آموزش یادگیری ماشین با پایتون

poster
پیش‌نمایش دوره

پایتون راهی عالی برای کشف دنیای یادگیری ماشینی است. پایتون یک زبان قدرتمند با طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها محسوب می‌شود که می‌تواند به شما در توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین کمک ... ادامه

برگزارکننده:  مکتب‌خونه  مکتب‌خونه
مدرس دوره:
4.5 (220 رای)
سطح: مقدماتی
 پلاس
  
زمان مورد نیاز برای گذراندن دوره:  33 ساعت
مجموع محتوای آموزشی:  13 ساعت ویدئو - 21 ساعت تمرین و پروژه
 (قابل دانلود می‌باشد)
مهلت دوره:  4 هفته
  
حد نصاب قبولی در دوره:  70 نمره
فارغ‌التحصیل شدن در این دوره نیاز به ارسال تمرین‌ها و پروژه‌های الزامی دارد. 
organization-pic  گواهینامه این دوره توسط مکتب‌خونه ارائه می‌شود.
course-feature   گواهی‌نامه مکتب‌خونه course-feature   خدمات منتورینگ course-feature   پروژه محور course-feature   تمرین و آزمون course-feature   تالار گفتگو course-feature   تسهیل استخدام

پیش‌نیاز‌ها

این دوره آموزشی برای کسانی که علاقه­‌مند یادگیری ماشین هستند، مناسب خواهد بود. در کنار این افراد، کسانی که با زبان برنامه‌­نویسی پایتون آشنا هستند نیز می­‌توانند در این دوره آموزشی از مباحث ارائه شده استفاده کنند. برای شرکت در این دوره و استفاده همه جانبه از مباحث ارائه شده آشنایی با زبان برنامه‌­نویسی پایتون لازم به نظر می‌­رسد.

سرفصل‌های دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون

فصل اول: مقدمه یادگیری ماشین با پایتون

در این فصل ابتدا با دوره آشنا خواهید شد و یک مقدمه‌ای از یادگیری ماشین با پایتون را خواهید آموخت.

سپس با مفاهیم یادگیری نظارت شده و یادگیری نظارت نشده آشنا خواهید شد و در پایان ارزیابی کوتاهی از آموخته‌های این فصل انجام خواهد شد.

  به دوره یادگیری ماشین با پایتون خوش آمدید
مشاهده
"06:30  
  مقدمه یادگیری ماشین با پایتون
مشاهده
"19:07  
  یادگیری ماشین بی‌نظارت و با نظارت
مشاهده
"06:16  
  کوییز مقدمه یادگیری ماشین با پایتون
 100%    
"03:00  
فصل دوم: رگرسیون Regression

رگرسیون در حقیقت خطی نه لزوماً مستقیم است که فاصله آن از تمام نقاط کمترین مقدار باشد. در این فصل ابتدا با مفهوم رگرسیون و سپس با کتابخانه‌های مهم پایتون شامل numpy، pandas و matplotlib آشنا خواهید شد. سپس پیاده‌سازی ساده‌ای از رگرسیون را خواهید آموخت و سپس سراغ مفاهیم پیشرفته‌تری از رگرسیون مثل رگرسیون غیرخطی و رگرسیون چندجمله‌ای می‌رویم و در انتها به پیاده‌سازی این موارد می‌پردازیم.

  مقدمه رگرسیون
مشاهده
"16:04  
  رگرسیون خطی ساده
مشاهده
"15:44  
  کوییز رگرسیون ساده
 6.7%    
"03:00  
  ارزیابی مدل
مشاهده
"17:14  
  نوت‌بوک
"10:49  
  Numpy
"15:46  
  Pandas
"21:11  
  Matplotlib
"17:37  
  آزمایشگاه رگرسیون ساده
"41:05  
  رگرسیون چندگانه
"10:26  
  کوییز رگرسیون چندگانه
 4.4%    
"02:00  
  آزمایشگاه رگرسیون چندگانه
"10:49  
  رگرسیون غیر خطی
"10:12  
  آزمایشگاه چند جمله‌ای
"19:37  
  آزمایشگاه رگرسیون غیر خطی
"28:33  
  پروژه رگرسیون Regression (الزامی)
 88.9%    
"300:00  
فصل سوم: دسته بندی Classification

