دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)

دوره جامع آموزش یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) | پروژه‌محور و کاربردی

چرا باید یادگیری ماشین لرنینگ را یاد بگیرید؟

یادگیری ماشین لرنینگ یکی از پرکاربردترین و پردرآمدترین مهارت‌های هوش مصنوعی است. اگر قصد ورود به حوزه متخصص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را دارید، این دوره شما را از مبانی یادگیری ماشین تا پروژه‌های عملی هدایت می‌کند.

کاربردهای یادگیری ماشین:

• تشخیص بیماری‌ها و پردازش تصاویر پزشکی
• پیش‌بینی قیمت خانه، ارز و شاخص بورس
• تحلیل رفتار کاربران در کسب‌وکارهای آنلاین
• بهینه‌سازی تبلیغات و سیستم‌های پیشنهاددهنده

ماشین لرنینگ چیه و چگونه کار می‌کند؟

ماشین لرنینگ چیه؟ یادگیری ماشین لرنینگ یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به مدل‌ها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی مستقیم تصمیم‌گیری کنند. در این دوره یاد می‌گیرید که چطور با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌ها را پردازش و تحلیل کنید.

آنچه در این دوره یاد می‌گیرید:

• نحوه کار با داده‌ها و پیاده‌سازی مدل‌ها با Scikit Learn و XGBoost
• آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین و طبقه‌بندی داده‌ها
• استفاده از داده‌های واقعی در پروژه‌های عملی

نقشه راه ماشین لرنینگ – از صفر تا متخصص

اگر مبتدی هستید، نقشه راه ماشین لرنینگ شامل این مراحل است:

1. آشنایی با مبانی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پایه‌ای
2. کار با کتابخانه‌های Pandas، Numpy و Matplotlib
3. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند KNN، درخت تصمیم و SVM
4. کار روی پروژه‌های عملی مانند پیش‌بینی قیمت خانه و تحلیل داده‌های بورس
5. آشنایی با الگوریتم‌های پیشرفته مانند XGBoost و مدل‌های ترکیبی (Bagging & Boosting)
6. شرکت در مسابقات Kaggle و تحلیل داده‌های واقعی

این دوره مناسب چه کسانی است؟

• اگر به دنبال یادگیری ماشین لرنینگ و ورود به دنیای Data science هستید.
• اگر دانشجو یا فارغ‌التحصیل رشته‌های مهندسی کامپیوتر، آمار، هوش مصنوعی یا علوم داده هستید.
• اگر می‌خواهید مهندس یادگیری ماشین شوید و با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پروژه‌های عملی کار کنید.
• اگر قصد ورود به بازار کار به عنوان متخصص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را دارید.

پیش نیاز ماشین لرنینگ – قبل از شروع چه چیزهایی بدانیم؟

برای شرکت در این دوره، بهتر است با پیش نیاز ماشین لرنینگ آشنا باشید:

• زبان برنامه نویسی پایتون

نگران نباشید! این دوره همه چیز را از پایه و قدم‌به‌قدم آموزش می‌دهد.

انواع ماشین لرنینگ و الگوریتم‌های یادگیری ماشین

• انواع ماشین لرنینگ شامل یادگیری با نظارت، بدون نظارت و تقویتی
• الگوریتم‌های طبقه‌بندی: KNN، درخت تصمیم، SVM، Naive Bayes
• مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی، لجستیک و الگوریتم XGBoost
• خوشه‌بندی داده‌ها: K-Means، DBSCAN، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• آموزش Scikit Learn برای کار با مدل‌های پیشرفته

در این بخش، با مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین (Machine Learning) آشنا می‌شوید و ارتباط آن را با علم داده (Data Science)، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و داده‌کاوی (Data Mining) بررسی می‌کنید. اگر قصد ورود به دنیای یادگیری ماشین لرنینگ را دارید، درک این مباحث به شما کمک خواهد کرد.

آنچه در این بخش یاد می‌گیرید

• تعریف و مفاهیم یادگیری ماشین و تفاوت آن با سایر شاخه‌های علوم داده
• انواع روش‌های یادگیری ماشین (یادگیری با نظارت، بدون نظارت، تقویتی)
• پیش‌نیازهای فنی و ابزارهای مورد نیاز شامل Numpy، Pandas و Matplotlib

نکته: اگر با این کتابخانه‌ها آشنا نیستید، در این دوره به‌طور کامل آموزش داده می‌شوند.

