یادگیری ماشین نظارت شده از تئوری تا پیاده سازی

مقدمه

یادگیری نظارت‌شده به مدلی از یادگیری ماشین گفته می‌شود که در آن داده‌ها دارای برچسب (Label) هستند. یعنی الگوریتم با استفاده از داده‌های ورودی و خروجی شناخته‌شده آموزش می‌بیند تا بتواند خروجی داده‌های جدید را پیش‌بینی کند.

کاربردهای یادگیری نظارت‌شده بسیار گسترده است:

پیش‌بینی قیمت مسکن (با رگرسیون)

تشخیص ایمیل‌های اسپم یا غیر اسپم (با طبقه‌بندی)

شناسایی بیماری‌ها بر اساس داده‌های پزشکی

تحلیل رفتار مشتریان در تجارت الکترونیک

پردازش زبان طبیعی و تشخیص احساسات

در این دوره، علاوه بر مفاهیم پایه، الگوریتم‌های مهمی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، جنگل تصادفی، KNN و الگوریتم‌های رگرسیون آموزش داده می‌شوند.

سرفصل‌های دوره

فصل 1: پیش‌پردازش داده‌ها

داده‌ها همیشه به شکل خام و آماده استفاده نیستند. در این فصل، روش‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها را یاد می‌گیرید:

نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها

حذف داده‌های پرت (Outliers)

مدیریت داده‌های گمشده

تبدیل داده‌های متنی به عددی (Encoding)

آماده‌سازی دیتاست‌های Titanic (برای طبقه‌بندی) و Boston Housing (برای رگرسیون)

فصل 2: الگوریتم درخت تصمیم (Decision Tree)

تئوری درخت تصمیم و معیارهای تقسیم (Gini Index و Entropy)

مزایا و معایب این الگوریتم

پیاده‌سازی در پروژه Titanic برای پیش‌بینی زنده‌ماندن مسافران

فصل 3: ماشین بردار پشتیبان (SVM)

معرفی مفهوم Margin و Support Vectors

آشنایی با Kernel Trick و انواع Kernelها (Linear، Polynomial، RBF)

پیاده‌سازی SVM روی دیتاست Titanic

فصل 4: جنگل تصادفی (Random Forest)

ایده ترکیب چندین درخت تصمیم برای افزایش دقت

بررسی مزایا نسبت به درخت تصمیم تنها

پیاده‌سازی Random Forest روی دیتاست Titanic

فصل 5: الگوریتم KNN (K-Nearest Neighbors)

آشنایی با مفهوم فاصله‌ها (اقلیدسی، منهتن و ...)

نحوه انتخاب مقدار K و تأثیر آن روی عملکرد مدل

پیاده‌سازی الگوریتم روی دیتاست Titanic و تحلیل نتایج

فصل 6: الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)

معرفی رگرسیون خطی و غیرخطی

کاربردهای رگرسیون در مسائل پیش‌بینی عددی

پیاده‌سازی رگرسیون خطی روی دیتاست Boston Housing

بررسی معیارهای ارزیابی مانند R² Score و MSE

تحلیل خط رگرسیون و تفسیر نتایج

چرا این دوره؟

آموزش گام‌به‌گام از مبانی نظری تا پیاده‌سازی عملی

استفاده از دیتاست‌های واقعی و پرکاربرد در پروژه‌ها

تمرکز بر درک مفهومی و همچنین مهارت کدنویسی

یادگیری روش‌های ارزیابی مدل‌ها و انتخاب بهترین الگوریتم

آمادگی برای ورود به مباحث پیشرفته‌تر مانند یادگیری عمیق (Deep Learning)

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

دانشجویان و محققانی که می‌خواهند با روش‌های عملی آشنا شوند

توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند مهارت خود را در پروژه‌های واقعی تقویت کنند

افرادی که قصد ورود به بازار کار داده‌کاوی و تحلیل داده را دارند

پیش‌نیازهای دوره

آموزش کتابخانه Pandas

در صورت نداشتن پیش‌زمینه، پیشنهاد می‌شود ابتدا دوره مبانی هوش مصنوعی؛ مفاهیم کلیدی و کاربردها را مشاهده کنید.

دوره‌های پیشنهادی بعد از گذراندن این دوره

 آموزش یادگیری ماشین نظارت نشده از تئوری تا پیاده‌سازی

جمع‌بندی

این دوره فرصتی عالی برای یادگیری و تسلط بر یکی از مهم‌ترین بخش‌های یادگیری ماشین یعنی یادگیری نظارت‌شده است. شما نه‌تنها مبانی نظری را درک خواهید کرد، بلکه با انجام پروژه‌های عملی می‌توانید مهارت‌های خود را در دنیای واقعی به کار بگیرید.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

داده‌ها را پردازش و آماده‌سازی کنید.

الگوریتم‌های مختلف یادگیری نظارت‌شده را پیاده‌سازی کنید.

مدل‌های خود را ارزیابی و مقایسه کنید.

از این دانش در پروژه‌های واقعی یا مسیر شغلی آینده استفاده نمایید.