×
ribbon
مکتب خونه هوش مصنوعیمفاهیم هوش مصنوعیماشین لرنینگ

بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با روش‌های Ensemble در پایتون

مدرس:

مهدی زارع

با روش‌های Ensemble در پایتون، مدل‌های یادگیری ماشین را ترکیب و بهینه کنید تا پیش‌بینی‌هایی دقیق‌تر و پایدارتر بسازید.

گواهی‌نامه
4.6 (25)
20 دیدگاه
274دانشجو
4ساعت
سرفصل‌ها
پیشرفته سطح دوره
بروزرسانیآذر ۱۴۰۴
محتوای دوره
سرفصل‌ها
پیش‌نیاز‌ها
توضیحات دوره
دیدگاه کاربران
درباره مدرس

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.

این دوره شامل:

4 ساعت ویدئو

گواهینامه مکتب‌خونه

دسترسی مادام‌العمر به 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.)

توضیحات 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

دیدگاه کاربران

4.6

بر اساس امتیاز 25 دانشجو

1
2
3
4
5

گواهینامه اختصاصی دو زبانه

پس از گذراندن دوره به صورت آنلاین در سایت مکتب‌خونه، گواهی‌نامه رسمی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی، توسط مکتب‌خونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار می‌گیرد.

امکان اشتراک گذاری در لینکدین
دو زبانه

ضمانت بازگشت وجه

کیفیت این آموزش توسط مکتب‌خونه تضمین شده است. در صورت عدم رضایت، با شرایط زیر می‌توانید درخواست بازگشت وجه کنید.

مهلت درخواستتا ۱۵ روز پس از خرید دوره
میزان مشاهدهکمتر از ۲۰ درصد یا ۵ جلسه از دوره
مهدی زارعکارشناس ارشد نفت و گاز،متخصص هوش مصنوعی و علم داده، برنامه نویس پایتون
3دوره
1,522دانشجو
97نظر و امتیاز

مهندس مهدی زارع، فارغ‌التحصیل کارشناسی ارشد مهندسی نفت و گاز (گرایش اکتشاف)، با بیش از ۴ سال سابقه حرفه‌ای، از فعالان حوزه تحلیل داده، برنامه‌نویسی پایتون و آموزش علوم داده است.

وی علاوه بر فعالیت‌های تخصصی، به‌عنوان مدرس دانشگاهی دوره‌های کاربردی پایتون شناخته می‌شود و همواره در راستای توانمندسازی دانشجویان و متخصصان در زمینه‌های کدنویسی، تحلیل داده و هوش مصنوعی گام برداشته است. همچنین با ثبت بیش از ۸۰ پروژه موفق در پلتفرم پارسکدرز و کسب امتیاز ممتاز ۹.۹۷ از ۱۰، رضایت حداکستری کارفرمایان را در کارنامه حرفه‌ای خود دارد.

مهم‌ترین دستاوردهای حرفه‌ای:

اجرای بیش از 90 پروژه موفق تحلیل داده، داده‌کاوی و یادگیری ماشین در پلتفرم پارسکدرز

کسب امتیاز ممتاز ۹.۹۷ از ۱۰ در ارزیابی کیفیت عملکرد و رضایت کارفرمایان

تدریس دوره تخصصی «برنامه‌نویسی کاربردی پایتون» ویژه دانشجویان حوزه فنی و مهندسی

طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند پیش‌بینی در پروژه‌های متعدد صنعتی و دانشگاهی

مهندس زارع با بهره‌گیری از رویکردی دقیق، ساده و نتیجه‌محور، مفاهیم پیچیده فنی را به زبانی کاربردی و ملموس منتقل کرده و همراهی مطمئن برای مسیر رشد حرفه‌ای مخاطبان خود است.

مهارت‌هایی که می‌آموزید

آموزش ماشین لرنینگ
آموزش مبانی هوش مصنوعی
آموزش مفاهیم هوش مصنوعی
آموزش هوش مصنوعی
poster

بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با روش‌های Ensemble در پایتون

274دانشجو
4.6(25)