🎁پکیج جامع فصل های اول تا چهارم پترن و یادگیری ماشین ( از بیزین تا SVM)


✅ این پکیج شامل تمام مباحث آموزش داده شده در 4 فصل دوره شناسایی الگو و یادگیری ماشین است.

فصل اول: مقدمه ای بر شناسایی الگو و یادگیری ماشین

فصل دوم: کلاسبندهای پارامتری
🔹بیزین
🔸ماکزیمم شباهت
🔹حداقل فاصبله اقلیدسی
🔸حداقل فاصله ماهالانوبیس

فصل سوم: روشهای ارزیابی و پارمترهای ارزیابی 

⚫️پارامترهای ارزیابی مسائل کلاسبندی (ماتریس کانفیوژن، صحت، حساسیت، اختصاصیت کلاسبندی)
🟢 روش ارزیابی the hold out method
🔴 روش ارزیابی k-fold cross validation
🟣 روش ارزیابی leave one out
🟢 روش ارزیابی random sub-sampling

⚫️نحوه انتخاب مدل بهینه با روش cross validation

فصل چهارم: الگوریتمهای غیرپارامتری در بحثهای رگرسیون و کلاسبندی

🔶الگوریتم نزدیکترین همسایه(knn)
🔷الگوریتم نزدیکترین همسایه وزندار (wknn)
🔶شبکه عصبی پرسپترون تک لایه
🔷شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
🔶ماشین بردار پشتیبان خطی(SVM)
🔷ماشین بردار پشتیبان غیرخطی(nonlinear SVM)
🟢ماشین بردار پشتیبان در مسائل رگرسیون (SVR)
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
 🌀 جهت تهیه پکیج آموزشی چهار فصل دوره پترن و یادگیری ماشین به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/season-1-4-packages-pattern-recognition/

#پترن #یادگیری_ماشین
#پروژه_عملی #پیاده‌سازی_مقاله #پروژه‌های_درسی #پایان_نامه
#پروژه_محور
➖➖➖➖➖➖➖➖
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 در این ویدیو فرق بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق رو توضیح میدهیم

👨‍💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو

#هوش_مصنوعی
#یادگیری_ماشین
#یادگیری_عمیق
اطلاعات بیشتر:

https://onlinebme.com/unit/difference-between-ai-machine-learning-and-deep-learning/?id=4621

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 1-3
۱-مقدمه ای بر شناسایی الگو و یادگیری ماشین
۲- تخمین ماکزیمم شباهت
۳- طبقه بند بیزین
۴- طبقه بند حداقل فاصله اقلیدسی
۵- طبقه بند حداقل فاصله ماهالانوبیس
6- پروژه های عملی

7- روشها و پارامترهای ارزیابی مدل یادگیری ماشین

⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/season-1-4-packages-pattern-recognition/

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 4- بخش اول
1- knn
2- wknn1( article1)
3- wknn2( article2)
4- knn in regression
5- classifcation projects
6- regression projects

⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/season-1-4-packages-pattern-recognition/

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 4- بخش دوم و سوم
🔹شبکه عصبی
1- نورون و اجزای آن
2- پرسپترون تک لایه
3- قانون یادگیری LMS
4- شبکه عصبی در مسائل رگرسیون
5- شبکه عصبی‌ پرسپترون چندلایه
6- پروژه های عملی طبقه بندی به شبکه عصبی
7- پروژه های عملی رگرسیون به شبکه عصبی

🔹 ماشین بردار پشتیبان svm
1- مسائل بهینه سازی
2- فاصله یک نقطه از خط
3- hard margin svm
4- soft margin svm
5- non linear SVM
6- multi class svm - OVO
7- multi class svm - OVR
8- Support vector regression
9- classification projects with svm
10- regression projects with svm



⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/season-1-4-packages-pattern-recognition/

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 5- یادگیری جمعی
🟣پیاده سازی تکنیکهای یادگیری جمعی در مسائل کلاسبندی و رگرسیون:
🔹 Voting
🔹 Stacking
🔹 Bagging
🔺 tree
🔻 knn
🔺svm

🔹 Boosting
🔻SVM-AdaBoost
🔺LDA-AdaBoost
🔻Perceptron-AdaBoost
🔺KNN-AdaBoost
🔻TREE-AdaBoost
🔺ELM-AdaBoost
🔻WELM-AdaBoost
▪️AdaBoost.RT


⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

فصل ششم: تئوری و پیاده سازی الگوریتمهای کاهش بعد PCA و LDA

🔹 feature conditioning
🔹 feature mapping
🔹 PCA
🔻dimension reduction
🔺classification
🔹 LDA
🔻dimension reduction
🔺classification
⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/dimension-reduction-using-lda-pca

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 7: انتخاب ویژگی(featureselection)

🔲 مقدمه ای بر انتخاب ویژگی
🔳 انتخاب ویژگی با روشهای اسکالر ( Filter methods)
🟣 انتخاب ویژگی با تست آماری ttest
🔵 انتخاب ویژگی با روش تجزیه و تحلیل واریانسها( anova)
🟢  انتخاب ویژگی با نرخ تفکیک پذیری فیشر(FDR)
🔴 انتخاب ویژگی با اطلاعات متقابل (mutual information) 

