تمرکز اصلی این مجموعه آموزشی بر روی یادگیری ماشین چیست؟
تمرکز اصلی این مجموعه آموزشی بر روی یادگیری ماشینی ارائه مقدمه ای جامع برای یادگیری ماشینی عملی با پایتون است. در این مجموعه آموزشی، هدف ما این است که زبان آموزان را با دانش و مهارت های اساسی لازم برای درک و استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون تجهیز کنیم. یادگیری ماشینی یک زیر شاخه است
چه زمانی ماشینهای بردار پشتیبان به طور گسترده در زمینه یادگیری ماشین شناخته شدند؟
ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) در زمینه یادگیری ماشینی به دلیل توانایی آنها در انجام وظایف طبقهبندی و رگرسیون پیچیده به طور گسترده شناخته شدهاند. SVM ها اولین بار توسط ولادیمیر واپنیک و الکسی چرووننکیس در دهه های 1960 و 1970 معرفی شدند، اما تا دهه 1990 بود که توجه قابل توجهی به خود جلب کردند و به طور گسترده ای شناخته شدند. که در
چرا توصیه می شود در کنار این مجموعه آموزشی، درک اولیه پایتون 3 را داشته باشید؟
داشتن یک درک اولیه از Python 3 به دلایل متعددی همراه با این مجموعه آموزشی در مورد یادگیری ماشینی عملی با پایتون به شدت توصیه می شود. پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در زمینه یادگیری ماشین و علم داده است. به دلیل سادگی، خوانایی و کتابخانه های گسترده آن به طور گسترده استفاده می شود
سه مرحله ای که در آن هر الگوریتم یادگیری ماشین پوشش داده می شود چیست؟
در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه یادگیری ماشین با پایتون، سه مرحله اساسی وجود دارد که معمولاً در پوشش هر الگوریتم یادگیری ماشین دنبال میشود. این مراحل برای درک و اجرای موثر الگوریتمهای یادگیری ماشین ضروری هستند. آنها یک رویکرد ساختاریافته برای ساخت و ارزیابی مدلها ارائه میکنند که به پزشکان امکان میدهد
هدف از مرحله تئوری در پوشش الگوریتم یادگیری ماشین چیست؟
هدف از مرحله تئوری در پوشش الگوریتم یادگیری ماشین، ارائه یک پایه محکم برای درک مفاهیم و اصول اساسی یادگیری ماشین است. این مرحله در حصول اطمینان از اینکه پزشکان درک جامعی از نظریه پشت الگوریتم هایی که استفاده می کنند دارند، نقش مهمی ایفا می کند. با کندوکاو در