طبقه‌بندی (Classification) یکی از روش‌های یادگیری ماشین است که برای یادگیری چگونگی تخصیص برچسب کلاس به یک نمونه ورودی، استفاده می‌شود. در این فصل به الگوریتم‌های مختلف دسته‌بندی نظیر KNN، درخت تصمیم، رگرسیون خطی و لجستیک در دسته‌بندی و svm پرداخته می‌شود. در انتهای هر مبحث پیاده‌سازی هرکدام از این موارد در پایتون به تفکیک آموزش خواهید دید و خواهید آموخت هرکدام از این الگوریتم‌ها چه نقاط قوت و ضعفی دارند و موقعیت استفاده هرکدام چیست.

  مقدمه دسته‌بندی
مشاهده
"17:39  
  کوییز مقدمه دسته بندی
 3.9%    
"02:00  
  مقدمه KNN
مشاهده
"16:08  
  ارزیابی KNN
مشاهده
"25:00  
  آزمایشگاه KNN
"28:26  
  کوییز آزمایشگاه KNN
 3.9%    
"02:00  
  مقدمه درخت تصمیم
"07:02  
  ریاضیات درخت تصمیم
"12:48  
  آزمایشگاه درخت تصمیم
"18:39  
  کوییز آزمایشگاه درخت تصمیم
 3.9%    
"02:00  
  مقدمه رگرسیون لجیستیک
"12:57  
  رگرسیون لجیستیک و خطی
"13:23  
  آموزش رگرسیون لجیستیک
"22:16  
  آزمایشگاه رگرسیون لجیستیک
"16:31  
  کوییز آزمایشگاه لجیستیک
 3.9%    
"02:00  
  SVM
"16:13  
  آزمایشگاه SVM
"15:44  
  کوییز آزمایشگاه SVM
 5.9%    
"03:00  
  پروژه دسته‌بندی Classification (الزامی)
 78.4%    
"300:00  
فصل چهارم: خوشه‌بندی Clustering

خوشه‌بندی یکی از رایج‌ترین روش‌های یادگیری بدون نظارت است که در آن داده‌ها بر اساس شباهت داده‌ها، دسته‌بندی می‌شوند. در این فصل با جدیدترین و قوی‌ترین الگوریتم‌های این روش نظیر Kmeans، روش سلسله‌مراتبی و روش DBSCAN آشنا شده و مزیت‌ها، نقاط ضعف و قوت و موقعیت‌های استفاده هرکدام را خواهید آموخت. هرکدام از این روش‌ها به تفکیک پیاده‌سازی شده و با نحوه فراخوانی و استفاده آنها آشنا خواهید شد.

  مقدمه خوشه‌بندی
مشاهده
"17:00  
  کوییز مقدمه خوشه‌بندی
 4.3%    
"02:00  
  روش K-Means
مشاهده
"16:26  
  نکات K-Means
مشاهده
"08:17  
  آزمایشگاه K-Means 1
"22:33  
  آزمایشگاه K-Means 2
"15:39  
  کوییز آزمایشگاه K-Means
 6.4%    
"03:00  
  روش سلسله‌مراتبی
"13:21  
  ادامه روش سلسله‌مراتبی
"09:51  
  آزمایشگاه روش سلسله‌مراتبی 1
"10:43  
  آزمایشگاه روش سلسله‌مراتبی 2
"26:33  
  DBSCAN
"13:44  
  آزمایشگاه DBSCAN
"16:13  
  کوییز آزمایشگاه DBSCAN
 4.3%    
"02:00  
  پروژه خوشه‌بندی Clustering (الزامی)
 85.1%    
"300:00  
فصل پنجم: سیستم‌های توصیه‌گر Recommender Systems

