#یادگیری_ماشین
درخت‌های تصمیم

این حقیقت که شبکه‌های عصبی (به نسبت دیگر تکنیک ها) بر روی طیف گسترده‌ای از مسائل یادگیری ماشین قابل اجرا است، باعث شده که برخی دانشمندان، شبکه‌های عصبی را، به عنوان الگوریتم یادگیری ماشین نهایی و برتر برشمارند. با این حال، این به این معنا نیست که شبکه‌های عصبی یک راه حل ساده و حتمی برای تمامی مسائل پیچیده است. در موارد مختلفی، شبکه‌های عصبی دچار مشکل شده و درخت‌های تصمیم به عنوان جایگزین مناسبی مطرح می‌شوند. نیاز شبکه‌های عصبی به داده‌های حجیم و منابع محاسباتی قوی معضلی بزرگ است. تنها پس از آموزش بر روی میلیون‌ها داده برچسب دار، موتور شناسایی تصاویر گوگل، امکان تشخیص اشیا ساده (مثل ماشین‌ها) با دقت بالا را پیدا می‌کند. ولی چه تعداد تصویر ماشین، نیاز است تا به یک بچه چهار ساله معمولی نشان بدهید تا آن را بشناسد؟



ساخت درخت تصمیم

جنگل‌های تصادفی

#یادگیری_ماشین
مدل سازی گروهی (یادگیری گروهی)

یکی از موثرترین شیوه‌های یادگیری ماشین، مدل‌سازی گروهی است. که همچنین به عنوان “گروه‌ها” نیز شناخته می شود. مدل‌سازی گروهی، برای ساخت مدل پیش‌بینی کننده یکپارچه، تکنیک‌های آماری را ترکیب می‌کند. مدل‌سازی گروهی، با ترکیب پیش‌بینی‌ها و دنبال کردن دانش گروه است که یک دسته بندی نهایی یا خروجی با پیش‌بینی بهتر را ارائه می‌دهد.

#یادگیری_ماشین
ساخت مدل با پایتون

پس از بررسی زیربنای آماری تعداد زیادی از الگوریتم‌ها، زمان آن رسیده که یک مدل یادگیری ماشین واقعی بسازیم. با اینکه انتخاب‌های متنوعی برای زبان برنام هنویسی وجود دارد (همان طور که قبلاً در مورد آن بحث شد)، برای این تمرین از پایتون استفاده می‌کنیم چرا که یادگیری آن سریع است و برای تغییر و کار با مجموعه داده‌های بزرگ، مفید و مناسب است. اگر هیچ تجربه‌ای در برنامه‌نویسی با پایتون ندارید، اصلاً لازم نیست نگران باشید. هدف اصلی این فصل درک روش و قدم‌های لازم برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین ساده است.

آماده‌سازی محیط کدنویسی

بارگذاری مجموعه داده

پاکسازی مجموعه داده

فرآیند پاکسازی

تقسیم مجموعه داده

انتخاب الگوریتم و تنظیم ابرپارامترها

ارزیابی نتایج

🧠دوره تخصصی ((هوش مصنوعی و علوم داده با پایتون))🧠

🔷 ۵۰ ساعت آموزش آنلاین(پایتون ، هوش مصنوعی، علم داده)
✅ اساتید با تجربه و فعال در اقصاد داخل و خارج
✅ کاملا پروژه محور و مورد نیاز بازار کار روز
✅ اعطای مدرک دو زبانه قابل اعتبار سنجی از آموزشگاه

🔵🔵 استخدام دانشجویان منتخب پس از اتمام دوره
✅✅ تضمین کیفیت و قیمت دوره (بازگشت وجه در صورت نارضایتی دانشجو حتی تا آخرین جلسه کلاس)
✅ گروه پرسش و پاسخ و رفع اشکال تخصصی با استاد

✅ پشتبانی فنی ۲۴ ساعته
✅استریم وبینار با کیفیت full hd و با سرعت بالا در بستر اینترنت ملی
✅ قرار گرفتن ویدئو های هر جلسه در اختیار دانشجویان

📅 شروع دوره از دوشنبه ۸ شهریور
⏰ دوشنبه ها و پنجشنبه ها ساعت ۱۸:۰۰ الی ۲۰:۰۰

🔥🔥۳ کد تخفیف جدید ۱/۰۰۰/۰۰۰ تومانی ویژه دانشجویان
کد تخفیف را در صورت موجود بودن از پشتیبانی تهیه کنید

