آموزش یادگیری ماشین با تمرکز بر یادگیری جمعی (Ensemble Learning)

یادگیری جمعی یا Ensemble Learning روشی است که برای ساخت مدل های پیش بینی دقیق از آن استفاده می شود. اگر شما هم به دنبال ارتقا مهارت های خود در حوزه یادگیری ماشین (Machine Learning) هستید، این دوره کاربردی مفهوم یادگیری جمعی را با زبانی ساده و قابل فهم به شما آموزش می دهد.

در این دوره چه مباحثی آموزش داده شده است؟

ما در این دوره به آموزش یادگیری ماشین با تمرکز بر یادگیری جمعی (Ensemble Learning) می پردازیم. در این دوره با تکنیک های مهمی نظیر بگینگ (Bagging)، بوستینگ (Boosting) و استکینگ (Stacking) آشنا می شوید و می آموزید که چطور از آنها در پروژه های واقعی یادگیری ماشین استفاده کنید.

ما در این دوره به آموزش مباحث زیر می پردازیم:

• درک اصول یادگیری جمعی: در ابتدا با مفهوم Ensemble Learning، چالش هایی مانند اورفیتینگ (Overfitting) و راهکارهای مقابله با آن آشنا خواهید شد.
• آشنایی با تکنیک های مختلف: روش هایی مانند Random Forest و نحوه تنظیم موثر پارامترهای آن آموزش داده می شود.
• بوستینگ و گرادیان بوستینگ: با الگوریتم هایی مانند AdaBoost و Gradient Boosting کار خواهید کرد و اصول تنظیم هایپرپارامترها را خواهید آموخت.
• XGBoost از پایه تا پیشرفته: از نصب و راه اندازی تا استفاده حرفه ای از XGBoost برای حل مسائل پیچیده، همه چیز را در این بخش خواهید آموخت.
• استکینگ در عمل: نحوه استفاده از StackingClassifier و مقایسه عملکرد آن با مدل های تکی مورد بررسی قرار می گیرد.
• کدنویسی با پایتون: تمامی تمرینات و پروژه ها با استفاده از کتابخانه های شناخته شده مانند scikit-learn و XGBoost انجام می شوند.
• تمرین های عملی: بعد از هر مبحث، تمرین هایی طراحی شده تا به شما برای درک بهتر مفاهیم کمک کنند.

سرفصل های دوره آموزش یادگیری ماشین با تمرکز بر یادگیری جمعی (Ensemble Learning)

مقدمه

• یادگیری جمعی: راهی برای افزایش کارایی مدل ها
• آشنایی با نحوه استفاده از GitHub Codespaces

1. مقدمه ای بر یادگیری جمعی

• تعریف یادگیری جمعی و مسئله بیش برازش (Overfitting)
• کاربرد یادگیری جمعی در مسائل دنیای واقعی
• انواع روش های یادگیری جمعی

2. بگینگ و جنگل تصادفی (Random Forests)

• مفهوم بگینگ و نحوه عملکرد آن
• مثال عملی از الگوریتم جنگل تصادفی
• تنظیم پارامترهای مدل Random Forest
• چالش: تنظیم پارامترهای Random Forest
• راه حل: تنظیم پارامترهای Random Forest

3. بوستینگ و گرادیان بوستینگ

• مفهوم بوستینگ و شیوه عملکرد آن
• آشنایی با AdaBoost و Gradient Boosting
• تنظیم هایپرپارامترهای مدل های بوستینگ
• چالش: تنظیم مدل AdaBoost
• راه حل: تنظیم مدل AdaBoost

4. XGBoost

• چرا از XGBoost استفاده کنیم؟
• کدنویسی عملی با XGBoost
• تنظیم هایپرپارامترهای XGBoost
• چالش: تنظیم مدل XGBoost
• راه حل: تنظیم مدل XGBoost

5. استکینگ (Stacking)

• معرفی مفهوم استکینگ
• پیاده سازی عملی با StackingClassifier
• مقایسه استکینگ با مدل های مستقل
• چالش: ساخت یک مدل استک شده
• راه حل: ساخت یک مدل استک شده

جمع بندی

• گام های پیشنهادی برای ادامه مسیر یادگیری

چرا این دوره با دیگر دوره ها متفاوت است؟

یکی از مزیت های بزرگ این دوره، یکپارچگی آن با GitHub Codespaces است. این ویژگی به شما این امکان فوق العاده را می دهد تا بدون نیاز به نصب ابزارهای لوکال، در یک محیط توسعه آنلاین و حرفه ای و فقط به کمک مرورگرتان تمرین کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• علاقه مندان به یادگیری ماشین که می خواهند وارد دنیای حرفه ای تر شوند.
• افرادی که به دنبال درک عمیق تر الگوریتم های Ensemble هستند.
• افرادی که به دنبال ساخت مدل های کاربردی برای پروژه های واقعی هستند.
• افرادی که می خواهند با ابزارهای پیشرفته ای مثل scikit-learn و XGBoost بدون نیاز به پیش زمینه تخصصی کار کنند.

حاصل دوره

دانشجویان عزیز با گذراندن این دوره آموزشی به طور کامل با الگوریتم های یادگیری جمعی (Ensemble Learning) آشنا می شوند و می توانند به صورت عملی از آن در پروژه های مختلف استفاده کنند.