دوره
در این دوره، با جزئیات کلاسیفایرهای خطی مثل رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان آشنا می‌شید.
در این دوره، یاد می‌گیرید چطور با استفاده از Scikit-learn با کلاسیفایرهای خطی، به‌ویژه رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان، کار کنید. بعد از یادگیری نحوه استفاده از این روش‌ها، با مفاهیم پشت اون‌ها آشنا می‌شید و درک می‌کنید واقعا چطور کار می‌کنن. در پایان دوره، می‌تونید این کلاسیفایرهای خطی رو در پایتون آموزش بدید، تست کنید و تنظیم کنید. همچنین پایه مفهومی محکمی به دست میارید که درک خیلی از الگوریتم‌های دیگه یادگیری ماشین رو براتون راحت‌تر می‌کنه.
در این بخش، با اصول استفاده از رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان برای مسائل طبقه‌بندی آشنا می‌شید. با استفاده از کتابخونه Scikit-learn، مدل‌های طبقه‌بندی رو روی داده‌های واقعی برازش می‌کنید.
در این بخش، با چارچوب مفهومی پشت رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان‌ها آشنا می‌شید تا درک عمیق‌تری از نحوه کار این مدل‌ها پیدا کنید.
در این بخش، جزئیات رگرسیون لجستیک رو بررسی می‌کنید. با منظم‌سازی آشنا می‌شید و یاد می‌گیرید چطور خروجی مدل رو تفسیر کنید.
در این بخش، با جزئیات ماشین‌های بردار پشتیبان آشنا می‌شید. یاد می‌گیرید چطور هایپرپارامترهای این مدل‌ها رو تنظیم کنید و با استفاده از کرنل‌ها، مرزهای تصمیم غیرخطی رو برازش کنید.
با تکمیل این دوره، شما یک گواهی معتبر دریافت می‌کنید که بیانگر کسب مهارت‌های لازم مرتبط با این دوره آموزشی است.
هر مدرک دارای شناسه یکتا و لینک اعتبارسنجی است که امکان بررسی و تأیید اصالت آن را فراهم می‌کند.
می‌توانید گواهی‌های خود را به‌راحتی در شبکه‌های حرفه‌ای مانند لینکدین با دیگران به اشتراک بگذارید.
در این دوره، یاد می‌گیرید چطور با استفاده از Scikit-learn با کلاسیفایرهای خطی، به‌ویژه رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان، کار کنید. بعد از یادگیری نحوه استفاده از این روش‌ها، با مفاهیم پشت اون‌ها آشنا می‌شید و درک می‌کنید واقعا چطور کار می‌کنن. در پایان دوره، می‌تونید این کلاسیفایرهای خطی رو در پایتون آموزش بدید، تست کنید و تنظیم کنید. همچنین پایه مفهومی محکمی به دست میارید که درک خیلی از الگوریتم‌های دیگه یادگیری ماشین رو براتون راحت‌تر می‌کنه.
در این بخش، با اصول استفاده از رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان برای مسائل طبقه‌بندی آشنا می‌شید. با استفاده از کتابخونه Scikit-learn، مدل‌های طبقه‌بندی رو روی داده‌های واقعی برازش می‌کنید.
در این بخش، با چارچوب مفهومی پشت رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان‌ها آشنا می‌شید تا درک عمیق‌تری از نحوه کار این مدل‌ها پیدا کنید.
در این بخش، جزئیات رگرسیون لجستیک رو بررسی می‌کنید. با منظم‌سازی آشنا می‌شید و یاد می‌گیرید چطور خروجی مدل رو تفسیر کنید.
در این بخش، با جزئیات ماشین‌های بردار پشتیبان آشنا می‌شید. یاد می‌گیرید چطور هایپرپارامترهای این مدل‌ها رو تنظیم کنید و با استفاده از کرنل‌ها، مرزهای تصمیم غیرخطی رو برازش کنید.
با تکمیل این دوره، شما یک گواهی معتبر دریافت می‌کنید که بیانگر کسب مهارت‌های لازم مرتبط با این دوره آموزشی است.
هر مدرک دارای شناسه یکتا و لینک اعتبارسنجی است که امکان بررسی و تأیید اصالت آن را فراهم می‌کند.
می‌توانید گواهی‌های خود را به‌راحتی در شبکه‌های حرفه‌ای مانند لینکدین با دیگران به اشتراک بگذارید.
با اپلیکیشن فینکا، به بیشتر دوره‌ها و مسیرها روی موبایل دسترسی دارید، تمرین می‌کنید و یادگیری رو هم‌زمان روی موبایل و دسکتاپ ادامه می‌دید.