توضیحات

آموزش یادگیری ماشین در R studio – یادگیری ماشین با R – علم داده با زبان R – یادگیری ماشین زبان R

نام دوره : Complete Machine Learning with R Studio – ML for 2021 

پیش نیاز:

دانش آموزان باید نرم افزار R و R studio را نصب کنند ،ما در قسمتی جداگانه به شما نحوه نصب را آموزش می دهیم.

توضیحات:

شما به دنبال یک دوره کامل یادگیری ماشین هستید که بتواند به شما در راه اندازی یک حرفه پررونق در زمینه علم داده ، یادگیری ماشین ، R و مدل سازی پیش بینی کننده کمک کند ، درست است؟

پس دوره یادگیری ماشین مناسب را پیدا کرده اید!

پس از اتمام این دوره ، می توانید :

• ایجاد مدلهای یادگیری ماشین با پیش بینی با استفاده از R برای حل مشکلات تجاری و ایجاد استراتژی تجاری
•  به سوالات مصاحبه مربوط به یادگیری ماشین پاسخ دهید
•  شرکت و اجرا در مسابقات تجزیه و تحلیل داده های آنلاین مانند مسابقات Kaggle

این دوره چگونه به شما کمک می کند؟

اگر مدیر کسب و کار یا مدیر اجرایی هستید. یا دانشجویی هستید که می خواهید یاد بگیرید و از یادگیری ماشینی ، مدل سازی R و مدل سازی پیش بینی کننده در مشاغل دنیای واقعی یاد بگیرید و به کار ببرید . این دوره با آموزش محبوب ترین تکنیک ها به شما پایه محکمی برای این کار می دهد.

چرا باید دوره یادگیری ماشین زبان R را انتخاب کنید؟

این دوره شامل تمام مراحلی است که باید هنگام حل یک مشکل تجاری انجام دهید. این دوره به شما یک درک عمیق از یادگیری ماشین و تکنیک های مدل سازی پیش بینی با استفاده از  R می دهد.

اکثر دوره ها فقط بر آموزش نحوه انجام تجزیه و تحلیل تمرکز می کنند. اما ما معتقدیم آنچه قبل و بعد از اجرای تحلیل اتفاق می افتد از اهمیت بیشتری برخوردار است. یعنی قبل از انجام تجزیه و تحلیل بسیار مهم است که داده های مناسب داشته باشید و پیش پردازشی را در مورد آن انجام دهید. و پس از انجام تجزیه و تحلیل ، باید بتوانید قضاوت کنید که مدل شما چقدر خوب است و نتایج را تفسیر کنید تا بتوانید به تجارت شما کمک کنید.

فایلهای تمرین را بارگیری کنید ، آزمونها را انجام دهید و تکالیف را تکمیل کنید

با هر سخنرانی ، یادداشت های کلاس ضمیمه شده است که می توانید آنها را دنبال کنید. همچنین می توانید برای بررسی درک مفاهیم یادگیری ماشین ، R و مدل سازی پیش بینی ، از آزمونها استفاده کنید. هر بخش شامل یک تکلیف عملی است تا بتوانید یادگیری خود را در مورد یادگیری ماشین ، R و مدل سازی پیش بینی عملا پیاده سازی کنید.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یکی از علوم کامپیوتر است که به کامپیوتر این امکان را می دهد که بدون برنامه ریزی صریح یاد بگیرد. این شاخه ای از هوش مصنوعی است بر اساس این ایده که سیستم ها می توانند از داده ها درس بگیرند . الگوها را شناسایی کرده و با حداقل دخالت انسان تصمیم گیری کنند.

می توانید فرایند یادگیری خود را در آموزش یادگیری ماشین در R studio به 3 قسمت تقسیم کنید:

• آمار و احتمال – پیاده سازی تکنیک های یادگیری ماشین نیاز به دانش اساسی آمار و مفاهیم احتمال دارد. بخش دوم دوره این قسمت را پوشش می دهد.
• درک یادگیری ماشین – بخش چهارم به شما کمک می کند تا اصطلاحات و مفاهیم مرتبط با یادگیری ماشین را درک کنید و مراحل لازم را برای ایجاد یک مدل یادگیری ماشین به شما ارائه می دهد.
• تجربه برنامه نویسی – بخش مهمی از یادگیری ماشین برنامه نویسی است. پایتون و آر به وضوح رهبران روزهای اخیر هستند. بخش سوم به شما کمک می کند تا محیط پایتون را راه اندازی کرده و برخی از عملیات اساسی را به شما آموزش دهد. در بخشهای بعدی ویدئویی درباره نحوه پیاده سازی هر مفهومی که در سخنرانی تئوری در پایتون آموزش داده می شود ، وجود دارد
• درک مدلها – بخشهای پنجم و ششم مدلهای طبقه بندی را پوشش می دهند . با هر سخنرانی تئوری یک سخنرانی عملی مربوطه ارائه می شود که در واقع ما هر پرس و جو را با شما اجرا می کنیم.

