#Machine_Learning
#Linear_Regression
Source: www.Lynda.com
Part 42/47
دوره آموزش مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
💡رگرسیون چندگانه
قسمت چهل و دوم
Logistic regression

📚@BigDataServe

شروع کلاس از فردا
روزهای پنجشنبه و جمعه ساعت ۱۸ الی ۲۰

🔊دوستان شرکت کننده در دوره آنلاین

لطفا پیش از شروع کلاس طبق فایل راهنما، پایتون و ژویپتر را نصب نمایید که با آمادگی کامل کلاس را شروع بفرمایید.

📌جهت هرگونه سوال به آیدی @BigDataServe_admin مراجعه بفرمایید.

موفق باشید
________
📚@BigDataServe

#Machine_Learning
#Linear_Regression
Source: www.Lynda.com
Part 43/47
دوره آموزش مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
💡رگرسیون چندگانه
قسمت چهل و سوم
Regression options

📚@BigDataServe

#datamining
Source: www.Lynda.com
Part 50/53
دوره آموزش اصول و مبانی علم داده
قسمت پنجاهم - متن کاوی با استفاده از نرم افزار R

📚@BigDataServe

#course #coursera #deeplearning #bayesian #machine_learning
🔳 برای توسعه توانایی و دانش و مهارت خود در زمینه یادگیری ماشینی می توانیم با یادگیری ماشین بیزین که یکی از کاربردی ترین شاخه های ML است، در این زمینه خود را متخصص تر و آشنا تر کنیم.
به همین منظور به سراغ مشهورترین دوره در این زمینه یعنی دوره یادگیری ماشین بیزین سایت کورسرا می رویم.

🟣یکی از زیبا ترین و کاربردی ترین موضوعات در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین مبتنی بر قانون بیز و احتمالات شرطی می باشد.
در زیر به بررسی این دوره پرداخته ام.

ضمن اینکه با کوییز های کامل و مناسب،توانسته در قالب مسائل و سوالات واقعی ، تسلط خوبی را برای دانشجو ایجاد کند.

🔴 اطلاعات و تحلیل دوره
http://www.armanbehnam.com/about-me/education/bayesian-ml-advanced/
📍محتوای این پست در لینکدین :
https://plink.ir/qFB7l
📌فایل های آموزشی و تمرین های این دوره در لینک گیت هاب :
https://plink.ir/Xuw1r
_______
📚@BigDataServe

#Machine_Learning
#Linear_Regression
Source: www.Lynda.com
Part 44/47
دوره آموزش مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
💡رگرسیون چندگانه
قسمت چهل و چهارم
Regression trees

📚@BigDataServe

#datamining
Source: www.Lynda.com
Part 51/53
دوره آموزش اصول و مبانی علم داده
قسمت پنجاه و یکم - متن کاوی با استفاده از نرم افزار پایتون

📚@BigDataServe

#Machine_Learning
#Linear_Regression
Source: www.Lynda.com
Part 45/47
دوره آموزش مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
💡رگرسیون چندگانه
قسمت چهل و پنج
Path analysis and structural equation modeling

📚@BigDataServe

#datamining
Source: www.Lynda.com
Part 52/53
دوره آموزش اصول و مبانی علم داده
قسمت پنجاه و دوم - متن کاوی با استفاده از نرم افزار RapidMiner

📚@BigDataServe

🔻در این فایل به طور خلاصه با مفاهیم تئوری ساخت مدل های یادگیری ماشین و مراحلی همچون پاکسازی داده، مهندسی ویژگی ها، تحلیل های آماری و در نهایت روش های اعتبارسنجی مدل آشنا خواهیم شد.
_________
📚@BigDataServe

#Machine_Learning
#Linear_Regression
Source: www.Lynda.com
Part 46/47
دوره آموزش مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
💡رگرسیون چندگانه
قسمت چهل و ششم
Time series forecasting

📚@BigDataServe

#datamining
Source: www.Lynda.com
Part 53/53
دوره آموزش اصول و مبانی علم داده
قسمت پنجاه و سوم (قسمت آخر) - Next steps

📚@BigDataServe

#multi_task_learning #meta_learning #deep_learning #meta_learning
part: 4/14

⚪️ Stanford CS330: Multi-Task and Meta-Learning, 2019 | Lecture 4 - Non-Parametric Meta-Learners





دوره متا لرنینگ دانشگاه استنفورد:
این دوره شامل مباحث پیشرفته ی deep learning و reinforcement learning است

قسمت چهارم - متا لرنینگ غیر پارامتری

📚@BigDataServe

#Machine_Learning
#Linear_Regression
Source: www.Lynda.com
Part 47/47
دوره آموزش مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
💡رگرسیون چندگانه
قسمت چهل و هفتم (قسمت آخر)
What's next

📚@BigDataServe

#Linear_Regression
🔻یکی از پرکاربردترین روش های مدلسازی داده ها که پایه ریاضی بسیار ساده ای هم دارد رگرسیون خطی است.

📖هرگاه بتوانیم بین دو متغیر یک رابطه خطی را تشخیص دهیم، میتوانیم از این نوع رگرسیون برای پیش بینی مقادیر این متغیرها بر اساس متغیر دیگر استفاده کنیم.

📎منظور از رابطه خطی این است که ببینیم با افزایش یک متغیر، متغیر دیگر افزایش (یا کاهش) یافته و با کاهش آن نیز متقابلا متغیر دوم، کاهش (یا افزایش) می یابد و این افزایش یا کاهش، رابطه مستقیمی با مقدار متغیر اول که آنرا متغیر مستقل می نامند دارد.

