Udemy – No More Lucky Models: The Art & Science of Model Validation 2025-8

در تاریخ: 1404/06/03 7:04:37

توضیحات

No More Lucky Models: The Art & Science of Model Validation، دوره آموزش هنر و علم اعتبارسنجی مدل‌ها توسط آکادمی یودمی منتشر شده است. حتی اگر تا به حال از دیدن معیارهای اعتبارسنجی چشم‌گیر هیجان‌زده شده‌اید اما مدل‌تان در محیط واقعی شکست خورده، تنها نیستید. شکاف میان عملکرد آکادمیک و موفقیت در دنیای واقعی با الگوریتم‌های بهتر یا داده‌ی بیشتر پر نمی‌شود بلکه با اعتبارسنجی دقیق و اصولی تسلط پیدا می‌کند. در این مجموعه دوره‌ی تحول‌آفرین، با اصول اعتبارسنجی‌ای آشنا می‌شوید که شرکت‌های بزرگی مثل Google، Zillow و IBM از دل شکست‌های میلیارد دلاری آموخته‌اند. به‌جای تکرار اشتباهات پرهزینه‌ی آن‌ها، شما چهار ستون حیاتی اعتبارسنجی را یاد می‌گیرید که مدل‌های امیدوارکننده را به راه‌حل‌های قابل اعتماد تبدیل می‌کند. با تمرین‌های عملی، مطالعات موردی واقعی و پیاده‌سازی‌های کدنویسی کاربردی، از تقسیم‌های ساده‌ی آموزش-آزمون فراتر می‌روید و به استراتژی‌های پیشرفته‌ای می‌رسید که چالش‌های داده‌های سری زمانی، عدم تعادل داده‌ها و محیط‌های پیچیده‌ی تولید را پوشش می‌دهند. این دوره درباره‌ی شانس آوردن با یک تقسیم خوب نیست بلکه درباره‌ی ساختن سیستم‌های اعتبارسنجی‌ای است که عملکرد واقعی را از نوسانات آماری جدا می‌کنند. چه در حال شناسایی تقلب باشید، چه در حال پیش‌بینی رفتار مشتری یا تحلیل داده‌های سری زمانی، اعتبارسنجی سیستماتیک همان چیزی است که موفقیت قابل تکرار را از شانس تصادفی متمایز می‌کند.

آنچه خواهید آموخت

اصول پایه‌ای اعتبارسنجی مدل را بیاموزید و درک کنید چرا روش‌های سنتی اغلب در کاربردهای واقعی شکست می‌خورند
چهار اصل کلیدی اعتبارسنجی را به‌کار بگیرید: نمایندگی جمعیت، استقلال بین مجموعه‌ها، معناداری آماری، و حفظ ساختار داده
در تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل از سطح پایه تا پیشرفته تخصص پیدا کنید و روش مناسب را برای انواع مختلف داده انتخاب کنید
شکست‌های اعتبارسنجی در دنیای واقعی را از طریق مطالعات موردی (مانند Google Flu Trends، Zillow، IBM Watson و دیگران) بشناسید و یاد بگیرید چگونه قبل از استقرار آن‌ها را تشخیص دهید
اعتبارسنجی صحیح را برای ساختارهای خاص داده مانند سری‌های زمانی، داده‌های جغرافیایی، داده‌های سلسله‌مراتبی و مجموعه‌های نامتوازن پیاده‌سازی کنید
پایپ‌لاین‌های اعتبارسنجی قدرتمندی طراحی کنید که عملکرد مدل را در محیط‌های تولیدی به‌درستی پیش‌بینی کنند
مشکلات رایج اعتبارسنجی مانند نشت داده، اختلاط زمانی، و شکست در روابط داده را در جریان کاری یادگیری ماشین شناسایی و اصلاح کنید
از تکنیک‌های اعتبارسنجی لایه‌ای، گروه‌ محور و زمان‌ محور استفاده کنید تا تخمین‌هایی منصفانه و واقع‌ گرایانه از عملکرد مدل به‌دست آورید

این دوره برای چه کسانی مناسب است

دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین که به دنبال بهبود استراتژی‌های اعتبارسنجی مدل هستند
تحلیل‌گران و مهندسانی که در حال پیاده‌سازی جریان‌های کاری یادگیری ماشین در کاربردهای واقعی هستند
فارغ‌التحصیلان بوت‌کمپ‌ها و یادگیرندگان خودآموخته‌ی یادگیری ماشین که به تکنیک‌های اعتبارسنجی ساختاریافته نیاز دارند
متخصصانی که مدل آموزش داده‌اند اما درک عمیقی از اعتبارسنجی ندارند
یادگیرندگان پیشرفته‌ای که در حال گذار از دانش نظری به کاربردهای عملی هستند
رهبران تیم‌هایی که مسئول نظارت بر کیفیت و حاکمیت مدل‌های یادگیری ماشین هستند
مهندسان نرم‌افزاری که مدل‌های یادگیری ماشین را در محیط‌های تولیدی ادغام می‌کنند

مشخصات دوره No More Lucky Models: The Art & Science of Model Validation

ناشر : Udemy
مدرس : Maxwell Sarmento de Carvalho
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: متوسط
تعداد دروس: 79
مدت زمان آموزش: 10 ساعت و 49 دقیقه

سر فصل های دوره No More Lucky Models: The Art & Science of Model Validation

No More Lucky Models_ The Art & Science of Model Validation

پیش نیاز های دوره

Basic Python programming skills (ability to work with libraries and understand code examples)
Experience building at least one ML model from start to finish
Understanding of basic statistics (mean, variance, distributions)
Basic knowledge of common ML metrics (accuracy, precision, recall, RMSE, etc.)
Familiarity with pandas for data manipulation and scikit-learn for model building
Foundational understanding of machine learning concepts (supervised learning, basic model types)