چرا از یادگیری ماشین زبان R برای یادگیری ماشین استفاده کنیم؟

درک R یکی از مهارتهای ارزشمند مورد نیاز برای حرفه ای در یادگیری ماشین است. در زیر دلایلی وجود دارد که باید یادگیری ماشین را در R یاد بگیرید.

1. این زبان رایج برای یادگیری ماشین در شرکت های برتر فناوری است. تقریباً همه دانشمندان داده Facebook  از آن استفاده می کنند . به عنوان مثال ، از R برای تجزیه و تحلیل رفتار با داده های پست کاربر استفاده می کند. گوگل از R برای ارزیابی اثربخشی تبلیغات و پیش بینی اقتصادی استفاده می کند. و به هر حال ، این فقط شرکت های فناوری نیست: R در شرکت های تحلیل و مشاوره ، بانک ها و سایر موسسات مالی . موسسات دانشگاهی و آزمایشگاه های تحقیقاتی مورد استفاده قرار می گیرد و تقریباً در هر جای دیگر داده ها نیاز به تجزیه و تحلیل و تجسم دارند.

2. یادگیری مبانی علم داده در R آسان تر از پایتون است. R یک مزیت بزرگ دارد: به طور خاص با در نظر گرفتن دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها طراحی شده است.

3. بسته های شگفت انگیز که زندگی شما را آسان می کند. در مقایسه با پایتون ، R با تجزیه و تحلیل آماری در نظر گرفته شد . دارای اکوسیستم فوق العاده ای از بسته ها و سایر منابع است که برای علم داده بسیار مناسب است.

4. جامعه قوی و رو به رشد دانشمندان داده و آمار. با گسترش علم داده ، استفاده از R و Python با آن منفجر شد و به یکی از سریع ترین زبان های جهان تبدیل شد (که توسط StackOverflow اندازه گیری شده است). این بدان معناست که به راحتی می توانید به سوالات و راهنمایی های جامعه پاسخ دهید . و در پروژه های R پیشرفت کنید.

5. ابزار دیگری را در جعبه ابزار خود قرار دهید. هیچ زبانی قرار نیست ابزار مناسبی برای هر شغلی باشد. مانند پایتون ، افزودن R به مجموعه شما برخی از پروژه ها را آسان تر می کند . و البته ، هنگامی که به دنبال کار در علم داده هستید . شما را به یک کارمند انعطاف پذیر  تبدیل می کند.

مزایای اصلی استفاده از یادگیری ماشین زبان R نسبت به پایتون چیست؟

در مقایسه با پایتون ، R دارای پایگاه کاربر بالاتری است و بیشترین تعداد بسته های آماری و کتابخانه در دسترس است. اگرچه ، پایتون تقریباً همه ویژگی های مورد نیاز تحلیلگران را دارد ، R بر پایتون پیروز می شود.

R یک زبان مبتنی بر تابع است . در حالی که پایتون شی گرا است. اگر از یک پس زمینه کاملاً آماری برخوردار هستید و به دنبال این نیستید که هنگام تولید مدل های خود وظایف اصلی مهندسی نرم افزار را بر عهده بگیرید . R یک گزینه ساده تر از پایتون است.

R دارای قابلیت تجزیه و تحلیل داده های بیشتری نسبت به پایتون است.، در حالی که پایتون به بسته ها متکی است

پایتون دارای بسته های اصلی برای کارهای تجزیه و تحلیل داده ها است . R دارای اکوسیستم بزرگتری از بسته های کوچک است

به طور کلی قابلیت های گرافیکی در R بهتر از پایتون در نظر گرفته می شوند

R به طور کلی پشتیبانی آماری بیشتری نسبت به پایتون دارد

تفاوت بین داده کاوی ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟

به بیان ساده ، یادگیری ماشین و داده کاوی از الگوریتم ها و تکنیک های مشابه داده کاوی استفاده می کنند .با این تفاوت که انواع پیش بینی ها متفاوت است. در حالی که داده کاوی الگوها و دانش ناشناخته ای را کشف می کند. یادگیری ماشین الگوها و دانش شناخته شده را بازتولید می کند.و به طور خودکار این اطلاعات را در داده ها ، تصمیم گیری ها و اقدامات اعمال می کند.

از سوی دیگر ، یادگیری عمیق از قدرت محاسباتی پیشرفته و انواع خاصی از شبکه های عصبی استفاده می کند و آنها را برای یادگیری ، درک و شناسایی الگوهای پیچیده در حجم زیادی از داده ها به کار می برد. ترجمه خودکار زبان و تشخیص پزشکی نمونه هایی از یادگیری عمیق است.

دوره آموزش یادگیری ماشین در R studio برای چه کسانی است:

• افرادی که در علم داده مشغول به کار هستند
• متخصصان شاغل سفر داده خود را آغاز می کنند
• آمارشناسان به تجربه عملی بیشتری نیاز دارند

بخشی از دوره :