🔲 انتخاب ویژگی با روشهای برداری(ترکیبی)-  wrapper methods

🔹 feature conditioning
🔹filter methods feature Selection
🔹 ttsest
🔹 anova
🔻tvalue
🔻fvalue
🔺pvalue
🔹 fisher discriminant ratio
🔹 mutual information
🔹wrapper methods
🔹 sequential forward feature Selection
🔹 filter methods with wrapper methods

⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/season07-featrue-selection
#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

اینم از واکنش ما وقتی مدلمون رو داده تست هم خوب عمل میکنه😅
#یادگیری_ماشین
#شبکه_عصبی
#شناسایی_الگو
@onlinebme

🙊 یادگیری ماشین چیست؟
در این ویدیو مفهوم یادگیری ماشین به زبان ساده توضیح داده می‌شود.
🧑‍💻مترجم: امیررضا جهانی
#یادگیری_ماشین
#شناسایی_الگو
⭕️ ویدیوهای مرتبط👇
https://onlinebme.com/course/machine-learning-in-matlab/

@onlinebme

#یادگیری_ماشین
@onlinebme

رباتهای جنگجوی سامورایی 😅
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین
#رباتیک

@onlinebme

✅ دوره شناسایی الگو و یادگیری ماشین
‌⚠️ اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
‌⚠️ 140 ساعت ویدیوی آموزشی

‌🔹آموزش تئوری و مباحث ریاضیاتی طبق مراجع معتبر
‌🔹پیاده‌سازی مرحله به مرحله الگوریتمها
‌🔹انجام پروژه های عملی و تخصصی
‌🔹پیاده سازی گام به گام مقالات تخصصی


‌⭕️⭕️ فصل اول: مقدمه ای بر یادگیری ماشین و شناسایی الگو

‌⭕️⭕️ فصل دوم: طبقه بندهای پارامتری
‌🔺بیزین
‌🔺توزیع نرمال
‌🔺ماکزیمم شباهت
‌🔺حداقل فاصله اقلیدسی
‌🔺حداقل فاصله ماهالانوبیس

‌⭕️⭕️ فصل سوم: روشها و پارامترهای ارزیابی
‌🔺confusion matrix
‌🔺the hold out method
‌🔺K-fold cross validation
‌🔺leave one out validation
‌🔺 random subsampling validation

‌⭕️⭕️ الگوریتمهای غیر پارامتری
‌🔹 knn
‌🔹wknn
‌🔹knn / wknn in regression

‌🔺slp
‌🔺adaline
‌🔺MLP

‌🔹 Hard-margin SVM
‌🔹 Soft-margin SVM
‌🔹non-linear SVM
‌🔹 linear- SVR
‌🔹 non-linear SVR

‌⭕️⭕️ فصل پنجم: یادگیری جمعی
‌🔹 Voting
‌🔹 Stacking
‌🔹 Bagging
‌🔹 Boosting
‌🔻 KNN ada-boost
‌ 🔺 SLP ada-boost
‌ 🔻 ELM ada-boost
‌ 🔺 LDA ada-boost
‌ 🔻 TREE ada-boost
‌ 🔺 SVM ada-boost

‌⭕️⭕️ فصل ششم: کاهش بعد
‌🔹 PCA
‌🔹 LDA
‌🔻 PCA as a classifier
‌🔺 LDA as a classifier

‌⭕️⭕️ فصل هفتم: انتخاب ویژگی
‌🔹 T-test
‌🔹 Anova
‌🔹 FDR
‌🔹 Mutual information
‌🔹 SFFS

‌⭕️⭕️ فصل هشتم: خوشه بندی
‌🔹 Fcm
‌🔹 K-means
‌🔹 G-means

‌✅در طول دوره علاوه بر آموزش تئوری و پیاده‌سازی روشها ، پروژه های تخصصی زیادی انجام شده است که دوستان میتوانند در پروژه های درسی یا پایان نامه خودشون استفاده کنند👌😊


#یادگیری_ماشین
#شناسایی_الگو
#machinelearing
#pattern_recognition

‌🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

https://www.instagram.com/p/CJPSTRWpFDG/?igshid=si3mdifspwga

‌واسط مغز کامپیوتر مبتنی بر SSVEP

coming soon!🖐
#واسط_مغز_کامپیوتر
#پردازش_سیگنال_مغزی
#یادگیری_ماشین
#SSVEP
#BCI
#EEG
#machinelearing
#brain_computer_interface

@onlinebme
https://www.instagram.com/p/CJRkOPbpmls/?igshid=24rhb7t0woin

‌✅ رباتی که  میتواند  Jenga بازی کند!

‌⭕ آلبرتو رودریگز ، استادیار مهندسی مکانیک و اعضای آزمایشگاه MCube MIT توانسته رباتی بسازد که بتواند با کمک یادگیری ماشین نحوه بازی کردن جنگا(Jenga)  را یاد بگیرد.
🔷️ برخلاف الگوریتمهای یادگیری ماشین رایج، این ربات برای تخمین بهترین حرکت بعدی، از داده زیادی استفاده نمی‌کند!
🔶️ این ربات از یک مدل سلسله مراتبی استفاده میکند و همین باعث میشود که به خوبی قطعات را به نرمی جدا کند.
🔷️این فناوری می تواند در ربات‌ها برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد، عمده این موارد در ساخت خطوط مونتاژ خواهد بود!
 
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین

@onlinebme