یادگیری ماشین کامل و علم داده با پایتون از A تا Z

استفاده از کتابخانه‌های Scikit-Learn، NumPy، Pandas، Matplotlib و Seaborn و ورود به یادگیری ماشین از مبتدی تا پیشرفته با پایتون و علم داده. آنچه یاد می‌گیرید: یادگیری ماشین تنها برای پیش‌بینی پیامک یا تشخیص صدا در تلفن‌های هوشمند نیست و به طور مداوم در صنایع جدیدی به کار گرفته می‌شود. یادگیری ماشین با مثال‌های عملی بیاموزید. یادگیری ماشین چیست؟ اصطلاحات یادگیری ماشین و معیارهای ارزیابی. تفاوت میان طبقه‌بندی و رگرسیون و روش‌های ارزیابی خطای طبقه‌بندی و رگرسیون. یادگیری با نظارت، اعتبارسنجی متقاطع و تعادل بایاس-واریانس. از matplotlib و seaborn برای مصورسازی داده‌ها استفاده کنید. یادگیری ماشین با استفاده از SciKit-Learn. الگوریتم‌های پایه مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، نزدیک‌ترین همسایه، درخت تصمیم و جنگل‌های تصادفی. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی‌های K-Means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA). الگوریتم سیستم‌های پیشنهادی. مدرسین پایتون در آکادمی اوک در حوزه‌های توسعه نرم‌افزار تا تحلیل داده تخصص دارند و به خاطر کارایی و اثربخشی‌شان شناخته می‌شوند. پایتون زبان برنامه‌نویسی سطح بالا، چندپارادایمی و شیءگراست و در صنایع و پلتفرم‌های مختلف کاربرد دارد. یکی از کاربردهای رایج پایتون اسکریپت‌نویسی برای اتوماسیون کارهاست. یادگیری ماشین از طریق پایتون با Jupyter Notebooks رایج است. یادگیری ماشین به طور کلی به دو دسته یادگیری با نظارت و بدون نظارت تقسیم می‌شود. یادگیری ماشین یکی از سریع‌ترین روندهای رشد حرفه‌ای در علوم کامپیوتر است. منطقاً یادگیری ماشین بخشی از گستره بزرگ‌تر هوش مصنوعی است. مهندس یادگیری ماشین باید programmation قوی و دانش عمیقی از علوم کامپیوتر، ریاضیات و علم داده داشته باشد. یادگیری ماشین با پایتون، کامل یادگیری ماشین و دوره یادگیری ماشین از A تا Z را بیاموزید.