سیستم‌های توصیه دهنده مکانیزم‌هایی‌اند که الگوهای رفتاری هر سیستم را می‌گیرند و از آنها برای پیش‌بینی رفتار سیستم استفاده می‌کنند. در این فصل سراغ این سیستم‌های جذاب رفتیم و کاربرد یادگیری ماشین در این حوزه رو موردمطالعه قرارداده‌ایم. با انواع مختلفی از آن مثل سیستم توصیه گر مبتنی بر محتوا و توصیه گر مبتنی بر همکاری آشنا می‌شوید و پیاده‌سازی هرکدام را آموزش خواهیم داد.

  مقدمه سیستم‌های توصیه‌گر
مشاهده
"15:28  
  سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
مشاهده
"10:07  
  آزمایشگاه سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
مشاهده
"24:03  
  کوییز آزمایشگاه سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
 8.3%    
"02:00  
  سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
"16:38  
  آزمایشگاه سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
"28:16  
  کوییز آزمایشگاه سیستم های توصیه گر مبتنی بر همکاری
 8.3%    
"02:00  
  پروژه سیستم توصیه‌گر وبسایت IMDB (الزامی)
 83.3%    
"300:00  

ویژگی‌های دوره

گواهی‌نامه مکتب‌خونه
گواهی‌نامه مکتب‌خونه

در صورت قبولی در دوره، گواهی نامه رسمی پایان دوره توسط مکتب‌خونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار می گیرد.

مشاهده نمونه گواهینامه

ویژگی‌های دوره

خدمات منتورینگ
خدمات منتورینگ

خدمات منتورینگ به معنای برخورداری دانشجو از راهنما یا پشتیبان علمی در طول گذراندن دوره می‌باشد. این خدمات شامل پاسخگویی به سوالات آموزشی(در قالب تیکتینگ)، تصحیح آزمون یا پروژه های دوره و ارائه باز خورد موثر به دانشجو می‌باشد.

ویژگی‌های دوره

پروژه محور
پروژه محور

این دوره طوری طراحی شده است که محتوای آموزشی دوره حول چند پروژه واقعی و کاربردی هستند تا یادگیری دانشجو در طول دوره به کاربردهای عملی تبدیل شود و به این ترتیب بالاترین سطح یادگیری را فراهم نمایند.

ویژگی‌های دوره

تمرین و آزمون
تمرین و آزمون

با قرار گرفتن تمرین ها و آزمون های مختلف در طول دوره، محیطی تعاملی فراهم شده است تا بهره گیری از محتوا و یادگیری بهتر و عمیق تر شود.

ویژگی‌های دوره

تالار گفتگو
تالار گفتگو

شما می توانید از طریق تالار گفتگو با دیگر دانشجویان دوره در ارتباط باشید، شبکه روابط حرفه ای خود را تقویت کنید یا سوالات مرتبط با دوره خود را از دیگر دانشجویان بپرسید.

ویژگی‌های دوره

تسهیل استخدام
تسهیل استخدام

در صورت قبولی در دوره، شما می‌توانید با وارد کردن اطلاعات آن در بخش دوره‌های آموزشی رزومه‌ساز «جاب ویژن»، تایید مهارت خود را در قالب اضافه شدن «مدال مهارت» به روزمه آنلاین خود دریافت نمایید. این مدال علاوه بر ایجاد تمایز در نمایش رزومه شما، باعث بالاتر قرار گرفتن آن در لیست انبوه رزومه‌های ارسالی به کارفرما شده و بدین ترتیب شانس شما را برای استخدام در سازمانهای موفق و پر متقاضی افزایش می‌دهد.

