Coursera - Machine Learning

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
  1. Coursera - Machine Learning

مقدمه

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخه‌های مهم و رو به رشد هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. دوره "Machine Learning" ارائه شده توسط Coursera، با تدریس اندرو نگ، یکی از محبوب‌ترین و جامع‌ترین دوره‌های آنلاین در این زمینه محسوب می‌شود. این دوره برای مبتدیان طراحی شده و پیش‌نیازهای ریاضی و برنامه‌نویسی را به تدریج آموزش می‌دهد. این مقاله، راهنمای جامعی برای این دوره است و به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم کلیدی، ساختار دوره و نحوه موفقیت در آن آشنا شوید.

پیش‌نیازها

دوره "Machine Learning" نیازمند دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر است:

اگر در این زمینه‌ها ضعف دارید، نگران نباشید! دوره مقدماتی "Mathematics for Machine Learning" و "Python for Everybody" در Coursera می‌توانند به شما کمک کنند تا دانش خود را تقویت کنید.

ساختار دوره

دوره "Machine Learning" از 10 هفته تشکیل شده است و هر هفته به یک موضوع خاص می‌پردازد. ساختار کلی دوره به شرح زیر است:

  • **هفته ۱: مقدمه و رگرسیون خطی (Introduction and Linear Regression)**: در این هفته، با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و الگوریتم رگرسیون خطی (Linear Regression) آشنا می‌شوید.
  • **هفته ۲: رگرسیون چند متغیره (Multivariate Regression)**: این هفته به بررسی رگرسیون خطی با چندین متغیر مستقل می‌پردازد.
  • **هفته ۳: شبکه‌های عصبی (Neural Networks)**: در این هفته، با مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و نحوه آموزش آن‌ها آشنا می‌شوید.
  • **هفته ۴: شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر (More Neural Networks)**: در این هفته، به بررسی شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر و تکنیک‌های بهینه‌سازی آن‌ها می‌پردازید.
  • **هفته ۵: ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)**: این هفته به معرفی الگوریتم ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines) و کاربردهای آن می‌پردازد.
  • **هفته ۶: هسته‌ها (Kernels)**: در این هفته، با مفهوم هسته‌ها (Kernels) در SVM و نحوه استفاده از آن‌ها برای حل مسائل غیرخطی آشنا می‌شوید.
  • **هفته ۷: کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)**: این هفته به بررسی تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) مانند تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA) می‌پردازد.
  • **هفته ۸: تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)**: در این هفته، با الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) و کاربردهای آن‌ها آشنا می‌شوید.
  • **هفته ۹: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)**: این هفته به معرفی سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها می‌پردازد.
  • **هفته ۱۰: یادگیری ماشین ساختاریافته (Large Scale Machine Learning)**: در این هفته، با چالش‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ و راهکارهای مقابله با آن‌ها آشنا می‌شوید.

مفاهیم کلیدی

در طول دوره، با مفاهیم کلیدی زیر آشنا خواهید شد:

  • **یادگیری نظارت شده (Supervised Learning):** در این نوع یادگیری، الگوریتم با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود.
  • **یادگیری غیر نظارت شده (Unsupervised Learning):** در این نوع یادگیری، الگوریتم با استفاده از داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شود.
  • **رگرسیون (Regression):** پیش‌بینی مقدار یک متغیر پیوسته.
  • **طبقه‌بندی (Classification):** تخصیص یک داده به یکی از دسته‌های از پیش تعریف شده.
  • **بیش‌برازش (Overfitting):** زمانی که الگوریتم به خوبی روی داده‌های آموزشی عمل می‌کند اما روی داده‌های جدید عملکرد ضعیفی دارد.
  • **کم‌برازش (Underfitting):** زمانی که الگوریتم حتی روی داده‌های آموزشی هم عملکرد خوبی ندارد.
  • **اعتبارسنجی (Validation):** ارزیابی عملکرد الگوریتم روی داده‌های جدید.
  • **بهینه‌سازی (Optimization):** پیدا کردن بهترین پارامترها برای الگوریتم.

ابزارهای مورد استفاده

  • **پایتون (Python):** زبان برنامه‌نویسی اصلی مورد استفاده در این دوره.
  • **NumPy:** کتابخانه پایتون برای محاسبات عددی.
  • **Matplotlib:** کتابخانه پایتون برای رسم نمودار.
  • **Scikit-learn:** کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشین.
  • **Octave/MATLAB:** محیط‌های برنامه‌نویسی جایگزین برای پایتون که در برخی تمرین‌ها استفاده می‌شوند.

استراتژی‌های موفقیت در دوره

  • **مطالعه منظم:** هر هفته به طور منظم مطالب و ویدیوهای دوره را مطالعه کنید.
  • **انجام تکالیف:** تکالیف و تمرین‌های دوره را به طور کامل انجام دهید.
  • **شرکت در انجمن‌ها:** در انجمن‌های آنلاین دوره شرکت کنید و سوالات خود را بپرسید و به سوالات دیگران پاسخ دهید.
  • **پیاده‌سازی پروژه‌ها:** سعی کنید پروژه‌های عملی را با استفاده از مفاهیم آموخته شده پیاده‌سازی کنید.
  • **جستجو و تحقیق:** در صورت نیاز، مفاهیم را از منابع دیگر جستجو و تحقیق کنید.

پیوندهای داخلی مرتبط

پیوندهای مرتبط با تحلیل تکنیکال و حجم معاملات

نتیجه‌گیری

دوره "Machine Learning" در Coursera یک نقطه شروع عالی برای ورود به دنیای یادگیری ماشین است. با تلاش و پشتکار، می‌توانید مفاهیم کلیدی را یاد بگیرید و مهارت‌های لازم برای حل مسائل واقعی را کسب کنید. این دوره، شما را برای ادامه تحصیل در زمینه‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی آماده می‌کند.

جدول خلاصه ای از مباحث دوره
عنوان هفته موضوع اصلی هفته ۱ مقدمه و رگرسیون خطی هفته ۲ رگرسیون چند متغیره هفته ۳ شبکه‌های عصبی هفته ۴ شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر هفته ۵ ماشین‌های بردار پشتیبان هفته ۶ هسته‌ها هفته ۷ کاهش ابعاد هفته ۸ تشخیص ناهنجاری هفته ۹ سیستم‌های توصیه‌گر هفته ۱۰ یادگیری ماشین ساختاریافته

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/fa/index.php?title=Coursera_-_Machine_Learning&oldid=1483"