آموزش یادگیری ماشین با پایتون Python

برای دسترسی به نسخه کامل‌تر آموزش آموزش یادگیری ماشین با پایتون Python و دانلود فایلهای همراه آموزش روی لینک زیر کلیک کنید. https://fdrs.ir/imu6 زمان‌بندی ویدئو: 0:00:00 درس ۱: تعریف یادگیری ماشین 0:09:41 درس ۲: تحلیل داده بدون یادگیری ماشین 0:21:18 درس ۳: موارد استفاده از یادگیری ماشین منظور از یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین در واقع اطلاعاتی است که ماشین از داده استخراج کرده و شما آن را یاد می‌‌گیرید. وقتی یادگیری اتفاق افتاد، ماشین می‌تواند این اطلاعات را برای پیش‌بینی راجع به آینده استفاده کند. یادگیری ماشین جایی است که علوم کامپیوتر، آمار و هوش مصنوعی در كنار هم قرار می‌گیرند. اهمیت آشنایی با یادگیری ماشین چیست؟ در دنیای امروز شما به صورت مداوم با كاربردهای یادگیری ماشین رو‌به‌رو هستید و از آن استفاده می‌کنید. الگوریتم‌های یادگیری ماشین قلب تپنده محصولات تکنولوژی بزرگی نیز هستند. این الگوریتم‌ها در سایت‌های ویدئویی به شما فیلم پیشنهاد می‌دهند، در سایت‌‌های خرید اینترنتی به شما محصولات پیشنهاد می‌دهند، نتایج سرچ‌‌های گوگل شما را مرتب می‌کنند و باعث شده‌اند گوشی تلفن هوشمندتان فرمان‌‌ها را به صورت کلامی‌ نیز دریافت کند و حتی این الگوریتم‌‌ها، غول‌‌های بازی‌‌های شطرنج و Go را شکست می‌دهند و در آینده‌ای نزدیک، راننده‌‌های شخصی شما خواهند بود. فراتر از کاربردهای تجاری، یادگیری ماشین تاثیر عمیقی بر روی تحقیقات داده‌محور داشته است. کیهان‌شناسی، طراحی متریال، آنالیز توالی DNA و ارائه درمان در پزشكی شخصی تنها گوشه‌ای از كاربردهای یادگیری ماشین در تحقیقات امروز است. پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب و پرکاربرد، محیطی مناسب برای توسعه الگوریتم‌ها و پروژه‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند. یکی از مزیت‌های استفاده از پایتون در این حوزه، وجود کتابخانه‌های قدرتمندی است که برای یادگیری ماشین به کار می‌روند. در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟ در این فرادرس یادگیری ماشین را به صورت عملی در پایتون، فرا می‌گیریم. هر جا نیاز باشد برای فهم بهتر الگوریتم‌‌ها راجع به تئوری پشت هر الگوریتم صحبت می‌کنیم؛ اما هدفمان این است كه مفهوم كاركرد الگوریتم را متوجه شویم و بهتربن عملكرد ممكن را از هر الگوریتم به دست آوریم.