×
ribbon

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

محبوب کاربران
گواهی‌نامه
4.8 (15 امتیاز)
178دانشجو
پیشرفته

مهدی زارع

به‌روزرسانی: ۱۴۰۴/۰۹/۰۵

محتوای دوره
پیش‌نیاز‌ها
درباره دوره
نظرات کاربران
درباره استاد

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

6 فصل31 جلسه4 ساعت ویدیو
مقدمه و مفاهیم پایه
  پیش نیاز ها
مشاهده
"02:04
  مقدمه
مشاهده
"07:32
  Bagging,Boosting,Stacking
مشاهده
"11:57
  ساخت محیط مجازی(Venv)
"08:53
  Boostrap Sampling
"04:48
  پیاده سازی Boostap Sampling
"04:28
Bagging (Bootstrap Aggregating)
Boosting Methods
Stacking (Stacked Generalization)
Blending و Voting
نکات پیشرفته و بهینه‌سازی

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

امتیاز و نظرات کاربران

4.8

از مجموع 15 امتیاز

14نظر

11 روز پیش

یک دوره بسیار کامل و مفید در زمان مناسب بیشترین بازده و راندمان رو داره این دوره به صورت فشرده و سلیس و راحت موضوعاتی مطرح. میشه که شاید در نگاه اول سخت باشه ولی با این دوره خیلی راحت من خودم شخصا تونستم جلو برم 👌

دانشجوی دوره

12 روز پیش

سلام توضیحات شون قابل فهم است و مسلط هستند

دانشجوی دوره

12 روز پیش

خیلی ممنونم از مدرس این دوره آقای زارع که این مبحث رو مد نظر قرار داده و با بیان شیوا و صریح آموزش رو جلو بردن . شخصا مباحث stacking و blending رو خیلی پیگیر بودم که اینجا تونستم یه دوره مناسب و کاملی راجبشون پیدا کنم .

امیر ترکمانی

12 روز پیش

ممنونم از اقای زارع واقعا دورشون کامل و پر بار بود . خیلی عالیه ممنونممممم🙏🙏

دانشجوی دوره

12 روز پیش

بسیار دوره ی جامعی بود واقعا توضیحات کامل و واضح بودن مدرس بسیار با حوصله و با دقت تدریس میکنن ممنون جناب زارع با آرزوی سلامتی🙏🏻

دانشجوی دوره

11 روز پیش

چقدر دوره خوب و با کیفیتی 👌 کاملا جامع ، توضیحات و مباحث واضح و عالی خیلی خوشحال شدم که این دوره رو پیدا کردم ممنون از آقای زارع ..

دانشجوی دوره

12 روز پیش

دوره‌ی بسیار خوبی بود. کاملا سودمند و جامع، با توضیحات کافی و مثال های دقیق و به جا. ممنون از شما.

دانشجوی دوره

12 روز پیش

با تشکر از مدرس ، دوره بسیار عالی و کامل و کاربردی بود تمام نکاتی که مورد نیاز بنده بود داخل دوره بیان شده ممنون از شما

نادیا داداشی

12 روز پیش

عااالیی

دانشجوی دوره

12 روز پیش

خیلی دوره خوبی بود همیشه از الگوریتم ها استفاده می کردم ولی مفهوم بک گراند آن ها رو نمی دونستم که خوب تنظیم کنم ممنونم جناب زارع و عوامل مکتب خونه سلامت باشید

صبا حسینی

12 روز پیش

عالی بود واقعا مسلط بودند و مطالب رو قابل فهم توضیح میدند

دانشجوی دوره

12 روز پیش

این دوره آموزشی فوق‌العاده بود! محتوای جامع، مثال‌های عملی و کاربردی، و ارائه واضح مدرس، یادگیری را لذت‌بخش کرد. پیشنهاد می‌کنم حتماً شرکت کنید – ارزش وقت و هزینه را دارد! ⭐⭐⭐⭐⭐

رشید اسکویی

5 روز پیش

دوره خوبی بود.کلا توضیح استاد کامل شفاف بود و جامع بود و طرز بیان خیلی راحت و فهیم مرسی استاد

سید رضا حاجی شیخی

3 ماه پیش

با سلام دوره مفید و خوبی بود موفق باشید جناب زارع

دانشجوی دوره

گواهی‌نامه

بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با روش‌های Ensemble در پایتون

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

linkdin

درباره استاد

مهدی زارع
3دوره
1,088دانشجو

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

دیگر دوره‌های مهدی زارع

صفحات پربازدید