آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) | سطح مقدماتی

آموزش یادگیری ماشین در اصفهان یک حوزه مهم در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها و تجربیات یاد بگیرند و بر اساس آن‌ها تصمیمات بگیرند بدون اینکه برنامه‌ریزی دقیقی برای آموزش آنها وجود داشته باشد. این فرآیند بر اساس الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی مختلفی انجام می‌شود.

در یادگیری ماشین، داده‌های ورودی به مدل داده می‌شوند و با استفاده از روش‌های مختلف مانند یادگیری نظارتی یا بدون نظارت، مدل تنظیم می‌شود. هدف این فرآیند، ایجاد یک مدل قابل استفاده و قادر به ارائه پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات در مواجهه با داده‌های جدید است.

ما تلاش کرده‌ایم تا به عنوان بهترین آموزشگاه کامپیوتر اصفهان، فرآیند این آموزش را تسهیل کنیم. یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلف از تشخیص الگوها و تصویربرداری تا پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی از کاربردهای گسترده‌ای برخوردار است.

آیا تاکنون به دنبال فرصتی برای یادگیری و مسلط شدن به تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی بوده‌اید؟ در این دوره آموزش یادگیری ماشین در اصفهان، ما با هم به جاودانه کردن دانش و مهارت‌هایی که در این زمینه حاصل می‌شود، خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی چیست؟ آموزش یادگیری ماشین چه رابطه‌ای با آن دارد؟

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک حوزه علمی و مهندسی در زمینه ساختن ماشین‌ها و سیستم‌ها که به آن امکان پردازش اطلاعات و اتخاذ تصمیم‌های هوشمندانه بدون نیاز به دخالت انسانی را می‌دهد، تعریف می‌شود. هوش مصنوعی به دنبال تحلیل، درک و شبیه‌سازی توانایی‌های هوشمندی انسان در ماشین‌ها است.

از طرفی، آموزش یادگیری ماشین یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که به وسیله‌ی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری، اجازه می‌دهد که از داده‌ها و تجربیات یاد بگیرد و بر اساس آن‌ها تصمیماتی اتخاذ کند. یادگیری ماشین بر اساس الگوریتم‌ها و مدل‌های خاصی استوار است که از داده‌های ورودی می‌آموزد و توانایی پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مواجهه با داده‌های جدید را دارا می‌شود. لذا گذراندن دوره آموزش یادگیری ماشین در اصفهان می‌تواند در این حوزه به شما کمک کند.

رابطه بین هوش مصنوعی و آموزش یادگیری ماشین به این صورت است که یادگیری ماشین یکی از ابزارهای اجرایی هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی به شیوه‌ها و تکنیک‌های متنوعی از جمله منطق، پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگو، دیدگاه، و یادگیری ماشینی فراتر می‌رود. یادگیری ماشین در واقع یکی از ابزارهای کمکی در دستیابی به هوش مصنوعی است و نقش مهمی در توسعه سیستم‌های هوشمند و پیشرفته بازی می‌کند.

در کل، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هر دو به منظور افزایش هوش مصنوعی در ماشین‌ها به‌کار می‌روند، و از آنجا که یادگیری ماشین یکی از ابزارهای اجرایی هوش مصنوعی است، این دو حوزه با هم تناسب دارند و همکاری می‌کنند.

“کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف از جمله پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، خودران‌سازی، بازی‌های ویدیویی، بهینه‌سازی فرآیندها، پزشکی، و صنعت به وفور دیده می‌شود که در دوره جامع هوش مصنوعی به طور کامل آن‌ها بررسی می‌شوند و همانطور که می دانیم تأثیرات آن در جوانب مختلف زندگی انسان‌ها به سرعت در حال افزایش است.”

پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره و ساده برای استفاده، در زمینه هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از زبان‌های محبوب استفاده می‌شود. موارد زیر کاربرد پایتون در هوش مصنوعی را توضیح می‌دهد:

1- کتابخانه‌های پردازش عددی و علم داده :

پایتون به دلیل کتابخانه‌های محبوبی مانند NumPy، Pandas، و SciPy برای پردازش عددی و علم داده شناخته شده است. این کتابخانه‌ها امکان اجرای عملیات پیچیده ریاضی و تحلیل داده را به صورت کارآمد فراهم می‌کنند. آموزش یادگیری ماشین به کمک این کتابخانه ها بسیار ساده و کاربردی است.

