دوره آموزشی یادگیری ماشین با scikit-learn

توانایی استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهارت‌های کلیدی برای هر متخصص داده است، اما با وجود این‌همه ابزار متنوع، انتخاب بهترین گزینه گاهی گیج‌کننده می‌شود. در این دوره، با کتابخانه محبوب و متن‌باز Scikit-learn در پایتون آشنا می‌شوید که به دلیل سادگی و کارایی فوق‌العاده‌اش، انتخاب اول خیلی از حرفه‌ای‌هاست.

در این دوره یاد می‌گیرید چطور از Scikit-learn برای یادگیری نظارت‌شده (Supervised) و نظارت‌نشده (Unsupervised) استفاده کنید. از مدل‌های کلاسیکی مثل رگرسیون خطی و لجستیک گرفته تا مدل‌های قدرتمندی مثل درخت تصمیم (Decision Trees) و جنگل تصادفی (Random Forest) را به صورت عملی تجربه می‌کنید. همچنین تکنیک‌های جذاب یادگیری نظارت‌نشده مثل خوشه‌بندی K-means و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) را یاد می‌گیرید.

نکته طلایی این دوره، آموزش ساخت «پایپ‌لاین» (Pipeline) در Scikit-learn است که باعث می‌شود کدهای شما تمیزتر و در برابر خطاها مقاوم‌تر شوند. در نهایت، با شناخت نقاط قوت و ضعف هر الگوریتم، می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشین دقیق‌تر و بهینه‌تری طراحی کنید.

اهداف یادگیری
یادگیری نحوه استفاده از کتابخانه Scikit-learn برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
شناخت تفاوت و کاربرد مدل‌های یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
تسلط بر پیاده‌سازی رگرسیون، درخت تصمیم و مدل‌های جنگل تصادفی
یادگیری تکنیک‌های تحلیل داده نظارت‌نشده شامل خوشه‌بندی K-means و PCA
توانایی ساخت پایپ‌لاین‌های بهینه برای تمیزنویسی کدها و افزایش پایداری مدل‌ها