آموزش یادگیری ماشین با پایتون – عیب یابی و بهینه سازی برنامه‌ها

توسعه و به کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار ساده‌ای نیست و همواره با چالش‌هایی روبرو است. این کار، به طراحی دقیق مدل یادگیری ماشین، به‌کارگیری صحیح آن و تست و عیب‌یابی این مدل‌ها، احتیاج دارد. در عین حال تنظیم کردن Hyperparameters ، ویژگی‌ها و کیفیت داده‌ها از ضروریات نوشتن یک برنامه یادگیری ماشین است. بنابراین جهت طراحی یک سیستم یادگیری ماشین کاربردی، افزایش قابلیت اطمینان در پیاده‌سازی و بهبود کیفیت پروژه‌های مرتبط با یادگیری ماشین در زبان پایتون، یادگیری تمامی استراتژی‌های عیب‌یابی و بهبود برنامه‌های یادگیری ماشین، از اهمیت بالایی برخوردار است. در این آموزش، پس از مروری بر مفاهیم نظری عیب‌یابی و بهینه‌سازی برنامه‌های یادگیری ماشین، مجموعه استراتژی‌های عیب‌یابی سیستم‌های یادگیری ماشین و متریک‌های ارزیابی عملکرد یک برنامه یادگیری ماشین را یاد می‌گیریم. به مباحثی پیرامون پیش‌پردازش مجموعه داده و مهندسی ویژگی‌ها می‌پردازیم و آنالیزهای مربوط به خطا در سیستم و روش‌های تحلیل و اقدامات مناسب جهت کاهش خطا را بررسی می‌کنیم. تمامی این مباحث را ضمن طرح مثال‌های عملی در پایتون تشریح خواهیم کرد. 
دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون – عیب یابی و بهینه سازی برنامه‌ها دوره‌ای با امتیاز نهایی 1.5 می‌باشد و توسط دوره بین که موتور جستجوی بهترین دوره‌ های آموزشی می‌باشد، تحلیل، بررسی و امتیازدهی شده است. مدت زمان این دوره 3 ساعت و 47 دقیقه می‌باشد که در فرادرس توسط عبدالرضا پورمژدگانی مدرس این دوره ارائه شده است. قابل توجه است که این دوره مدرک ندارد و دوره مذکور 890,000 تومان می‌باشد.
همچنین می‌توانید با کلیک بر روی دکمه شروع یادگیری به آموزشگاه ارائه‌دهنده متصل شوید و دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون – عیب یابی و بهینه سازی برنامه‌ها را تهیه نمایید.
علاوه بر این، شما عزیزان می‌توانید همه دوره‌های مشخص نشده سراسر اینترنت را در صفحه مشخص نشده در دوره‌بین مشاهده، مقایسه و بهترین دوره از نظر کیفیت و قیمت را به آسانی انتخاب نمایید.