آشنایی با یادگیری ماشین

این دوره یک معرفی غیرفنی از مفاهیم یادگیری ماشین ارائه می‌ده. دوره با تعریف یادگیری ماشین، ارتباطش با علم داده و هوش مصنوعی و درک اصطلاحات پایه شروع می‌شه. همچنین گردش‌کار یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌ها، انواع مختلف مدل‌های یادگیری ماشین و روش‌های ارزیابی و بهبود این مدل‌ها رو بررسی می‌کنه. در نهایت، دوره با معرفی یادگیری عمیق و کاربردهای اون در بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی به پایان می‌رسه.

نه، این دوره هیچ نیازی به کدنویسی نداره. این دوره طوری طراحی شده که مفهومی و مقدماتی باشه و تمرکزش روی درک مبانی یادگیری ماشینه.

بله، دوره با بحث درباره محدودیت‌ها و خطرات یادگیری ماشین به پایان می‌رسه که شامل پیامدهای اخلاقی اون هم می‌شه.

نمونه‌های واقعی خیلی زیادی از یادگیری ماشین وجود داره. از جمله اون‌ها می‌شه به تشخیص تقلب در کارت‌های اعتباری، فیلترهای اسپم، چت‌بات‌ها، پیش‌بینی بیماری، پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری و تحلیل سبد خرید اشاره کرد.

یادگیری ماشین مجموعه‌ای از ابزارهای مبتنی بر داده برای تولید بینش و انجام پیش‌بینیه. خیلی از حوزه‌ها از جمله بانکداری، بازاریابی، فروش، سلامت، لجستیک، زبان‌شناسی، آموزش، بیمه و تولید، از یادگیری ماشین برای گرفتن تصمیمات آگاهانه‌تر استفاده می‌کنن.

زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی می‌تونن در یادگیری ماشین استفاده بشن؛ مثل پایتون، R، جاوا، جاوا اسکریپت، سی‌پلاس‌پلاس، شِل و گو. انتخاب بهترین زبان یادگیری ماشین به هدف پروژه‌تون بستگی داره.

سختی یادگیری ماشین به پیش‌زمینه و عمق مطالعه‌تون بستگی داره. با این حال، دوره آشنایی با یادگیری ماشین ما این مفاهیم رو ساده می‌کنه، نیازی به کدنویسی نداره و از تعاریف پایه شروع می‌شه. هدف ما در فینکا اینه که یادگیری ماشین رو برای همه، فارغ از دانش قبلی‌شون، در دسترس و قابل فهم کنیم.