت را دارد که در تصمیمگیری صحیح و یا تصحیحی تصمیمی که قبلا اتخاذ شده، به ما کمک کند.
رگرسیون خطی یکی از کاربردیترین ابزارها در اقتصاد به شمار میرود. از این تکنیک میتوان در پیشبینی عرضه، تقاضا و همچنین سرمایهگذاری موجودی استفاده کرد.
ار جمله اهدافی که شرکتهای مالی دنبال میکنند، به حداقل رساندن و کاهش سبد ریسک است. در این شرایط، لازم است از عوامل تاثیرگذار بر مشتریان اطلاعات لازم را کسب کرد. تمامی این موارد با استفاده از رگرسیون خطی قابل انجام است.
در کلاسهای رگرسیون خطی در پایتون، علاوه بر الگوهای رگرسیون خطی از نوع ساده و چندگانه به کاربرد الگوهای رگرسیون نیز پرداخته خواهد شد. از جمله مباحثی که در این دوره آموزش داده میشوند میتوان به قضیه تجزیه واریانس، معناداری مدل رگسیون، الزام وجود متغیر پیشگو در الگوی رگرسیون و… اشاره کرد.
رگرسیون به مفهومی پر کاربرد و پر طرفدار در علوم پایه علیالخصوص علم مهندسی تبدیل شده است. رگرسیون در واقعی پارامتری است که دادههای تجربی و مدلسازی را با یکدیگر مطابقت میدهد. با توجه به اهمیت رگرسیون در حوزه مهندسی، این تکنیک جایگاه بسیار ارزشمندی را در علم مهندسی به خود اختصاص داده است.
دوره آموزش رگرسیون خطی در پایتون که از محبوبترین روشهای مورد استفاده در Machine Learning به شمار میرود، کارآموز را با رگرسیون لجستیک در پایتون خواهد کرد. این دوره در واقع انتخابی ایده آل برای شما خواهد بود، زیرا میتوانید به راهکارهای کاربردی برای حل مشکلات در دنیای واقعی دست یابید.
اگر به عنوان یک برنامهنویس مشغول به کار هستید و دوست دارید تا مهارتهای مرتبط با برنامهنویسی را با یادگیری علوم داده بهبود ببخشید، دوره رگرسیون خطی گزینهای ایده آل برای شما خواهد بود.
شاید هم جزو آن دسته از افرادی هستید که در حوزه ریاضی و یا فنی تخصص دارید و دوست دارید مهارتهای خود را برای فعالیت به عنوان مهندس نرمافزار افزایش دهید، با گذراندن این دوره فرصتی برای شما مهیاست تا به پیشرفت قابل توجهی در سطح دانش و مهارت خود دست یابید.
یادگیری ماشین از جمله رشتههایی است که طرفداران زیادی را به خود جلب کرده و همچنان نیز در حال پیشرفت است. این رشته با توجه به مزایایی که از نظر پیشرفت شغلی به همراه دارد، توانسته توجه افراد زیادی را به خود جلب و در نهایت فرصتی برای ورود به بازار کار باشد.
بسیاری از کشورها در سراسر دنیا، مهندسین و متخصصین ماهر در این حوزه را به کشور خود جذب کرده و بستر اقامتشان را مهیا میکنند. دوره آموزشی رگرسیون خطی در پایتون یکی از بخشهای آغازین رشته Machine Learning به شمار میرود. گذراندن کلاس آموزشی رگرسیون خطی در پایتون از پیش نیازهای یادگیری عمیق به شمار میرود. در دوره رگرسیون خطی، یاد خواهید گرفت که چگونه به محاسبه شیب خط در پایتون بپردازید.
اساتید دوره آموزش رگرسیون خطی در پایتون نحوه مشتق گرفتن را با استفاده از محاسبات به شما میآموزند. به علاوه، برنامهنویسی بر پایه پایتون را فرا خواهید گرفت. از مزایای شرکت در دوره رگرسیون خطی در پایتون این است که کارآموز با تابع fit در پایتون آشنا خواهد شد.
شرکتهای صاحب نام و فعال در دنیا همواره در جستجوی متخصصینی هستند که در زمینه Machine Learning و هوش مصنوعی دارای مهارت هستند. در دوره آموزش رگرسیون در پایتون، علاوه بر پیش پردازش داده ها، در مورد الگوریتم خطی توضیحاتی ارائه خواهد شد.