بررسی فرصت‌های شغلی

درباره دوره

پایتون راهی عالی برای کشف دنیای یادگیری ماشینی است. پایتون یک زبان قدرتمند با طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها محسوب می‌شود که می‌تواند به شما در توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین کمک کند. با پایتون، می‌توانید همه‌چیز را از ایجاد مدل‌های رگرسیون خطی اولیه تا ساخت الگوریتم‌های یادگیری عمیق پیچیده انجام دهید. پایتون همچنین یک زبان عالی برای کاوش در علم داده و داده‌کاوی است که شامل درک الگوها و روابط در داده‌ها می‌شود. با کتابخانه‌ها و ابزارهای مناسب، می‌توانید مدل‌های پیش‌بینی قدرتمند بسازید و برنامه‌های یادگیری ماشینی ایجاد کنید که می‌تواند تصمیم‌گیری را بهبود بخشد و فرآیندها را خودکار کند. آموزش یادگیری ماشین با پایتون با هدف آموزش این ترند پرطرفدار به همت استاد جادی و مکتب خونه تهیه شده است که در ادامه آن را معرفی خواهیم کرد.

دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون چیست؟

در این دوره آموزشی به یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌­نویسی شناخته شده و کار­آمد پایتون پرداخته می­‌شود. دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون به این صورت برنامه‌ریزی شده است که از مقدمات شروع می‌­شود و به مباحث پیشرفته و جدید یادگیری ماشین با پایتون می­‌پردازد.

دوره آموزش یادگیری ماشین جادی در دو بخش تدوین شده است؛ در بخش اول شما باهدف یادگیری ماشین و کاربرد آن در دنیای واقعی آشنا خواهید شد. در بخش دوم این دوره یک نمای کلی از مباحث یادگیری ماشین مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، ارزیابی مدل­‌ها و الگوریتم­‌های ماشین لرنینگ به شرکت‌کنندگان ارائه خواهد شد.

هدف از آموزش دوره یادگیری ماشین با پایتون چیست؟

هدف از برگزاری این دوره ماشین لرنینگ با پایتون، آموزش ماشین لرنینگ به‌صورت مرحله‌به‌مرحله از مباحث مقدماتی تا مباحث جدید و پیشرفته است. شرکت در این دوره آموزشی به شما کمک خواهد کرد تا در محیط واقعی و کاربردی از زبان برنامه­‌نویسی پایتون استفاده کنید و مهارت خود را در زمینه برنامه­‌نویسی پایتون افزایش دهید. در کنار این موضوع، آموزش یادگیری ماشین را به‌عنوان هدف اصلی این دوره آموزشی دنبال خواهید کرد.

در انتهای این دوره چه مهارت‌­هایی کسب خواهید کرد؟

با شرکت در این دوره علاوه بر آشنایی با کلیات یادگیری ماشین شما با مباحث دیگری از مانند مسائل زیر آشنا شوید:

1. یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت

2. ارزیابی مدل­‌ها و الگوریتم‌­های یادگیری ماشین

3. رگرسیون

4. طبقه‌بندی

5. خوشه‌بندی

6. یادگیری کیت علمی

7. SciPy

ویژگی متمایز این دوره نسبت به دوره‌­های مشابه چیست؟

مدرس این دوره جادی میرمیرانی است. در کنار مدرس حرفه‌­ای و مسلط این دوره ساختاری که برای آموزش این دوره در نظر گرفته شده، نسبت به دوره‌­های مشابه متمایز خواهد بود. به این صورت که این دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون در دو بخش تدوین شده است و در این دو بخش علاوه بر آموزش مقدمات به مباحث جدید و اساسی در آموزش یادگیری ماشین با پایتون پرداخته خواهد شد.

در کنار این موارد در تمام طول دوره شما می‌­توانید سوالات و ابهامات خود را با استاد دوره در میان بگذارید و پاسخ همه سوالات خود را به دست بیاورید. در پایان دوره یادگیری ماشین با پایتون و پس از انجام آزمون در صورت کسب نمره قبولی مدرک معتبر مکتب‌­خونه مربوط به گذراندن این دوره به شما داده می­‌شود و با استفاده از این مدرک شما می­‌توانید شرایط خود را در آزمون‌­های استخدامی و مصاحبه­‌های مربوط به استخدام بهبود ببخشید.