تمرینات و تکالیف عملی برای تثبیت مباحث این بخش در نظر گرفته شده است.

مهم‌ترین مباحث این بخش

• ساخت آرایه‌ها و عملیات روی آن‌ها
• Indexing، Slicing، Iterating
• آرایه‌های چندبعدی و عملیات اسلایسینگ
• تفاوت Copy و View در آرایه‌های Numpy
• تغییر شکل آرایه‌ها با تابع Reshape
• اتصال آرایه‌ها با تابع Concatenate
• جداسازی و مرتب‌سازی آرایه‌ها در Numpy

• معرفی Series و تفاوت آن با آرایه و دیکشنری
• ایجاد و کار با DataFrame
• Indexing و دسترسی به المان‌های DataFrame
• عملیات روی دیتافریم‌ها: Concat، Append، Groupby و Pivot

• تحلیل و بررسی دیتاست‌های واقعی
• آشنایی با Matplotlib و Seaborn
• ترسیم انواع نمودارها: خطی (Line Chart)، دایره‌ای (Pie Chart)، پراکندگی (Scatter Plot)
• ترکیب نمودارها و اضافه کردن جزئیات بیشتر برای تحلیل بهتر داده‌ها

با یادگیری این مباحث، پایه‌ای قوی برای ورود به مباحث پیشرفته یادگیری ماشین خواهید داشت!

در این بخش، وارد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning) می‌شویم و اصول پایه‌ای آن را بررسی می‌کنیم. درک مبانی یادگیری ماشین به شما کمک می‌کند تا مسیر خود را در این حوزه مشخص کنید و با الگوریتم‌های یادگیری ماشین آشنا شوید.

• یادگیری ماشین چیه؟ و چه تفاوتی با سایر شاخه‌های هوش مصنوعی دارد.
• داده‌کاوی و نقش آن در یادگیری ماشین
• چطور مدل‌های هوشمند طراحی و پیاده‌سازی کنیم؟
• یادگیری ماشین با نظارت و بدون نظارت چیست؟

تمرینات عملی: در این بخش، اولین مدل یادگیری ماشین خود را پیاده‌سازی می‌کنید و از دیتاست‌های معروف مانند MNIST و IRIS برای آموزش و تست مدل‌های خود استفاده خواهید کرد.

مفاهیم پایه‌ای و کاربردهای یادگیری ماشین

• تعریف علم داده، داده‌کاوی، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی مصنوعی
• آینده شغلی مهندس یادگیری ماشین و مسیر پیشرفت در این حوزه
• چرا یادگیری ماشین لرنینگ برای آینده مهم است؟

یادگیری با نظارت و بدون نظارت

• تفاوت Classification و Regression
• آشنایی با دیتاست‌های واقعی مانند IRIS و MNIST
• بررسی الگوریتم Perceptron به‌عنوان اولین مدل یادگیری ماشین

پیاده‌سازی اولین مدل یادگیری ماشین

• ایجاد مدل Perceptron از صفر بدون استفاده از Scikit-Learn
• نوشتن توابع مهم مانند Fit، Predict و محاسبه خطا
• تست مدل روی داده‌های واقعی و تحلیل نتایج

تمرینات و پروژه‌های کاربردی

• تشخیص دست‌خط خودتان با مدل Perceptron و داده‌های MNIST
• معرفی کتابخانه OpenCV برای خواندن تصاویر
• شرکت در تمرینات کلاسی و تکالیف عملی

با یادگیری این بخش، پایه‌ای قوی برای کار با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده خواهید داشت!

در این بخش، با مدل‌های یادگیری ماشین با نظارت آشنا خواهید شد که برای طبقه‌بندی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. مدل‌های Classification در پروژه‌های ماشین لرنینگ مانند تشخیص بیماری، تشخیص دست‌خط، فیلتر ایمیل‌های اسپم، و دسته‌بندی تصاویر و متن کاربرد دارند.

