Udemy – Master Cluster Analysis and Unsupervised Learning [2024] 2024-9

در تاریخ: 1403/08/30 6:50:47

توضیحات

دوره Master Cluster Analysis and Unsupervised Learning [2024]. تحلیل خوشه‌ای و یادگیری بدون ناظر یکی از مهم‌ترین و تعیین‌کننده‌ترین وظایف در یادگیری ماشین و علم داده است. این روش‌ها یکی از اصلی‌ترین ابزارهای دانشمندان داده، تحلیلگران، هوش مصنوعی و هوش ماشین برای ایجاد بینش‌ها، اطلاعات یا دانش جدید از داده‌ها هستند. این دوره یک کلاس عملی و هیجان‌انگیز و ویدیویی است که به شما کمک می‌کند تا در تحلیل خوشه‌ای و یادگیری بدون ناظر به تسلط برسید. شما خواهید آموخت که چگونه بر برخی از مفیدترین و قدرتمندترین تکنیک‌های تحلیل خوشه‌ای و یادگیری بدون ناظر تسلط پیدا کنید.

آنچه در دوره فرا خواهید گرفت

تسلط بر تحلیل خوشه‌ای و یادگیری بدون ناظر، هم در تئوری و هم در عمل
تسلط بر مدل‌های ساده و پیشرفته تحلیل خوشه‌ای
استفاده از مدل‌های تحلیل خوشه‌ای K-means، DBSCAN، سلسله مراتبی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی و موارد دیگر…
ارزیابی مدل‌های تحلیل خوشه‌ای با استفاده از ابزارهای مختلف
یادگیری تئوری پیشرفته یادگیری بدون ناظر و با ناظر و معرفی شبیه‌سازی‌های به‌روز شده خودکار
درک مفاهیمی مانند حقیقت، حقیقت پیش‌بینی‌شده یا حقیقت شرطی مبتنی بر مدل
استفاده از ابزارهای گرافیکی پیشرفته و مؤثر برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها
استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn برای تحلیل خوشه‌ای و یادگیری بدون ناظر، با پشتیبانی از Matplotlib، Seaborn، Pandas و Python
محاسبات ابری: استفاده از نوت‌بوک ابری Anaconda Cloud (Jupyter Notebook مبتنی بر ابری). یادگیری استفاده از منابع محاسبات ابری

این دوره مناسب افرادیست که

هر کسی که می‌خواهد تحلیل خوشه‌ای و یادگیری بدون ناظر را یاد بگیرد و در آن مهارت پیدا کند.

مشخصات دوره Master Cluster Analysis and Unsupervised Learning [2024]

ناشر: Udemy
مدرس: Henrik Johansson
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 5 ساعت و 27 دقیقه
تعداد دروس: 10

سرفصل های دوره در تاریخ 2024/10

پیشنیازهای دوره Master Cluster Analysis and Unsupervised Learning [2024]

Everyday experience using a computer with either Windows, MacOS, iOS, Android, ChromeOS, or Linux is recommended
Access to a computer with an internet connection
Some Python skill is necessary and some experience with the Pandas library is recommended
The course only uses costless software
Walk-you-through installation and setup videos for Cloud computing and Windows 10/11 is included