درباره استاد

maktabkhooneh-teacher جادی میرمیرانی

جادی به معنای حقیقی کلمه، یک گیک و یک هکر است، البته منظور از هکر، دزدی پسورد و ایمیل مردم نیست! بلکه به معنی عشق به دانستن و عشق به تحقیق درباره خیلی از چیزهایی هست که می‌بینم و می‌شنویم. جادی بیشتر از ۲۰ سال است که به صورت حرفه‌ای برنامه‌نویسی می‌کند و تجربیات زیادی در این زمینه داره و در شرکت‌های بزرگی مثل نوکیا و مبین‌نت تجربه کاری موفق داشته است. کمتر کسی وجود داره که در زمینه فنی مرتبط با کامپیوتر فعالیت داشته باشد و جادی میرمیرانی را نشناسد.

جادی میرمیرانی فارغ‌التحصیل مهندسی مخابرات از دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی در مقطع کارشناسی و کارشناسی ارشد جامعه‌شناسی از دانشگاه علامه طباطبایی است. تخصص اصلی ایشان، امنیت و شبکه است ولی در زمینه‌های مختلف دیگری از جمله تدریس برنامه‌نویسی پایتون، هک، لینوکس، بلاک‌چین و ساخت پادکست‌های مرتبط با تکنولوژی‌های روز نیز فعالیت بیش از 10 ساله دارد.

مشاهده پروفایل و دوره‌‌های استاد

نظرات کاربران

تا کنون نظری برای این دوره ثبت نشده است. برای ثبت نظر باید ابتدا در دوره ثبت نام کرده و دانشجوی دوره باشید.
گلنوش احمدی 1403-03-02
نام استاد خودش گویای میزان عالی بودن دوره ست
کیانا نصیری 1403-02-21
اگر به دنبال دوره ای برای شروع و ورود به ML هستید عالیهه ،توضیحات روون و کاربردی !
گلناز قنادان شیرازی 1403-02-21
اگر با هوش مصنوعی آشنایی ندارین و میخواین با مفاهیم اولیه این حوزه و الگوریتم‌های کاربردیش آشنا بشین این دوره حتماً پیشنهاد میشه. جادی عزیز خیلی روون و ساده مفاهیم پیچیده رو توضیح میدن
آرش حمزه خانی 1403-02-17
استاد جادی عالیه
امیر رشیدنژاد 1403-02-17
دوره ی خیلی عالی هستش
سینا ابراهیمی ماکو 1403-02-10
دوره کامل و عالی با بیان راحت و قابل فهم این استاد
زهرا علیزاده 1403-02-08
بسیار عالی توضیح میدن استاد جادی ممنونم بابت این دوره ی بسیار خوبتون
امیرعباس اسماعیلی 1403-02-08
دوره بسیار مفیدی بود برای من و آگاهی‌ لازم رو جهت ادامه آموزش کسب کردم. تشکر فراوان
علیرضا پرچمی 1403-02-05
واقعا کاربردی بود و یه دید اولیه خیلی مناسبی نسبت به طیف وسیعی از ابزار ها و بخش های یادگیری ماشین به من داد.
مهرداد احمدی خوب 1403-01-30
واقعا یه دوره خوبیه برای شروع.
علی قدیمی 1403-01-13
دوره ای عالی هست
محمد مهدی بانشی 1403-01-04
با دیدن نام مدرس راضی به خرید شدم
نازنین حسین خان 1402-12-27
با سلام. دوره طبق انتظارم بسیار عالی بود. ممنون از استاد جادی عزیز بابت بیان شیوا و مثال های کاربردی و عالی شون و همونطور که به درستی اشاره کردن، باید با دیتاهای مختلف کار کردتا به مهارت کافی رسید. براشون سلامتی و موفقیت آرزو می کنم.
حسن به خوی 1402-12-27
به نظرم خیلی کاربری و مفید بود
محمد قدیمی 1402-12-24
این دوره استاد جادی عزیز واقعا خوب و کامل بود و من با توجه به این که دوره coursera رو هم گذروندم بنظرم این دوره بهتر بود توضیحاتش و ارزش شرکت کردن رو داره.
1
2
3
... 8