• انواع ماشین لرنینگ – یادگیری با نظارت و بدون نظارت
• کار با داده‌های واقعی – نحوه پیش‌پردازش داده‌ها (Preprocessing) و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای افزایش دقت مدل‌ها
• آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تست آن‌ها روی دیتاست‌های واقعی
• بررسی نقاط قوت و ضعف هر الگوریتم و انتخاب مدل مناسب

مدل Perceptron – اولین الگوریتم یادگیری ماشین

• معرفی و پیاده‌سازی Perceptron از صفر بدون استفاده از Scikit-Learn
• پیاده‌سازی توابع Fit، Predict و محاسبه خطا
• تست مدل روی دیتاست IRIS و تحلیل نتایج

Logistic Regression – مدل رگرسیون لجستیک

• کاربرد در پیش‌بینی احتمال رخداد یک رویداد
• مقایسه Regression vs Classification
• حل پروژه‌های واقعی با Logistic Regression
• بررسی مقالات معتبر و پیاده‌سازی مدل‌های مشابه

درخت تصمیم (Decision Trees) – مدل‌های ساده و قدرتمند

• نحوه ساخت و استفاده از درخت‌های تصمیم‌گیری
• مقایسه درخت تصمیم با سایر مدل‌های یادگیری ماشین
• پروژه عملی: دسته‌بندی داده‌های مشتریان بانکی

جنگل تصادفی (Random Forest) – مدل ترکیبی قدرتمند

• نحوه استفاده از تعدادی درخت تصمیم برای بهبود عملکرد
• تحلیل مزایا و معایب الگوریتم Random Forest
• اجرای پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن با Random Forest

ماشین بردار پشتیبان (SVM) – الگوریتمی دقیق و محبوب

• آشنایی با SVM و کاربرد آن در طبقه‌بندی داده‌ها
• نحوه انتخاب Soft Margin SVM برای داده‌های پیچیده
• معرفی Kernel Trick و انواع کرنل‌ها (RBF، Polynomial، Linear)
• پروژه عملی: تشخیص دست‌خط با SVM

الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگان- KNN

• نحوه عملکرد K-Nearest Neighbors (KNN) در پیش‌بینی برچسب داده‌های جدید
• انتخاب مقدار K بهینه برای بهترین دقت
• پروژه عملی: تشخیص بیماری دیابت با KNN

دسته‌بندی‌کننده بیز ساده - Naive Bayes

• نحوه کار مدل‌های احتمالاتی در یادگیری ماشین
• آموزش و پیاده‌سازی مدل Naive Bayes در طبقه‌بندی متن
• بررسی مقالات و کاربردهای عملی Naive Bayes

XGBoost – یکی از قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین

• معرفی XGBoost و کاربرد آن در داده‌های پیچیده
• مقایسه XGBoost با Random Forest و SVM
• پروژه عملی: پیش‌بینی نتایج مسابقات فوتبال با XGBoost

• بررسی دلایل بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
• معرفی Regularization و Feature Selection برای بهبود مدل
• آموزش Grid Search برای تنظیم بهینه هایپرپارامترها

پس از تکمیل این بخش، شما به‌طور عملی یاد خواهید گرفت که چطور داده‌ها را پردازش کنید، الگوریتم‌های مختلف را آموزش دهید و مدل‌های طبقه‌بندی را روی دیتاست‌های واقعی اجرا کنید

قبل از اینکه بتوانیم یک مدل یادگیری ماشین (Machine Learning) را آموزش دهیم، باید داده‌ها را درک و آماده کنیم. کیفیت داده‌ها مستقیماً روی دقت مدل‌های یادگیری ماشین تأثیر دارد. در این بخش، یاد می‌گیریم که چگونه داده‌ها را بررسی، پاکسازی و آماده کنیم.

• تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) – بررسی و شناخت دیتاست‌های واقعی
• مصورسازی داده‌ها – تحلیل نمودارهای تک‌متغیره و چندمتغیره
• کشف داده‌های پرت و نامتوازن – شناسایی داده‌های غیرعادی و راه‌های برخورد با آن‌ها
• مدیریت داده‌های گمشده (Missing Values) – استراتژی‌های جایگزینی مقادیر از دست رفته
• پیش‌پردازش داده‌ها – تبدیل داده‌های خام به داده‌های قابل‌استفاده در یادگیری ماشین

• بررسی آماری داده‌ها: چطور بفهمیم که داده‌ها درست و متوازن هستند؟
• مصورسازی تک‌متغیره و چندمتغیره: استفاده از نمودارهای Histogram، Box Plot و Scatter Plot
• شکل توزیع داده‌ها و بررسی همبستگی ویژگی‌ها با برچسب هدف
• نمودار Heat Map – تحلیل ارتباط بین ویژگی‌ها

مدیریت داده‌های گمشده (Missing Values)