✏️یک راه ساده برای کشف این رابطه این است که در یک نمودار، مقدار یک متغیر را براساس متغیر دومی رسم کنیم و اگر شکل حاصل، شبیه به یک خط مستقیم شد میتوانیم نتیجه بگیریم که رابطه این دو متغیر یک رابطه خطی است. به این نمودار، نمودار پراکنش نیز میگویند.
📚@BigDataServe

🌟بخش اول از دوره آموزش اصول و مبانی علم داده🌟

🔸قسمت اول: آشنایی با دوره

🔸قسمت دوم: چرا باید این دوره را ببینیم؟

🔸قسمت سوم: ملزومات داده کاوی

🔸قسمت چهارم: ملزومات الگوریتم های داده کاوی

🔸قسمت پنجم: نرم افزارهای داده کاوی

🔸قسمت ششم: اهداف کاهش ابعاد داده

🔸قسمت هفتم: الگوریتم های کاهش بعد

🔸قسمت هشتم: کاهش ابعاد داده با نرم افزار R

🔸قسمت نهم: کاهش ابعاد داده با نرم افزار Python

🔸قسمت دهم: کاهش ابعاد داده با نرم افزار Orange

🔸قسمت یازدهم: کاهش ابعاد داده با نرم افزار RapidMiner

🔸قسمت دوازدهم: اهداف خوشه بندی

🔸قسمت سیزدهم: خوشه بندی داده

🔸قسمت چهاردهم: خوشه بندی داده با نرم افزار R

🔸قسمت پانزدهم: خوشه بندی داده با نرم افزار Python

🔸قسمت شانزدهم: خوشه بندی داده با نرم افزار BigML

🔸قسمت هفدهم: خوشه بندی داده با نرم افزار Orange

📚@BigDataServe
🌐www.Lynda.com

🌟بخش دوم از دوره آموزش اصول و مبانی علم داده🌟

🔸قسمت هجدهم: اهداف طبقه بندی داده

🔸قسمت نوزدهم: طبقه بندی داده ها

🔸قسمت بیستم: طبقه بندی داده ها با نرم افزار R

🔸قسمت بیست و یکم: طبقه بندی داده ها با نرم افزار Python

🔸قسمت بیست و دوم: طبقه بندی داده ها با نرم افزار RapidMiner

🔸قسمت بیست و سوم: طبقه بندی داده ها با استفاده از نرم افزار KNIME

🔸قسمت بیست و چهارم: اهداف تشخیص ناهنجاری

🔸قسمت بیست و پنجم: تشخیص ناهنجاری

🔸قسمت بیست و ششم: تشخیص ناهنجاری با نرم افزار R

🔸قسمت بیست و هفتم: تشخیص ناهنجاری با نرم افزار Python

🔸قسمت بیست و هشتم: تشخیص ناهنجاری با نرم افزار RapidMiner

🔸قسمت بیست و نهم: تشخیص ناهنجاری با استفاده از نرم افزار BigML

📚@BigDataServe
🌐www.Lynda.com

🌟بخش سوم از دوره آموزش اصول و مبانی علم داده🌟

🔸قسمت سی ام: تجزیه و تحلیل همبستگی بین داده ها

🔸قسمت سی و یکم: اهداف تجزیه و تحلیل همبستگی بین داده ها

🔸قسمت سی و دوم: تجزیه و تحلیل همبستگی بین داده ها با نرم افزار R

🔸قسمت سی و سوم: تجزیه و تحلیل همبستگی بین داده ها با نرم افزار Python

🔸قسمت سی و چهارم: تجزیه و تحلیل همبستگی بین داده ها با نرم افزار Orange

🔸قسمت سی و پنجم: تجزیه و تحلیل همبستگی بین داده ها با نرم افزار KNIME

🔸قسمت سی و ششم: اهداف آنالیز رگرسیون

🔸قسمت سی و هفتم: روش های آنالیز رگرسیون

🔸قسمت سی و هشتم: آنالیز رگرسیون با نرم افزار R

🔸قسمت سی و نهم: آنالیز رگرسیون با نرم افزار Python

🔸قسمت چهلم: آنالیز رگرسیون با نرم افزار KNIME

🔸قسمت چهل و یکم: آنالیز رگرسیون با نرم افزار RapidMiner

🔸قسمت چهل و دوم: اهداف کشف توالی در داده

🔸قسمت چهل و سوم: الگوریتم های کشف توالی

📚@BigDataServe
🌐www.Lynda.com

🌟بخش چهارم از دوره آموزش اصول و مبانی علم داده🌟

🔸قسمت چهل و چهارم: کشف توالی با نرم افزار R

🔸قسمت چهل و پنجم: کشف توالی با نرم افزار Python

🔸 قسمت چهل و ششم: کشف توالی با نرم افزار BigML (بخش اول)

🔸قسمت چهل و هفتم: کشف توالی با نرم افزار BigML (بخش دوم)

🔸قسمت چهل و هشتم: اهداف متن کاوی

🔸قسمت چهل و نهم: الگوریتم های متن کاوی

🔸قسمت پنجاهم: متن کاوی با نرم افزار R

🔸قسمت پنجاه و یکم: متن کاوی با نرم افزار Python

🔸قسمت پنجاه و دوم: متن کاوی با نرم افزار RapidMiner

🔸قسمت پنجاه و سوم (قسمت آخر): گام های بعدی

📚@BigDataServe
🌐www.Lynda.com