در این دوره، فرمولهای ریاضی مطرح نمیشوند، بلکه نحوه پیادهسازی الگوریتمها در پایتون مورد بحث قرار خواهند گرفت. سرفصلهایی که در کلاسهای Linear regression در مکتب خونه به آنها پرداخته میشوند، در ادامه آورده شدهاند.
· مقدمه یادگیری ماشینی با پایتون
· یادگیری ماشینی بینظارت و با نظارت
· مقدمه رگرسیون
· رگرسیون خطی ساده
· ارزیابی مدل
· Numpy
· Pandas
· Matplotlib
· آزمایشگاه رگرسیون ساده
· آموزش تحلیل رگرسیون چندگانه
· آزمایشگاه چند جملهای
· آزمایشگاه رگرسیون غیر خطی
· مقدمه دستهبندی
· مقدمه KNN
· ارزیابی KNN
· مقدمه درخت تصمیم
· مقدمه رگرسیون لجیستیک
· SVM
· مقدمه خوشهبندی
· روش K-Means
· روش سلسلهمراتبی
· DBSCAN
· رگرسیون غیر خطی در پایتون
· سیستمهای توصیهگر مبتنی بر محتوا
· سیستمهای توصیهگر مبتنی بر همکاری
در دوره آموزش Linear regression که به صورت پروژه محور برگزار خواهد شد، شما با نحوه کدنویسی و پیادهسازی رگرسیون از نوع خطی با زبان پایتون در محیط جوپیتر آشنا خواهید شد. به علاوه در این دوره به مبحث رگرسیون چند متغیره در پایتون پرداخته خواهد شد.
در پایان دوره آموزش رگرسیون خطی در پایتون، کارآموزان قادر خواهند بود تا یک مجموعه داده را برای اجرا کردن معادله رگرسیون آماده کرده و به ارزیابی آن بپردازید. کدنویسی از دیگر مهارتهایی است که در این دوره کسب خواهید کرد. مخاطبین دوره آموزشی رگرسیون خطی در پایتون را افرادی تشکیل میدهند که دوست دارند با تسلط بر این رشته به بازار کار وارد شده و کسب درآمد بسیار خوبی داشته باشند.
افرادی که به مدل رگرسیون علاقمند هستند و دوست دارند که برای استفاده شخصی و یا کسب و کار خود از آن استفاده کنند، نیز به مخاطبین این دوره تبدیل شده اند. از دیگر افرادی که توصیه میشود در این دوره شرکت کنند، آن دسته از افرادی هستند که در مورد نتایج نظرسنجی اجتماعی کنجکاو هستند و به چنین مباحثی میپردازند.
امروزه شاهده استفاده از آمار در رشتههای زیادی همچون روانشناسی، اقتصاد سنجی، پزشکی، علوم تربیتی، مهندسی و… هستیم. کاربرد این رشته آن چنان گسترده شده است که امکان انجام کار تحقیقاتی بدون استفاده از آمار مقدور نخواهد بود.
رگرسیون خطی یکی از شاخههای آمار محسوب میشود که در طی چندین سال گذشته مورد توجه محققان قرار گرفته است. در حقیقت باید رگرسیون چندگانه را یکی از پر کاربردترین مباحث در علم آمار معرفی کرد. رگرسیون خطی از جمله دروسی است که در رشتههای مختلف همچون ریاضی، آمار، مهندسی صنایع و… به کار گرفته میشود. بنابراین، گذراندن دوره آموزش رگرسیون خطی در پایتون برای دانشجویان و همچنین پژوهشگران بسیار مفید و حیاتی است.
دوره آموزش رگرسیون خطی در پایتون مکتب خونه از جمله بهترین دورههایی است که توسط استادی بسیار توانمند برگزار میشود. همچنین، سرفصلها مطابق با نیاز بازار ارائه گردیده و علاوه بر آشنا کردن کارآموزان و علاقمندان با مباحث مرتبط، آنها را برای ورود به بازار کار آماده میکند. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی، آموزش پایتون و آموزش هوش مصنوعی به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.
اطلاعات بیشتر
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
مهندس محمد شرافتیان دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی فناوری اطلاعات از دانشگاه تهران هستند. ایشان سابقه تدریس ریاضیات و دروس تخصصی رشته کامپیوتر داشته و در حال حاضر در حوزه برنامهنویسی و تحلیل شبکههای اجتماعی مشغول فعالیت تخصصی هستند.
اطلاعات بیشتر