دوره آموزشی یادگیری ماشین و آمار فضایی در پایتون

توی این دوره، میلان یانوسوف (Milan Janosov) که یکی از متخصص‌های شناخته‌شده‌ی دنیا در زمینه داده و یادگیری ماشین هست، یه آموزش عملی و کاربردی درباره‌ی ترکیب یادگیری ماشین و تحلیل‌های فضایی (Spatial Analytics) بهت می‌ده. این دوره برای کساییه که می‌خوان بدونن داده‌های مکانی و جغرافیایی رو چطور می‌شه با الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل کرد و ازشون برای حل مسائل واقعی استفاده کرد.

اول یاد می‌گیری که مبانی آمار فضایی مثل خودهمبستگی فضایی (Spatial Autocorrelation) و روش‌های درون‌یابی (Interpolation) چی هستن و چطور می‌شه با کتابخونه‌های پایتون مثل GeoPandas اون‌ها رو روی داده‌های جغرافیایی اجرا کرد.

بعدش می‌ری سراغ روش‌های یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised ML) مثل آنالیز نقاط داغ (Hotspot Analysis)، خوشه‌بندی K-Means و الگوریتم DBSCAN برای پیدا کردن الگوها توی داده‌های نقطه‌ای، خطی یا پلیگونی.

در ادامه وارد بخش یادگیری نظارت‌شده (Supervised ML) می‌شی و یاد می‌گیری چطور با مهندسی ویژگی‌های فضایی (Spatial Feature Engineering)، مدل‌های رگرسیونی و جنگل تصادفی فضایی (Spatial Random Forest) می‌شه پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام داد.

در نهایت، مهارت پیدا می‌کنی که چند مدل مختلف یادگیری ماشین فضایی رو پیاده‌سازی و مقایسه کنی تا بتونی بهترین مدل رو برای مسائل جغرافیایی مختلف انتخاب کنی.

این دوره ترکیبی از تئوری و تمرین عملی با پایتون هست و بهت کمک می‌کنه در پروژه‌های داده‌ای آینده‌ات هم تحلیل آماری پیشرفته انجام بدی و هم وظایف یادگیری ماشین روی داده‌های مکانی رو به شکل حرفه‌ای اجرا کنی.

اهداف یادگیری
تحلیل چالش‌های خاص داده‌های فضایی مثل خودهمبستگی، مقیاس و ناهمگنی و دلیل نیاز به تغییر الگوریتم‌های ML برای کاربردهای فضایی.
استفاده از آمار توصیفی فضایی و شاخص‌های خودهمبستگی با کتابخونه‌هایی مثل GeoPandas روی داده‌های جغرافیایی واقعی.
پیاده‌سازی و مقایسه الگوریتم‌های خوشه‌بندی مثل K-Means و DBSCAN برای کشف الگو در داده‌های نقطه‌ای، خطی و پلیگونی.
طراحی و ارزیابی یک جریان کاری یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی‌های فضایی با کمک رگرسیون و Random Forest.
مقایسه و انتخاب بهترین مدل یادگیری ماشین فضایی برای مسائل جغرافیایی مختلف.