آموزش مفاهیم یادگیری ماشین

آموزش مفاهیم یادگیری ماشین یکی از دوره های برتر آموزشی در زمینه برنامه نویسی و علوم داده است که توسط Coursera ارائه شده است. این دوره با هدف آموزش مبانی و پیشرفته ترین مفاهیم یادگیری ماشین طراحی شده و شامل موضوعات گسترده ای از مدل سازی ریاضی تا شبکه های عصبی است. دوره آموزشی Machine Learning به صورت ویدیویی و رایگان قابل مشاهده است و توسط فراگیری، مرجع آموزش های برنامه نویسی، در دسترس شما قرار گرفته است. در ادامه، به بررسی عناوین و محتوای هر یک از ویدیوهای این دوره می پردازیم.

خوش آمدگویی (Welcome)

در این بخش از دوره، مقدمات و خوش آمدگویی به دانشجویان ارائه می شود. این ویدیو مقدمه ای بر مباحث کلی یادگیری ماشین است و اهداف دوره را معرفی می کند. همچنین انتظارات و الزامات دوره به صورت کامل توضیح داده می شود.

مقدمه (Introduction)

در ویدیوی مقدمه، با مبانی یادگیری ماشین و کاربردهای آن آشنا می شویم. این بخش به بررسی تاریخچه، مفاهیم اولیه و اهمیت یادگیری ماشین در دنیای امروز می پردازد. همچنین برخی از کاربردهای عملی یادگیری ماشین در صنایع مختلف معرفی می شود.

مدل و تابع هزینه (Model And Cost Function)

در این ویدیو، مدل سازی ریاضی و مفهوم تابع هزینه توضیح داده می شود. مدل های یادگیری ماشین و نحوه ارزیابی عملکرد آنها با استفاده از توابع هزینه به طور کامل بررسی می شود. این بخش شامل مثال های کاربردی و توضیحات دقیق ریاضی است.

یادگیری پارامترها (Parameter Learning)

در این قسمت، نحوه یادگیری و تنظیم پارامترهای مدل های یادگیری ماشین مورد بررسی قرار می گیرد. روش های مختلف بهینه سازی و الگوریتم های مورد استفاده برای پیدا کردن پارامترهای بهینه معرفی می شوند.

مرور جبر خطی (Linear Algebra Review)

این ویدیو به مرور مفاهیم پایه ای جبر خطی می پردازد که برای درک بهتر مدل های یادگیری ماشین ضروری است. مباحثی چون ماتریس ها، بردارها و عملیات های جبر خطی به صورت کامل توضیح داده می شود.

رگرسیون خطی چندمتغیره (Multivariate Linear Regression)

در این ویدیو، مفاهیم رگرسیون خطی چندمتغیره بررسی می شود. نحوه استفاده از رگرسیون خطی برای مدل سازی داده های چندمتغیره و تحلیل روابط بین آنها توضیح داده می شود.

محاسبه پارامترها به صورت تحلیلی (Computing Parameters Analytically)

این بخش به بررسی روش های تحلیلی برای محاسبه پارامترهای مدل های رگرسیون خطی می پردازد. استفاده از روش های ریاضی برای بهینه سازی و پیدا کردن پارامترهای بهینه به طور دقیق توضیح داده می شود.

ارسال تکالیف برنامه نویسی (Submitting Programming Assignments)

در این ویدیو، نحوه ارسال تکالیف برنامه نویسی و الزامات آن شرح داده می شود. راهنمایی های لازم برای ارسال صحیح و به موقع تکالیف و نکات مهمی که باید رعایت شود، ارائه می گردد.

آموزش اوکتاو/متلب (Octave Matlab Tutorial)

در این قسمت، نحوه استفاده از نرم افزارهای اوکتاو و متلب برای پیاده سازی مدل های یادگیری ماشین توضیح داده می شود. مباحثی چون نوشتن اسکریپت ها، تحلیل داده ها و اجرای الگوریتم ها در این نرم افزارها به صورت عملی آموزش داده می شود.

طبقه بندی و بازنمایی (Classification And Representation)

در این ویدیو، مفاهیم طبقه بندی و بازنمایی داده ها بررسی می شود. انواع روش های طبقه بندی و نحوه نمایش داده ها برای مدل های مختلف یادگیری ماشین به صورت جامع توضیح داده می شود.

مدل رگرسیون لجستیک (Logistic Regression Model)

این بخش به بررسی مدل رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن می پردازد. نحوه استفاده از رگرسیون لجستیک برای مدل سازی داده های باینری و چندکلاسه و تفسیر نتایج آن شرح داده می شود.

طبقه بندی چندکلاسه (Multiclass Classification)

در این ویدیو، روش های مختلف طبقه بندی چندکلاسه معرفی می شود. نحوه استفاده از مدل های مختلف برای طبقه بندی داده های چندکلاسه و تحلیل عملکرد آنها توضیح داده می شود.

