🔴 منبع جامع «ریاضیات برای یادگیری ماشین»

👨🏻‍💻 تسلط به دانش ریاضی برای درک مبانی ماشین لرنینگ ضروریه و این ریپوی گیت‌هاب که شامل یه مجموعه گسترده از منابعه، به شما کمک می‌کنه تا به صورت جامع و کامل مفاهیم ریاضی مرتبط با یادگیری ماشین رو یاد بگیرین و مرور کنین.

✅ این مجموعه شامل: کتاب‌های معتبر، مقالات پرکاربرد و ویدئوهای آموزشی از دانشگاه‌های معتبر هست.

┌ 🏷 Mathematics for ML
└ 🗃 GitHub-Repos


#یادگیری_ماشین #اموزشی #برنامه_نویسی #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖

http://instagram.com/asreshabakeh

🆑 @Asrehshabakeh

🚀 16 الگوریتم پرکاربرد یادگیری ماشین + توابع زیان

👨🏻‍💻 توابع زیان نقش اساسی در اندازه‌گیری خطا و بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایفا می‌کنن. از این رو، دونستن این که کدوم توابع زیان برای هر الگوریتم ML مناسبه بسیار اساسیه!

🔺 در این عکس، من 16 الگوریتم پرکاربرد یادگیری ماشین رو به همراه توابع زیانشون قرار دادم که به مهندسین ML کمک می‌کنه تا توابع زیان مناسب رو برای پروژه‌های مختلف انتخاب کنن.


#یادگیری_ماشین #MachineLearning #اموزشی
➖➖➖➖➖➖

http://instagram.com/asreshabakeh

🆑 @Asrehshabakeh

🚀 6 الگوریتم خوشه‌بندی پرکاربرد یادگیری ماشین

👨🏻‍💻 الگوریتم‌های خوشه‌بندی نقش اساسی در گروه‌بندی داده‌ها به شکل خوشه‌ها با هدف شناسایی الگوهای مشترک ایفا می‌کنن. از این رو، دونستن این الگوریتم‌ها در حل مسائل متنوعی از جمله تجزیه و تحلیل داده‌ها، تصویربرداری و... نقش مؤثری داره!

🔺 در این عکس، من 6 الگوریتم خوشه‌بندی یادگیری ماشین رو که به مهندسین ML کمک می‌کنه تا الگوها و ویژگی‌های مشترک در داده‌ها رو به دقت تحلیل کنین، قرار دادم.👌🏼


#یادگیری_ماشین #MachineLearning #اموزشی
➖➖➖➖➖➖

http://instagram.com/asreshabakeh

🆑 @Asrehshabakeh

⭕️  24 مفهوم اساسی که هر مهندس ML باید بداند!

👨🏻‍💻 تو دنیای پویا و رو به پیشرفت یادگیری ماشین، آشنایی با مفاهیم مهم پایه حیاتیه و به شخصه برای من چندین سال طول کشید تا این 24 مفهوم ضروری حوزه ماشین لرنینگ رو یاد بگیرم. تصمیم گرفتم اونا رو با شما هم به اشتراک بذارم.💯


◾️رگرسیون خطی  ◽️خوشه‌بندی
◾️درخت تصمیم     ◽️شبکه‌های عصبی
◾️یادگیری تقویتی  ◽️رگرسیون لجستیک
◾️الگوریتم بیز ساده ◽️یادگیری نظارت شده
◾️ماشین بردار پشتیبان  ◽️احتمال
◾️جنگل تصادفی     ◽️واریانس
◾️معیارهای ارزیابی ◽️بگینگ
◾️آماده‌سازی داده    ◽️کاهش ابعاد
◾️مفهوم k-نزدیک‌ترین همسایگی  ◽️ برنامه‌نویسی
◾️آمار  ◽️Regularization
◾️توزیع دوجمله‌ای  ◽️بوتاسترپ
◾️تحلیل داده اکتشافی  ◽️جمع‌آوری داده


✅ هم چنین سه دوره زیر رو، که این مفاهیم مهم ML رو به صورت کامل پوشش میدن، براتون قرار دادم.👇🏼

🏷 لیست دوره‌‌ها
┤ ◾️دوره Stanford CS229: ML
┤ ◽️دوره ML Specialization
┘ ◾️دوره Machine Learning for Everybody


#یادگیری_ماشین #MachineLearning
#برنامه_نویسی #آموزشی
➖➖➖➖➖➖

http://instagram.com/asreshabakeh

🆑 @Asrehshabakeh