مقدمه ای بر داده کاوی و یادگیری ماشینی
- صفحه اصلی
- مقدمه ای بر داده کاوی و یادگیری ماشینی
الگوریتم های برتر یادگیری ماشین. در زیر برخی از بهترین الگوریتم های یادگیری ماشین آورده شده است : رگرسیون خطی. رگرسیون لجستیک. درختان تصمیم گیری. بیز ساده. شبکه های عصبی مصنوعی. خوشه بندی K-mean ...
به خواندن ادامه دهیدمقدمهای بر شناسایی آماری الگو ... (ماشینی) در انواع مسائل علمی و مهندسی مانند ... فیلم مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین در فرادرس کلیک کنید . آموزش طبقه بندی و بازشناسی الگو با شبکه های ...
به خواندن ادامه دهیدمدل های جدید مبتنی بر هسته; مقدمه ای بر نظریه احتمالات پایه; مقدمه ای بر تشخیص الگو و یادگیری ماشینی; 13. مبانی یادگیری ماشینی از تحلیل داده های پیش بینی شده
به خواندن ادامه دهیدمقدمه ای بر داده کاوی و کاربردهای آن. چکیده. سازمان ها برای تصمیم گیری و برنامه ریزی به اطلاعات نیاز دارند، بخش مهمی از این اطلاعات از خود سازمان ناشی می شود، از داده های قبلی و الگوهای عملکرد سازمان استخراج می شوند ...
به خواندن ادامه دهیدتعریف فرآیند داده کاوی; تعریف یادگیری ماشین (machine learning) و کاربرد آن در داده کاوی; تفاوت میان داده کاوی و علم داده (data science) هدف دوره . فصل دوم: جبر خطی در داده کاوی و یادگیری ماشین. تعریف جبر خطی
به خواندن ادامه دهیدمقدمه ای بر داده کاوی و کاربردهای آن ... خوشه بندی تحت یادگیری ماشینی بدون نظارت قرار می گیرد. این فرآیندی است که داده ها را به گروه هایی بر اساس انواع و رفتارهای مشابه تقسیم می کند. 6) ...
به خواندن ادامه دهیدخوشه بندی k-means. خوشه بندی k-means : الگوریتم k-means یکی از سادهترین و محبوبترین الگوریتمهای خوشه بندی است که در دادهکاوی بخصوص در حوزه ی یادگیری نظارت نشده به کار میرود. معمولا در حالت چند متغیره، باید از ویژگیهای ...
به خواندن ادامه دهیدمروری بر الگوریتم K-Means – لایههای مخفی یک داده پرت. الگوریتم K-Means یکی از الگوریتمهای مورد استفاده در داده کاوی و یادگیری ماشینی هست که برای خوشهبندی(Clustering) یا دستهبندی بدون نظارت از …
به خواندن ادامه دهیدمقدمه ای بر الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشینی دانلود کتاب Introduction to Algorithms for Data Mining and Machine Learning (به فارسی: مقدمه ای بر الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشینی) نوشته شده توسط «Xin …
به خواندن ادامه دهیدسرفصلهای دوره آموزش تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R (مقدماتی) فصل اول - مقدمه. 00:16 ساعت (00:16 ساعت محتوا) 5 جلسه. فصل دوم - مباحث مقدماتی. 01:57 ساعت (01:52 ساعت محتوا) 15 جلسه بارم: %10. فصل سوم - خواندن و ...
به خواندن ادامه دهیددرنتیجه اگر دانش کافی در زمینه ریاضی، آمار، ساختمان دادهها و برنامهنویسی ندارید ... سرفصلهای دوره "توسعه TensorFlow حرفهای" مقدمهای بر TensorFlow و کاربرد آن در هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و ...
به خواندن ادامه دهیددر این بخش با مقدمات یادگیری ماشین (Machine learning) آشنا خواهیم شد. در ابتدا با مفاهیم علم داده (Data science)، هوش مصنوعی (Artificial intelligence)، داده کاوی (Data mining) ، یادگیری ماشین (Machine learning) و سایر مفاهیم مطرح در ...
به خواندن ادامه دهیددر علم یادگیری ماشین (Machine Learning)، به موضوع طراحی ماشینهایی پرداخته میشود که با استفاده از مثالهای داده شده به آنها و تجربیات خودشان، بیاموزند. در واقع، در این علم تلاش میشود تا با بهره ...
به خواندن ادامه دهیدیادگیری تقویتی (reinforcement learning) رویکرد دیگر یادگیری ماشین، یادگیری تقویتی است. اما یادگیری تقویتی چیست؟ دانشمندان داده معمولاً از یادگیری ماشین تقویتی برای انجام یک فرایند چندمرحلهای که قوانین مشخصی برای آن وجود ...