حل مشکل بیش برازش (Solving The Problem Of Overfitting)

در این بخش، روش های مختلف برای حل مشکل بیش برازش در مدل های یادگیری ماشین بررسی می شود. استفاده از تکنیک های مختلف برای جلوگیری از بیش برازش و بهبود عملکرد مدل ها توضیح داده می شود.

انگیزه ها (Motivations)

در این ویدیو، انگیزه ها و دلایل استفاده از یادگیری ماشین در مسائل مختلف توضیح داده می شود. بررسی کاربردهای مختلف و مزایای استفاده از یادگیری ماشین در حل مسائل پیچیده ارائه می شود.

شبکه های عصبی (Neural Networks)

این بخش به بررسی شبکه های عصبی و نحوه کارکرد آنها می پردازد. مباحثی چون ساختار شبکه های عصبی، نحوه آموزش و تنظیم پارامترها به صورت کامل توضیح داده می شود.

کاربردها (Applications)

در این ویدیو، کاربردهای مختلف شبکه های عصبی و یادگیری ماشین در صنایع مختلف معرفی می شود. مثال های عملی از استفاده شبکه های عصبی در مسائل مختلف ارائه می شود.

تابع هزینه و پس انتشار خطا (Cost Function And Backpropagation)

این بخش به بررسی تابع هزینه و الگوریتم پس انتشار خطا در شبکه های عصبی می پردازد. نحوه محاسبه و بهینه سازی تابع هزینه با استفاده از الگوریتم پس انتشار خطا توضیح داده می شود.

پس انتشار خطا در عمل (Backpropagation In Practice)

در این ویدیو، نحوه استفاده عملی از الگوریتم پس انتشار خطا در شبکه های عصبی آموزش داده می شود. مثال های عملی و نکات کاربردی برای پیاده سازی صحیح این الگوریتم ارائه می شود.

کاربرد شبکه های عصبی (Application Of Neural Networks)

این بخش به بررسی کاربردهای مختلف شبکه های عصبی در مسائل مختلف می پردازد. نحوه استفاده از شبکه های عصبی در مسائل پیچیده و تحلیل نتایج آن توضیح داده می شود.

ارزیابی یک الگوریتم یادگیری (Evaluating A Learning Algorithm)

در این ویدیو، روش های مختلف برای ارزیابی عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین بررسی می شود. استفاده از معیارهای مختلف برای سنجش کارایی و دقت مدل ها توضیح داده می شود.

سوگیری و واریانس (Bias Vs Variance)

این بخش به بررسی مفهوم سوگیری و واریانس در مدل های یادگیری ماشین می پردازد. نحوه تحلیل و توازن بین سوگیری و واریانس برای بهبود عملکرد مدل ها توضیح داده می شود.

ساخت یک طبقه بند اسپم (Building A Spam Classifier)

در این ویدیو، نحوه ساخت یک طبقه بند اسپم با استفاده از مدل های یادگیری ماشین آموزش داده می شود. مراحل مختلف از جمع آوری داده ها تا ارزیابی عملکرد مدل به صورت کامل توضیح داده می شود.

مدیریت داده های نامتوازن (Handling Skewed Data)

این بخش به بررسی روش های مختلف برای مدیریت داده های نامتوازن در مسائل یادگیری ماشین می پردازد. استفاده از تکنیک های مختلف برای بهبود عملکرد مدل ها در مواجهه با داده های نامتوازن توضیح داده می شود.

استفاده از مجموعه داده های بزرگ (Using Large Data Sets)

در این ویدیو، نحوه استفاده از مجموعه داده های بزرگ برای آموزش مدل های یادگیری ماشین بررسی می شود. تکنیک های مختلف برای مدیریت و پردازش داده های بزرگ به صورت جامع توضیح داده می شود.

طبقه بندی با حاشیه بزرگ (Large Margin Classification)

این بخش به بررسی روش های طبقه بندی با حاشیه بزرگ و کاربردهای آنها در مسائل مختلف می پردازد. نحوه استفاده از این روش ها برای بهبود دقت مدل های طبقه بندی توضیح داده می شود.

کرنل ها (Kernels)

در این ویدیو، مفهوم کرنل ها و نحوه استفاده از آنها در مدل های یادگیری ماشین توضیح داده می شود. کاربردهای مختلف کرنل ها و نحوه انتخاب کرنل مناسب برای مسائل مختلف بررسی می شود.

ماشین های بردار پشتیبان در عمل (SVMs In Practice)

این بخش به بررسی نحوه استفاده عملی از ماشین های بردار پشتیبان (SVMs) در مسائل مختلف می پردازد. مثال های عملی و نکات کاربردی برای پیاده سازی صحیح این مدل ها ارائه می شود.

خوشه بندی (Clustering)

در این ویدیو، مفاهیم خوشه بندی و روش های مختلف آن بررسی می شود. نحوه استفاده از خوشه بندی برای تحلیل و دسته بندی داده ها توضیح داده می شود.