دوره‌های پیشنهادی

سوالات پرتکرار

آیا در صورت خرید دوره، گواهی نامه آن به من تعلق می گیرد؟
خیر؛ شما با خرید دوره می توانید در آن دوره شرکت کنید و به محتوای آن دسترسی خواهید داشت. در صورتی که در زمان تعیین شده دوره را با نمره قبولی بگذرانید، گواهی نامه دوره به نام شما صادر خواهد شد.

سوالات پرتکرار

حداقل و حداکثر زمانی که می توانم یک دوره را بگذرانم چقدر است؟
برای گذراندن دوره حداقل زمانی وجود ندارد و شما می توانید در هر زمانی که مایل هستید فعالیت های مربوطه را انجام دهید. برای هر دوره یک حداکثر زمان تعیین شده است که در صفحه معرفی دوره می توانید مشاهده کنید که از زمان خرید دوره توسط شما تنها در آن مدت شما از ویژگی های تصحیح پروژه ها توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه بهره مند خواهید بود.

سوالات پرتکرار

در صورت قبولی در دوره، آیا امکان دریافت نسخه فیزیکی گواهی نامه دوره را دارم؟
خیر، به دلیل مسائل زیست محیطی و کاهش قطع درختان، فقط نسخه الکترونیکی گواهی‌نامه در اختیار شما قرار می‌گیرد

سوالات پرتکرار

پس از سپری شدن زمان دوره، به محتوای دوره دسترسی خواهم داشت؟
بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

چرا یادگیری ماشین را با پایتون یاد بگیریم؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) با پایتون به دلایل زیادی یک انتخاب عالی محسوب می‌شود. از طرفی یادگیری پایتون آسان بوده، طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها برای آن وجود دارد، پایتون همچنین مستقل از پلتفرم بوده و توسط یک جامعه بزرگ پشتیبانی می‌شود. پایتون به دلیل سینتکس ساده، کتابخانه‌های قدرتمند و تمرکز بر مقیاس‌پذیری و توسعه‌پذیری، به طور فزاینده‌ای به زبان انتخابی برای علم داده و یادگیری ماشین تبدیل‌شده است.

پایتون با کتابخانه‌های قدرتمند خود مانند scikit-learn، ،NumPy، پانداها و TensorFlow، آموزش، آزمایش و استقرار سریع مدل‌های قدرتمند یادگیری ماشین را آسان می‌کند. علاوه بر این، پشتیبانی گسترده پایتون برای مصورسازی، تجزیه‌وتحلیل عملکرد مدل و بهبود دقت را آسان می‌کند. به‌طورکلی، یادگیری ماشین با پایتون یک انتخاب عالی برای هرکسی که به علم داده و یادگیری ماشین علاقه مند است، خواهد بود. دوره آموزش یادگیری ماشین با علم داده با هدف این ترند در مکتب خونه تهیه شده است.

آیا پایتون بهترین انتخاب برای یادگیری ماشین است؟

پایتون لزوماً بهترین انتخاب برای یادگیری ماشین نیست اما یکی از بهترین انتخاب‌ها است و بااین‌حال زبان‌ها و فریمورک‎های دیگری نیز وجود دارند که می‌توانند برای یادگیری ماشین استفاده شوند. زبان‌هایی مانند R، MATLAB، جاوا و C++ در این دسته قرار می‌گیرند. هر زبانی مزایا و معایب خاص خود را دارد، بنابراین بهترین انتخاب برای یادگیری ماشینی به پروژه خاص و ترجیحات توسعه دهنده بستگی دارد.