2- کتابخانه‌های یادگیری ماشین Scikit-learn , TensorFlow :

این کتابخانه‌ها که به عنوان یکی از قدرتمندترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین شناخته می‌شوند، در پایتون پیاده‌سازی شده‌اند. این امکان را می‌دهند تا مدل‌های یادگیری ماشین را بسازیم، آموزش دهیم و ارزیابی کنیم. در واقع این مورد نیز مورد دیگر کاربرد پایتون در هوش مصنوعی است که جهت آموزش یادگیری ماشین کاربرد زیادی دارد.

3– آموزش یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (NLP) :

پایتون به واسطه کتابخانه‌های مانند NLTK (Natural Language Toolkit) و spaCy برای پردازش و تحلیل متون به کار می‌رود. این امکان را فراهم می‌کند تا در پروژه‌های NLP مثل ترجمه ماشینی یا تحلیل متن‌ها شرکت کنیم.

4- استفاده از شبکه‌های عصبی در آموزش یادگیری ماشین :

کتابخانه‌هایی مانند Keras که به TensorFlow متصل است و PyTorch که از یکپارچگی بالا برخوردارند، در پایتون برای ساختاردهی و آموزش شبکه‌های عصبی به کار می‌روند.

5- پروژه‌هایOpen Source :

پایتون به عنوان یک زبان محبوب در جوامع متن‌باز (Open Source) بسیار محبوب است و این امر باعث ایجاد و توسعه کاربرد پایتون در هوش مصنوعی شده است.

استفاده گسترده از پایتون در هوش مصنوعی نشان از انعطاف‌پذیری و سهولت در توسعه پروژه‌های مرتبط با این حوزه دارد.

در دوره آموزش یادگیری ماشین در اصفهان چه مطالبی آموزش داده می‌شود:

به طور کلی دوره آموزش یادگیری ماشین در اصفهان در آموزشگاه امیرکبیر در 2 سطح مقدماتی و پیشرفته ارائه می شود:

در سطح مقدماتی به طور کلی به موارد زیر پرداخته می شود:

1- مقدمه‌ای بر داده کاوی

2- پیش پردازش

3- معرفی شبکه‌ عصبی مصنوعی

4- شبکه‌ عصبی چند لایه

5- شبکه عصبی پیچشی

6- شبکه عصبی عمیق

7- پردازش تصویر به کمک شبکه‌های عصبی عمیق

” اطلاعات مربوط به دوره یادگیری ماشین سطح2 را مشاهده نمایید “

با آموزش یادگیری ماشین در اصفهان چه پروژه هایی می توانیم انجام دهیم؟

آموزش یادگیری ماشین در اصفهان و سراسر جهان باعث ایجاد توانایی‌هایی می‌شود که می‌توانید از آن‌ها در انجام پروژه‌های متنوع و جالب استفاده کنید. در زیر، چند ایده برای پروژه‌های یادگیری ماشین آمده است:

1- تشخیص اشیاء :

ساخت یک سیستم تشخیص اشیاء از تصاویر. مثلاً تشخیص اشیاء موجود در تصاویر خودروها، حیوانات و…

2- پردازش زبان طبیعی :

توسعه سیستم‌های پردازش زبان طبیعی برای تشخیص موجودیت‌ها، ترجمه متون، خلاصه‌سازی متون، یا پاسخ به سوالات مطرح شده.

3- تشخیص احساسات :

ساخت یک سیستم تشخیص احساسات در متون و نظرات مشتریان، مانند احساسات مثبت یا منفی در نظرات محصولات.

4- پیش‌بینی مقدار :

پروژه‌های پیش‌بینی مقدار مثل پیش‌بینی قیمت‌ها، فروش، ترافیک و…

5-  کنترل صوتی :

ساخت یک سیستم کنترل صوتی برای اجرای دستورات صوتی و اعمال آنها بر روی سیستم‌ها یا دستگاه‌ها.