• شناسایی مقادیر از دست رفته در دیتاست
• استفاده از روش‌های حذف داده، جایگزینی میانگین و روش‌های پیشرفته مانند KNN Imputation

بررسی و حذف داده‌های پرت (Outliers Detection)

• روش‌های آماری برای شناسایی داده‌های پرت
• استفاده از Z-Score و IQR برای حذف داده‌های نامعتبر

کار با داده‌های طبقه‌بندی شده (Categorical Data)

• تبدیل داده‌های متنی به داده‌های عددی
• Encoding Labels و استفاده از One-Hot Encoding در Pandas و Scikit-Learn

انتخاب ویژگی‌های مهم (Feature Selection)

• چگونه ویژگی‌های غیرضروری را حذف کنیم؟
• استفاده از Feature Importance در Random Forest

بدون پردازش صحیح داده‌ها، حتی بهترین مدل‌های یادگیری ماشین هم عملکرد خوبی نخواهند داشت! در این بخش یاد می‌گیریم که چطور داده‌ها را برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بهینه‌سازی کنیم تا خروجی‌های دقیق و معتبر داشته باشیم.

در پروژه‌های یادگیری ماشین معمولاً با دیتاست‌هایی شامل هزاران ویژگی (Feature) مواجه می‌شویم. این حجم بالای داده‌ها باعث افزایش هزینه محاسباتی، پیچیدگی مدل و احتمال Overfitting می‌شود. در این بخش، یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) مانند PCA و LDA، مدل‌های یادگیری ماشین را بهینه کنید.

• زمان پردازش بالا – هر چه ویژگی‌ها بیشتر باشند، مدل‌ها کندتر آموزش می‌بینند.
• افزایش پیچیدگی مدل – داشتن ویژگی‌های زیاد، فهم مدل را دشوار می‌کند.
• Overfitting – مدل یادگیری بیش از حد به داده‌های آموزشی وابسته شده و روی داده‌های جدید عملکرد خوبی ندارد.
• نیاز به انتخاب ویژگی‌های کلیدی – همه ویژگی‌ها ارزش یکسانی ندارند، بعضی از آن‌ها نویز هستند.

تکنیک کاهش ابعاد برای داده‌های غیرنظارتی – Principal Component Analysis (PCA) PCA چیست؟

• یک روش آماری برای کاهش تعداد ویژگی‌ها بدون از دست دادن اطلاعات کلیدی
• یافتن محورهای جدیدی که داده‌ها را در بعد کمتری نمایش می‌دهند

• آموزش PCA و بیان ریاضیات آن
• نحوه پیاده‌سازی PCA در Scikit-Learn
• کاربرد PCA در پروژه‌های یادگیری ماشین
• مقایسه مدل‌ها قبل و بعد از استفاده از PCA
• بررسی مقالات علمی درباره تأثیر PCA در مسائل مختلف

• یک روش برای کاهش بعد در داده‌هایی که دارای برچسب هستند
• یافتن بهترین ترکیب ویژگی‌ها برای جداسازی کلاس‌های مختلف

• تفاوت LDA و PCA
• ریاضیات و پیاده‌سازی LDA در Scikit-Learn
• کاربرد LDA در مسائل طبقه‌بندی
• بررسی مقالات علمی در مورد استفاده از LDA در پروژه‌های واقعی

گاهی به جای کاهش بعد، نیاز داریم برخی از ویژگی‌های مهم را شناسایی و ویژگی‌های اضافی را حذف کنیم. در این بخش، چند تکنیک پیشرفته را بررسی می‌کنیم:

• Feature Importance RF – تعیین اهمیت ویژگی‌ها با جنگل تصادفی (Random Forest)
• Brute Force Feature Selection – حذف و آزمایش ویژگی‌ها برای پیدا کردن بهترین ترکیب
• Boruta Algorithm – یک روش پیشرفته برای انتخاب مؤثرترین ویژگی‌ها

• بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کاهش ابعاد
• افزایش سرعت پردازش مدل‌ها با حذف ویژگی‌های غیرضروری
• کاهش Overfitting و بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌ها
• آموزش بهترین روش‌های انتخاب ویژگی برای بهبود عملکرد مدل‌ها

اگر می‌خواهید مدل‌های یادگیری ماشین را با کارایی بالاتر و دقت بهتر اجرا کنید، یادگیری این بخش ضروری است !

