آموزش یادگیری انسمبل در ماشین لرنینگ پیشرفته 2025
همراه با زیرنویس فارسی ♻
دوره آموزشی «تکنیک‌های گروهی در یادگیری ماشین» با تدریس مت هریسون، برای علاقه‌مندان سطح متوسط طراحی شده و در ۱ ساعت و ۲۸ دقیقه، مفاهیم Ensemble Learning، پیاده‌سازی تکنیک‌های Bagging، Boosting و Stacking با کتابخانه‌های Scikit-Learn و XGBoost را آموزش می‌دهد. این دوره با محیط ابری GitHub Codespaces و پشتیبانی ویژه برای کاربران Premium، نیاز به تنظیمات اولیه را حذف کرده است.
🎓 دوره آموزشی: تکنیک‌های گروهی در یادگیری ماشین (منتشرشده در 02/2025)
با همراهی مت هریسون، مهارت‌های خود را در حوزه ML ارتقا دهید! 💡
- 📹 فرمت ویدئو: MP4 | رزولوشن: 1280x720 | کیفیت صدا: AAC
- 🎯 سطح دوره: میانی
- ⏳ مدت زمان: 1 ساعت و 28 دقیقه
- 💾 حجم فایل: 208 مگابایت
📌 این دوره مناسب چه کسانی است؟
اگر می‌خواهید بدون نیاز به تحصیلات آکادمیک در علم داده، مدل‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای بسازید، این دوره نقطه شروع عالی است! 🚀
🔍 آنچه یاد خواهید گرفت:
- 🧠 مفاهیم کلیدی یادگیری گروهی (Ensemble Learning)
- 🛠️ پیاده‌سازی تکنیک‌هایی مثل کیف کردن (Bagging)، تقویت (Boosting) و انباشت (Stacking)
- 📚 کار با کتابخانه‌های محبوب پایتون: Scikit-Learn و XGBoost
⚡ مزایای ویژه دوره:
🔧 استفاده از GitHub Codespaces – یک محیط ابری آماده بدون نیاز به تنظیمات!
→ همه‌چیز در مرورگر شما اجرا میشود 💻 ←
💡 نکته طلایی: برای دسترسی به سرعت دانلود بالا و پشتیبانی اختصاصی، حساب Premium را از لینک‌های ما تهیه کنید.
🎉 یادگیری لذت‌بخش باشد! برای دریافت راهنمایی بیشتر، پیام به ما ارسال کنید. 📩
✅ تمامی محتوا با زیرنویس انگلیسی و پشتیبانی وبلاگ Tomy ارائه شده است.
این فایل شامل تمام منابع و فایل‌های مورد نیاز این فصل می‌باشد
این فایل شامل تمام منابع و فایل‌های مورد نیاز این فصل می‌باشد
این فایل شامل تمام منابع و فایل‌های مورد نیاز این فصل می‌باشد
این فایل شامل تمام منابع و فایل‌های مورد نیاز این فصل می‌باشد
این فایل شامل تمام منابع و فایل‌های مورد نیاز این فصل می‌باشد
این فایل شامل تمام منابع و فایل‌های مورد نیاز این فصل می‌باشد
این فایل شامل تمام منابع و فایل‌های مورد نیاز این فصل می‌باشد
این فایل شامل تمام منابع و فایل‌های مورد نیاز این فصل می‌باشد
هنوز نظری ثبت نشده است.