6- تشخیص چهره :

ساخت سیستم تشخیص چهره بر اساس تصاویر و ویدئوها، مانند سیستم‌های تشخیص چهره در دوربین‌های مداربسته.

7- پیشنهاد سیستم‌ها :

ساخت سیستم‌های پیشنهاد بر اساس سابقه کاربر، مثل پیشنهاد فیلم‌ها یا محصولات خریداری شده.

8- بازی‌های هوش مصنوعی :

ساخت بازی‌هایی که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ارتقاء سطح بازی استفاده می‌کنند.

9- پروژه‌های IoT :

ادغام یادگیری ماشین با اینترنت اشیاء (IoT) برای ساخت سیستم‌های هوشمند مانند خانه‌های هوشمند یا شهرهای هوشمند.

10- پردازش سیگنال :

استفاده از یادگیری ماشین برای پردازش سیگنال‌های صوتی یا تصویری، مثل تشخیص الگوها در سیگنال‌های EEG (الکتروانسفالوگرافی) یا تشخیص سیگنال‌های صوتی.

برای شروع بهتر است که با پروژه‌های کوچک شروع کرده و تجربه کسب کنید. همچنین، استفاده از پلتفرم‌های متنوع و کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون مانند Scikit-Learn، TensorFlow، و PyTorch می‌تواند در انجام پروژه‌هایتان مفید باشد.

“شما می‌توانید آموزش یادگیری ماشین در اصفهان را در بهترین آموزشگاه کامپیوتر اصفهان ، یعنی آموزشگاه امیرکبیر شروع کنید.”

شبکه عصبی مصنوعی چیست؟

شبکه عصبی مصنوعی یک مدل محاسباتی است که الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان است. این شبکه‌ها بر پایه سلول‌های عصبی مصنوعی یا نرون‌های مصنوعی ساخته می‌شوند که با هم ارتباط دارند و اطلاعات را از ورودی‌ها به طور متناوب فرا می‌گیرند، این اطلاعات را پردازش می‌کنند، و در نهایت نتایج خروجی را تولید می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی شبکه‌های عصبی مصنوعی عبارتند از:

1- نرون‌ها (Neurons): نرون‌ها واحدهای اصلی شبکه عصبی هستند که اطلاعات را از ورودی‌ها گرفته، آن‌ها را پردازش می‌کنند و نتیجه را به لایه‌های خروجی منتقل می‌کنند. هر نرون دارای وزن‌ها و توابع فعال‌سازی است.

2- لایه‌ها (Layers): شبکه عصبی مصنوعی معمولاً از چند لایه مختلف تشکیل شده است. لایه ورودی اطلاعات را دریافت می‌کند، لایه‌های میانی اطلاعات را پردازش می‌کنند و لایه خروجی نتایج را تولید می‌کنند.

3- وزن‌ها (Weights): وزن‌ها نشان‌دهنده اهمیت نرون‌ها و اتصالات بین آن‌ها هستند. هر اتصال بین نرون‌ها دارای وزنی است که نشان می‌دهد چقدر اطلاعات از یک نرون به نرون دیگر منتقل می‌شود.

4- توابع فعال‌سازی (Activation Functions): این توابع برای تعیین خروجی نرون‌ها به عنوان واکنش به ورودی‌های دریافتی استفاده می‌شوند. توابع معروفی مانند سیگموید، تانژانت هایپربولیک و رلو (ReLU) در اینجا به کار می‌روند.

“شبکه‌های عصبی مصنوعی در حوزه‌های مختلفی از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، بازی‌های کامپیوتری، ترجمه ماشینی و تشخیص الگوهای پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرند. این شبکه‌ها به دلیل قابلیت یادگیری و تطبیق بهبودپذیر، در بسیاری از مسائل پیچیده و متنوع کاربرد دارند.”

شبکه عصبی چندلایه چیست؟

شبکه عصبی چندلایه (MLP) یک نوع شبکه عصبی مصنوعی است که دارای حداقل سه لایه است: لایه ورودی (input layer)، لایه‌های میانی (hidden layers) و لایه خروجی (output layer). در این شبکه، اطلاعات از لایه ورودی وارد لایه‌های میانی می‌شوند و پس از پردازش در این لایه‌ها، نتیجه از لایه خروجی به دست می‌آید.این مبحث به عنوان یکی از رئوس مطالب موجود در دوره آموزش یادگیری ماشین در اصفهان مطرح می‌گردد.

