بهبود عملکرد مدلهای یادگیری ماشین با روش‌های Ensemble در پایتون
در دنیای یادگیری ماشین، هیچ مدلی همیشه بهترین نیست! اما با استفاده از Ensemble Learning می‌توان چندین مدل مختلف را ترکیب کرد تا نتیجه‌ای قدرتمندتر، پایدارتر و دقیق‌تر به‌دست آورد.در این دوره، یاد می‌گیرید چگونه ... بیشتر
مهدی زارع
به‌روزرسانی: ۱۴۰۴/۰۹/۰۵
آنچه در این دوره می‌آموزید
با مفاهیم و ساختارهای اصلی Ensemble Learning شامل Bagging، Boosting، Stacking و Voting آشنا می‌شوید.
نحوه پیاده‌سازی مدلهای تجمعی با پایتون و کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn، XGBoost، LightGBM و CatBoost را می‌آموزید.
می‌فهمید چگونه ترکیب مدل‌ها می‌تواند دقت، پایداری و تعمیم‌پذیری پیش‌بینی‌ها را بهبود دهد.
در پایان، می‌توانید مدلهای Ensemble حرفه‌ای طراحی و در پروژه‌های واقعی یا رقابت‌های داده‌کاوی به‌کار ببرید.
محتوای دوره
پیش‌نیاز‌ها
برای یادگیری کامل این دوره، آشنایی با مفاهیم زیر توصیه می‌شود:
🔹 Python Programming: تسلط نسبی بر زبان پایتون و کار با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
🔹 Machine Learning Basics: آشنایی با مفاهیم یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و مدل‌هایی مانند Decision Tree، Logistic Regression و KNN
🔹 Data Visualization: توانایی استفاده از Matplotlib یا Seaborn برای تحلیل و نمایش داده‌ها
🔹 Jupyter Notebook یا Google Colab: توانایی اجرای کد و تحلیل گام‌به‌گام
(اگر این مباحث را به‌صورت مقدماتی می‌دانید، می‌توانید بدون مشکل وارد این دوره شوید.)
درباره دوره
در دنیای یادگیری ماشین، هیچ مدلی همیشه بهترین نیست!
اما با استفاده از Ensemble Learning می‌توان چندین مدل مختلف را ترکیب کرد تا نتیجه‌ای قدرتمندتر، پایدارتر و دقیق‌تر به‌دست آورد.
در این دوره، یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از زبان Python و کتابخانه‌های محبوبی مانند scikit-learn، XGBoost، LightGBM و CatBoost، مدلهای تجمعی بسازید و دقت پیش‌بینی‌ها را به شکل چشمگیری افزایش دهید.
از مبانی نظری مثل Bagging و Boosting گرفته تا روش‌های پیشرفته‌تری چون Stacking و Blending، همه‌ی مفاهیم را گام‌به‌گام همراه با مثال‌های واقعی یاد می‌گیرید.
در پایان دوره، شما می‌توانید مدلهای ترکیبی هوشمند برای پروژه‌های واقعی طراحی کنید و در رقابت‌های داده‌کاوی یا پروژه‌های صنعتی، نتایج درخشان‌تری به‌دست آورید
اطلاعات بیشتر
گواهی‌نامه
پس از گذراندن محتوای دوره به صورت آنلاین (بدون دانلود) در سایت مکتب‌خونه، در صورتی که حد نصاب قبولی در دوره را کسب و تمرین ها و پروژه های الزامی را ارسال کنید، گواهی‌نامه رسمی پایان دوره توسط مکتب‌خونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار می‌گیرد.
قابل اشتراک‌گذاری در
درباره استاد
مهندس مهدی زارع
با بیش از ۴ سال سابقه حرفه‌ای، یکی از چهره‌های فعال در حوزه تحلیل داده، برنامه‌نویسی پایتون و آموزش علوم داده است.
او دارای مدرک کارشناسی ارشد مهندسی نفت و گاز با گرایش اکتشاف است و تاکنون بیش از ۸۰ پروژه موفق در پلتفرم پارسکدرز انجام داده که منجر به کسب امتیاز عالی 9.97 از 10 از سوی کارفرمایان شده است.
مهندس زارع در کنار پروژه‌های فریلنس، تجربه تدریس دوره‌های تخصصی برنامه‌نویسی پایتون در دانشگاه را دارد و همواره در جهت توانمندسازی دانشجویان و متخصصان در زمینه‌های کدنویسی، تحلیل داده و یادگیری ماشین کوشیده است.
از دستاوردهای حرفه‌ای مهندس زارع می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
انجام موفق بیش از ۸۰ پروژه تحلیل داده و یادگیری ماشین در پلتفرم پارسکدرز
تدریس دوره «برنامه‌نویسی پایتون کاربردی» ویژه دانشجویان فنی و مهندسی
طراحی و پیاده‌سازی مدلهای پیش‌بینی و داده‌کاوی در پروژه‌های صنعتی و دانشگاهی
کسب میانگین امتیاز 9.97 از 10 در ارزیابی کیفیت خدمات توسط کارفرمایان
مهندس زارع با رویکردی دقیق، ساده و نتیجه‌محور، تلاش می‌کند دانش فنی را به زبانی قابل فهم و کاربردی به مخاطبان منتقل کرده و مسیر رشد و پیشرفت آن‌ها را هموار سازد.
اطلاعات بیشتر