👩‍💻پشتیبانی و دریافت کد تخفیف
@bdemy_support

☎️ مشاوره رایگان:
09122956841

📡 کانال آموزشگاه
📱اینستاگرام آموزشگاه

✅برای ثبت نام کلیک کنید
https://evnd.co/0RoAM

#یادگیری_ماشین
تحلیل رگرسیون

فرض کنید سال 2015 است و دوباره به دبیرستان برگشته‌اید. سال آخر، تیتر خبری نظرتان را به بیت‌کوین جلب می‌کند. با توجه به میل طبیعیتان برای دنبال کردن موضوعات جدید و احتمالا پول ساز، درباره امید و آرزوهایتان در زمینه رمزنگاری و سودآوری آن با خانواده صحبت می‌کنید. ولی قبل از اینکه فرصتی داشته باشید تا روی اولین بیت‌کوینتان در Coinbase پیشنهاد بگذارید، پدرتان مداخله کرده و اصرار دارد تا قبل از اینکه روی پس اندازهایتان ریسک کنید، یک معامله کاغذی را تجربه کنید. “معامله کاغذی”  استفاده از سرمایه‌های شبیه‌سازی شده برای خرید و فروش یا سرمایه گذاری، بدون درگیرکردن پول واقعی است. پس در طی بیست و چهار ماه آینده، ارزش بیت‌کوین را دنبال می‌کنید. و ارزش آن را در بازه‌های منظمی می‌نویسید. همچنین تعداد روزهای گذشته از زمانی که معامله کاغذی را آغاز کردید، ثبت می‌کنید. هرگز فکر نمی‌کردید که پس از دو سال همچنان مشغول معامله کاغذی باشید، ولی متاسفانه، هرگز فرصتی برای ورود به بازار رمزنگاری نیافتید. طبق پیشنهاد پدرتان، منتظر ماندید تا ارزش بیت‌کوین به میزانی که قادر به خرید آن باشید کاهش پیدا کند. ولی در عوض، ارزش بیت‌کوین رشد زیادی می‌کند. با این حال، امید به اینکه یک روز صاحب بیت‌کوین بشوید را از دست نمی‌دهید. برای کمک به تصمیم اینکه آیا برای سقوط ارزش بیت‌کوین صبر می‌کنید یا یک روش سرمایه‌گذاری جایگزین پیدا می‌کنید، به سراغ تحلیل آماری می‌روید.

مثال محاسباتی

رگرسیون منطقی

ماشین بردار پشتیبان

#یادگیری_ماشین
خوشه بندی

یکی از شیوه‌های تحلیل اطلاعات، خوشه‌بندی داده‌ها براساس ویژگی‌های مشترک‌شان است. برای مثال، شرکت‌تان بخشی از مشتریان که در زمان مشابه خرید می‌کنند را بررسی کرده و عوامل موثر در رفتار خرید آن‌ها را پیدا می‌کند.
درک ویژگی‌های یک خوشه از مشتریان، در تصمیم‌گیری‌ها مفید است.اینکه از طریق تبلیغات چه محصولی را به چه گروهی از مشتریان پیشنهاد بدهید. به جز تحقیقات بازاریابی، خوشه بندی در سناریوهای دیگر، از جمله شناسایی الگو، تشخیص تقلب و پردازش تصویر قابل استفاده است.
تحلیل خوشه بندی در هر دو دسته یادگیری بانظارت و یادگیری بدون نظارت قرار می‌گیرد. به عنوان یک روش یادگیری بانظارت، از خوشه بندی (به کمک الگوریتم K نزدیک ترین همسایه) برای دسته بندی نقاط داده جدید در خوشه‌های موجود استفاده می‌کند و به عنوان یک روش یادگیری بدون نظارت، خوشه بندی برای شناسایی گروه‌های گسسته از نقاط داده (‌به کمک الگوریتم K-Means) مورد استفاده قرار می‌گیرند. با اینکه مدل‌های دیگری از تکنیک‌ها خوشه بندی وجود دارند، ولی این دو الگوریتم، معروف‌ترین‌ها در هر دو زمینه یادگیری ماشین و داده‌کاوی هستند.

#یادگیری_ماشین
بایاس و واریانس

یک چالش همیشگی در یادگیری ماشین، زیربرازش و بیش‌‌برازش است، که نشان می‌دهد یک مدل چه قدر به الگوهای واقعی مجموعه داده نزدیک است. برای درک زیربرازش و پیش‌بردازش، باید ابتدا بایاس و واریانس را درک کنید.
بایاس به فاصله بین مقدار پیش‌بینی شده با مقدار واقعی اشاره دارد. در حالتی که بایاس زیاد است، به احتمال زیاد پیش‌بینی‌ها، در یک مسیر دور از مقادیر واقعی، تغییر جهت داده است. واریانس توصیف می‌کند.که مقادیر پیش‌بینی شده چه میزان پراکنده هستند

💵ورود به بازارهای مالی جهانی را با ما تجربه کنید. ایا میدانید تنها جایی که می توانید درامد نامحدود داشته باشید بازار فارکس هست؟
در کانال زیر با اموزش های ورود به بازارهای مالی و کلی سیگنال رایگان
به درامد بیش از 20 میلیون در ماه دست پیدا کن 👇💰
https://t.me/joinchat/JsY0ZGLpKQEzMWNk