مهمترین ویژگی شبکه عصبی چندلایه این است که می‌تواند الگوها و ارتباطات پیچیده‌تر را نمایش دهد و بهبودپذیری بیشتری نسبت به شبکه‌های عصبی تک لایه داشته باشد. این شبکه می‌تواند ویژگی‌های پیچیده‌تری را از داده‌ها استخراج کند و برای مسائلی که پیچیدگی زیادی دارند، کارآمدتر باشد.

مراحل کلی عملکرد شبکه عصبی چندلایه به شرح زیر است:

1- لایه ورودی (Input Layer): در این لایه، اطلاعات ورودی به شبکه وارد می‌شوند. هر نود در این لایه نمایانگر یک ویژگی یا ورودی است.

2- لایه‌های میانی (Hidden Layers): این لایه‌ها مسئول پردازش اطلاعات هستند. هر نود در هر لایه میانی با وزن‌های مخصوص به خود اتصال دارد و توابع فعال‌سازی به منظور تبدیل وزن‌ها و محاسبه خروجی نودها استفاده می‌شوند.

3- لایه خروجی (Output Layer): در این لایه، خروجی نهایی مدل تولید می‌شود. هر نود در این لایه نمایانگر یک کلاس یا مقدار خروجی است.

شبکه عصبی چندلایه با توجه به تعداد و اندازه لایه‌های میانی، تعداد نودها و توابع فعال‌سازی می‌تواند بسیار متنوع باشد. آموزش این نوع از شبکه‌ها معمولاً با الگوریتم بهینه‌سازی و انجام فرآیند انتقال مشتقات (backpropagation) صورت می‌گیرد.

شبکه عصبی پیچشی چیست؟

شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network یا CNN) یک نوع شبکه عصبی مصنوعی است که به خصوص برای پردازش تصاویر و داده‌های ماتریسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. CNNها به دلیل قابلیت‌های خود در تشخیص الگوها و ویژگی‌های تصویری، در بسیاری از برنامه‌ها از جمله تشخیص اشیاء، تصویربرداری ماشینی، ترجمه تصویر به متن، و سایر وظایف پردازش تصاویر، موفق عمل کرده‌اند.

ویژگی‌های مهم شبکه عصبی پیچشی شامل موارد زیر هستند:

1- لایه پیچشی (Convolutional Layer): این لایه از عملگرهای پیچشی برای استخراج ویژگی‌های تصویری از ورودی استفاده می‌کند. این عملگرها، مثل یک پنجره کوچک از تصویر را به تمام نقاط تصویر اعمال می‌کنند و ویژگی‌های مختلف را استخراج می‌کنند.

2- لایه ادغام (Pooling Layer): این لایه برای کاهش ابعاد تصویر و افزایش مقاومت در برابر تغییرات کوچک در تصاویر استفاده می‌شود. عملگرهای ادغام مثل MaxPooling یا AveragePooling بر روی نواحی کوچکی از تصویر اعمال می‌شوند و مقدار حداکثر یا میانگین را انتخاب می‌کنند.

3- لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layers): این لایه‌ها برای ترکیب ویژگی‌های استخراج شده توسط لایه‌های پیچشی و ادغام به منظور تصمیم‌گیری نهایی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

4- تابع فعال‌سازی (Activation Function): توابع فعال‌سازی مانند ReLU در شبکه عصبی پیچشی برای افزودن امکان غیرخطی به مدل استفاده می‌شوند.

CNN به عنوان بخشی از آموزش یادگیری ماشین در اصفهان در جایگاه یک روش قدرتمند در حوزه پردازش تصویر و تشخیص الگوها قرار دارد و توانایی بسیاری در افزایش دقت و عملکرد در وظایف مختلف را دارد و به خوبی در بسیاری از برنامه‌ها مانند تصویربرداری ماشینی، تشخیص اشیاء و خودران‌سازی (autonomous vehicles) عمل کرده است.