مزایای پایتون برای یادگیری ماشین چیست؟

از مهم‌ترین مزایای پایتون برای یادگیری ماشین می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • Python یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و همه‌منظوره به‌حساب می‌آید که به دلیل نحو ساده و شهودی، یادگیری آن آسان است. این باعث می‌شود که زبان ایده آلی برای پروژه‌های یادگیری ماشین باشد.
  • پایتون یک جامعه کاربری فعال و بزرگ دارد که پشتیبانی آنلاین و کتابخانه‌های زیادی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کنند. این کار شروع پروژه‌های یادگیری ماشین را آسان می‌کند.
  • پایتون دارای بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری ماشینی قدرتمند مانند Scikit-Learn، TensorFlow و Keras است که ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را آسان خواهد کرد.
  • پایتون همچنین دارای کتابخانه‌های مصورسازی داده عالی مانند Matplotlib و Seaborn است که می‌تواند به دانشمندان داده کمک کند تا داده‌ها و عملکرد مدل را راحت‌تر درک کنند.
  • پایتون زبانی مستقل از پلتفرم است، به این معنی که می‌توان از آن در سیستم‌عامل‌ها و پلتفرم‌های سخت‌افزاری مختلف استفاده کرد. این امر توسعه، استقرار و نگهداری پروژه‌های یادگیری ماشین را آسان کرده است.
  • در نهایت، پایتون زبانی متن‌باز است، بنابراین توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌صورت رایگان از آن استفاده کرده و آن را بر اساس نیاز خود تغییر دهند.

نقشه راه ماشین لرنینگ با پایتون

در دوره آموزش یادگیری ماشین با python نقشه راه این ترند جذاب به‌صورت کامل بحث شده است اما بااین‌حال نقشه راه زیر می‌تواند به عنوان یک نقشه راه استاندارد در نظر گرفته شود:

1. پایتون و کتابخانه‌های لازم را نصب کنید: در صورت نیاز، Python 3.x، NumPy، SciPy، Matplotlib، scikit-learn و کتابخانه‌های دیگر باید نصب شوند.

2. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین را درک کنید: با اصول یادگیری ماشینی مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، رگرسیون، الگوریتم‌های طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و غیره آشنا شوید.

3. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها را بیاموزید: نحوه تمیز سازی داده و آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین را باید یاد بگیرید.

4. اصول برنامه‌نویسی پایتون را بیاموزید: درک کاملی از زبان پایتون، از نحو اولیه و ساختارهای داده را به دست آورید. برای این هدف می‌تواند از دوره‌های آموزش رایگان و آموزش جامع مکتب خونه استفاده کنید.

5. کار با الگوریتم‌های یادگیری ماشینی: ساخت مدل‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت شروع کنید.

6. کاربردهای عملی یادگیری ماشین را اجرا کنید: یادگیری ماشین را در یک برنامه دنیای واقعی ادغام کنید. این می‌تواند شامل توسعه وب، پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر و موارد دیگر باشد.

7. با آخرین روندهای یادگیری ماشینی همراه باشید: با آخرین تحقیقات و پیشرفت‌های یادگیری ماشینی به‌روز بمانید.

نحوه استفاده از پایتون در یادگیری ماشینی

در دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون نحوه استفاده از این زبان در یادگیری ماشین بیان شده است و بااین‌حال در اینجا نیز به این مسئله اشاره خواهیم کرد:

1. انتخاب یک کتابخانه یادگیری ماشینی: چندین کتابخانه و فریمورک محبوب پایتون برای یادگیری ماشین مانند Scikit-learn، TensorFlow، Keras، PyTorch و scikit-optimize وجود دارد.

2. آماده‌سازی داده‌ها: قبل از شروع ساخت یک مدل، ابتدا باید داده‌ها را آماده کنید. این شامل پاک‌سازی داده‌ها، تبدیل آن به قالبی مناسب برای یادگیری ماشینی و تقسیم آن به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی است.

3. انتخاب یک مدل: پس از آماده شدن داده‌ها، می‌توانید تصمیم بگیرید که از کدام مدل یادگیری ماشینی استفاده کنید. مدل‌های رایج شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و ماشین‌های بردار پشتیبان است.