انگیزه ها (Motivation)

این بخش به بررسی انگیزه ها و دلایل استفاده از خوشه بندی در مسائل مختلف می پردازد. مزایای استفاده از خوشه بندی و کاربردهای عملی آن در صنایع مختلف توضیح داده می شود.

تحلیل مؤلفه های اصلی (Principal Component Analysis)

در این ویدیو، مفاهیم و روش های تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA) بررسی می شود. نحوه استفاده از PCA برای کاهش ابعاد داده ها و بهبود عملکرد مدل های یادگیری ماشین توضیح داده می شود.

کاربرد PCA (Applying PCA)

این بخش به بررسی نحوه کاربرد PCA در مسائل مختلف می پردازد. مثال های عملی از استفاده PCA برای تحلیل و پردازش داده ها ارائه می شود.

تخمین چگالی (Density Estimation)

در این ویدیو، مفاهیم و روش های تخمین چگالی بررسی می شود. نحوه استفاده از تخمین چگالی برای تحلیل و مدل سازی داده ها توضیح داده می شود.

ساخت سیستم تشخیص ناهنجاری (Building An Anomaly Detection System)

این بخش به بررسی نحوه ساخت سیستم های تشخیص ناهنجاری با استفاده از مدل های یادگیری ماشین می پردازد. مراحل مختلف از جمع آوری داده ها تا ارزیابی عملکرد سیستم به صورت کامل توضیح داده می شود.

توزیع گوسی چندمتغیره (اختیاری) (Multivariate Gaussian Distribution – Optional)

در این ویدیو، مفاهیم و کاربردهای توزیع گوسی چندمتغیره بررسی می شود. نحوه استفاده از این توزیع برای مدل سازی داده های چندمتغیره و تحلیل نتایج آن توضیح داده می شود.

پیش بینی امتیازات فیلم (Predicting Movie Ratings)

این بخش به بررسی نحوه پیش بینی امتیازات فیلم با استفاده از مدل های یادگیری ماشین می پردازد. مراحل مختلف از جمع آوری داده ها تا تحلیل و پیش بینی امتیازات فیلم به صورت جامع توضیح داده می شود.

فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)

در این ویدیو، مفاهیم و روش های فیلترینگ مشارکتی بررسی می شود. نحوه استفاده از این روش ها برای تحلیل و پیش بینی داده های مشارکتی توضیح داده می شود.

تجزیه ماتریس رتبه پایین (Low Rank Matrix Factorization)

این بخش به بررسی مفاهیم و کاربردهای تجزیه ماتریس رتبه پایین می پردازد. نحوه استفاده از این روش ها برای مدل سازی و تحلیل داده ها به صورت جامع توضیح داده می شود.

نزول گرادیان با مجموعه داده های بزرگ (Gradient Descent With Large Datasets)

در این ویدیو، نحوه استفاده از الگوریتم نزول گرادیان برای مجموعه داده های بزرگ بررسی می شود. تکنیک های مختلف برای بهبود کارایی و سرعت اجرای این الگوریتم توضیح داده می شود.

موضوعات پیشرفته (Advanced Topics)

این بخش به بررسی موضوعات پیشرفته در یادگیری ماشین می پردازد. مباحثی چون مدل های پیچیده تر و روش های نوین یادگیری ماشین به صورت جامع توضیح داده می شود.

OCR عکس (Photo OCR)

در این ویدیو، نحوه استفاده از یادگیری ماشین برای OCR عکس ها بررسی می شود. مراحل مختلف از جمع آوری داده ها تا تحلیل و استخراج متن از عکس ها به صورت جامع توضیح داده می شود.

نتیجه گیری (Conclusion)

در این بخش، جمع بندی و نتیجه گیری از دوره آموزشی ارائه می شود. مرور مباحث کلیدی و نکات مهمی که در طول دوره یاد گرفته ایم، به طور کامل توضیح داده می شود.

خلاصه

دوره آموزشی Machine Learning که توسط Coursera ارائه شده، به بررسی جامع و کامل مفاهیم یادگیری ماشین می پردازد. از مبانی جبر خطی و رگرسیون تا شبکه های عصبی و کاربردهای پیشرفته، این دوره تمامی جوانب یادگیری ماشین را پوشش می دهد. هر بخش شامل توضیحات دقیق و مثال های عملی است که به فهم بهتر مطالب کمک می کند. با مطالعه این دوره، دانشجویان می توانند مهارت های لازم برای کار با مدل های یادگیری ماشین و پیاده سازی آنها در مسائل واقعی را کسب کنند. فراگیری به عنوان مرجع آموزش های برنامه نویسی، این دوره را به صورت رایگان و ویدیویی در اختیار شما قرار داده است تا به راحتی بتوانید دانش خود را در این زمینه ارتقا دهید.