شبکه عصبی عمیق چیست؟

شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network یا DNN) یک نوع شبکه عصبی مصنوعی است که از ساختار لایه‌های عصبی متعدد با اندازه بزرگ و پیچیده بهره می‌برد. این شبکه‌ها اغلب دارای بیش از یک لایه میانی (hidden layer) هستند و به دلیل تعداد زیاد لایه‌ها، به طور عمیق به نام می‌رود. شبکه عصبی عمیق معمولاً شامل صدها یا حتی هزاران نرون در هر لایه است.

ویژگی‌های اصلی شبکه عصبی عمیق عبارتند از:

1- تعداد لایه‌ها: شبکه عصبی عمیق حداقل دو یا سه لایه مخفی دارد که به عنوان لایه‌های عمیق شناخته می‌شوند. این تعداد لایه‌ها در شبکه‌های بزرگتر نیز به صورت قابل توسعه است.

2- توابع فعال‌سازی: در لایه‌های مختلف از توابع فعال‌سازی غیرخطی مانند ReLU (Rectified Linear Unit) استفاده می‌شود. این توابع برای افزودن غیرخطیت به مدل و بهبود آموزش شبکه مورد استفاده قرار می‌گیرند.

3- آموزش با نمونه‌های بزرگ: به علت تعداد بالای لایه‌ها و پارامترهای مدل، شبکه‌های عصبی عمیق نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ و گسترده دارند تا بتوانند الگوهای پیچیده را یاد بگیرند و بهبودپذیری مدل را فراهم کنند.

4- آموزش با استفاده از GPU: برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق به مدت زمان کمتر و با سرعت بالاتر، استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) مفید است.

“شبکه عصبی عمیق در مسائل مختلفی از جمله تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، و بسیاری از وظایف هوش مصنوعی به خوبی عمل کرده و توانایی استخراج ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده را دارد.”

پردازش تصویر به کمک شبکه عصبی عمیق

پردازش تصویر با استفاده از شبکه عصبی عمیق در بسیاری از زمینه‌ها اثربخش و موثر است. در زیر چند کاربرد از پردازش تصویر به کمک شبکه عصبی عمیق را ذکر می‌کنم:

1- تشخیص اشیاء (Object Detection): شبکه‌های عصبی عمیق به خوبی در تشخیص و شناسایی اشیاء مختلف در تصاویر عمل می‌کنند. این کاربرد در حوزه‌هایی مثل خودروهای هوشمند، حفاظت از مرزها، تشخیص چهره و… مورد استفاده قرار می‌گیرد.

2- تشخیص چهره (Face Recognition): شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند ویژگی‌های منحصر به فرد چهره‌ها را شناسایی و استخراج کنند. این کاربرد در سیستم‌های تشخیص چهره، امنیتی و هویت‌سنجی مورد استفاده است.

3- ترجمه تصویر به متن (Image-to-Text Translation): با استفاده از شبکه عصبی عمیق می‌توان تصاویر را به متون تبدیل کرد. این کاربرد در زمینه توضیح تصاویر، پزشکی، و حوزه‌هایی که نیاز به تحلیل تصویر و تبدیل آن به متن دارند، مفید است.

4- تشخیص ویروس‌ها و بیماری‌ها در تصاویر پزشکی (Medical Image Analysis): شبکه عصبی عمیق در تشخیص لیه‌های مختلف تصاویر پزشکی کمک می‌کنند. مثلاً تشخیص بیماری‌های سرطان از طریق عکس‌های رادیولوژی یا تشخیص بیماری‌های چشمی از طریق تصاویر اسکن‌های عینک.

5- پردازش تصاویر سنجش از دور (Remote Sensing): در زمینه سنجش از دور، شبکه‌های عصبی عمیق به تحلیل تصاویر ماهواره‌ای، عکس‌های هوایی و سایر منابع سنجش از دور برای مطالعه مسائل محیطی، تغییرات آب و هوا، و غیره کمک می‌کنند.