در بسیاری از پروژه‌های یادگیری ماشین، داده‌ها بالانس نیستند. به این معنی که تعداد نمونه‌های یک کلاس خیلی بیشتر یا کمتر از کلاس دیگر است. این موضوع می‌تواند باعث شود که مدل یادگیری نتایج نامعتبر ارائه دهد.

به عنوان مثال، اگر در یک مدل تشخیص تقلب بانکی فقط یک درصد تراکنش‌ها جعلی باشند، یک مدل ساده که همیشه "تراکنش سالم" را پیش‌بینی کند، ۹۹ درصد دقت خواهد داشت. اما این مدل کاملاً بی‌فایده است، زیرا تراکنش‌های جعلی را شناسایی نمی‌کند. در این بخش، یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های خود را برای داده‌های نامتوازن بهینه کنید.

• داده‌های نامتوازن چیست و چرا برخی از دیتاست‌ها نسبت نمونه‌های نامتعادل دارند؟
• اثرات داده‌های نامتوازن روی مدل‌های یادگیری ماشین و دلایل ایجاد خطا در مدل‌ها
• راهکارهای بالانس‌سازی داده‌ها برای حل مشکل داده‌های نامتوازن

ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)

• تحلیل خطاها شامل مثبت واقعی، منفی واقعی، مثبت کاذب و منفی کاذب
• نحوه نمایش ماتریس خطاها در مدل‌های یادگیری ماشین
• ترسیم ماتریس درهم‌ریختگی با استفاده از Heatmap در Seaborn

متریک‌های ارزیابی مدل در داده‌های نامتوازن

• Accuracy (صحت) و بررسی این که آیا همیشه معیار خوبی است؟
• Precision (دقت) به عنوان معیاری برای اندازه‌گیری تعداد پیش‌بینی‌های صحیح
• Recall (بازخوانی) برای بررسی تعداد نمونه‌های واقعی شناسایی شده
• F1-Score به عنوان ترکیبی از Precision و Recall برای بهبود ارزیابی
• ترسیم منحنی ROC و تحلیل AUC برای بررسی عملکرد مدل در داده‌های نامتوازن

• افزایش داده‌های کلاس کم‌تعداد (Oversampling)
• کاهش داده‌های کلاس پرتعداد (Undersampling)
• استفاده از تکنیک SMOTE برای ایجاد داده‌های جدید
• اعمال وزن‌دهی کلاس‌ها در الگوریتم‌های یادگیری ماشین

• درک اهمیت داده‌های نامتوازن و تأثیر آن بر عملکرد مدل‌ها
• توانایی ارزیابی مدل‌ها با متریک‌های تخصصی برای داده‌های نامتوازن
• استفاده از تکنیک‌های پیشرفته برای حل مشکل کلاس‌های نامتوازن
• بالابردن دقت مدل‌ها در مسائل واقعی مانند تشخیص تقلب، پیش‌بینی بیماری‌ها و تحلیل رفتار کاربران

اگر می‌خواهید مدل‌های یادگیری ماشین شما در مسائل واقعی عملکرد بهتری داشته باشند، یادگیری این تکنیک‌ها ضروری است.

اگر مدل یادگیری ماشین را بدون ارزیابی و بهینه‌سازی اجرا کنید، ممکن است به یک مدل غیر دقیق و غیر قابل اعتماد برسید. در این بخش یاد می‌گیرید که چگونه عملکرد مدل را ارزیابی کنید و آن را بهینه کنید تا دقت و کارایی بهتری داشته باشد.

• چگونه یک مدل را ارزیابی کنیم؟ (روش‌های ارزیابی مدل در یادگیری ماشین)
• Overfitting و Underfitting چیست؟ چگونه آن‌ها را تشخیص دهیم و رفع کنیم؟
• نحوه تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل‌ها
• استفاده از Cross-Validation برای ارزیابی دقیق مدل
• روش‌های خودکار برای تنظیم دقیق مدل با Grid Search و Random Search

Pipeline یکی از بهترین روش‌ها برای سازماندهی کدهای یادگیری ماشین و خودکارسازی فرآیند پردازش داده، یادگیری و ارزیابی است.

• ترکیب پیش‌پردازش داده‌ها، مدل‌سازی و ارزیابی در یک فرآیند یکپارچه
• مدیریت بهتر مراحل آماده‌سازی داده و بهینه‌سازی مدل

k-Fold Cross Validation یکی از مهم‌ترین روش‌های ارزیابی مدل است که با تقسیم داده‌ها به چندین بخش، به شما کمک می‌کند مدل دقیق‌تر و تعمیم‌پذیرتری بسازید.