4. آموزش مدل: پس از انتخاب یک مدل، باید آن را با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش دهید. این کار با تغذیه مدل از داده‌های ورودی و تنظیم پارامترهای آن بر اساس خروجی حاصل انجام می‌شود.

5. آزمایش مدل: سپس مدل آموزش‌دیده با استفاده از داده‌های آزمایشی، آزمایش می‌شود. این به شما امکان می‌دهد دقت مدل را اندازه‌گیری کرده و مشکلات احتمالی را شناسایی کنید.

6. استقرار مدل: زمانی که مدل تست و آماده شد، می‌توانید آن را مستقر کنید. این می‌تواند شامل ادغام آن در یک برنامه کاربردی، وب‌سایت یا سایر سیستم‌ها باشد.

بازار کار یادگیری ماشین با پایتون

بازار کار برای یادگیری ماشین با پایتون در حال رشد است، زیرا پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی به طور فزاینده‌ای روزبه‌روز محبوب می‌شود. پایتون دارای طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها است که آن را برای کارهای علم داده و یادگیری ماشین مناسب می‌کند. در نتیجه، بسیاری از شرکت‌ها به دنبال توسعه‌دهندگان ماهر پایتون هستند که بتوانند برنامه‌های کاربردی ML را توسعه دهند.

علاوه بر این، پایتون یک زبان منبع باز محسوب می‌شود، به این معنی که برای هرکسی که می‌خواهد آن را یاد بگیرد و استفاده کند، رایگان است. این آن را به گزینه‌ای جذاب برای کارفرمایان تبدیل می‌کند، زیرا آن‌ها مجبور نیستند روی مجوزهای نرم‌افزاری گران‌قیمت سرمایه‌گذاری کنند.

با افزایش تقاضا برای یادگیری ماشین با پایتون، فرصت‌های شغلی نیز افزایش می‌یابد. شرکت‌ها به دنبال متخصصان با تجربه‌ای هستند که بتوانند مدل‌های ML را توسعه داده و به کار گیرند و همچنین به دنبال دانشمندان داده‌ای هستند که بتوانند در تحلیل داده‌ها ماهر باشند. همچنین فرصت‌هایی برای توسعه‌دهندگان پایتون در سطح پایه وجود دارد که می‌توانند از این زبان برای کارهای اساسی مانند توسعه وب و خودکارسازی سازی وظایف استفاده کنند.

با مکتب خونه و جادی همه چیز آشان است

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بدون شک مهم‌ترین ترند فناوری در حال حاضر هستند و چشم‌انداز آن ‌همچنان امیدوار کننده است. اگر به فکر یادگیری ماشین هستید باید زبان برنامه‌نویسی را یاد بگیرید که بهترین انتخاب برای این هدف بدون شک پایتون است. دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون در سرفصل‌های مختلفی برای این هدف تهیه شده است که هم‌اکنون می‌توانید با ثبت‌نام در آن از مفاهیم دوره استفاده کنید و اولین و مهم‌ترین قدم را در این راستا بردارید.

صفحات پربازدید
poster
پیش‌نمایش دوره
  
برگزار کننده:  مکتب‌خونه
  
زمان مورد نیاز برای گذراندن دوره:  33 ساعت
مجموع محتوای آموزشی:  13 ساعت ویدئو - 21 ساعت تمرین و پروژه
 (قابل دانلود می‌باشد)
مهلت دوره:  4 هفته
  
حد نصاب قبولی در دوره:  70 نمره
فارغ‌التحصیل شدن در این دوره نیاز به ارسال تمرین‌ها و پروژه‌های الزامی دارد. 
organization-pic  گواهینامه این دوره توسط مکتب‌خونه ارائه می‌شود.
course-feature   گواهی‌نامه مکتب‌خونه course-feature   خدمات منتورینگ course-feature   پروژه محور course-feature   تمرین و آزمون course-feature   تالار گفتگو course-feature   تسهیل استخدام