“استفاده از شبکه عصبی عمیق در این حوزه‌ها به دلیل قابلیت بالا در استخراج ویژگی‌ها و تعامل با داده‌های پیچیده، بهبود مدل‌ها و دقت بالا در تشخیص‌ها منجر به نتایج قابل قبولی شده است.”

مزایای دوره آموزش یادگیری ماشین در اصفهان (Machine Learning)

آموزش یادگیری ماشین یک حوزه مهم در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که مزایای زیادی دارد. در زیر تعدادی از این مزایا آورده شده است:

1- پردازش داده‌های حجیم:

یادگیری ماشین قابلیت پردازش داده‌های حجیم و پیچیده را دارد که به سادگی توسط انسان‌ها قابل انجام نیست.

2- توانایی پیش‌بینی:

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به خوبی می‌توانند الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را تشخیص داده و با استفاده از این الگوها، پیش‌بینی‌های دقیق ارائه دهند.

3- یادگیری به صورت خودکار:

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برخی از وظایف را به صورت خودکار و بدون نیاز به برنامه‌ریزی دقیق انسانی انجام می‌دهند.

4- تعامل با محیط:

یادگیری ماشین به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا با تغییرات در محیط و داده‌های ورودی تطابق یابند و بهبود یابند.

5- کاربردهای گسترده:

این حوزه در حال حاضر در بسیاری از صنایع و حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار گرفته است، از بهبود خدمات مشتری تا پیش‌بینی اطلاعات مالی و حتی درمان بیماری‌ها.

6- تشخیص الگوهای پیچیده:

یادگیری ماشین به تشخیص الگوهای پیچیده در داده‌ها، از جمله الگوهایی که توسط روش‌های سنتی به سختی قابل تشخیص است، می‌پردازد.

7- افزایش بهره وری:

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بسیاری از وظایف را می‌توان به صورت خودکار و با بهره‌وری بالا انجام داد.

8- سرعت در تصمیم‌گیری:

مدل‌های یادگیری ماشین به سرعت می‌توانند تصمیم‌ها را بر اساس داده‌های ورودی اتخاذ کنند، که در برخی موارد بسیار حیاتی است.

9- توسعه فناوری:

پیشرفت در زمینه یادگیری ماشین به توسعه فناوری و پیشرفت‌های بیشتر در حوزه‌های مختلف علمی کمک کرده است.

10- مقاومیت به تغییرات:

مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً مقاوم به تغییرات و نویز در داده‌ها هستند و می‌توانند در مواجه با شرایط مختلف ادامه به کار کنند.

جمع بندی

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌ها برای ساخت مدل‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند برای پیش‌بینی، دسته‌بندی و تصمیم‌گیری به کار گرفته شوند.

دوره‌های آموزش یادگیری ماشین به شما مبانی تئوری و عملی این حوزه را آموزش می‌دهند. در این دوره‌ها با طیف گسترده‌ای از موضوعات، از جمله:

• انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین : یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی
• مدل‌های یادگیری ماشین : رگرسیون خطی، طبقه‌بندی کننده‌های خطی، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی، شبکه‌های عصبی مصنوعی
• ارزیابی مدل : معیارهای عملکرد، انتخاب مدل، تنظیم مدل
• کاربردهای یادگیری ماشین : بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، رباتیک، تشخیص تقلب، پیش‌بینی تقاضا
  آشنا خواهید شد.

همچنین آموزش یادگیری ماشین مزایای زیادی را برای شما به همراه خواهد داشت، برخی از این مزایا عبارتند از:

• تقاضای زیاد : تقاضای زیادی برای متخصصان یادگیری ماشین در صنایع مختلف مانند فناوری اطلاعات، امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی و تولید وجود دارد.
• پتانسیل درآمد بالا : متخصصان یادگیری ماشین می‌توانند حقوق بالایی کسب کنند.
• فرصت‌های شغلی متنوع : فارغ‌التحصیلان دوره آموزش یادگیری ماشین می‌توانند در طیف گسترده‌ای از مشاغل کار کنند.
• تاثیرگذاری : آموزش یادگیری ماشین می‌تواند برای حل برخی از چالش‌های مهم جهان مانند تغییرات آب و هوایی، بیماری‌ها و فقر مورد استفاده قرار گیرد.