• روش k-Fold برای ارزیابی پایدارتر و قابل اطمینان‌تر مدل
• کاهش احتمال Overfitting در داده‌های آموزشی

• نمودارهای یادگیری (Learning Curves): برای تشخیص بایاس بالا یا واریانس زیاد در مدل
• نمودارهای اعتبارسنجی (Validation Curves): برای تنظیم هایپرپارامترها و جلوگیری از Overfitting

• Grid Search: جستجوی دقیق بهترین ترکیب پارامترها برای بهینه‌سازی مدل
• Random Search: یافتن سریع‌تر ترکیب‌های مناسب با انتخاب تصادفی پارامترها

• توانایی ارزیابی و تحلیل مدل‌های یادگیری ماشین به صورت حرفه‌ای
• جلوگیری از Overfitting و Underfitting برای بهبود عملکرد مدل
• استفاده از تکنیک‌های پیشرفته برای تنظیم بهینه مدل‌ها
• طراحی و پیاده‌سازی فرآیند یادگیری ماشین به‌صورت خودکار و بهینه

با یادگیری این روش‌ها، می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشین دقیق‌تر و هوشمندتری بسازید!

در بسیاری از موارد، یک مدل یادگیری ماشین به‌تنهایی عملکرد مطلوبی ندارد یا در برابر داده‌های جدید دچار مشکل می‌شود. یادگیری ماشین ترکیبی (Ensemble Learning) با ترکیب چندین مدل مختلف، عملکرد بهتری ارائه می‌دهد و باعث افزایش دقت و پایداری پیش‌بینی‌ها می‌شود.

• ترکیب مدل‌ها برای بهبود عملکرد پیش‌بینی
• کاهش Overfitting از طریق روش‌های Bagging و Boosting
• ساخت مدل‌های قوی‌تر با ترکیب مدل‌های ضعیف‌تر
• افزایش پایداری مدل در برابر تغییرات داده‌ها

• ترکیب چندین مدل طبقه‌بندی‌کننده (Classifiers) برای افزایش دقت
• پیاده‌سازی Voting Classifier در پایتون
• مقایسه مدل‌های ترکیبی با مدل‌های منفرد

Bagging (Bootstrap Aggregating) یک روش محبوب برای افزایش پایداری و کاهش واریانس مدل‌ها است.

• Bagging (Bootstrap Aggregating) یک روش محبوب برای افزایش پایداری و کاهش واریانس مدل‌ها است.
• آموزش مدل‌های جداگانه روی نمونه‌های مختلف داده‌ها
• ترکیب نتایج مدل‌های مختلف برای بهبود دقت پیش‌بینی
• آموزش مدل‌هایی مانند Random Forest که از Bagging استفاده می‌کنند

Boosting یکی از پیشرفته‌ترین روش‌های یادگیری ماشین ترکیبی است که مدل‌ها را به‌صورت متوالی تقویت می‌کند.

• آموزش مدل‌های جدید بر اساس خطاهای مدل‌های قبلی
• افزایش دقت مدل‌ها با ترکیب الگوریتم‌های ضعیف‌تر
• بررسی روش‌های معروف Boosting مانند AdaBoost، Gradient Boosting و XGBoost
• پیاده‌سازی Boosting در پروژه‌های واقعی و تحلیل دقت آن

• توانایی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ترکیبی برای حل مسائل پیچیده
• افزایش دقت پیش‌بینی‌ها با استفاده از تکنیک‌های Voting، Bagging و Boosting
• درک عمیق از مزایا و محدودیت‌های روش‌های مختلف Ensemble Learning
• مهارت در استفاده از Scikit-Learn و XGBoost برای پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی

اگر می‌خواهید مدل‌های یادگیری ماشین قوی‌تر، دقیق‌تر و پایدارتر طراحی کنید، یادگیری این روش‌ها ضروری است!

مدل‌های رگرسیون (Regression) در یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مقادیر عددی پیوسته استفاده می‌شوند. برخلاف مدل‌های طبقه‌بندی که دسته‌بندی انجام می‌دهند، رگرسیون به ما امکان پیش‌بینی مقادیری مانند قیمت خانه، میزان فروش، یا روند رشد بازارهای مالی را می‌دهد.

• پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی‌های مختلف
• تحلیل روند فروش سالانه یک شرکت
• مدل‌سازی و ارزیابی تأثیر متغیرهای مختلف در یک سیستم مالی
• پیش‌بینی تغییرات دمایی در مدل‌های آب‌وهوایی

رگرسیون خطی ساده و چند متغیره یکی از روش‌های پایه‌ای در یادگیری ماشین لرنینگ است که برای مدل‌سازی روابط بین متغیرها استفاده می‌شود.

• پیاده‌سازی مدل رگرسیون خطی در Python با استفاده از Scikit-Learn
• تحلیل ضرایب مدل و تفسیر رابطه بین ویژگی‌ها
• استفاده از نمودار همبستگی و Heatmap برای کشف الگوهای داده
• برازش مدل و ارزیابی دقت آن در پیش‌بینی‌های واقعی

• درک اصول بهینه‌سازی و کاهش خطا در مدل‌های رگرسیون
• پیاده‌سازی روش کاهش گرادیان (Gradient Descent) برای بهینه‌سازی ضرایب مدل
• تحلیل تأثیر نرخ یادگیری و تعداد تکرارها بر عملکرد مدل

برای بهبود دقت مدل‌ها و کاهش تأثیر داده‌های پرت (Outliers) روش‌های پیشرفته‌ای معرفی می‌شوند:

• برازش مدل مقاوم به داده‌های پرت با استفاده از RANSAC
• افزایش دقت مدل با روش‌های Regularization (L1، L2)
• استفاده از درخت تصمیم و Random Forest Regression برای مدل‌سازی روابط غیرخطی

• درک مفاهیم رگرسیون خطی و غیرخطی در یادگیری ماشین
• پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی عددی با استفاده از Scikit-Learn و روش‌های پیشرفته
• تحلیل و بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون با روش‌های مختلف کاهش خطا
• توانایی مدلسازی و تحلیل داده‌های واقعی در پروژه‌های تجاری و تحقیقاتی

اگر می‌خواهید پیش‌بینی‌های عددی دقیق انجام دهید و مدل‌های تحلیل داده قوی بسازید، این بخش برای شماست!

در یادگیری نظارت‌شده، مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس داده‌هایی که دارای برچسب هستند آموزش می‌بینند، اما در یادگیری غیر نظارت‌شده، هدف کشف الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌هایی است که برچسب مشخصی ندارند. این روش در دسته‌بندی خودکار، تحلیل داده‌های کلان و کشف روابط پیچیده در اطلاعات بسیار کاربرد دارد.

• خوشه‌بندی مشتریان برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
• تحلیل الگوهای رفتاری کاربران در وب‌سایت‌ها
• تشخیص ناهنجاری‌ها در سیستم‌های امنیتی و مالی
• فشرده‌سازی داده‌ها و کاهش ابعاد برای بهینه‌سازی مدل‌ها

• درک مفاهیم اساسی خوشه‌بندی و کاربرد آن در مسائل واقعی
• پیاده‌سازی الگوریتم K-Means با استفاده از Scikit-Learn
• روش K-Means++ برای بهینه‌سازی مراکز اولیه و کاهش نوسانات خوشه‌بندی
• بررسی معیارهای ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی (Silhouette Score, Elbow Method)

• معرفی روش‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: Agglomerative vs. Divisive
• استفاده از Dendrograms برای مشاهده ساختار داده‌ها
• پیاده‌سازی خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و مصورسازی Heatmap برای نمایش ارتباطات خوشه‌ها

• تشخیص مناطق پرتراکم داده‌ها با استفاده از Density-Based Clustering
• مقایسه روش‌های K-Means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و DBSCAN
• تحلیل داده‌های واقعی و پیاده‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی برای بررسی دقت روش‌ها

• کشف الگوهای پنهان در داده‌ها بدون نیاز به برچسب‌های مشخص
• پیاده‌سازی انواع الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای گروه‌بندی داده‌ها
• استفاده از Scikit-Learn برای اجرای مدل‌های یادگیری غیر نظارت‌شده
• تحلیل داده‌های واقعی برای درک بهتر روندهای خوشه‌بندی و کاربردهای آن

اگر به دنبال تحلیل داده‌ها، کشف روابط پنهان و توسعه مدل‌های خوشه‌بندی پیشرفته هستید، این بخش برای شماست!