به خواندن ادامه دهیدهدف این دوره، آشنایی با ابزارهای مختلف دادهکاوی و تحلیل داده و یادگیری کار با آنها است. با پایان این دوره، شرکتکنندگان میتوانند بهصورت مستقل، دادههای خود را تحلیل کرده و از روشهای مختلف دادهکاوی و تحلیل ...
به خواندن ادامه دهیدداده کاوی یا Data Mining چیست؟. مفهوم داده کاوی از مدت ها قبل از عصر دیجیتال با ما بوده است. ایده بهکارگیری داده ها در کشف دانش قرن هاست که با فرمول های دستی برای مدل سازی آماری و تحلیل شروع شده است ...
به خواندن ادامه دهیدآخرین بهروزرسانی: ۱۸ تیر ۱۴۰۲. زمان مطالعه: ۶ دقیقه. «علم داده» (data science)، «تحلیل دادهها» (Data analytics)، «یادگیری ماشین» (machine learning) و «دادهکاوی» (Data Mining) با نرخ نجومی در حال رشد و توسعه هستند. از ...
به خواندن ادامه دهیدیادگیری ماشین چیست؟. یادگیری ماشین شاخهای از هوش مصنوعی (ai) و علوم کامپیوتر است که بر استفاده از دادهها و الگوریتمها برای تقلید از روشی که انسانها یاد میگیرند تمرکز دارد و بهتدریج دقت آن را بهبود میبخشد.
به خواندن ادامه دهیدمراحل دادهکاوی چیست؟. دادهکاوی معمولاً از چهار مرحلهی اصلی تشکیل شده است: تعیین اهداف، جمعآوری و آمادهسازی دادهها، استفاده از الگوریتمهای دادهکاوی و ارزیابی نتایج. فرآیند داده ...
به خواندن ادامه دهیدشبکه عصبی چیست ؟ الگوریتمهای یادگیری عمیق از ساختارهای لایهای با نام شبکههای عصبی استفاده میکنند تا بر اساس تجزیه و تحلیل دادهها، برای گرفتن تصمیم خاصی، رفتار انسان را تقلید کنند.
به خواندن ادامه دهیدفراگیران میتوانند در دوره آموزش رایگان «مقدمهای بر هوش مصنوعی واتسون» به صورت آنلاین شرکت کنند. این دوره که از تاریخ ۲۴ نوامبر شروع میشود، تقریباً ۸ هفته به طول میانجامد. نکته حائز ...
به خواندن ادامه دهید«علم داده» (data science)، «تحلیل دادهها» (Data analytics)، «یادگیری ماشین» (machine learning) و «دادهکاوی» (Data Mining) با نرخ نجومی در حال رشد و توسعه هستند.
به خواندن ادامه دهیدطبقه بندی در داده کاوی. طبقه بندی در داده کاوی Classification : یکی از دانش هایی که در عصر حاضر بسیار مورد استقبال قرار گرفته داده کاوی است. به طور کلی به معنای کاوش در داده ها است که به اشکال مختلف برای به دست آوردن الگوها و ...
به خواندن ادامه دهیددوره آموزش داده کاوی برای تمامی افرادی که به مفاهیم علم داده، تحلیل داده، متن کاوی، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و غیره علاقهمند هستند، مناسب است. بهصورت کلی این دوره برای افراد زیر توصیه می ...
به خواندن ادامه دهیدیادگیری ماشین (Machine Learning) یا به اختصار ML به سیستمها کمک میکند تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند. یک ماشین به کمک ماشین لرنینگ میتواند از تجربیات و مشاهداتی که بر اساس یک ...
به خواندن ادامه دهیداین نوشتار قصد دارد به مبتدیانی که در درک مقدمات یادگیری ماشینی به مشکل برخوردهاند، توضیحاتی در مورد الگوریتمهای برتر و پرکاربرد یادگیری ماشینی ارائه دهد. فهرست مقاله پنهان. 1 الگوریتم ...
به خواندن ادامه دهیدیادگیری عمیق (Deep learniing) شاخهای از یادگیری ماشین است که کاملاً مبتنی بر شبکههای عصبی مصنوعی بهحساب میآید. همانطور که شبکه عصبی و شبکه عصبی بازگشتی قرار است از مغز انسان تقلید کند ...
به خواندن ادامه دهیدچه بخواهید با ما کار کنید و چه علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد محصولات ما هستید، مایلیم از شما بشنویم.